51.1. 복잡한 최적화 문제로서의 쿼리 처리

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

보통포스트그레SQL질의 최적화 프로그램은 다음을 수행합니다.거의 완전함 검색대체 전략의 공간을 넘나듭니다. 이 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 크다. 이것이 평범함을 만든다포스트그레SQL다음에 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.