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GEOMETRIC APPROACH TO PREDICATE SELECTIVITY

机译:预测选择性的几何方法

摘要

The disclosure relates to technology for estimating selectivity of non-join multi-column (NJMC) predicates of multi-column table (MCT) database queries is disclosed. The selectivity may be geometrically estimated by representing the full space of the MCT as one polyhedron having at least one dimension for each column of the MCT, and representing the NJMC predicate space as another polyhedron having at least one dimension for each column of a predicate space determined by applying the NJMC predicate to the MCT. Then the selectivity of the NJMC predicate may be estimated by computing a percentage of the size of the NJMC predicate space polyhedron to the size of the full space polyhedron. This more accurate estimate helps database query optimizers produce better query execution plans that utilize system resources more efficiently.
机译:本公开涉及用于估计多列表(MCT)数据库查询的非联接多列(NJMC)谓词的选择性的技术。可以通过将MCT的整个空间表示为对MCT的每一列具有至少一个维度的一个多面体,并将NJMC谓词空间表示为对谓词空间的每一列具有至少一个维度的另一种多面体,来从几何上估算选择性。通过将NJMC谓词应用于MCT确定。然后,可以通过计算NJMC谓词空间多面体的大小相对于全空间多面体的大小的百分比来估计NJMC谓词的选择性。这种更准确的估计值有助于数据库查询优化器产生更好的查询执行计划,从而更有效地利用系统资源。

著录项

  • 公开/公告号US2018336262A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-11-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FUTUREWEI TECHNOLOGIES INC.;

    申请/专利号US201715600639

  • 发明设计人 AHMAD GHAZAL;

    申请日2017-05-19

  • 分类号G06F17/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:05:16

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