面向列式系统的基于数组的关系查询优化
计算机视觉与模式识别
2026-04-03 v1 人工智能
机器人学
摘要
现代分析性工作负载越来越多地组合关系数据和数组属性。虽然列式数据库系统高效地处理此类工作负载，但其在优化交叉进行关系算子和数组操作的查询方面的能力仍有限。本文引入了 A3D-RA，一种支持数组属性的扩展关系代数，以及一套完整的代数推理和优化框架。我们形式化了其数据模型和语义，发展了一套完整的等价保持转换规则，捕获关系算子和数组算子之间的两两交互作用，并提出了一种具有最优性保证的计划枚举策略，该策略在除联接运算符之外的所有运算符上保持多项式时间。我们将 A3D-RA 设计为一个模块化的、后端无关的优化层，可部署在现有的分析数据库系统上。实验结果显示，在三个高性能引擎上进行的真实工作负载测试表明，所提出的代数优化层实现了持续的性能提升。
引用
@article{arxiv.2604.01966,
title = {Ego-Grounding for Personalized Question-Answering in Egocentric Videos},
author = {Junbin Xiao and Shenglang Zhang and Pengxiang Zhu and Angela Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.01966},
year = {2026}
}
备注
To appear at CVPR'26