基于Greenplum数据库的查询优化

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