51.1. 복잡한 최적화 문제로서의 쿼리 처리

모든 관계형 운영자 중 가장 어려운 일 프로세스 및 최적화는입니다.Join. 그만큼 가능한 쿼리 계획의 수는 쿼리의 조인 수. 추가 최적화 노력입니다 다양한 지원으로 인해가입 행동 양식(예 : 중첩 루프, 해시 조인, Merge join in토토 결과) 처리합니다 개인 가입 및 다양성색인(예 : B-Tree, Hash, Gist 및 Gin in토토 결과) 액세스 경로로 처지.

정상토토 결과쿼리 Optimizer는 A를 수행합니다.근접한 찾다대체 전략의 공간에 대한. 이것 IBM 시스템 R 데이터베이스에 처음 소개 된 알고리즘은 생성됩니다 거의 최적의 조인 순서이지만 엄청난 양을 취할 수 있습니다. 쿼리의 조인 수가 증가 할 때 시간과 기억 공간 크기가 큰. 이것은 평범한토토 결과쿼리 최적화에 부적합합니다 많은 수의 테이블에 합류하는 쿼리.

광업 대학의 자동 제어 연구소 독일 프라이 버그의 기술은 몇 가지 문제에 직면했습니다 사용하고 싶을 때토토 결과의사 결정 지원 지식 기반 시스템의 백엔드로서 전력망의 유지 보수. DBM이 필요했습니다 추론 기계의 대규모 결합 쿼리를 처리합니다. 지식 기반 시스템. 이 쿼리의 조인 수 정상 쿼리 최적화 사용 Infeasible 사용.

다음에서 우리는 a의 구현에 대해 설명합니다.유전자 알고리즘가입 순서를 해결하려면 큰 쿼리에 효율적인 방식으로 문제 조인 번호.