Der Artikel präsentiert einen genetischen Algorithmus zur Optimierung der Auswahl materialisierter Sichten in Data Warehouses. Der Algorithmus verwendet eine binäre Kodierung der möglichen materialisierten Sichten als Chromosomen und wendet spezialisierte Crossover- und Mutationsoperatoren an, um die Konfiguration der materialisierten Sichten zu optimieren. Dabei wird eine anpassungsfähige Mutationsrate verwendet, um die Diversität der Population zu erhalten. Außerdem kommt eine mehrkriteriell gewichtete Fitnessfunktion zum Einsatz, die Abfrageausführungszeit, Wartungskosten und Speicherverbrauch berücksichtigt.
Der Algorithmus wurde umfassend auf dem TPC-H Benchmark evaluiert. Im Vergleich zu anderen Verfahren konnte die durchschnittliche Abfrageausführungszeit um 11% verbessert und die Gesamtkosten für materialisierte Sichten um durchschnittlich 16 Millionen reduziert werden. Dies zeigt die Leistungsfähigkeit des datengetriebenen evolutionären Ansatzes gegenüber bisherigen Techniken zur Auswahl materialisierter Sichten.
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