核心概念
タグ付き実行は、ディジャンクティブ述語式の最適化を可能にし、冗長な処理を大幅に削減する。
要約
本論文では、タグ付き実行と呼ばれる新しいクエリ実行モデルを提案している。タグ付き実行では、タプルをサブリレーションにグループ化し、どの述語を満たすかを示すタグを付与する。これにより、クエリ演算子がランタイムでタグを活用して冗長な処理を排除し、ディジャンクティブ述語の推論最適化を実現できる。
しかし、タグの生成には課題がある。無秩序にタグを生成すると、タグ空間が指数的に膨張し、オーバーヘッドが利点を上回ってしまう。そこで本論文では、タグ一般化と呼ばれる手法を提案し、タグ空間を最小限に抑える。
著者らは、この手法をBasiliskシステムに実装し、従来の実行モデルに比べて平均2.7倍、最大19倍の高速化を達成した。
統計
ディジャンクティブ述語式の最適化は、従来のデータベースシステムにとって大きな課題である。
従来の解決策では、冗長な処理が多く行われていた。
タグ付き実行では、各タプルに関連する述語の満足状況をタグで管理し、冗長な処理を排除できる。
タグ一般化により、タグ空間の爆発的な増大を抑制できる。
引用
"タグ付き実行は、ディジャンクティブ述語式の最適化を可能にし、冗長な処理を大幅に削減する。"
"タグ一般化により、タグ空間の爆発的な増大を抑制できる。"