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基于改进DPhyp算法的Impala查询优化

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针对目前基于动态规划查询超图(dynamic programming hypergraphs,DPhyp)优化SQL查询算法产生指数运行时间、传统代价模型难以直接适用于Impala大数据实时查询系统等问题,提出基于改进DPhyp算法的Impala查询优化方法.首先,构建满足左线性树的搜索策略,缩小整个执行计划的搜索空间;接着,综合考虑数据移动代价及Hash join算法运行等关键因索,结合提出的代价模型,生成最佳的join顺序;最后,在生成的join顺序基础上构建执行计划,执行后返回最终查询结果.大量实验结果表明,改进的DPhyp算法与DPhyp生成的join顺序一致,且前者算法运行效率比后者要快近一倍.另外,改进的DPhyp算法结合提出的代价模型,比原始的Impala查询响应时间平均减少67％～80％.

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来源
《中国计算机学会第一届CCF大数据学术会议》|2013年|114-120|共7页
会议地点北京
作者
Zhou Qiang; 周强; Chen Ling; 陈岭; Ma Jiaoyang; 马骄阳; Zhao Yuliang; 赵宇亮; Wu Yong; 吴勇; Wang Jingchang; 王敬昌;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类计算机情报检索系统;
关键词
大数据处理; 实时查询系统; 优化设计; 性能评价;

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专利

1. 基于改进DPhyp算法的Impala查询优化 [J] . 周强 ,陈岭 ,马骄阳 . 计算机研究与发展 . 2013,第0z2期
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基于改进DPhyp算法的Impala查询优化

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