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1、多查詢優(yōu)化是加速高并發(fā)查詢處理的重要方法。傳統(tǒng)的多查詢優(yōu)化方法面向強(qiáng)相似性查詢輸入場(chǎng)景,通過(guò)各類啟發(fā)式搜索策略快速獲得全局近似最優(yōu)解。其中,基于A*算法的多查詢優(yōu)化算法是傳統(tǒng)多查詢優(yōu)化算法的代表,有大量研究對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。然而這些方法無(wú)法應(yīng)對(duì)場(chǎng)景中可能出現(xiàn)的大量弱相似性查詢。同時(shí)優(yōu)化這些查詢時(shí),查詢間可共享部分少,可選擇的組合多,從而可能導(dǎo)致多查詢優(yōu)化的開銷大于收益,無(wú)法獲得較好效果。因此本文針對(duì)傳統(tǒng)多查詢優(yōu)化算法在弱相似性查詢輸
2、入場(chǎng)景中性能低下的問(wèn)題,提出基于A*算法的分組多查詢優(yōu)化算法并在Impala系統(tǒng)中進(jìn)行了集成。首先分析基于A*算法的多查詢優(yōu)化算法,并提出一種分組策略對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),加速其在弱相似性查詢場(chǎng)景中的處理過(guò)程;接著,通過(guò)修改Impala系統(tǒng)的查詢處理過(guò)程使其支持多查詢優(yōu)化,并將改進(jìn)的算法集成到系統(tǒng)中。最后從多查詢優(yōu)化算法性能和分組策略執(zhí)行效率兩個(gè)方面在TPC-DS數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的方法能加速多查詢執(zhí)行過(guò)程,有效提升查
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