面向多表连接查询优化的基数估计方法

基数估计是实现数据库多表连接(JOIN)查询优化的重要手段之一。对数据量较大的数据表进行基数估计时常用数据抽样来获得较小的样本,从而估计各种查询负载下所需的数据基数。在单表上利用数据抽样来完成基数估计的方法已经得到广泛研究,但在多个数据表的抽样样本总体存储预算存在限制时,目前仍缺乏有效的多表间样本数划分方法使得整体基数估计达到较优。为此,提出一种面向多表JOIN查询优化的基数估计方法,针对一组给定的含有复杂多JOIN操作的查询负载,为其合理分配数据库中每个表的抽样率,从而在满足样本大小总和限制的同时使得基数估计准确率达到最高。将上述过程抽象为一个抽样率分配搜索问题,在数据库数据抽样问题中引入贝叶斯优化搜索算法,利用该算法快速搜索出不同表之间抽样样本大小的分配比例,使得有限时间内获得的样本分配方案对应的基数估计准确率最高,从而达到查询优化的目的。在TPC-H数据集上的实验结果表明,在相同时间内确定多JOIN操作查询负载下基数估计准确率最高的抽样比例方案时,相比随机搜索算法,贝叶斯优化算法所得方案对应的基数估计误差率降低54.8%~60.2%。

第二十九章 劳动工资计划管理

第一节劳动工资计划的地位和任务劳动力是社会生产力中最活跃、最积极、最重要的因素,劳动力同生产资料相结合,社会生产才能进行,所以劳动力对社会生产的发展起着非常重要的作用。劳动力本身不仅是生产者,而且是消费者,社会主义生产的最终目的也正是为了消费,我们必须根据需要和可能合理补偿劳动力的消耗,实行按劳分配,按劳动的数量和质量计算劳动报酬。由于国民经济的各个部门不管是进行生产和非生产的活动都离不开劳动力。