畢加索數(shù)據(jù)庫(kù)最優(yōu)化查詢(xún)觀察系統(tǒng)

1、畢加索數(shù)據(jù)庫(kù)最優(yōu)化查詢(xún)觀察系統(tǒng)1. 介紹現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)采用最優(yōu)化查詢(xún)模型去自動(dòng)識(shí)別最有效的策略來(lái)執(zhí)行由用戶(hù)提交的申明的SQL查詢(xún)語(yǔ)句。這種有效的策略稱(chēng)為計(jì)劃，估測(cè)了關(guān)于查詢(xún)回應(yīng)的次數(shù)的消耗。最優(yōu)化是一種在不同的最優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃的花費(fèi)和一個(gè)隨即選擇中強(qiáng)制運(yùn)行，可能是根據(jù)重要性的排序來(lái)運(yùn)行。最優(yōu)化查詢(xún)的作用已成為尤其的重要在當(dāng)今因?yàn)楦呙芏鹊奶幚硇愿邚?fù)雜有特征的現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)和挖掘運(yùn)用，就像TPC-H和TPC-DS決定支持基準(zhǔn)20,21。通過(guò)過(guò)去5年的課程，我們已開(kāi)發(fā)一款可視化工具，稱(chēng)為畢加索22，可以通過(guò)圖表描述分析數(shù)據(jù)庫(kù)最優(yōu)化查詢(xún)的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)。此工具是運(yùn)行在一個(gè)巨型工業(yè)強(qiáng)度的最優(yōu)化設(shè)置上，包括IBM D

2、B215,Microsoft SQL Server16, Oracal17，Sybase ASE18和PostgreSQL19。當(dāng)今可免費(fèi)下載的畢加索被全球的領(lǐng)先工業(yè)和學(xué)術(shù)研究所所用。它被用來(lái)作為優(yōu)化查詢(xún)分析、查錯(cuò)和重新設(shè)計(jì)輔助可以被系統(tǒng)開(kāi)發(fā)者來(lái)使用；開(kāi)發(fā)的優(yōu)化查詢(xún)測(cè)試床可以被數(shù)據(jù)庫(kù)研究者來(lái)使用；優(yōu)化查詢(xún)教育學(xué)支持可以被指導(dǎo)者和學(xué)生來(lái)使用；科學(xué)支持的畢加索工具早期已出現(xiàn)在一系列最近的VLDB論文中12,7,8,6,1。在樣本中，我們將第一次呈現(xiàn)初排的畢加索工具，和解釋它怎么提供強(qiáng)有力的可視的界面去詳細(xì)地探究?jī)?yōu)化查詢(xún)現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)中有趣的世界。我們還會(huì)展示此工具怎么有效的決定在最優(yōu)化計(jì)劃選擇上的改進(jìn)

3、-例如去確定健全計(jì)劃，這個(gè)計(jì)劃是限制選擇性的評(píng)估錯(cuò)誤在查詢(xún)庫(kù)的關(guān)系上。最后我們將說(shuō)明這些概念是怎樣有重要的作用為下一代的優(yōu)化查詢(xún)?cè)O(shè)計(jì)。允許個(gè)人或班級(jí)利用此作品的部分或全部的打印件或多媒體但是保證沒(méi)有任何付費(fèi)，附件不能用來(lái)商業(yè)或盈利。這段文字和引用在第一頁(yè)。以其他方式復(fù)制或再版,發(fā)表收費(fèi)或重新分發(fā)目錄或收費(fèi)。這卷的文章由在大型數(shù)據(jù)庫(kù)第36國(guó)際會(huì)議，2010年9月13-17日在新加坡發(fā)表。由VLDB Endowment發(fā)行第3卷NO22010 VLDB Endowment版權(quán)畢加索圖表給一個(gè)被參數(shù)化的SQL查詢(xún)樣式其中定義了一個(gè)可以選擇的空間，和一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的選擇，畢加索工具自動(dòng)生成多樣化的以通

