分布式环境下的自适应查询处理与近似查询

### 分布式环境下的自适应查询处理与近似查询 #### 1. 分布式环境下的自适应查询处理概述 在分布式环境中，查询处理面临着诸多挑战，如数据的高异质性、有限的数据知识、数据特征的高度可变性和不可预测性以及动态的处理条件等。为了应对这些挑战，自适应查询处理技术应运而生。 自适应查询处理技术允许在查询执行过程中根据环境反馈改变执行策略。以下是自适应技术的几个关键要素： - **主体**：处理中受适应影响的元素，如查询执行计划或处理器的负载分配。 - **目标**：自适应技术试图适应的内容，即监测的属性和评估期间收集的反馈，如数据特征、到达率、网络条件、处理器负载等。 - **目标或目的**：目标函数中出现的参数，即试图最大化或最小化的内容，如结果数据质量、时间、吞吐量、能源消耗等。 #### 2. 近似查询处理的基本概念 传统的查询处理方法在查询执行前选择一个固定的执行计划并精确执行，但在当前的异构和动态处理环境中，这种方法往往不再适用。因此，查询通常会被放宽，处理也会变得自适应和近似。 - **自适应技术**：根据评估期间从环境获得的反馈改变查询执行方式的技术。 - **放宽查询**：当原始查询结果太少或太多时，结果会被拉伸或收缩的查询。例如，基于偏好的查询（如 top-k 或天际线查询）可以被视为放宽查询。 - **近似处理技术**：不产生精确结果，而是产生近似结果的技术，可能对生成的解决方案与精确结果之间的“距离”有一定保证。 对于存储数据，近似查询处理（ApQP）是一种选择；而对于数据流，由于在查询执行期间无法处理整个数据集，近似查询处理是必需的。通常通过引入窗口的概念为数据流中的阻塞操作符（如连接和聚合）提供近似语义。 #### 3. 近似和自适应技术的分类 根据其目的，近似和自适应技术可以分为两类： | 技术类型 | 目的 | 说明 | | ---- | ---- | ---- | | 数据质量（QoD）导向技术 | 提高结果质量，包括完整性和准确性 | 在数据知识有限和数据异质性的情况下，用于改善结果质量 | | 服务质量（QoS）导向技术 | 应对有限的处理资源，可能牺牲结果质量 | 为了应对处理资源的限制而应用 | 虽然 QoS 导向和 QoD 导向的近似技术都已被提出，但大多数自适应解决方案是 QoS 导向的。QoS 导向的近似通常以自适应方式应用，而 QoD 导向的近似技术以自适应方式应用的情况很少。 #### 4. 近似和自适应技术的分类流程 ```mermaid graph LR A[近似和自适应技术 ```