저자:작성자: Martin Utesch (<utesch@aut.tu-freiberg.de) University of 자동 제어 연구소의 경우 독일 프라이베르크의 광업 및 기술.
모든 관계 연산자 중에서 가장 어려운 것은 처리하고 최적화하는 것은가입. 는 쿼리에 응답하기 위한 대체 계획의 수가 증가합니다. 수에 따라 기하급수적으로가입s 그것에 포함되어 있습니다. 추가 최적화 노력은 다음으로 인해 발생합니다. 다양한 지원조인 방법(예: 중첩 루프, 해시 조인, 병합 조인포스트그레) 개인 처리가입및 다양한색인(예: r-트리, b-트리, 해시 입력포스트그레스)를 액세스 경로로 사용 관계.
현재포스트그레스최적화 구현은 다음을 수행합니다거의 완전한 검색공간 위 대안 전략. 이 쿼리 최적화 기술은 다음과 관련된 데이터베이스 애플리케이션 도메인을 지원하기에는 부적절합니다. 인위적인 등 광범위한 쿼리가 필요함 지능.
대학교 자동 제어 연구소 독일 프라이베르크의 Mining and Technology는 사람들이 원하는 대로 문제를 설명했습니다.포스트그레스DBMS를 백엔드로 사용 유지관리를 위한 의사결정 지원 지식 기반 시스템 전력망. 대규모 처리에 필요한 DBMS가입추론 기계에 대한 쿼리 지식 기반 시스템의.
가능한 공간을 탐색하는 데 있어 성능상의 어려움 쿼리 계획으로 인해 새로운 최적화 기술에 대한 수요가 발생했습니다. 개발 중입니다.
다음에서 우리는 다음의 구현을 제안합니다.토토 꽁 머니 알고리즘다음 옵션으로 데이터베이스 쿼리 최적화 문제입니다.
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