Exakt förutsägelse av operatörens genomförandetid är en förutsättning för optimering av databasförfrågningar. Trots omfattande studier för konventionella diskbaserade DBMS är kostnadsmodellering i huvudminne DBMS fortfarande en öppen fråga. Den senaste databasforskningen har visat att tillgången till minne blir allt viktigare om inte den stora kostnadskomponenten i databasverksamheten. Om den används korrekt, snabbt men små cacheminnen-vanligtvis organiserat i kaskadhierarki mellan CPU och huvudminne-kan bidra till att minska kostnaderna för minnesåtkomst. De gör dock kostnadsberäkningsproblemet mer komplicerat. I den här artikeln föreslår vi en generisk teknik för att skapa korrekta kostnadsfunktioner för databasverksamheten. Vi identifierar några grundläggande minnesåtkomstmönster och tillhandahåller kostnadsfunktioner som uppskattar deras åtkomstkostnader för varje nivå av minneshierarkin. Kostnadsfunktionerna är parameteriserade för att rymma olika hårdvaruegenskaper på lämpligt sätt. Genom att kombinera de grundläggande mönstren kan vi beskriva minnesåtkomstmönstren för databasverksamheten. Databasverksamhetens kostnadsfunktioner kan automatiskt härledas genom att de grundläggande mönstrens kostnadsfunktioner kombineras i enlighet därmed. För att validera vårt tillvägagångssätt utförde vi experiment med vår DBMS-prototyp Monet. De resultat som presenteras här bekräftar riktigheten i våra kostnadsmodeller för olika verksamheter. Förutom att våra modeller är användbara för frågeoptimering ger de insikt i hur algoritmer kan stämmas inte bara i en huvudminnes DBMS, utan också i en diskbaserad DBMS med en stor huvudminnesbuffertcache.
En generisk kostnadsmodell för olika databasarbetsbelastningar föreslogs av Manegold et al. Hoppa över det.
Generic Database Cost Models for Hierarchical Memory Systems
{'venue': 'VLDB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}