Nya tillämpningar av informationssystem, såsom elektronisk handel och informationssystem för hälso- och sjukvård, måste integrera ett stort antal heterogena databaser över datornät. Att besvara en fråga i dessa applikationer innebär vanligtvis att välja relevanta informationskällor och skapa en frågeplan för att kombinera data automatiskt. Eftersom betydande framsteg har gjorts när det gäller källval och plangenerering har den kritiska frågan förskjutits till frågeoptimering. Detta dokument presenterar en semantisk frågeoptimering (SQO) metod för att optimera frågeplaner av heterogena multidatabassystem. Detta tillvägagångssätt p r o vides global optimering för frågeplaner samt lokal optimering för subqueries som hämtar data från enskilda databaskällor. Ett viktigt inslag i vår lokala optimeringsalgoritm är att vi p r o ve nödvändiga och tillräckliga villkor för att eliminera en onödig anslutning i en konjunktiv fråga av godtycklig gå topologi. Denna funktion gör det möjligt för vår optimer att använda mer uttrycksfulla relationsregler för att ge ett bredare utbud av möjliga optimeringar än tidigare arbete i SQO. Den lokala optimeringsalgoritmen har också en ny datastruktur som kallas AND-OR implikationsgrafer för att underlätta sökandet efter optimala frågor. Dessa funktioner gör det möjligt för den globala optimeringen att effektivt använda semantisk kunskap för att minska kostnaderna för dataöverföring. Vi h a ve genomföra detta tillvägagångssätt i n till pesto query plan optimizer som en del av sims information medlare. Experimentella resultat visar att pesto kan ge signi cant s en wings i fråga utförande kostnad över frågeplan utförande utan optimering.
En semantisk frågeoptimeringsmetod REF utformades för att optimera frågeplaner för heterogena multidatabassystem.
Semantic Query Optimization for Query Plans of Heterogeneous Multidatabase Systems
{'venue': 'ICLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}