基于Greenplum数据库的查询优化
来源：计算机应用杂志2018年第2期北京时间：
作者：邹承明, 谢义, 吴佩
单位：1. 交通物联网技术湖北省重点实验室(武汉理工大学), 武汉 430070;2. 武汉理工大学 计算机科学与技术学院, 武汉 430070
摘要：针对分布式数据库查询效率随着数据规模的增大而降低的问题，以Greenplum分布式数据库为研究对象，从优化查询路径的角度提出一个基于代价的最优查询计划生成方法。首先，该方法设计一种有效的代价模型来估算查询代价；然后，采用并行最大最小蚁群算法来搜索具有最小查询代价的连接顺序，即最优连接顺序；最后，根据Greenplum数据库对查询计划中不同操作的默认最优选择得到最优查询计划。采用该方法在自主生成的数据集与事务处理性能理事会测试基准（TPC-H）的标准数据集上进行了多组实验。实验结果表明，所提出的优化方法能有效地搜索出最优解，获得最优的查询计划，从而提升Greenplum数据库的查询效率。
关键词：分布式数据库,Greenplum数据库,最优查询计划,代价模型,最优连接顺序
基金资助：国家自然科学基金资助项目（61503289）；湖北省科技支撑计划项目（2015BAA120，2015BCE068）。
