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基于遗传算法的多连接表达式并行查询优化
引用本文:曹阳,方强,王国仁,于戈.基于遗传算法的多连接表达式并行查询优化[J].软件学报,2002,13(2):250-257.
作者姓名:曹阳  方强  王国仁  于戈
作者单位:东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
基金项目:国家教育部高等学校骨干教师资助项目;教育部高等学校优秀青年教师教学和科研奖励基金资助项目;教育部跨世纪人才基金资助项目
摘    要:多连接表达式的并行查询优化是提高数据库性能的关键问题之一.提出了使用遗传算法来解决多连接表达式的并行查询优化问题.为了提高查询处理器的执行效率,采用启发式规则来搜索最优的多连接表达式并行调度执行计划.文中给出了详细的测试结果和性能分析.实验结果表明,结合启发式知识的遗传算法是解决多连并行查询优化的有效途径,对提高数据库的性能起到重要作用.

关 键 词:遗传算法  多连接表达式  查询优化  并行调度
收稿时间:2001/4/20 0:00:00
修稿时间:2001/9/24 0:00:00

Parallel Query Optimization Techniques for Multi-Join Expressions Based on Genetic Algorithm
CAO Yang,FANG Qiang,WANG Guo-ren and YU Ge.Parallel Query Optimization Techniques for Multi-Join Expressions Based on Genetic Algorithm[J].Journal of Software,2002,13(2):250-257.
Authors:CAO Yang  FANG Qiang  WANG Guo-ren and YU Ge
Abstract:The parallel query optimization for multi-join expressions is one of the key factors to improve the performance of database systems. In this paper, an approach to solve the problems of the parallel query optimization for multi-join expressions by adopting GA algorithms is proposed. To improve the execution efficiency of the query processors, the authors exploit heuristics to seek the optimum parallel scheduling execution plan for multi-join expressions. The detailed testing results and performance analysis are presented.The experiment results show that the GA algorithm with heuristic knowledge is effective for parallel query processing of multi-joins,and plays an important role in improving the performance of database systems.
Keywords:genetic algorithm  multi-join expression  query optimization  parallel scheduling
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