Under de senaste åren har Massively Parallel Processors i allt högre grad använts för att hantera och fråga stora mängder data. Dramatiska prestandaförbättringar uppnås genom distribuerat utförande av frågor över många noder. Fråga optimering för sådana system är ett utmanande och viktigt problem. I detta papper beskriver vi Query Optimizer inuti SQL Server Parallel Data Warehouse produkt (PDW QO). Vi utnyttjar befintlig QO-teknik i Microsoft SQL Server för att implementera en kostnadsbaserad optimering för distribuerad frågeutförande. Genom korrekt abstraktion av metadata kan vi enkelt återanvända befintlig logik för frågeförenkling, rymdexploration och kardinalitetsuppskattning. Till skillnad från tidigare tillvägagångssätt som helt enkelt parallelliserar den bästa serieplanen, överväger vår optimer ett rikt utrymme av utförande alternativ, och väljer en baserad på en kostnads-modell för distribuerad utförande miljö. Resultatet är en högkvalitativ, effektiv frågeoptimerare för distribuerad frågebehandling i en MPP.
REF använder en frågeoptimer som är byggd ovanpå Microsoft SQL Server optimizer.
Query optimization in microsoft SQL server PDW
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}