.png){kind=icon}
返回
Coresets for Robust Query Optimization
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1145/3801896.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
查询优化器必须使用基数估计的噪声值高效选择查询计划。我们研究了鲁棒查询优化，其中优化器需要意识到基数估计中的不确定性并选择最鲁棒的方案。一个关键的实证观察是，一组小的计划通常足以作为所有遵循给定模板的查询的鲁棒候选计划。我们通过引入计划的coresets来形式化这一现象，并将此概念扩展到鲁棒coresets，后者纳入了不确定性。我们对常见成本函数类中此类coresets的大小证明了正反结果。由于我们的下界表明coresets的大小在最坏情况下可能很大，我们利用了实践中查询来自工作负载分布而非任意生成的这一事实。我们提出了构造工作负载感知coresets的算法，其大小和性能与最优工作负载特定的coresets高度匹配。
Keyword:
coreset
query optimization
query planning
robustness
期刊
P
IF:
0
论文数:
31
被引数:
0
机构
引用论文
暂无论文信息