基于压缩直方图的谓词选择率估计方法  

Method of selectivity estimation using compressed histogram

作　　者：李阳[1] 高鹏 马骏[1] 

机构地区：[1]北京信息控制研究所,北京100037 [2]中国航天科技集团软件研发中心,北京100036

出　　处：《计算机工程与设计》2007年第18期4325-4328,4332,共5页Computer Engineering and Design

基　　金：国家863高技术研究发展计划基金项目(2005AA4Z3020)。

摘　　要：谓词选择率估计是关系数据库管理系统查询优化器决策的重要依据。提出了一种基于压缩直方图的谓词选择率估计方法。采用基于MCV和等高直方图的压缩直方图存储数据库的数据分布特征信息,给出了该压缩直方图的构建方法,研究了谓词选择率估计算法。该方法的有效性已经在实践中得到证明,能够取得准确的选择率估计结果,同时具有较低的构建代价。Selectivity estimation of predicate is important information of database. It is used to make decision by optimizer of relational database management system （RDBMS）. A method of selectivity estimation using a compressed histogram is presented. This method uses a compressed histogram based on both MCV and equi-depth histogram to store data distribution information of database. A construction method of this kind of compressed histogram is discussed, and a method of selectivity estimation is explored. Finally, both effectivity and accuracy of this method is testified.

关 键 词：关系数据库管理系统 优化器 谓词 选择率 压缩直方图 等高直方图 

分 类 号：TP311.131[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]