I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   9 ,   No .   3 Ma r ch   2 0 1 8 ,   p p 784 ~ 788   I SS N:  2502 - 4752 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 9 . i3 . p p 7 8 4 - 788          784       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //i a e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Q uery   Process ing  f o r Ti m e  Eff ic ien Da ta R etrie v a       M uh a mm a Q a s i m   M e m o n,   J ing s ha   H e,   Aa s m a   M e m o n,   K hu rr a m   G u lza Ra na ,   M uh a mm a d Sa l m a n P a t ha n   S c h o o o f   so f tw a r e   En g in e e rin g ,   Be ij in g   Un iv e rsity   o f   T e c h n o l o g y ,   1 0 0 1 2 4 ,   Be ij i n g ,   Ch i n a   Be ij in g   En g in e e rin g   Re se a rc h   Ce n ter f o Io T   S o f tw a re   a n d   S y ste m s,  Be ij in g   Un iv e rsity   o f   T e c h n o lo g y ,   1 0 0 1 2 4 ,   Be ij i n g ,   Ch in a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct   27 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   J an   3 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Feb   1 7 ,   2 0 1 8       In   d a tab a se   m a n a g e m e n sy ste m   (DBMS re tri e v in g   d a ta  th r o u g h   stru c t u re   q u e ry   lan g u a g e   is   a n   e ss e n ti a a sp e c to   f in d   b e tt e e x e c u ti o n   p lan   f o p e rf o r m a n c e .   In   th is  p a p e r,   w e   in c o rp o ra ted   d a tab a se   o b jec ts  to   o p ti m ize   q u e ry   e x e c u ti o n   ti m e   a n d   it c o s b y   v a n ish in g   p o o rly   S QL   sta tem e n ts.   W e   p ro p o se d   a   m e th o d   o f   e v o lv in g   a n d   i n se rti n g   d a tab a se   c o n stra i n ts  a d a tab a se   o b jec ts  e m b e d d e d   w it h   q u e ries   e it h e to   a d d   th e m   f o th e   sa k e   o f   tran sa c ti o n re q u ired   b y   u se to   d e tec th o se   q u e ries   f o th e   b e tt e rm e n o f   p e rf o r m a n c e .   W e   to o k   a n a ly sis  o n   se v e ra d a tab a se w h il e   p ro c e ss in g   q u e ries   it se lf   a n d   a ss i m il a te  r e a ti m e   d a tab a se   wo rk lo a d   w it h   th e   b u n c h   o f   tran sa c ti o n a re   in v o k e d   in   c o m p a riso n   w it h   tu n i n g   a p p ro a c h e s.  T h e se   d a tab a se   o b jec ts  a re   c o d e d   i n   p ro c e d u ra lan g u a g e   e n v iro n m e n p e rtain in g   r u les   to   m a k e   it   w o rth   a n d   a re   m e rg e d   in to   q u e ries   o f fe rin g   im p ro v e d   e x e c u ti o n   p la n .   K ey w o r d s :   Data b ase  tu n i n g   Qu er y   e x ec u tio n   Qu er y   p r o ce s s i n g     Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mu h a m m ad   Qasi m   Me m o n   Sch o o l o f   s o f t w ar E n g in ee r i n g ,   B eij in g   Un iv er s it y   o f   T ec h n o lo g y ,   1 0 0 1 2 4 ,     B eij in g ,   C h i n a .   E m ail:  m e m o n _ k a s i m @ y a h o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N     Fo r   o p tim izi n g   d atab ase,   it  is   n ec es s ar y   f o r   p er f o r m a n c to   tu n q u er ies.  A lt h o u g h   it  is   also   i m p o r tan as  co m p ar to   o p ti m ize  th o th er   p h a s es  o f   d atab ase  s er v er   in s tal latio n   s u c h   as  co n f i g u r atio n   o f   s o f t w ar a n d   h ar d w ar ca u s es  th p er f o r m a n ce   as   w ell.   