基于A-算法的分組多查詢優(yōu)化研究與實(shí)現(xiàn).pdf

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)相似性查詢輸入場景，通過各類啟發(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，有大量研究對其進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。然而這些方法無法應(yīng)對場景中可能出現(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，無法獲得較好效果。因此本文針對傳統(tǒng)多查詢優(yōu)化算法在弱相似性查詢輸

2、入場景中性能低下的問題，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其進(jìn)行改進(jìn)，加速其在弱相似性查詢場景中的處理過程;接著，通過修改Impala系統(tǒng)的查詢處理過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)行過程，有效提升查