[pt] ESTUDO EXPERIMENTAL DE ALGORITMOS PARA OTIMIZAÇÃO DE CONSULTAS CONJUNTIVAS COM PREDICADOS CAROS

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: RODRIGO SILVA GUARINO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] OTIMIZACAO DE CONSULTAS; [pt] PREDICADOS CAROS; [pt] ALGORITMO; [en] QUERY OPTIMIZATION; [en] EXPENSIVE PREDICATES; [en] ALGORITHM
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5170&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5170&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.5170

[pt] As técnicas tradicionais de otimização de consultas em banco de dados possuem como heurística fundamental a organização dos predicados de uma consulta em dois tipos principais: predicados simples e predicados envolvendo junção(join) de tabelas. Como príncipio geral considera-se a priori os predicados envolvendo junção bem mais caros do que os predicados simples, e também que não existam diferenças significativas entre os tempos de processamento dos predicados simples, o que leva o otimizador a executar primeiro os predicados simples(em uma ordem qualquer), a fim de se diminuir a quantidade de tuplas que seriam necessárias à execução da junção. Essa consideração que se aplica bem à maioria das aplicações convencionais de banco de dados, passou a não se aplicar mais à novas aplicações que envolviam o preprocessamento de dados e/ou funções complexas nos predicados que não envolviam junções. Dessa forma esses novos predicados simples passaram a ter um tempo de processamento não mais desprezível em relação aos predicados que envolviam junções e também em relação a outros predicados simples. Dessa forma a heurística principal de otimização não se aplicava mais e tornou-se necessário o desenvolvimento de novas técnicas para resolver consultas que envolvessem esse novo tipo de predicado, que passou a ser chamado de predicado caro. O presente trabalho tem dois objetivos principais: apresentar um framework que possibilite o desenvolvimento, teste e análise integrada de algoritmos para o processamento de predicados caros, e analisar o desempenho de quatro implementações de algoritmos baseados na abordagem Cherry Picking, cujo o objetivo é explorar a dependência entre os dados que compõem as consultas. Os experimentos são conduzidos em consultas envolvendo predicados conjuntivos (AND) e a idéia geral é tentar avaliar os atributos em uma ordem que minimize o custo de avaliação geral das tuplas.