【摘 要】
:
针对目前基于动态规划查询超图(dynamic programming hypergraphs,DPhyp)优化SQL查询算法产生指数运行时间、传统代价模型难以直接适用于Impala大数据实时查询系统等问题,提
【机 构】
:
浙江大学计算机科学与技术学院,浙江鸿程计算机系统有限公司
【基金项目】
:
“核高基”国家重大科技专项基金项目(2010ZX01042-002-003),国家自然科学基金项目(60703040),浙江省重大科技专项基金项目(2011C13042,2013C01046)
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针对目前基于动态规划查询超图(dynamic programming hypergraphs,DPhyp)优化SQL查询算法产生指数运行时间、传统代价模型难以直接适用于Impala大数据实时查询系统等问题,提出基于改进DPhyp算法的Impala查询优化方法.首先,构建满足左线性树的搜索策略,缩小整个执行计划的搜索空间;接着,综合考虑数据移动代价及Hash join算法运行等关键因素,结合提出的代价模型,生成最佳的join顺序;最后,在生成的join顺序基础上构建执行计划,执行后返回最终查询结果.大量实验
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