저자 :작성자 : Martin Utesch (
<Eutsch@aut.tu-freiberg.de) 대학의 자동 제어 연구소 독일 프라이 버그의 광업 및 기술.
모든 관계 사업자 중에서 가장 어려운 사람 프로세스 및 최적화는입니다.Join. 그만큼 쿼리에 대한 답변을위한 대체 계획의 수가 커집니다 그것에 포함 된 조인 수에 기하 급수적으로. 더 나아가 최적화 노력은 다양한 지원으로 인해 발생합니다가입 방법(예 : 중첩 루프, 해시 가입, 병합 조인postgresql) 개별 조인을 처리하려면 그리고 다양성의인덱스(예 : R- 트리, B- 트리, 해시postgresql) 액세스 경로로 처지.
현재PostgreSQLOptimizer 구현 수행 a근접한 검색의 공간 위의 대체 전략. 이 알고리즘은에 처음 소개되었습니다."System R"데이터베이스는 생성 a 거의 최적의 조인 순서이지만 엄청난 양의 쿼리에 가입 할 때 시간 및 기억 공간 크게 자랍니다. 이것은 평범한PostgreSQL스포츠 토토 사이트 최적화기가 부적절합니다 많은 수의 테이블에 합류하는 스포츠 토토 사이트.
대학의 자동 제어 연구소 독일 프라이 버그에서 광업과 기술이 만났다 사람들이 |PostgreSQLdbms a 의사 결정 지원 지식 기반 시스템의 유지 보수 전력망. DBM은 큰 조인을 처리해야했습니다 지식 기반의 추론 기계에 대한 쿼리 체계.
가능한 공간을 탐색하는 데있어 성능의 어려움 스포츠 토토 사이트 계획은 새로운 최적화 기술에 대한 수요를 창출했습니다. 개발 될 예정입니다.
다음에서 우리는 a의 구현에 대해 설명합니다.유전자 알고리즘가입을 해결하려면 스포츠 토토 사이트에 효율적인 방식으로 문제를 주문 많은 수의 조인 포함.