Abstrakt. I de flesta databassystem är värdena för många viktiga körtidsparametrar i systemet, data, eller frågan okända vid frågeoptimeringstid. Parametrisk frågeoptimering försöker identifiera vid kompilering flera utförande planer, som var och en är optimal för en delmängd av alla möjliga värden av körtid parametrar. Målet är att vid körning, när de faktiska parametervärdena är kända, den lämpliga planen bör identifieras med i huvudsak ingen overhead. Vi presenterar en allmän formulering av detta problem och studerar det främst för buffertstorlek parametern. Vi antar randomiserade algoritmer som den huvudsakliga metoden för denna typ av optimering och förbättra dem med en sidoinformation passerar funktion som ökar deras effektivitet i den nya uppgiften. Experimentella resultat av dessa förbättrade algoritmer visar att de optimerar förfrågningar för ett stort antal buffertstorlekar på samma tid som krävs av deras konventionella versioner för en enda buffertstorlek, utan mycket uppoffringar i produktionen kvalitet och med i huvudsak noll run-time overhead.
Ioannidis m.fl. REF myntade termen PQO och föreslog att använda randomiserade algoritmer för att parallellt optimera den parametriska frågan för alla möjliga värden av okända variabler.
Parametric query optimization
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}