33、Shoal：高效的查询优化与算子放置策略

Shoal：高效的查询优化与算子放置策略

在数据处理和查询优化领域，如何高效地执行连续查询并优化算子放置是一个关键问题。Shoal作为一种查询优化和算子放置的解决方案，为我们提供了有效的方法。下面将详细介绍Shoal的相关内容。

1. 优化与放置问题的提出

在连续查询优化中，传统的“先优化再放置”方法可能导致次优方案。例如，一个简单查询包含三个过滤器（f1、f2、f3）、一个连接（j1）和一个投影（s1）。若将优化和放置步骤分开，可能会造成大量数据在网络中传输，增加网络成本。如f1和f2的选择性组合为0.92，意味着大量数据会传输到连接操作，但连接操作的选择性仅为0.05，产生的数据量较小。若优化查询使f3在连接之后执行，可显著降低网络成本，提高查询计划质量。因此，优化和放置步骤需同时考虑。

2. Shoal优化器算法

2.1 动态规划算法（DynamicProgramming）

1: DynamicProgramming(sc, perms, sites)
2: optPlace= new Array(ArrayList(plan))
3: for leaf ∈leaves(sc) do
4:
    optPlace[0] = ∅
    # Initialize Empty list at level 0
5:
    for s ∈sites do
6:
        for l ∈operators(leaf) do
7:
            if s.cap ≥l.c && (< l, l.metadata.field >∈s