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优化器 LoopJump's Blog

2024-04-29 03:56:28

Orca优化器
《Orca: A Modular Query Optimizer Architecture for Big Data》 SIGMOD 2014   Orca是Pivotal数据管理系列产品(包括 Pivotal Greenplum Database和Pivotal HAWQ)共用的优化器模块,面向AP负载,整合了当时最新的技术。 Orca的主要特点: Modularity 对元数据和系统描述进行抽象,因此可移植 Extensibility 将所有的查询元素和优化操作当做first class citizen,避免多阶段优化 Multi-core Ready...
关系数据库优化器概述
《An Overview of Query Optimization in Relational Systems》PODS 1998, Microsoft Research 优化器的输入是用户查询,负责生成一个高效的执行计划,优化过程是一个比较复杂的过程。 优化器主要包含三个部分: Search Space:搜索空间包含足够好的计划 代价估计:代价估计足够精确 枚举算法:枚举算法要足够高效 System R优化器案例 以System R为例来初步看下优化器的这三部分,通过这一节,对优化器...
The Columbia Optimizer
  《EFFICIENCY IN THE COLUMBIA DATABASE QUERY OPTIMIZER》 1998 这是Portland State University的硕士论文,作者是YONGWEN XU,相比Cascades论文的跳跃和晦涩,这篇可以说是很良心了。 Motivation 当时背景下,优化器仍然是值得研究的方向,尤其是在Decision Support Systems(DSS)、OLAP、大数据量、复杂对象、新的执行技术如并行和分布式执行等等。 第一代可扩展的优化器包括EXODUS、Starburst...
The Volcano Optimizer Generator
  《The Volcano Optimizer Generator : Extensibility and Efficient Search》1993 论文介绍了在EXODUS之后的一个新的优化器生成器Volcano。 一个好的optimizer generator要满足如下条件: 既能用到Volcano Executor,也能用到已经存在的其他执行器 优化的时间消耗和内存消耗都比较低 能够高效、可扩展地支持物理属性(如sort order、compression) 允许使用启发信息和数据模型语义来引导搜索和剪枝...
Extensible/Rule Based Query Rewrite Optimization in Starburst
? ? ? 《Extensible/Rule Based Query Rewrite Optimization in Starburst》SIGMOD 1992 这篇文章是介绍Starburst的基于规则的优化器实现框架。 背景 很多业务的SQL语句或类SQL语句,尤其是中间件软件自动生成的SQL语句,主要面向业务模型,如果不做query rewrite,可能执行非常慢。 例如: 12345678 DISTINCT PFROM Patient p IN Patient_S...
Grammar-like Functional Rules - for Representing Query Optimization Alternatives
  《Grammar-like Functional Rules - for Representing Query Optimization Alternatives》 SIGMOD 1988 概述 优化器如果要做到可扩展,则要求执行计划的变换策略需要作为数据而不是代码存在。本质上优化器就是一个专家系统,使用strategy rules将一个查询计划变成另一个等价的更好的计划。这种灵活可扩展带来一个问题是 不够高效:在任意一步,都需要检查很多转换规则的使用条件,而且可能有多个规...
Access Path Selection in a RDBMS
《Access Path Selection in a Relational Database Management System》 1979   SQL语句处理的四个阶段:Parsing, Optimization, Code Generation, Execution。 query block: 由select from where表达的查询块。   单表查询 代价 Access Path Cost公式: cost=page fetches + w * (RSI calls),其中rsi for system R storage interface。 公式是IO代价(主要是读取页面)和CPU代价(System R...
Spanner: Becoming a SQL System论文阅读笔记
  继2012年在OSDI年发表了Spanner论文《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》之后,Google在SIGMODE'17上发表了第二篇关于Spanner的论文《Spanner: Becoming a SQL System》。从整个的数据库系统角度看,2012年那篇讲是的Spanner的下半部分Storage Engine的一些feature:数据自动分区和全球部署、多副本Paxos高可用、支持外部一致性的分布式事务。2017年这篇主要讲是讲数据库的上半部分...

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