Ranking är en viktig egenskap som måste stödjas fullt ut av nuvarande relationsförfrågan motorer. Nyligen, flera rank-join frågeoperatörer har föreslagits baserat på rank aggregering algoritmer. Rank-join operatörer rangordna gradvis de gemensamma resultaten medan de utför den gemensamma verksamheten. De nya operatörerna har en direkt inverkan på traditionell frågebehandling och optimering. Vi introducerar en rank-medveten frågeoptimering ram som helt integrerar rank-join operatörer i relationell frågemotorer. Ramverket bygger på att utöka System R dynamiska programmeringsalgoritm i både uppräkning och beskärning. Vi definierar ranking som en intressant egenskap som utlöser generation av rank-medvetna frågeplaner. Till skillnad från traditionella gå med operatörer, optimera för rank-join operatörer beror på att uppskatta inmatning kardinality för dessa operatörer. Vi inför en probabilistisk modell för att uppskatta indatakardinaliteten, och därmed kostnaden för en rank-join operatör. Enligt vår kunskap är detta dokument den första satsningen på att uppskatta den nödvändiga indatastorleken för optimala rankaggregationsalgoritmer. Kostnadsrankning planer, även om utmanande, är nyckeln till en fullständig integration av rank-join operatörer i verkliga frågebehandling motorer. Vi utvärderar vårt ramverk experimentellt genom att ändra frågeoptimeraren för ett databashanteringssystem med öppen källkod. Experimenten visar att vårt ramverk är giltigt och att den föreslagna skattningsmodellen är korrekt.
I REF undersöks ytterligare integreringen av rank-join operatörer i konventionella databassystem.
Rank-aware query optimization
{'venue': "SIGMOD '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}