Paper Reading预告|Steering Query Optimizers: A Practical Take on Big Data Workloads

【背景】
Paper Reading 是 TiDB 社区的小伙伴分享研读数据库、分布式等相关领域的论文心得的活动。
通过直播,向大家探讨分享论文的内容和启发点、创新点。
2021 年 8 月 3 日 19 时, 皇家墨尔本理工博士一年级兰海同学将于 Zoom 分享研读论文《 Steering Query Optimizers: A Practical Take on Big Data Workloads》,欢迎大家报名参加。

【报名】
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【论文内容】
最近有许多研究提出将学习方法应用到优化器中,包括选择率估计、代价评估、以及基于学习的优化器设计。但这些想法尚未在商业数据处理引擎中或大规模实际工作负载上进行评估。今年 SIGMOD 最佳论文(Bao)通过学习方法来预测一个查询使用哪些 Hints 使得优化器能够产生好的执行计划并在 PostgreSQL 中进行方法论证。Scope(微软内部大数据处理系统)采用的是一个 Cascades 优化器,不同与 PostgreSQL,其通过选择合适的Rule来得到最终执行计划。本文将 Bao 思想应用到 Scope 优化器中,并解决多个在 Cascade 优化器中遇到的新挑战。

【资料下载入口】
论文地址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3448016.3457568
PPT:Steer@SIGMOD21.pdf (1002.0 KB)

关于这篇文章有任何问题欢迎在评论区提问,届时讲师会在直播中进行解答~

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很期待

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已报名,深度的提高不能错过:metal:

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