The intention was to quickly genera

The intention was to quickly generate the best possible DSS query operation allocation scheme. A simulator was developed to decipher the operation site allocation problem for a set of distributed DSS queries. A set of adhoc DSS queries is examined based upon Total Costs and runtime by using different query optimizers viz. EAQO, SGQO, NGQO, RSQO and ERSQO. It is observed that the quality of solution (Total Costs) in finding an optimal query execution plan was not so good in SGQO and NGQO as compared to exhaustive enumeration approach. The proposed RSQO improves the quality of solution of SGQO and NGQO by 7% and 3% respectively. To further improve the quality of stochastic query optimizer, the idea of ‘Havrda and Charvat’ entropy has been incorporated with the stochastic approach

Kết quả (Việt) 1:

Mục đích là để nhanh chóng tạo ra tốt nhất có thể DSS truy vấn hoạt động phân bổ các đề án. Một mô phỏng được phát triển để giải mã vấn đề phân bổ các hoạt động trang web cho một nhóm phân phối DSS truy vấn. Một tập hợp các adhoc DSS truy vấn kiểm tra dựa trên tổng chi phí và thời gian chạy bằng cách sử dụng tối ưu hóa các truy vấn khác nhau viz. EAQO, SGQO, NGQO, RSQO và ERSQO. Nó được quan sát thấy rằng chất lượng của giải pháp (tổng chi phí) trong việc tìm kiếm một kế hoạch thực hiện tối ưu truy vấn đã không như vậy tốt trong SGQO và NGQO so với phương pháp liệt kê đầy đủ. RSQO đề xuất cải thiện chất lượng của các giải pháp của SGQO và NGQO bằng 7% và 3% tương ứng. Để tiếp tục cải thiện chất lượng của trình tối ưu hoá ngẫu nhiên truy vấn, ý tưởng của 'Havrda ' và Charvat dữ liệu ngẫu nhiên đã được tích hợp với phương pháp tiếp cận ngẫu nhiên

Kết quả (Việt) 2:

Mục đích là để nhanh chóng tạo ra các kế hoạch phân bổ hoạt động có thể truy vấn DSS tốt nhất. Một mô phỏng đã được phát triển để giải mã các vấn đề phân bổ trang web hoạt động cho các truy vấn của DSS phân phối. Một tập hợp các adhoc DSS truy vấn được xem xét dựa trên Tổng chi phí và thời gian chạy bằng cách sử dụng tối ưu truy vấn khác nhau tức. EAQO, SGQO, NGQO, RSQO và ERSQO. Nó được quan sát thấy rằng chất lượng của giải pháp (Tổng chi phí) trong việc tìm kiếm một kế hoạch thực hiện truy vấn tối ưu là không tốt như vậy trong SGQO và NGQO so với phương pháp liệt kê đầy đủ. Các đề xuất RSQO cải thiện chất lượng của các giải pháp của SGQO và NGQO 7% và 3%. Để nâng cao hơn nữa chất lượng tối ưu truy vấn ngẫu nhiên, ý tưởng về "Havrda và Charvat 'entropy đã được kết hợp với các phương pháp tiếp cận ngẫu nhiên