I f   d atab ase  s er v er   m an ip u lated   w it h   e m i n en t p o w er f u l   h ar d w ar t h at  h av all  i/o   r eso u r ce s   w it h   p r o ce s s i n g   s p ee d   w it h   at  leas o n b ad   q u er y   p er tain i n g   p o o r   p er f o r m a n ce   a f f ec ts   t h s p ee d   o f   ex ec u t io n   [ 1 ] .   I is   d is t in cti v el y   s tated   ab o u a n y   d a tab ase  s er v er   af ter   o p tim izin g   all  h ar d w ar co n f i g u r atio n s ,   r e m ai n i n g   i s s u es  m a y   ap p ea r   to   less en   p er f o r m a n ce   o f   d atab ase  th o s ar e:  ex p en s iv e   an d   ti m co n s u m in g   q u er ies,  r e m in i s ce n ce   o f   in d e x es,  i n ap p r o p r iate  s tati s tics ,   d eb u g g in g   o f   q u er ies  an d   u s e s   o f   c u r s o r s   [ 2 ] .   I n   th is   w o r k ,   w f o c u s   o n   t w o   i m p o r tan p h a s es  o f   t u n i n g   q u er ies.  Fir s t,  to   tu n p o o r l y   p er f o r m i n g   q u er ie s   s u c h   a s   an a l y zi n g   ex ec u tio n   p lan ,   o p ti m izin g   e x ec u tio n   p lan   an d   its   est i m a ted   co s t.  Seco n d l y ,   in cl u s io n   o f   d atab ase  co n s tr ain t s   to   r estrict  o r   ac q u ir d ata  f r o m   t h d atab ase  b ased   o n   d ef in ed   r u les.   I n   th i s   w o r k ,   o u r   f o cu s   is   to   e v o lv e   p r o ce d u r al  lan g u a g e   f u n ctio n al ities   i n v o k ed   i n   r u n ti m e   en v ir o n m e n t h r o u g h   q u er ies   r ath er   r ely i n g   o n   m o d i f y in g   SQL   s tr u c tu r e,   ac ce s s   d esi g n   a m e n d m e n ts   a n d   e m p lo y i n g   lo ca co n s tr ain ts   w it h i n   q u er ies.  T h er ar m a n y   d atab ases   a n d   to o ls   o f f er s   tu n i n g   in to   to   t w o   w a y s .   First,   t u n i n g   o f f er ed   b y   co m m er cial  d atab ase s   k n o wn   a s   a u to m at ic  a n d   e x ter n all y   tu n i n g   b y   v e n d er s   to o in to   to   o p ti m ize  q u er ies   k n o w n   a s   m an u al  tu n i n g .   T h i s   s i m p li f ies   o u r   co m p ar i s o n   an al y s is   r ese m b les   b et w ee n   b o th   t y p es   o f   tu n i n g   ap p r o ac h es.  W d ev o te  o u r   m eth o d   o f   d ep lo y i n g   t h is   tu n i n g   co m p ar is o n   w it h   b u n c h   o f   q u er ies  in   s e v er al  d atab ases .   I n ter n al  t u n i n g   o f f er ed   b y   d atab ases   lik o r ac le,   My SQ L ,   DB 2   n a m ed   as  au to m atic  t u n in g ,   a n d   ex t er n al  tu n i n g   n a m ed   as  S Q L   tu n in g   o f f er ed   b y   d if f er e n t   v en d o r s   to o ls   i n to   d atab ases   lik Mic r o s o f S QL   Ser v er   d ev elo p er   8 . 0   a n d   Or ac le  SQL   d ev elo p er .   T h is   s i m p li f ies  o u r   co m p ar is o n   a n al y s i s   r ese m b le s   o v er   a u to m a tic  a n d   SQ L   t u n in g .   W d e v o te  o u r   m et h o d s   o f   d ep lo y i n g   t w o   p h ases   o f   t u n i n g   a s   w m e n tio n ed   ab o v e,   an d   b u n c h   o f   q u er i es in   d if f er e n t c o m m er cial  d at ab ases   [ 3 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Qu ery  P r o ce s s in g   fo r   Ti me  E ff icien t D a ta   R etri ev a ( Mu h a mma d   Qa s im  Memo n )   785   R est  o f   p ap er   p r esen ted   as,  in   th n ex p h ase  c u r r en w o r k   an d   r ec en o p ti m izatio n   ap p r o ac h es  ar e   h ig h li g h ted .   I n   th ir d   p h ase  d atab ase  s ch e m a,   s tr u ct u r an d   q u er y   p r o ce s s in g   an d   p r o p o s ed   p r o ce d u r es  w ill  b d is cu s s ed .   