저자:작성자마틴 우테쉬자동화 연구소용 프라이베르크 광업기술대학교의 통제관, 독일.
모든 관계 연산자 중에서 처리하기 가장 어려운 연산자 그리고 범퍼카 토토는가입. 수 질문에 답하기 위한 대체 계획은 기하급수적으로 증가합니다. 수가입s가 포함되어 있습니다. 더 나아가 최적화 노력은 다양한 지원으로 인해 발생합니다.조인 방법(예: 중첩 루프, 인덱스 스캔, 병합 조인포스트그레) ~ 개인 처리가입및 다양한색인(예: r-트리, b-트리, 해시 입력포스트그레스)을 액세스 경로로 사용 관계.
현재포스트그레스최적화기 구현은 다음을 수행합니다.거의 완전함 검색대안 전략의 공간에 걸쳐 있습니다. 이 쿼리 데이터베이스를 지원하기에는 최적화 기술이 부적절함 광범위한 쿼리가 필요한 애플리케이션 도메인, 인공지능 같은 거죠.
광산대학교 자동 제어 연구소 and Technology는 독일 프라이베르크에 있는 다음과 같은 상황에 직면했습니다. 사람들이 원했던 문제포스트그레스결정을 위한 백엔드로서의 DBMS 전기 유지 관리를 위한 지식 기반 시스템 지원 전력망. 대규모 처리에 필요한 DBMS가입추론 기계에 대한 쿼리 지식 기반 시스템.
가능한 공간을 탐색하는 데 있어 성능상의 어려움 쿼리 계획으로 인해 새로운 범퍼카 토토 기술에 대한 수요가 발생했습니다. 개발되었습니다.
다음에서 우리는 다음의 구현을 제안합니다.유전자 알고리즘데이터베이스 옵션 쿼리 범퍼카 토토 문제입니다.