4、過(guò)這空間描述引擎最優(yōu)化的行為的圖表。例如：被稱(chēng)作“計(jì)劃圖表”12，表現(xiàn)計(jì)劃選擇的多彩的以圖畫(huà)表示的列舉由通過(guò)選擇的空間的優(yōu)化器。特別地，計(jì)劃圖表可視地捕捉POSP最優(yōu)性地域，計(jì)劃的參數(shù)最優(yōu)設(shè)置。為了是這些概念，QT8作為考慮的范圍，參數(shù)2D查詢(xún)樣式展示在圖表2中，以TPCH的查詢(xún)8為標(biāo)準(zhǔn)。在這里，在SUPPLIER和LINEITEM聯(lián)系上的可查詢(xún)性的多樣性通過(guò)S_acctbal是特別的：各自的多樣性和L_拓展價(jià)格：不同的謂語(yǔ)。select o year, sum(case when nation = BRAZIL then volume else 0end) / sum(volume) as

5、mkt sharefrom (select YEAR(o orderdate) as o year, l extendedprice * (1 -l discount) as volume, n2.n name as nationfrom part, supplier, lineitem, orders, customer,nation n1, nation n2, regionwhere p partkey = l partkey and s suppkey = l suppkeyand l orderkey = o orderkey and o custkey = c custkeyand

6、 c nationkey = n1.n nationkey and n1.n regionkey =r regionkey and s nationkey = n2.n nationkey and r name= AMERICA and p type = ECONOMY ANODIZEDSTEEL ands acctbal :varies and l extendedprice :varies) as all nationsgroup by o yearorder by o year圖表1 查詢(xún)樣式列子（QT8）QT8相聯(lián)系的計(jì)劃圖表被展示在圖表2中，由畢加索系統(tǒng)在一個(gè)流行商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)引擎繪制出

7、。在這個(gè)圖畫(huà)中，每個(gè)顏色的區(qū)域代表一個(gè)特別的計(jì)劃，和89種不同最優(yōu)化設(shè)置，P1到P89，涵蓋了可查詢(xún)空間。在圖列中每個(gè)計(jì)劃相聯(lián)系的價(jià)值代表在圖表中被那計(jì)劃所覆蓋的百分比區(qū)域。例如，在P1最大的區(qū)域覆蓋了22%，但是最小的P89只占了0.001%。匯編時(shí)間 圖表全套的圖表被畢加索工具所制作被列舉在圖表1中。它包括幾個(gè)匯編-時(shí)間被優(yōu)化器選擇計(jì)劃質(zhì)的和量的圖表計(jì)劃。例如，關(guān)于量的價(jià)格圖表表述了查詢(xún)進(jìn)度花費(fèi)的估計(jì)被展示在相關(guān)聯(lián)的計(jì)劃圖表中，基數(shù)性圖表展示了基數(shù)定性的結(jié)果。這個(gè)圖表可以被快速的移動(dòng)到個(gè)人的方位下去決定在這些位置下執(zhí)行樹(shù)的計(jì)劃（計(jì)劃的執(zhí)行樹(shù)圖表），附有選擇的被注釋的代價(jià)和基數(shù)性樹(shù)節(jié)點(diǎn)(編譯