Fo u r t h   p h ase  o f   t h i s   p ap er   co n tr ib u tes   an a l y s is   o f   ea c h   co m m er cial   d atab ase  c o m p ar ed   w it h   b o t h   t y p es  o f   t u n in g   ap p r o ac h es  d i s cu s s ed   ea r lier .   Fi n all y   w el ab o r ate  f in d i n g s   a n d   co n cl u s i o n   o f   o u r   p r o p o s ed   f r a m e w o r k .       2.   RE L AT E WO RK   C o s ef f ec ti v p er f o r m a n ce   b ased   u p o n   d is t r ib u ted   q u er y   p lan   f o r   o p ti m izi n g   q u er ie s   to   g en er ate   ex ec u t io n   p lan   b y   co m p ar i n g   T ea ch in g - L ea r n er   B ased   Op tim izatio n   ( T L B O)   an d   g en er ic  alg o r ith m s   [ 4 ] .   T o   en h a n ce   p er f o r m an ce   d atab as o b j ec ts   ar d e p lo y ed   to   m a k b etter   ex ec u tio n   p lan   [ 5 ] .   P r o ce d u r lan g u a g e   lik P L /S Q L   m a k an   i m p a ct  in   cr ea tin g   an d   i m p le m e n tatio n   o f   p r o g r a m s   f o r   f i n d in g   as s o ciatio n   a n d   s eq u en tial  p atter n   in   d ata  an d   en lig h ten ed   m o s o f   d atab ase  ass o ciate d   ap p licatio n s   ar d is cu s s ed ,   an d   p r o p o s ed   tu n i n g   u tili t y   a n d   b en ch m ar k   to   tu n P L /SQ L   q u er ies  t h r o u g h   i n te g r atin g   d atab ase  o b j ec ts   [ 6 ] .   P er f o r m a n ce   t u n in g   o f   m o d er n   d atab ases   u s in g   o p er atio n   r esear ch   tec h n iq u e s   [ 7 ] ,   q u e r y   d r iv e n   ap p r o ac h   i m p r o v es  e f f icie n c y   o f   q u er y   p r o ce s s in g   t h r o u g h   a m e n d m en ts   i n   d atab ase  s tr u ctu r e.   R ec en tl y   p o w er f u l   pr o ce s s in g   u n it s   ar d ep lo y ed   s u c h   as  GP Us  a n d   FP G A s   b y   ad h er i n g   p ar allel  p r o ce s s i n g   u n it s   an d   m a k in g   ef f icien o p ti m izer   b y   u tili zi n g   ex ec u tio n   m o d el s   to   m ak q u er y   p r o ce s s i n g   e f f ic ien t   an d   d is tr ib u tes  w o r k lo ad   o n   s ev er al  p r o ce s s i n g   u n it s .   T h er ar m a n y   te ch n iq u e s   r ela ted   to   q u er y   o p ti m izatio n   i n   r elatio n al  d atab ases   ev en   o n   lar g s ca le  o f   d atab ases   tak e n   in to   co n s id er atio n   p er s is te n tl y   [ 8 ] .   Qu er y   o p ti m iz er   is   m ai n   p ar o f   d atab ase  m a n ag e m e n s y s te m   th at  m a n ip u la tes  i n   d i f f er en t   w a y s   f o r   b etter   e x ec u tio n   p la n .   Data   ad m i n i s tr ato r   atte m p ts   to   o p ti m ize  d atab ase   an d   g e n er ate  o p ti m a ex ec u t io n   p lan   f o r   p o o r   q u er ies.  Ap p ar en tl y ,   d atab ase   v en d o r s   ar o f f er in g   au to m ati f ea tu r e s   to   m i n i m ize  h u m a n   ef f o r t.  A lth o u g h   m a n y   r ese ar ch er   f i n d   en o u g h   s p ac w ith   m aj o r   co n s id er atio n   [ 9 ,   [ 1 0 ] ,   b y   r e m a k i n g   an d   p r o ce s s in g   o f   q u er y   o p ti m izati o n   in   s e v er al  w a y s   s u c h   as   o p ti m izer s   ar id en ti f ied   f o r   th eir   a u to m atic  f ea t u r es  ex p lo its   p r o s   an d   co n s   an d   p r o d u ce s   w a y   o f   p r o m o ti n g   th e   cu r r en p o s itio n   o f   au to m atic   co m p u tin g .   L ea r n in g   b as ed   m o d els  ar p r o p o s ed   in   [ 1 1 ,   [ 1 2 ] .   