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基于結構的改寫
基于結構的改寫與基于規(guī)則的改寫相反，通過提取查詢中的特征，使用一套規(guī)則進行匹配改寫 。優(yōu)化器將查詢表示為 SPJG 標準形式 (Join-Select-Project-GroupBy) ， 提取查詢中的 Join，Projects，F(xiàn)ilters，Grouping 和 Aggregations 五種表達式，分別與物化視圖對應的表達式進行匹配和改寫 。
這個方法是由微軟在 2001 年 SIGMOD 論文《Optimizing queries using materialized views: A practical, scalable solution》系統(tǒng)化的提出 。這種方法可以改寫包含可以改寫包含 Join ， Filter，Project 的任意查詢的方法，運用一系列的步驟匹配并得到補償表達式 。還可以進一步改寫含有 Aggreagtion 的查詢，在需要時添加 Aggregation 節(jié)點返回進一步匯總的結果 。
基于結構的改寫很容易擴展，例如改寫 Outer Join 和子查詢等，可以完成幾乎全部的改寫 。但是搜索成本較高，尤其是在查詢復雜，改寫嘗試次數(shù)很多的情況下 。
參考資料
Goldstein J, Larson P ?. Optimizing queries using materialized views: a practical, scalable solution[J]. ACM SIGMOD Record, 2001, 30(2): 331-342.Bello R G, Dias K, Downing A, et al. Materialized views in Oracle[C]//VLDB. 1998, 98: 24-27.Zhou J, Larson P A, Goldstein J, et al. Dynamic materialized views[C]//2007 IEEE 23rd International Conference on Data Engineering. IEEE, 2007: 526-535.Jindal A, Qiao S, Patel H, et al. Computation reuse in analytics job service at microsoft[C]//Proceedings of the 2018 International Conference on Management of Data. 2018: 191-203.Calcite: Materialized View.Oracle: Database Data Warehousing Guide: Advanced Query Rewrite for Materialized Views.Redshift: Automatic query rewriting to use materialized views.Snowflake: Creating and Working With Materialized Views.作者：阿里云數(shù)據(jù)庫OLAP產(chǎn)品部 云曦
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