8、的計(jì)劃樹(shù)圖表)。結(jié)構(gòu)性在被給計(jì)劃不同之間可以被定義通過(guò)計(jì)劃不同圖表，與最顯著不同點(diǎn)在顏色代碼結(jié)構(gòu)中。畢加索也支持與那些其他引擎在同一位置最優(yōu)計(jì)劃選擇的比較，或者由同一引擎不同最優(yōu)化級(jí)別的比較（外鍵計(jì)劃樹(shù)圖表）。就像IBM開(kāi)發(fā)器注重在一個(gè)特別的查詢(xún)例子上，可以可視地確定和比較與那些如SQLSERVER或ORACLE其他引擎DB2對(duì)于查詢(xún)的計(jì)劃選擇。最終，最新版本的幾個(gè)優(yōu)化器在它們的API中都包含了一個(gè)外鍵樹(shù)代價(jià)計(jì)算（FPC）特性，代價(jià)計(jì)算計(jì)劃是不同于本生的優(yōu)化地域的（就像在DB2中的優(yōu)化文件夾，在SQLSEVERE中的XML計(jì)劃和在SYBASE ASE中的抽象計(jì)劃。這FPC特征被畢加索所用在整個(gè)

9、可查詢(xún)的空間去可視表現(xiàn)出代價(jià)行為的指定的計(jì)劃的特征（抽象計(jì)劃圖表）。代替計(jì)劃圖表：也許是畢加索最吸引人的方面，它支持計(jì)劃代替圖表的構(gòu)建。這里查詢(xún)樣式的起初計(jì)劃/代價(jià)圖表被輸入資料所取代，新的計(jì)劃圖表被構(gòu)建，在其中最優(yōu)化的起初選擇的子集被從POSP集可代替計(jì)劃所代替。此代替被得出在預(yù)料中，這些預(yù)料將執(zhí)行更好比起原始的選擇（減少圖表和健全計(jì)劃圖表）。對(duì)于這些替代圖表執(zhí)行，和他們的構(gòu)建技術(shù)將被詳細(xì)地討論在第五部分。運(yùn)行時(shí)圖表：最終除了上述的編譯時(shí)間圖表，畢加索也生成運(yùn)行時(shí)圖表，此表可視地描述真實(shí)的查詢(xún)執(zhí)行行為，關(guān)于執(zhí)行時(shí)間和基數(shù)性結(jié)果，在現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)上（執(zhí)行代價(jià)和執(zhí)行基數(shù)性表）。與預(yù)期的和現(xiàn)在的

10、圖表相比較幫助理解和勾畫(huà)立體感質(zhì)量的優(yōu)化器。 匯編時(shí)間圖表計(jì)劃圖表以圖例表示的枚舉的優(yōu)化器的執(zhí)行計(jì)劃選擇在可查詢(xún)的空間中。代價(jià)圖表可視的相關(guān)聯(lián)的估計(jì)計(jì)劃執(zhí)行代價(jià)在可查詢(xún)的控件基數(shù)性圖表可視的相關(guān)聯(lián)的估計(jì)查詢(xún)結(jié)果基數(shù)性在可查詢(xún)的控件圖解計(jì)劃樹(shù)圖表在計(jì)劃圖表中樹(shù)狀可視的選擇計(jì)劃不同計(jì)劃圖表出現(xiàn)在計(jì)劃圖表中一個(gè)可查詢(xún)部分的計(jì)劃之中的圖解的不同的顯著點(diǎn)編譯計(jì)劃樹(shù)圖表在計(jì)劃圖表中特別位置可視樹(shù)的選擇計(jì)劃，對(duì)代價(jià)和基數(shù)性信息做注釋外鍵計(jì)劃樹(shù)圖表由數(shù)據(jù)庫(kù)引擎制造在一個(gè)計(jì)劃圖表中被給的區(qū)域，在這區(qū)域被另一個(gè)引擎生成可視樹(shù)的計(jì)劃（或同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)不同的最優(yōu)化等級(jí)）。抽象計(jì)劃圖表在計(jì)劃圖表中一可視的估計(jì)的行為的可查

