저자 :작성자Martin Utesch자동 기관의 경우 Freiberg의 광산 및 기술 대학에서 통제, 독일.
모든 관계 연산자 중 가장 어려운 처리 그리고 범퍼카 토토는입니다.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 범퍼카 토토 기술에 대한 수요가 발생했습니다. 개발.
다음에서 우리는 a의 구현을 제안합니다.유전자 알고리즘데이터베이스의 옵션으로 쿼리 범퍼카 토토 문제.