用于优化联邦SPARQL查询的Odyssey方法
数据库
2017-11-03 v3
摘要
回答联邦SPARQL端点上的查询需要组合来自多个数据源的数据。在此类场景中优化查询尤其具有挑战性，不仅因为(i)能够正确回答查询的可能查询执行计划种类繁多，还因为(ii)对远程源的模式和实例数据的统计信息只有有限的访问权限。为克服这些挑战，大多数联邦查询引擎依赖启发式方法来缩减可能查询执行计划的空间，或依赖动态规划策略来生成最优计划。然而，由于启发式和代价估计不准确，这些计划可能仍表现出大量的中间结果或较长的执行时间。在本文中，我们提出Odyssey，一种利用统计信息实现联邦查询更准确代价估计的方法，从而使Odyssey能够生成更好的查询执行计划。我们的实验结果表明，Odyssey生成的查询执行计划在数据传输和执行时间方面优于最先进的优化器。我们使用FedBench基准的实验显示平均执行时间至少提升25倍。
引用
@article{arxiv.1705.06135,
title = {The Odyssey Approach for Optimizing Federated SPARQL Queries},
author = {Gabriela Montoya and Hala Skaf-Molli and Katja Hose},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.06135},
year = {2017}
}
备注
16 pages, 10 figures