11、詢(xún)的計(jì)劃，此特殊計(jì)劃被用通過(guò)可查詢(xún)空間。 計(jì)劃代替圖表減少計(jì)劃圖表展示了原始圖表可能被簡(jiǎn)化的程度（通過(guò)代替一些在計(jì)劃圖表中同族的計(jì)劃）不增加個(gè)人查詢(xún)的花費(fèi)通過(guò)多個(gè)特別用戶(hù)端口值。健全計(jì)劃圖表展示了原始圖表可能被簡(jiǎn)化的程度被相比健全計(jì)劃不增加個(gè)人查詢(xún)的花費(fèi)通過(guò)多個(gè)特別用戶(hù)端口值。 運(yùn)行時(shí)圖表執(zhí)行代價(jià)圖表可視的運(yùn)行時(shí)查詢(xún)回應(yīng)次數(shù)通過(guò)可查詢(xún)空間。執(zhí)行基數(shù)性圖表可視的運(yùn)行時(shí)查詢(xún)得出基數(shù)性結(jié)果通過(guò)可查詢(xún)空間。（a）計(jì)劃圖表 （B）降低圖表 (Threshold = 10%) Figure 3 畢加索結(jié)構(gòu)3. 圖表制作 圖解布局的畢加索系統(tǒng)由圖表3展示。計(jì)劃圖表的制作策略采納是遵循：畢加索工具通過(guò)d-維的

12、查詢(xún)樣式和r圖解析生成rd查詢(xún)，此查詢(xún)通過(guò)可查詢(xún)空間根據(jù)用戶(hù)的需求可以采用統(tǒng)一或冪數(shù)分配。然后，基于相聯(lián)系的可查詢(xún)的價(jià)值，對(duì)于這些每個(gè)查詢(xún)的位置，一個(gè)查詢(xún)伴隨著實(shí)例化地適當(dāng)?shù)暮懔?這個(gè)恒量從優(yōu)化器在統(tǒng)計(jì)中可得的同數(shù)據(jù)庫(kù)被決定，一般以柱狀圖的形式呈現(xiàn)。這個(gè)查詢(xún)?nèi)缓蟊惶峤坏讲樵?xún)優(yōu)化器去被“解釋”，用最理想的計(jì)劃去計(jì)算和返回值。相對(duì)應(yīng)的所有查詢(xún)點(diǎn)的計(jì)劃被得到后，每個(gè)唯一的計(jì)劃與不同的顏色相關(guān)聯(lián)。然后，其余的圖表由顏色相對(duì)應(yīng)的計(jì)劃的每個(gè)點(diǎn)周?chē)膸膮^(qū)域的上色。例如：在一個(gè)帶有一個(gè)唯一10格子的決策的2D計(jì)劃圖表中，有100個(gè)真正的查詢(xún)點(diǎn)，在每個(gè)點(diǎn)周?chē)?0*10維平方被計(jì)劃顏色相聯(lián)系的點(diǎn)著色。計(jì)劃圖

13、表被構(gòu)建的同時(shí)，通過(guò)由“解釋計(jì)劃”輸出定量信息（估計(jì)）花費(fèi)和基數(shù)性圖表也被創(chuàng)建。這些圖表與POSP相對(duì)應(yīng)的執(zhí)行樹(shù)一直存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)便利了圖表的再用。另外，統(tǒng)計(jì)的估計(jì)器已被配置去提供給使用者附有圖表制作次數(shù)的預(yù)測(cè)。畢加索工具被完全地寫(xiě)在Java和 現(xiàn)在的運(yùn)行時(shí)中帶有100多個(gè)類(lèi) 5K行代碼。JAVA3D,VISAD,SWING和JGRAPH庫(kù)被用作可視化目的，通過(guò)JDBC數(shù)據(jù)連接。第一代的數(shù)據(jù)庫(kù)被發(fā)放在2007年，隨后2009發(fā)行了2代。通過(guò)2代，用戶(hù)可以通過(guò)限制圖表的制作去請(qǐng)求第二可查詢(xún)空間區(qū)域-例如：起初，高易變性在優(yōu)化器計(jì)劃的選擇上以被基本克服。另一個(gè)2代特征是近似計(jì)劃圖表的引進(jìn)。此行為是在

