Business-Intelligence Queries with Order Dependencies in DB2
Notice bibliographique
Résumé
Business-intelligence queries often involve SQL functions and algebraic expressions. There can be clear semantic relationships between a column’s values and the values of a function over that column. A common property is monotonicity: as the column’s values ascend, so do the function’s values. This we call an order dependency (OD). Queries can be evaluated more efficiently when the query optimizer uses order dependencies. They can be run even faster when the optimizer can also reason over known ODs to infer new ones. Order dependencies can be declared as integrity constraints, and they can be detected automatically for many types of SQL functions and algebraic expressions. We present optimization techniques using ODs for queries that involve join, order by, group by, partition by, and distinct. Essentially, ODs can further exploit interesting orders to eliminate or simplify potentially expensive sorts in the query plan. We evaluate these techniques over our implementation in IBM R ° DB2 R ° V10 using the TPC-DS R ° benchmark schema and some IBM customer inspired queries. Our experimental results demonstrate a significant performance gain. We additionally devise an algorithm for testing logical implication for ODs which is polynomial over the size of the set of given ODs. We show that the inference algorithm which we have implemented in DB2 is sound and complete over sets of ODs over natural domains. This enables the optimizer to infer useful ODs from known ODs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».