复杂查询计划中顺序约束成本的降低

利用排序顺序的算法广泛用于实现联接、分组、去重以及其他集合操作。查询优化器传统上通过使用有趣顺序（interesting orders）的概念来处理排序顺序。参与属性的有趣顺序数量不幸是阶乘级的。优化器实现使用启发式方法来修剪有趣顺序的数量，但这些启发式方法的质量尚不清楚。越来越复杂的决策支持查询以及覆盖索引的日益增多，这些覆盖索引为关系提供多种备用排序顺序，促使我们更好地处理有趣顺序的优化问题。我们展示，即使是简化的排序顺序优化，也是 NP-hard 的，并提供原则性的用于选择有趣顺序的启发式方法。我们在基于 Volcano 风格的成本基于优化器中实现了所提出的技术，而我们的性能研究显示，在估计成本方面存在显著改进。我们还在广泛使用的商业数据库系统和 PostgreSQL 上执行我们的计划，发现在多数情况下，我们的计划的实际执行时间显著优于这些系统生成的计划。