Классика баз данных - статьи
х гг. мы изобрели эту
В конце 1970- х гг. мы изобрели эту оценочную оптимизацию и предложили модель, которая была достаточно хороша для поиска в очень большом пространстве выбора за разумное время, обеспечивала очень хорошую оценку стоимости и очень хороший путь доступа.
ДГ: Поразительно, что спустя столько лет эта работа по-прежнему определяет доминирующий подход к оптимизации запросов к реляционным системам баз данных. Оценочные оптимизации являются реальным достижением в передаче технологии из исследовательских лабораторий в индустрию. Можете ли Вы немного рассказать о том, почему это оказалось таким успешным?
ПС: Качество оценочной оптимизации позволяет людям производить разработку приложений с относительно небольшими затратами ручного труда. Другими словами, разработчику приложения не требуется знать массу информации о размещении данных на диске, о точных местах расположения записей и о точных путях доступа к этим записям. С точки зрения обеспечения эффективности приложений возможность наличия действительно качественного оценочного оптимизатора запросов является огромным плюсом. Так что у рынка имеется существенная потребность в наличии хорошей оптимизации запросов. Я участвовала в создании оптимизатора System R, который был целиком перенесен в реляционный продукт IBM DB2, где он постоянно совершенствуется. От многих упрощающих предположений, которые были приняты для облегчения решения проблемы в конце 1970-х гг., удалось отказаться, модель теперь является более глубокой и развитой и включает большее число методов доступа к данным.
Это развивающаяся наука, и успех технологии частично определяется именно этим. Развитие и модификация технологии возможны за счет изобретения новых методов доступа к данным и различных способов соединения данных. В продуктах управления базами данных произошел переход к применению подхода оценочной оптимизации запросов с одновременным отказом от подхода оптимизации на основе правил, который не обладал достаточной гибкостью для обеспечения хорошей эффективности при выполнении произвольных запросов.
