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基于浓密树和改进McCHyp算法的Impala查询优化被引量：1: 2014年; 针对Impala大数据实时查询系统在查询优化上存在的问题,提出基于浓密树和改进的MinCutConservative Hypergraph(McCHyp)算法的Impala查询优化方法.首先,修改Impala使其支持浓密树的查询计划;接着,使用剪枝策略对McCHyp算法进行改进,减少查询优化的时间;最后,提出一种适用于Impala的代价模型,并将改进的McCHyp算法集成到Impala中,根据用户的SQL语句生成较优的查询计划.在Impala系统上实现了本文提出的查询优化方法并在TPC-H数据集上进行了实验,结果表明改进的McCHyp算法与McCHyp算法对连接超图的优化结果一致,且前者的运行时间减少了43.82%~62.55%.同时,使用改进的McCHyp算法及新的代价模型对查询语句优化后,查询响应时间较原始的Impala系统减少了79.60%.; 马骄阳陈岭赵宇亮杨谊吴勇王敬昌; 关键词：查询优化 IMPALA 查询计划

基于谓词规约和代价估算的局部多查询优化方法: 本发明公开一种基于谓词规约和代价估算的局部多查询优化方法，属于大数据查询优化领域，本发明方法为：首先利用数据查询系统已有的优化器对查询集合中的查询分别进行优化，并以查询树的形式表示，得到优化后的查询树集合；然后结合局部多...; 陈岭杨谊; 文献传递

基于谓词规约和代价估算的局部多查询优化方法: 本发明公开一种基于谓词规约和代价估算的局部多查询优化方法，属于大数据查询优化领域，本发明方法为：首先利用数据查询系统已有的优化器对查询集合中的查询分别进行优化，并以查询树的形式表示，得到优化后的查询树集合；然后结合局部多...; 陈岭杨谊

基于改进IE算法的Impala系统多查询优化: Impala系统是Hadoop上的分析型查询数据库，支持高并发的多用户查询。当用户并发数量提升时，用户查询很可能存在相关性。若Impala系统支持多查询优化，对这些相关查询的中间结果加以利用，可以减少冗余操作，从而提升查...; 杨谊; 关键词：系统仿真数据库

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杨谊