14、上面所表述的所有圖表的制作方法是部分地只有為那些低維查詢(xún)樣式（1D和2D）和略劣決策（最多每維100點(diǎn)）的圖表。然而，它成為出奇的耗資源對(duì)那些高維的高密度的決策由于在傳輸過(guò)程中的冪數(shù)的增長(zhǎng)。舉個(gè)例子，一個(gè)帶有每維1000決策的2D計(jì)劃圖表，或帶有每維100決策的3D計(jì)劃圖表都需要優(yōu)化器執(zhí)行1百萬(wàn)次。即使一個(gè)保守估計(jì)每0.5秒優(yōu)化總共的時(shí)間制作這個(gè)全部的圖表需要1周！ 計(jì)算的消耗的問(wèn)題在畢加索中被關(guān)注通過(guò)合作的強(qiáng)大的樣本和互相作用庫(kù)近似技術(shù)6。 這技術(shù)發(fā)送的圖表接近90%的正確性，只有大約10%消耗由無(wú)規(guī)則排序方法產(chǎn)生。4.計(jì)劃圖表的運(yùn)用 從圖表2可以證明，計(jì)劃圖表可以把在一個(gè)空間的許多計(jì)劃被驚

15、人地混合和加密幾個(gè)例子在現(xiàn)代的優(yōu)化器作為一個(gè)可用的代表性的參考標(biāo)注的查詢(xún)樣式22。實(shí)際上，畢加索工具的名字起源于計(jì)劃圖表相似于“立體作圖”。 我們與產(chǎn)業(yè)發(fā)展團(tuán)隊(duì)的交互說(shuō)明畢加索計(jì)劃圖表已證明了流行的保守智慧是相反的。原因是在個(gè)體查詢(xún)上優(yōu)化器行為已被開(kāi)發(fā)者很大程度地分析了，計(jì)劃圖表提供了在整個(gè)空間上完全的不同的觀測(cè)行為，生動(dòng)的捕捉了計(jì)劃傳輸?shù)恼系K和可視化幾何學(xué)。因此，在刻板的環(huán)境下，他們傳送了一個(gè)生動(dòng)圖片。 計(jì)劃圖表現(xiàn)在被運(yùn)用在各個(gè)行業(yè)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域?yàn)榱俗岒?qū)動(dòng)程序的運(yùn)用包括分析現(xiàn)在的優(yōu)化器設(shè)計(jì)，可視地得出優(yōu)化器的復(fù)原測(cè)試，找出新查詢(xún)進(jìn)程特征的錯(cuò)誤，比較各代優(yōu)化器的行為；分析相鄰計(jì)劃空間的結(jié)構(gòu)的不同點(diǎn)

16、；選取最優(yōu)的由比較優(yōu)化器計(jì)劃選擇中的不同性等等。由于整個(gè)特性，在商務(wù)的優(yōu)化器中可視例子的無(wú)單一計(jì)消耗行為，模型錯(cuò)誤的表現(xiàn)是亮點(diǎn)12。 除了幫助優(yōu)化器的設(shè)計(jì)，計(jì)劃圖表也可以被用作執(zhí)行設(shè)置。尤其，當(dāng)它們確立了在編譯時(shí)間中對(duì)于整個(gè)相關(guān)的可查詢(xún)空間中最優(yōu)化設(shè)置計(jì)劃，它們可以被用在運(yùn)行時(shí)中去立即確定最好的計(jì)劃對(duì)現(xiàn)在的查詢(xún)無(wú)需通過(guò)花費(fèi)時(shí)間對(duì)最優(yōu)化測(cè)試。而且，它們可以證明對(duì)適應(yīng)計(jì)劃查詢(xún)有用的技術(shù)（查考5最近的調(diào)查）此技術(shù)是基于運(yùn)行時(shí)的觀察，可以動(dòng)態(tài)地選擇去重新優(yōu)化查詢(xún)和去開(kāi)啟計(jì)劃中路通過(guò)處理。在此文中，計(jì)劃圖表可以幫助去減少重新優(yōu)化的發(fā)生在決定替換計(jì)劃選擇前。5.計(jì)劃代替圖表 正如早期提及的，除了可視地?cái)?shù)據(jù)

