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learned Distributed query optimizer:Architecture and Challenges

ZTE Communications 2024年第2期22卷 49-54页

作者： GAO Jun HAN Yinjun LIN Yang MIAO Hao XU Mo Peking University Beijing 100871China ZTE Corporation Shenzhen 518057China

The query processing in distributed database management systems(DBMS)faces more challenges,such as more operators,and more factors in cost models and meta-data,than that in a single-node DMBS,in which query optimization is already an NP-hard *** query optimizers(mainly in the single-node DBMS)receive attention due to its capability to capture data distributions and flexible ways to avoid hard-craft rules in refinement and adaptation to new *** this paper,we focus on extensions of learned query optimizers to distributed ***,we propose one possible but general architecture of the learned query optimizer in the distributed context and highlight differences from the learned optimizer in the single-node *** addition,we discuss the challenges and possible solutions.

关键词： distributed query processing query optimization learned query optimizer

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