सिंपली-स्क्वेयरड: कार्डिनैलिटी अनुमान के बिना अनुकूलन

अधिकांश क्वेरी ऑप्टिमाइजर्स अपने निष्पादन योजनाओं को अनुकूलित करने के लिए कार्डिनैलिटी अनुमानों पर निर्भर करते हैं। पारंपरिक डेटाबेस जैसे PostgreSQL, Oracle, और Db2 संक्षेप का उपयोग करते हैं, जैसे कि हिस्टोग्राम, नमूने, और स्केच। हाल के मुख्य-मेमोरी डेटाबेस जैसे DuckDB और Heavy.AI अक्सर न्यूनतम या बिना अनुमानों के काम करते हैं, फिर भी उनका प्रदर्शन जरूरी नहीं कि प्रभावित हो। हमारी जानकारी के अनुसार, उन ऑप्टिमाइजर्स के बीच कोई विश्लेषणात्मक तुलना नहीं की गई है जो कार्डिनैलिटी अनुमानों का उपयोग करते हैं और जो नहीं करते। इस पेपर में, हम कार्डिनैलिटी अनुमानों का उपयोग करने वाले ऑप्टिमाइजर्स और जो उनका उपयोग नहीं करते हैं, का एक व्यापक विश्लेषण प्रस्तुत करते हैं। हम उन ऑप्टिमाइजर्स का प्रतिनिधित्व करने के लिए जो कार्डिनॉलिटी अनुमानों का उपयोग नहीं करते, एक सरल ग्राफ-आधारित ऑप्टिमाइज़र डिज़ाइन करते हैं जो केवल जॉइन प्रकारों और तालिका आकारों का उपयोग करता है। हमारे जॉइन ऑर्डर बेंचमार्क पर मूल्यांकन से पता चलता है कि कार्डिनैलिटी अनुमानों का गैर-सूचीबद्ध सेटिंग में सीमित प्रभाव होता है, जबकि अनुमानों में असंगतता सूचीबद्ध सेटिंग में हानिकारक हो सकती है। इसके अतिरिक्त, कार्डिनैलिटी अनुमानों का प्रभाव अत्यधिक समानांतर मुख्य-मेमोरी डेटाबेस में नगण्य है।