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列存储DWMS中查询执行优化的中期报告
本次中期报告旨在对列存储DWMS（DataWarehouseManagementSystem）中查询执行优化的研究进展进行总结和分析，进而提出下一步的研究方向和计划。
一、研究进展
1.列存储DWMS的优势
列存储DWMS相比于行存储的传统DWMS具有更好的查询性能和压缩率。这是由于列存储方式可以避免全表扫描，减少读取数据的I/O次数，从而提高查询效率。此外，列存储还可以应用向量化技术，实现更快的数据处理速度，从而有效降低查询时间。
2.查询优化技术
（1）列剪枝（ColumnPruning）
列存储方式下，可以利用列剪枝技术，跳过那些在查询中没有用到的列信息。这样可以减少数据的读取量，进而降低查询时间和IO消耗。
（2）数据过滤（DataFiltering）
数据过滤是一种常见的优化技术，它基于查询中的WHERE条件，只查询满足条件的数据行。这样可以减少I/O访问次数，降低查询时间和IO消耗。
（3）列式存储合并（ColumnStoreMerge）
由于列存储方式下，每个列的数据存储在不同的数据块中，因此在查询中需要合并几个列的数据块。列式存储合并技术可以将多个列的数据块合并为一个块，从而减少数据块的读取，降低查询时间。
3.研究挑战和问题
（1）列存储查询优化技术的局限性。虽然列存储方式下，可以使用多种查询优化技术提高查询效率，但是这些技术都有其局限性，仍然难以应对某些特定的查询场景。
（2）不同查询技术之间的冲突和互相制约。不同查询技术之间存在冲突和互相影响，有时使用一种技术会使情况更糟，因此需要综合考虑多种技术的优缺点。
（3）查询执行计划的基础不稳定。查询优化需要系统根据选择的执行计划对数据进行处理。执行计划的优劣直接影响着查询的性能，但是执行计划的生成与数据统计信息、数据分布等各种因素有关，因此，查询执行计划的基础不稳定，这对于查询优化的结果不利。
二、下一步计划和研究方向
1.更加贴合实际生产环境的研究
研究中需要更加贴合实际生产环境，探索适应不同查询场景和工作负载需求的优化技术，从而提升查询性能和灵活性。
2.基于机器学习的查询优化技术
借助机器学习技术，基于历史查询记录和系统状态信息，预测最优的执行计划，提前对查询进行优化，避免过多不必要的查询处理和IO消耗。
3.对查询执行计划和数据分布的监控和优化
针对执行计划和数据分布不稳定的问题，设计监控和优化策略，实时监测查询执行计划的变化和数据分布的趋势，适时调整查询优化策略，提高查询性能和稳定性。
4.多技术综合优化的研究
针对不同查询技术之间存在冲突和互相制约的问题，设计多技术综合优化策略，通过对查询优化技术的创新和组合，提高查询处理效率和效果。