【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院 杭州 310027
【出 处】
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中国计算机学会第一届CCF大数据学术会议
论文部分内容阅读
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算法运行等关键因索,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.大量实验结果表明,改进的DPhyp算法与DPhyp生成的join顺序一致,且前者算法运行效率比后者要快近一倍.另外,改进的DPhyp算法结合提出的代价模型,比原始的Impala查询响应时间平均减少67％～80％.
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