Exploiting ordered dictionaries to efficiently construct histograms with q-error guarantees in SAP HANA


Moerkotte, Guido ; DeHaan, David ; May, Norman ; Nica, Anisoara ; Böhm, Alexander



DOI: https://doi.org/10.1145/2588555.2595629
URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2595629
Weitere URL: http://pi3.informatik.uni-mannheim.de/~norman/Moer...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2014
Buchtitel: SIGMOD/PODS'14 : compilation proceedings of the 2014 ACM Symposium on Principles of Database Systems; ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, and SIGMODS/PODS 2014 PhD Symposium; June 22 - 27, 2014, Snowbird, UT, USA
Seitenbereich: 361-372
Veranstaltungsdatum: June 22-27, 2014
Herausgeber: Dyreson, Curtis
Ort der Veröffentlichung: [New York, NY]
Verlag: ACM
ISBN: 978-1-4503-2376-5
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science III (Moerkotte 1996-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Histograms that guarantee a maximum multiplicative error (q-error) for estimates may significantly improve the plan quality of query optimizers. However, the construction time for histograms with maximum q-error was too high for practical use cases. In this paper we extend this concept with a threshold, i.e., an estimate or true cardinality θ, below which we do not care about the q-error because we still expect optimal plans. This allows us to develop far more efficient construction algorithms for histograms with bounded error. The test for θ, q-acceptability developed also exploits the order-preserving dictionary encoding of SAP HANA. We have integrated this family of histograms into SAP HANA, and we report on the construction time, histograms size, and estimation errors on real-world data sets. In virtually all cases the histograms can be constructed in far less than one second, requiring less than 5% of space compared to the original compressed data.
Zusätzliche Informationen: CD-ROM




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