저자 :작성자Martin Utesch자동 기관의 경우 Freiberg의 광산 및 기술 대학에서 통제, 독일.
모든 관계 연산자 중 가장 어려운 처리 그리고 토토 핫는입니다.Join. 수 쿼리에 대한 답변에 대한 대체 계획은 수Joins에 포함되어 있습니다. 더 나아가 최적화 노력은 다양한 지원으로 인해 발생합니다Methods 가입(예 : 중첩 루프, 인덱스 스캔, 병합 조인Postgres) to 프로세스 개인Joins와 다양성지표(예 : R- 트리, B- 트리, 해시Postgres) 액세스 경로로 처지.
현재PostgresOptimizer 구현은 a를 수행합니다.거의 철저한 찾다대체 전략의 공간에 대한. 이 쿼리 최적화 기술은 데이터베이스를 지원하는 데 부적절합니다 광범위한 쿼리의 필요성을 포함하는 응용 프로그램 도메인, 인공 지능과 같은.
광업 대학의 자동 제어 연구소 독일 프라이 버그에서 기술은 설명 된 것을 만났다 사람들이 복용하고 싶었던 문제Postgres결정의 백엔드로서 DBMS 전기 유지 관리를위한 지식 기반 시스템 지원 전원 그리드. 큰 처리에 필요한 DBMJoin지식 기반 시스템.
가능한 공간을 탐색하는 데있어 성능의 어려움 쿼리 계획은 새로운 토토 핫 기술에 대한 수요가 발생했습니다. 개발.
다음에서 우리는 a의 구현을 제안합니다.유전자 알고리즘데이터베이스의 옵션으로 쿼리 토토 핫 문제.