61、优化联邦查询：Odyssey与细粒度信任评估

优化联邦查询：Odyssey与细粒度信任评估

1. Odyssey：优化联邦SPARQL查询的利器

在联邦查询处理领域，数据传输量和执行时间是衡量查询优化效果的关键指标。Odyssey作为一种基于统计信息的联邦SPARQL查询优化方法，表现十分出色。

在数据传输方面，与完成所有查询的其他方法相比，Odyssey平均至少能少传输117.55个元组（HiBISCuS - Cold/Warm情况）。在众多方法中，对于LS6这种情况，Odyssey的优势最为明显，它传输的元组数量比其他方法少500倍。这得益于Odyssey不仅减少了发送到端点的请求数量，还避免了非选择性子查询，从而显著降低了网络流量和端点的本地查询负载。

为了进一步提升性能，研究人员还将Odyssey技术直接集成到FedX优化器中，得到了两种新的实现方式：
- Odyssey - FedX - Cold ：依赖于特征集（CSs）和特征模式（CPs）来选择数据源并分解查询，但使用FedX的连接排序。
- FedX - Cold - Odyssey ：依靠FedX优化器进行数据源选择，但使用Odyssey进行查询分解和连接排序。

通过对这两种实现方式与Odyssey、FedX - Cold和FedX - Warm的执行时间（ET）进行比较发现，在大多数情况下，这两种组合方法比原生的FedX要快得多。不过，在少数情况下，它们的执行时间可能会显著增加。这些情况通常是查询中包含一个具有高选择性的单三元组模式子查询，而使用FedX的启发式方法先执行多三元组模式子查询会导致成本更高的查询计划。平均而言，这两种组合方法比F