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• 查询重写使用启发式算法来实现，有两个限制

  • 规则的应用顺序严重影响查询性能，但
    • 可能的重写顺序随查询涉及到的算子指数增长
    • 受限于搜索空间大小限制，很难找到最佳的顺序
  • 针对不同的查询，不同的重写规则的收益也不同
    • 当前的方法，只能应用于单个计划，而不能有效的估计查询重写的收益

• 提出了基于策略树树的查询重写框架

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QueryFormer:

• learning-based query planer representation model
• with tree-structured Transformer architecture

-integrate histograms from database into query plan encoding

1 INTRODUCTION

• Physical Query Plan As DAG (Directed Acyclic Graph)

  

  • node 表示操作
  • edge 表示方向
  • 子节点先执行，执行结果给父节点作为输入

• Physical Query Plan 作为机器学习的输入，用以数据库优化

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对目前的架构来讲，和 粗糙索引 作用重叠。。

1 ABSTRACT

• ARF: Adaptive Range Filter, 自适应范围过滤器
• ARF is for Range queries, while
• BloomFilter is for Point queries

2 INTRODUCTION

3 APPLICATION EXAMPLE

3.1 Project Siberia

• Siberia 是 Hekaton 项目用于管理冷数据的一个项目
  • Hekaton 则是 SQL Server 套件中的内存数据库

• 查询处理

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1 ABSTRACT

• 时序数据难以高效存储，导致存储代价高昂。

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1 TL;DR

• 不用启用 net.ipv4.tcp_tw_recycle ， 该选项已在 Linux4.12 废弃
• 多数情况下， TIME-WAIT 状态的 socket 无害

2 About the TIME-WAIT state

2.1 TCP state diagram

http://tcpipguide.com/free/t_TCPOperationalOverviewandtheTCPFiniteStateMachineF-2.htm

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1 ABSTRACT

• SNARF: Sparse Numerical Array-Based Range Filters 基于稀疏数组的范围过滤器

• 用于数值类型的范围过滤

2 INTRODUCTION

• Filters

  • are space efficient but appropriate

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1 INTRODUCTION

• SQLite is embedded in the process of the host application

• Instead of communicating with a database server across process boundaries, applications manage a SQLite database by calling SQLite library functions

• several characteristics combine to make SQLite useful in a broad range of scenario: