Kostenbasierte, datenbankexterne Optimierung für anfragegenerierende Informationssysteme

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Anfragegenerierende Informationssysteme beschreiben ihren Inforinationsbedarf durch generierte Anfragen. Insbesondere fallen OLAP- und Data-Mining-Anwendungen, die Anfragesequenzen generieren, in diese Klasse. In mehreren Vorarbeiten konnte gezeigt werden, dass mit dem Ansatz der "Coarse-Grained Optimization" eine Optimierung solcher Sequenzen mit Hilfe von Rewrite-Regeln erreicht werden kann. In diesen Arbeiten beruht die Optimierung auf einer einfachen Heuristik, die nicht berücksichtigt, dass die Anwendung einer Rewrite-Regel auch zur Verlängerung der Ausführungszeit einer Anfragesequenz führen kann. Diese Lücke soll in diesem Projekt geschlossen werden, in dem Konzepte für eine kostenbasierte, datenbankexteme Optimierung erarbeitet, prototypisch realisiert und evaluiert werden. Hierzu gehört insbesondere die Betrachtung, wie die aus dem darunterliegenden Datenbanksystem gewonnene Kosteninformation genutzt werden kann, um die Kosten für eine Sequenz aus mehreren, aufeinander aufbauenden Anfragen zu berechnen. Dabei ist es unabdingbar, sowohl die geschätzten Kardinalitäten der einzelnen Anfrageergebnisse als auch modifizierte Statistiken und Histogramme in die Kostenschätzung nachfolgender Anfragen innerhalb einer Sequenz miteinzubeziehen. Bei komplexen Anfragesequenzen sind trotzdem erhebliche Ungenauigkeiten und Fehler in den Kardinalitäts- und Kostenschätzwerten zu erwarten. Einen zweiten Schwerpunkt des Projekts stellt daher eine Verlässlichkeitsmetrik dar, die die Güte der Schätzwerte bewertet und die in die kostenbasierte Steuerung des Optimierungsprozesses integriert werden kann. Die angestrebten Ergebnisse sind sowohl für die Optimierung von Anfragesequenzen als auch allgemein für Fragestellungen der Anfrageoptimierung relevant.