Классика баз данных - статьи
Или же можно усовершенствовать оптимизатор
Или же можно усовершенствовать оптимизатор таким образом, чтобы он предсказывал не только оптимальный план, но и также и тот диапазон селективности каждого предиката, внутри которого план является оптимальным. Предсказывать «чувствительность» любого плана по отношению к одному произвольному параметру исключительно сложно, поскольку в модели оценок имеются нелинейности.
Нам также требуется ограничить число попыток повторной оптимизации одного запроса, поскольку проблема сходимости в данном случае является еще более серьезной. Нам бы не хотелось, чтобы выполнение запроса превращалось в длинный цикл, в котором опробываются все альтернативные планы прежде, чем достигается успех.
Изучение иной информации. Обучение и адаптация к динамической среде не ограничиваются мощностью и селективностью. При использовании цикла обратной связи может быть обеспечена самопроверка достоверности значений стоимости и других параметров, оцениваемых в настоящее время оптимизатором. Например, основной аспект стоимости, число физических операций ввода/вывода, которое сейчас оценивается вероятностным образом на основе оцененного процента удач в предположении, что каждому приложению доступна часть пула буферов одного и того же размера. Оптимизатор мог бы проверить для данного плана достоверность этих оценок путем слежения за реальным вводом/выводом, реальным процентом удач и реальным числом операций доступа к таблицам. Другим примером является максимальный объем памяти, выделяемый для выполнения в плане конкретной сортировки в плане. Если бы СУБД определила с помощью обратной связи запроса, что операция сортировки не может быть выполнена в основной памяти, она могла бы отрегулировать размер «кучи», предназначенной для сортировки, чтобы избежать внешней сортировки при выполнении таких последующих операций.
Обратная связь не ограничивается службами и ресурсами, потребляемыми СУБД, а распространяется также и на приложения, обслуживаемые СУБД. Например, СУБД могла бы измерить, сколько строк из результата запроса действительно потребляется каждым приложением, и оптимизировать производительность каждого запроса именно для этой части результата путем, например, явного добавления к данному запросу раздела OPTIMIZE FOR <n> ROWS.Подобным образом, обратная связь при выполнении могла бы использоваться для автоматической установки многих устанавливаемых в настоящее время вручную конфигурационных параметров совместно используемых ресурсов. Физические параметры, такие как скорость сети, время доступа к диску и скорость обмена данными с диском, используются для определения веса вклада этих ресурсов в стоимость плана и обычно считаются постоянными после первоначальной настройки. Однако установка этих параметров на основе измеренных значений является более саморегулируемой и более точно фиксирует реальную скорость. Аналогичным образом, распределение памяти между различными буферными пулами, общий размер «кучи» для сортировки и так далее могут настраиваться автоматически с учетом процента удач, наблюдавшегося за последнее время.
