Классика баз данных - статьи
Еще одна сложная исследовательская проблема
Еще одна сложная исследовательская проблема заключается в обобщении корреляции конкретных значений на взаимосвязи между столбцами: сколько требуется различных значений из нескольких выполняемых запросов, включающих предикаты на одних и тех же столбцах, чтобы можно было с уверенностью сделать вывод, что между этими столбцами вообще имеется корреляция, и определить степень корреляции? Вместо того, чтобы дожидаться завершения выполнения этих многочисленных запросов, процедура выявления корреляции могла бы распознавать многообещающие комбинации столбцов (даже из различных таблиц), на которых утилита сбора статистики собрала бы затем многомерные гистограммы. Кроме того, наблюдаемая информация может использоваться для выявления ошибок в модели мощности промежуточных результатов, наполнения статистики базы данных или уточнения неверных оценок путем создания дополнительного уровня статистики.
Необходимость в повторной оптимизации. Как уже обсуждалось выше в разделе, безотлагательное обучение может привести к изменению плана запроса во время его выполнения, если реальные мощности значительно отличаются от их оценок. Однако новый план может сам по себе оказаться достаточно дорогим, если нет возможности эффективно использовать ранее созданные TEMP. Оптимизатор обнаружит это во время повторной оптимизации, но могут оказаться существенными расходы на саму повторную оптимизацию. Поэтому исключительно важно, не инициируя повторную оптимизацию, уметь определять, когда имеет смысл ее выполнять.
В [12] различие между предполагаемыми и реальными мощностями используется в качестве эвристики для определения того, нужно ли выполнять повторную оптимизацию. Однако вопрос состоит не в том, насколько неточны оценки оптимизатора, а в том, является ли план неоптимальным при новых значениях мощности и являются ли различия в стоимости настолько существенными, чтобы оправдать расходы на повторную оптимизацию. В одной из эвристик рассматривается природа операций плана и оценивается вероятность того, что изменение мощности входных данных операции сделает ее неоптимальной.
