Preview

Моделирование и анализ информационных систем

Расширенный поиск

Об эффективности минимизирующего подхода к оптимизации запросов

https://doi.org/10.18255/1818-1015-2016-2-153-163

Аннотация

Стандартной проблемой использования СУБД является недостаток эффективности и высокая стоимость доступа к хранимым данным. Допустимый уровень работы системы может достигаться с помощью технологий оптимизации запросов, определяющих наиболее эффективный способ выполнения конкретного запроса с помощью его модификации и определения возможных планов выполнения. 

Целью данной работы является доказательство эффективности алгоритмов минимизации запроса, основанных на минимизации ограничения запроса и удаления избыточных условий. 

Статья представляет алгоритмы минимизации, основанные на математических преобразованиях, определяющих и удаляющих избыточные условия из ограничения запроса, чтобы упростить его. Она включает алгоритмы, основанные на технологиях «поглощения условий», первичных импликант и минимизации множеств линейных неравенств. 

Работа также включает теоретическое доказательство эффективности минимизирующего подхода, основанного на упрощении ограничения. Мы также рассматриваем экспериментальные результаты применения этих технологий оптимизации и их влияния на скорость обработки запроса. В конце мы представляем обзор влияния минимизации запроса на весь процесс оптимизации запроса. 

Об авторе

Н. А. Мендкович
ООО «Фринет Групп», Ленинский проспект, 47, Москва, 119991 Россия
Россия
инженер


Список литературы

1. Hall P. A. V., “Optimization of single expressions in a relational data base system”, IBM Journal of Research and Development, 20:3 (1976), 244–257.

2. Bellamkonda S. at al., “Enhanced Subquery Optimizations in Oracle”, Proceedings of the 35th international conference on Very large data base, August, 2009, 2, 2009, 1368.

3. “Chapter 7. Optimization”, MySQL 5.5 Reference Manual. http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/optimization.html.

4. “PostgreSQL 8.3.3”, postgresql-8.3.3/src/backend/optimizer/util/predtest.c.

5. “Query Optimization in Oracle Database 10g Release 2. P. 9”.

6. Seshadri P. at al., “Cost-Based Optimization for Magic: Algebra and Implementation”, ACM SIGMOD Record, 25:2 (1996).

7. Faber W., Greco G., Leone N., “Sets and their application to data integration”, Journal of Computer and System Sciences, 73:4 (2007).

8. Mendkovich N., Kuznetcov S., “New Algorithms for Lexical Query Optimization”, Proceedings of the 31st International Conference on Information Technology Interfaces, Cavtat/Dubrovnik, June 22–25, 2009 (Zagreb, University of Zagreb), 2009, 187–192.

9. Кузнецов С.Д., Мендкович Н.А., “Новые алгоритмы лексической оптимизации запросов”, Моделирование и анализ информационных систем, 16:4 (2009), 22–33; [Kuznetsov S.D., Mendkovich N.A., “New algorithms for query modifications”, Modeling and Analysis of Information Systems, 16:4 (2009), 22–33, (in Russian).]

10. Кузнецов С.Д., Мендкович Н.А., “Оптимизация конъюнктов условий в составе запросов”, Модел. и анал. информ. систем, 18:3 (2011), 144–154; [Kuznetsov S.D., Mendkovich N.A., “Optimization of queries containing conjunctions of conditions”, Modeling and Analysis of Information Systems, 18:3 (2011), 144–154, (in Russian).]

11. “BNF Grammar for ISO/IEC 9075-2:2003”, http://savage.net.au/SQL/sql-20032.bnf.html.

12. Khaitan P. at al., “Improved query plans for unnesting nested SQL queries”, Proceedings of 2nd International Conference on Computer Science and its Applications, December 10–12, South Korea, 2009 (Jeju Island, IEEE), 2009, 147–152.

13. Muralikrishna M., “Improved unnesting algorithms for join aggregate SQL queries”, Proceedings of the 18th International Conference on Very Large Data Bases, August 23– 27, Vancouver, Canada, 1992 (San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc.), 1992, 91–102.

14. Satoh K. at al., “Local and Global Query Optimization Mechanisms”, Proceedings of 11th International Conference on Very Large Data Bases, August 21-23, 1985, Stockholm, Sweden (Berlin: Morgan Kaufmann), 1985, 408–409.

15. Hellerstein J. M., Stonebraker M., “Predicate Migration: Optimizing Queries with Expensive Predicates”, ACM SIGMOD Record, 22:2 (1993), 267–276.

16. Chaudhuri S., “Optimization of queries with user-defined predicates”, Journal ACM Transactions on Database Systems (TODS), 24:2 (1999), 177–228.

17. Fontoura M. at al., “Efficiently Evaluating Complex Boolean Expressions”, Proceedings of the 2010 ACM SIGMOD International Conference on Management of data (New York: ACM), 2010, 3–4.

18. Vorwerk K., Paulley G. N., “On Implicate Discovery and Query Optimization”, Proceedings of the International Database Engineering and Applications Symposium, IDEAS 2002. July 17-19, 2002, Edmonton, Canada (Los Alamitos: Computer Society), 2002, 2–12.

19. Roy P. at al., “Efficient and extensible algorithms for multi-query optimization”, Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of data (ACM New York, NY, USA), 2000, 249–260.

20. Dalvia N. N. at al., “Pipelining in multi-query optimization”, Journal of Computer and System Science, 66:4 (2003).

21. Ioannidis Y. E., “Query Optimization”, ACM Computing Surveys (CSUR), 28:1 (1996), 121–123.

22. Neumann T., “Query Simplification: Graceful Degradation for Join-Order Optimization”, SIGMOD’09, June 29–July 2, 2009, Providence, Rhode Island, USA, 2009, 405–406.

23. Moerkotte G., Neumann T., “Dynamic programming strikes back”, Proceedings of SIGMOD Conference 2008, June 9–12, 2008, Vancouver, BC, Canada, 2009.


Рецензия

Для цитирования:


Мендкович Н.А. Об эффективности минимизирующего подхода к оптимизации запросов. Моделирование и анализ информационных систем. 2016;23(2):153-163. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2016-2-153-163

For citation:


Mendkovich N. On the Effectiveness of the Minimization Approach to the Query Optimization. Modeling and Analysis of Information Systems. 2016;23(2):153-163. (In Russ.) https://doi.org/10.18255/1818-1015-2016-2-153-163

Просмотров: 805


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-1015 (Print)
ISSN 2313-5417 (Online)