基数估计是查询优化的重要组成部分,其高效性、准确性直接影响查询优化效果.传统基数估计策略基于原表或原表样本进行统计信息收集,然后利用收集好的统计信息推导出基数.该策略在数据量大时,统计信息收集效率低;统计信息存在延迟,并且基数通过推导得到,准确度无法保证;一些策略通过子查询的反馈信息得到基数,但结果没有保存,基数获取效率低.为解决这些问题,提出了一种高效准确的基于查询结果的基数估计策略(cardinality estimation based on query result,CEQR),特点是统计信息来源为查询执行结果,不需要进行推导,保证基数的准确度,并且收集效率与原表数据量无关;建立一种基数表,保存基本表和中间结果在某种谓词下的统计信息,为后续查询提供服务,并建立基数维护规则,合理管理基数表;建立资源感知策略,将基数项映射到缓存,加快统计信息获取效率.给出了基于CEQR策略的适应性以及误差分析,并通过实验得出CEQR策略在效率上优于传统基数估计策略.
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