48.1. 복잡한 최적화 문제로서의 쿼리 처리

모든 관계 연산자 중에서 가장 어려운 것은 처리하고 최적화하는 것은가입. 그만큼 가능한 쿼리 계획의 수가 기하급수적으로 늘어납니다. 쿼리의 조인 수입니다. 추가적인 최적화 노력은 다양한 지원으로 인해 발생함가입 행동 양식(예: 중첩 루프, 해시 조인, 병합 조인범퍼카 토토) 처리 개별 조인 및 다양한색인(예: B-트리, 해시, GiST 및 GIN포스트그레SQL)를 액세스 경로로 사용 처지.

보통범퍼카 토토질의 최적화 프로그램은 다음을 수행합니다.거의 완전함 찾다대안 전략의 공간을 넘나듭니다. 이것 IBM의 System R 데이터베이스에 처음 도입된 알고리즘은 거의 최적의 조인 순서이지만 엄청난 양의 조인이 필요할 수 있습니다. 쿼리의 조인 수가 증가할 때의 시간 및 메모리 공간 크기가 큰. 이것이 평범함을 만든다범퍼카 토토다음에 부적합한 쿼리 최적화 프로그램 다수의 테이블을 조인하는 쿼리입니다.

광업대학교 자동 제어 연구소 독일 Freiberg의 Technology사는 몇 가지 문제에 직면했습니다. 사용하고 싶을 때포스트그레SQL의사결정 지원 지식 기반 시스템의 백엔드로 전력망의 유지 관리. DBMS는 추론 기계에 대한 대규모 조인 쿼리를 처리합니다. 지식 기반 시스템. 이 쿼리에서 수행된 조인 수 일반 쿼리 최적화 프로그램을 사용하는 것은 불가능합니다.

다음에서 우리는 a의 구현을 설명합니다.유전자 알고리즘조인 순서를 해결하기 위해 대규모 쿼리에 효율적인 방식으로 문제를 해결합니다. 조인 수입니다.