17、優(yōu)化行為，畢加索也與機(jī)械裝置合作為了改進(jìn)優(yōu)化器的計(jì)劃通過(guò)“減少計(jì)劃圖表和”和“健全計(jì)劃圖表”，以下表述的。5.1較少計(jì)劃圖表 考慮到高密度的原始計(jì)劃圖表和由用戶(hù)指定的消耗增長(zhǎng)線(xiàn)程。我們的減少規(guī)則系統(tǒng)重新在密度圖表上了更簡(jiǎn)單的圖片，只有對(duì)期初計(jì)劃為特征以至于一些期初的計(jì)劃被完全的吞沒(méi)掉被他們的子樹(shù)。最重要地，重新上色進(jìn)程保證了任何重新上色查詢(xún)點(diǎn)的消耗不能被更多的比例增加，有關(guān)于它的的期初消耗。 已被經(jīng)驗(yàn)地展示在是否愿意忍受低消耗的最多=20%增長(zhǎng)，所有計(jì)劃在最終的減少圖表中經(jīng)常被降低到或在10之內(nèi)。簡(jiǎn)而簡(jiǎn)之，復(fù)雜的計(jì)劃圖表可能被制成患上厭食癥的人當(dāng)維持查詢(xún)的進(jìn)程行為。舉例，QT8計(jì)劃圖表（圖表2

18、（a）可以被減少在=10%的圖表被顯示在2（b）,原始的89個(gè)計(jì)劃只有7計(jì)劃被維持下來(lái)。 厭食癥計(jì)劃圖表減少由十分重要的實(shí)際利益，被消息表述在7,包括大量的計(jì)劃搜尋空間，加強(qiáng)參量查詢(xún)優(yōu)化器技術(shù)運(yùn)用性9,10，確立了錯(cuò)誤限制和最少預(yù)期消耗計(jì)劃3,4,使多計(jì)劃的方法的消耗最小化2，11。5.2健全計(jì)劃圖表 制成附有保證減少計(jì)劃圖表的暗示是可查詢(xún)空間中優(yōu)化器的編譯時(shí)間估計(jì)的查詢(xún)位置在是精確的。然而，實(shí)際上，這些可查詢(xún)的估計(jì)在查詢(xún)執(zhí)行期間關(guān)于遭遇運(yùn)行時(shí)價(jià)值時(shí)發(fā)生的錯(cuò)誤是嚴(yán)重的。這些可以在真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境中有級(jí)別次序的錯(cuò)誤被引起由于各種各樣的原因，包括過(guò)時(shí)的數(shù)據(jù)，沒(méi)有以假定和粗率統(tǒng)計(jì)為依據(jù)的屬性值。 由上

19、結(jié)論可以得出，由減少計(jì)劃圖表和在線(xiàn)程內(nèi)的估計(jì)查詢(xún)方位暗示的替代品可能是屬性或好或壞的在出現(xiàn)可查詢(xún)估計(jì)錯(cuò)誤的替代品。因此，我們理想化地想只容許那些保證促進(jìn)查詢(xún)進(jìn)程的程序或者沒(méi)有任何負(fù)面影響的替代品，無(wú)論次替代品在運(yùn)行時(shí)中實(shí)際的查詢(xún)?cè)谀睦铩Ｊ刮覀冏銐蝮@奇地是，有效識(shí)別那些優(yōu)化器支持的外計(jì)劃消耗特征（見(jiàn)8中描述）的替代品是有可能的。此被實(shí)施在畢加索中可以確信可改進(jìn)的全球的安全的替代品，并且不會(huì)損害查詢(xún)進(jìn)程程序。更好地是，我們實(shí)驗(yàn)上的結(jié)果說(shuō)明了巨大的進(jìn)步是可得的，在健全計(jì)劃中的有效結(jié)果。有趣的是，健全計(jì)劃圖表大體上維持了減少計(jì)劃的厭食癥特征。因此,表面上，我們的結(jié)論在工業(yè)為主的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)定檔案計(jì)劃的安全

