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Jürgen Hölsch erarbeitet einen neuen Ansatz zur Optimierung von verschachtelten SQL-Anfragen (Nested Queries), einem wichtigen Teilgebiet der Datenbankforschung. Es gelingt ihm, diese Anfragen im gleichen Schritt wie alle übrigen Optimierungen zu behandeln. Dazu werden SQL-Anfragen mithilfe der Non-First Normal Form (NF 2 )-Algebra dargestellt, die ursprünglich dazu entwickelt wurde, Anfragen auf verschachtelten Tabellen zu beschreiben. Da diese Algebra im Gegensatz zur relationalen Algebra den heutigen Stand von SQL nahezu 1:1 abbilden kann, können bekannte und auch neue Optimierungstechniken für verschachtelte Anfragen formalisiert werden. Die Anwendbarkeit wird anhand der praktischen Umsetzung des Ansatzes in einem Anfrageoptimierer und den daraus resultierenden Performance-Gewinnen demonstriert.
Nákup knihy
Optimierung von Nested Queries unter Verwendung der NF2-Algebra, Jürgen Hölsch
- Jazyk
- Rok vydání
- 2016
Doručení
Platební metody
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- Titul
- Optimierung von Nested Queries unter Verwendung der NF2-Algebra
- Jazyk
- německy
- Autoři
- Jürgen Hölsch
- Vydavatel
- Springer Vieweg
- Vydavatel
- 2016
- ISBN10
- 3658126094
- ISBN13
- 9783658126094
- Série
- BestMasters
- Kategorie
- Skripta a vysokoškolské učebnice
- Anotace
- Jürgen Hölsch erarbeitet einen neuen Ansatz zur Optimierung von verschachtelten SQL-Anfragen (Nested Queries), einem wichtigen Teilgebiet der Datenbankforschung. Es gelingt ihm, diese Anfragen im gleichen Schritt wie alle übrigen Optimierungen zu behandeln. Dazu werden SQL-Anfragen mithilfe der Non-First Normal Form (NF 2 )-Algebra dargestellt, die ursprünglich dazu entwickelt wurde, Anfragen auf verschachtelten Tabellen zu beschreiben. Da diese Algebra im Gegensatz zur relationalen Algebra den heutigen Stand von SQL nahezu 1:1 abbilden kann, können bekannte und auch neue Optimierungstechniken für verschachtelte Anfragen formalisiert werden. Die Anwendbarkeit wird anhand der praktischen Umsetzung des Ansatzes in einem Anfrageoptimierer und den daraus resultierenden Performance-Gewinnen demonstriert.