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Robust Join Processing with Diamond Hardened Joins
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AI
DOI：10.14778/3681954.3681995.png)
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摘要
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连接顺序和连接处理对查询执行有巨大影响，并且可以轻易地以数量级的幅度影响查询响应时间。特别是当连接可能是潜在的n:m连接时，执行成本可能非常高。这可以通过检查中间结果的大小来观察到：如果一个连接查询产生许多后续被消除的冗余元组，则该查询很可能成本高昂，而查询结果并未对此进行合理化。这为查询赋予了一种“钻石”形状，其中中间结果的大小大于输入和输出。这种情况在各种工作负载中频繁出现，尤其是在图工作负载中，以及像JOB这样的基准测试中。我们将此问题称为“钻石问题”，并提出“钻石强化连接框架”来解决它，该框架将连接算子拆分为两个子算子：Lookup & Expand。通过允许查询优化器自由重新排序这些子算子，我们在不牺牲其他查询性能的前提下，提高了表现出“钻石问题”的查询的运行时性能。过去的理论工作，如最坏情况最优连接，也试图避免巨大的中间结果。然而，这些方法存在显著开销，影响所有查询。我们证明，我们的方法在表现出“钻石问题”的查询以及传统二元连接可处理的常规查询中均能实现卓越性能。这实现了一种统一的方法，在整个范围内提供出色的性能。与传统的连接相比，在CE基准测试中查询性能最高提升了500倍，并且在TPC-H和JOB中表现依然出色。
Keyword:
QUERY PLANS
LOOKING
期刊
P
IF:
3.3
论文数:
563
被引数:
1.2W
机构
引用论文
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Accurate summary-based cardinality estimation through the lens of cardinality estimation graphs基于基数估计图的精确摘要基数估计
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