Komplexa frågor blir allt vanligare, med ökad användning av beslutsstödsystem. Dessa komplexa frågor har ofta en hel del gemensamma underuttryck, antingen inom en enda fråga, eller över flera sådana frågor körs som en batch. Multiqueryoptimering syftar till att utnyttja gemensamma underuttryck för att minska utvärderingskostnaderna. Multi-query optimering har hither-to ses som opraktisk, eftersom tidigare algoritmer var uttömmande, och utforska ett dubbelt exponentiellt sökutrymme. I detta papper visar vi att multi-query optimering med hjälp av heuristik är praktiskt, och ger betydande fördelar. Vi föreslår tre kostnadsbaserade heuristiska algoritmer: Vulkan-SH och Vulkan-RU, som bygger på enkla modifieringar av Vulkanens sökstrategi, och en girig heuristisk. Vår giriga heurist innehåller nya optimeringar som förbättrar effektiviteten avsevärt. Våra algoritmer är utformade för att enkelt läggas till befintliga optimatorer. Vi presenterar en prestandastudie där algoritmerna jämförs med arbetsbelastningar bestående av frågor från TPC-D-riktmärket. Studien visar att våra algoritmer ger betydande fördelar jämfört med traditionell optimering, vid en mycket acceptabel overhead i optimeringstid.
Författarna i REF visar att användning av multi-query optimeringstekniker i kombination med en girig heuristic ger betydande nytta.
Efficient and extensible algorithms for multi query optimization
{'venue': "SIGMOD '00", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}