Två högeffektiva algoritmer är kända för optimal beställning går samtidigt undvika korsprodukter: DPccp, som bygger på dynamisk programmering, och Top-Down Partition Search, baserat på memoization. Båda har två allvarliga begränsningar: De hanterar endast (1) enkla (binary) ansluta predikat och (2) inre förband. Men, verkliga frågor kan innehålla komplexa gå predikat, som omfattar mer än två relationer, och yttre går samman samt andra icke-inner ansluter. Med den mest effektiva gemensamma orderalgoritm, DPccp, som utgångspunkt, utvecklar vi först en ny algoritm, DPhyp, som är kapabel att hantera komplexa gå predikat effektivt. Vi gör det genom att modellera frågegrafen som en (variant av a) hypergraf och sedan resonera om dess anslutna subgrafer. Sedan presenterar vi en teknik för att utnyttja denna förmåga att effektivt hantera den bredaste klassen av icke- Inner-anslutningar som hittills behandlats. Våra experimentella resultat visar att denna omformulering av icke-inre ansluter som komplexa predikat kan förbättra optimeringstiden genom storleksordningar, jämfört med kända algoritmer som handlar om komplexa gå predikat och icke-inner går med. Återigen, detta ger dynamisk programmering en tydlig fördel jämfört med nuvarande memoning tekniker.
De föreslog också DPhyp REF genom att utvidga DPccp för att hantera mer komplexa, icke-inre gå med predikat.
Dynamic programming strikes back
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}