34、分布式系统查询优化与数字孪生安全数据共享解析

分布式系统查询优化与数字孪生安全数据共享解析

1. 分布式系统查询优化

在分布式系统的查询优化领域，不同的方法各有优劣。Pietzuch 等人采用先优化后放置的方法，但会错过更好的过滤顺序，随着查询规模增大，这一问题愈发明显。Srivastava 等人的方法虽考虑了顺序，但未考虑分布式系统固有的并行性，常将本可并行执行的操作串行化。

而 Shoal 则综合考虑了顺序和放置问题，同时利用分布式系统的并行性，在端到端延迟方面优于其他先进的优化器。其具体优势在于：
- 并行性利用 ：优先选择能在多个设备上同时执行工作的计划，充分发挥分布式系统的并行能力。
- 综合优化 ：在优化时同时考虑操作顺序和放置位置，避免了其他方法的局限性。

相关工作中，流处理已有诸多研究，如 Aurora、Borealis 和 Twitter Herron 等系统。对于分布式数据库系统中的操作符放置，传统数据库应用主要关注复制、分片或可扩展性。一些优化器和系统在操作符放置和访问控制方面存在不足：
- 部分系统 ：将操作符放置与优化分开处理，可能导致次优结果。
- 部分系统 ：未考虑数据消费者的访问控制策略。
- 部分系统 ：未在优化时考虑不同类型访问控制执行的权衡。

Shoal 提供了一个通用的成本模型和动态规划算法，在查询优化时考虑数据提供者的访问控制执行，通过在每个操作符级别同时对流查询网络进行排序和放置，保证了最优结果。同时，它能根据访问控制的变化，