Målet med multi-objektiv frågeoptimering (MOQO) är att hitta frågeplaner som förverkligar en bra kompromiss mellan motstridiga mål som att minimera exekveringstid och minimera monetära avgifter i ett molnscenario. En tidigare föreslagen uttömmande MOQO-algoritm behöver timmar för att optimera även enkla TPC-H-frågor. Det är därför vi föreslår flera approximationssystem för MOQO som genererar garanterade nära-optimala planer i sekunder där uttömmande optimering tar timmar. Vi integrerade alla MOQO-algoritmer i Postgres optimizer och presenterade experimentella resultat för TPC-H-frågor; vi utökade Postgres kostnadsmodell och optimerade för upp till nio motstridiga mål i våra experiment. De föreslagna algoritmerna bygger på en formell analys av typiska kostnadsfunktioner som förekommer i samband med MOQO. Vi identifierar egenskaper som håller för ett brett spektrum av mål och kan utnyttjas för utformningen av framtida MOQO-algoritmer.
I tidigare arbete REF föreslog vi flera tillnärmningsprogram för MOQO.
Approximation schemes for many-objective query optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}