En modern frågeoptimerare väljer vanligtvis en enda frågeplan för alla data baserat på övergripande datastatistik. Många har dock observerat att verkliga datamängder tenderar att ha icke-uniforma distributioner. Välja en enda frågeplan kan resultera i ineffektiv frågeutförande för möjligen stora delar av den faktiska data. Dessutom kan de flesta stream frågebehandlingssystem, med tanke på datavolymen, inte exakt modellera systemet anger mycket mindre redogöra för osäkerhet på grund av kontinuerliga variationer. Sådana system väljer en enda frågeplan baserad på oprecis statistik. I detta dokument presenterar vi "Query Mesh" (eller QM), ett praktiskt alternativ till toppmoderna databehandlingsmetoder. Den huvudsakliga idén med QM är att beräkna flera rutter (dvs. frågeplaner), var och en utformad för en viss delmängd av data med distinkta statistiska egenskaper. Vi använder begreppen "planer" och "vägar" omväxlande i vårt arbete. En klassificeringsmodell induceras och används för att tilldela den bästa vägen för att bearbeta inkommande tupler baserat på deras dataegenskaper. Vi formulerar QM-sökutrymmet och analyserar dess komplexitet. På grund av det stora sökutrymmet, föreslår vi flera kostnadsbaserade frågeoptimering heuristics utformade för att effektivt hitta nästan optimala QMs. Vi föreslår Self-Routing Fabric (SRF) infrastruktur som stöder frågeutförande med flera planer utan att fysiskt konstruera sina topologier eller använda en central router som Eddy. Vi överväger också hur vi kan stödja osäker ruttspecifikation och utförande i QM som kan ske när oklar statistik leder till mer än en optimal rutt för en delmängd av data. Våra experimentella resultat indikerar att QM konsekvent ger bättre prestanda i frågeutförandet och har försumbara omkostnader jämfört med de alternativa state-of-the-art data stream metoder.
Query Mesh Ref är en medelgrundsstrategi som upprätthåller en uppsättning planer och använder en klassificering för att välja en plan för varje dataobjekt.
Multi-route query processing and optimization
{'venue': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'journal': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}