20、，健全，厭食癥并存是確實(shí)有可能的。 最后一步，我們最近在1中的展示，在計(jì)劃圖表上那些已用的進(jìn)程方法怎么可以被國(guó)際化到在線(xiàn)查詢(xún)優(yōu)化器進(jìn)程中，導(dǎo)致從本質(zhì)上改進(jìn)分發(fā)計(jì)劃選擇優(yōu)化器。這是十分值得的那些令人向往的結(jié)果被得到盡管在線(xiàn)進(jìn)程缺少全球性可得線(xiàn)下運(yùn)算法則行為信息。6. 示范組織 在畢加索工具的示范中，我們將在表1中呈現(xiàn)完全的優(yōu)化器圖表配置，突出復(fù)雜的計(jì)劃圖表。然后我們將展示厭食癥和健全計(jì)劃替代圖表是怎么從這些密集型圖表中生成的。最終，我們將展示在查詢(xún)優(yōu)化器中心的對(duì)于國(guó)際化的概念結(jié)構(gòu)。全部演示將被在流行的工業(yè)化優(yōu)化器上展示，采用不同的基于TPC-H和TPC-DS的標(biāo)準(zhǔn)中的查詢(xún)樣式。答謝 畢加索工具通

21、過(guò)在畢加索網(wǎng)站上列出的學(xué)生的努力已被安裝在印度科學(xué)裝置上,Bangalore。這項(xiàng)工作被印度政府科技部門(mén)支持，研究資金從google ,IBM,Microsoft和Sybase得到。7. 參考文獻(xiàn)1 M. Abhirama, S. Bhaumik, A. Dey, H. Shrimal andJ. Haritsa, “On the Stability of Plan Costs and the Costs ofPlan Stability”, Proc. of 36th Intl. Conf. on Very Large DataBases (VLDB), September 2010.2 G

22、. Antonshenkov, “Dynamic Query Optimization inRdb/VMS”, Proc. of 9th IEEE Intl. Conf. on DataEngineering (ICDE), April 1993.3 F. Chu, J. Halpern and P. Seshadri, “Least Expected CostQuery Optimization: An Exercise in Utility”, Proc. of ACMSymp. on Principles of Database Systms (PODS), May 1999.4 F.

23、Chu, J. Halpern and J. Gehrke, “Least Expected CostQuery Optimization: What Can We Expect”, Proc. of ACMSymp. on Principles of Database Systems (PODS), May2002.5 A. Deshpande, Z. Ives and V. Raman, “Adaptive QueryProcessing”, Foundations and Trends in Databases, NowPublishers, 1(1), 2007.6 A. Dey, S

24、. Bhaumik, Harish D. and J. Haritsa, “EfficientGeneration of Approximate Plan Diagrams”, Proc. of 34thIntl. Conf. on Very Large Data Bases (VLDB), August 2008.7 Harish D., P. Darera and J. Haritsa, “On the Production ofAnorexic Plan Diagrams”, Proc. of 33th Intl. Conf. on VeryLarge Data Bases (VLDB)

25、, September 2007.8 Harish D., P. Darera and J. Haritsa, “Robust Plans throughPlan Diagram Reduction”, Proc. of 34th Intl. Conf. on VeryLarge Data Bases (VLDB), August 2008.9 A. Hulgeri and S. Sudarshan, “Parametric QueryOptimization for Linear and Piecewise Linear CostFunctions”, Proc. of 28th Intl. Conf. on Very