On li n tr an s ac tio n al  p r o ce s s i n g   a n al y s is   f o r   th p r o ce s s in g   o f   co m p lex   an d   j o in   q u er ies  [ 1 3 ] ,   au th o r   h as   p r o p o s ed   co s t b ased   q u er y   o p ti m izatio n   in   m u ltip r o ce s s i n g   en v ir o n m e n t.       3.   RE S E ARCH   M E T H O D   R atio n al  d atab ase  s y s te m   co n ce p tu all y   d e f in e s   t h lo g ical  s tr u ct u r o f   d atab ase,   d ata  d e f i n itio n   to   m ea s u r it s   s ca lab ilit y   a n d   p er f o r m an ce   lik e   d ata  co n s i s te n c y ,   d ata  m a n ip u la tio n   a n d   d ata  co n tr o l.  I n   t h i s   w o r k ,   d if f er e n r atio n al  d atab ase  lik Or ac le,   M y SQ L   a n d   DB 2   is   eq u ip p ed   t o   r u n   all  q u er ies  ag ai n s t   r etr iev in g   d ata.   T h is   r eq u ir es  to   d if f er e n tiate   s e v er al  d atab ases   a s   w m a k c h an g es   in   q u er ies  at  s a m lev e l   w s ee   h o w   m u c h   d if f er en o cc u r s   w h e n   d ep lo y i n g   s ev er al   co m m er cial  d atab ases .   Am o n g   t h o s d atab ases   s y s te m s ,   w s ee k   to   ac q u ir b est  ex ec u tio n   p la n   a n d   esti m ated   co s o f   p r o v id ed   q u er ies   th r o u g h   au to m atic   an d   m a n u al  t u n i n g   ap p r o ac h es .     3 . 1 .   Q uerie s   a.   L is t th s tu d e n t a n d   s o r t t h eir   C P in   asce n d in g   o r d er   f r o m   d is tr ict  o f   H y d er ab ad .   b.   L is t st u d en w h o   ar f r o m   r u r a l a r ea s ,   ar g r ad u a ted   in   f r o m   r u r al  ar ea s   an d   Haf iz  Q u r an   as  w e ll.   c.   L is t th o s s tu d e n w h o   ar f r e s h   d.   P r o v id th o s ca n d id ates  w h o   ar in   m i n o r ities   a n d   h a v less   th an   1 0 0 0   d o llar s   s alar y   o f   th eir   p ar en ts .     3 . 2 .   Co ns t ra ints   a.   C P d er iv es a s   to tal  ag g r eg a t ed   ca lcu lated   s co r e .   b.   Haf iz   Q u r an   s t u d en t p r o v id ed   w it h   b o n u s   o f   . 2   in   t h eir   C P s co r e.   c.   R u r al  d is tr ict  ar ea s   s t u d en h a v 0 . 1   b o n u s es i n   th e ir   C P N.   d.   Stu d e n w h o   ar n o f r esh   o r   atte m p t t w ice  f o r   ad m is s io n ,   d ed u ct  0 . 2   s co r in   th eir   C P N.   e.   Min o r ities   s tu d e n t a r co n s id e r ed   f r o m   r u r al   ar ea s ,   th e y   h a v e   0 . 2   s co r b o n u s   in   t h eir   C P N.   P r o ce d u r an d   r u le  m a y   b w r itten   i n   p s eu d o   co d f o r m .     Cre a t o re pla ce   pro ce du re _ rule        W h en   ( r u le  d escr ip tio n )         B eg in         I f          I n s er tin g /u p d ati n g   ( co n d itio n / ca ll p r o ce d u r e)         Select  tab le_ att r ib u te( s )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  9 ,   No .   3 Ma r ch   2 0 1 8   :   7 8 4     7 8 8   786          Fro m   tab le;  //S Q L   Q u er y      E n d          E n d   p r o c ed u r e_ r u le;     Cre a t o re pla ce   pro ce du re _ a t t ribute   I s   If   C o n s tr ain v io latio n ;   // in v o k in g   in te g r it y   co n s tr ain t s   P r o ce d u r e_ r u le;  // ca llin g   lo ca l   co n s tr ain t s        E n d       4 .               RE SUL T S AN ANA L YS I S   I n   th is   p ap er ,   to   o u r   b est  k n o w led g w E m b ed d ed   d atab ase  co n s tr ain t s   to   f etch ed   d ata  b ased   u p o n   th s p ec if ied   r u le s   in   th f o r m   o f   d atab s ase  p r o ce d u r es,  f u n c tio n   an d   tr ig g er s   b y   m ak in g   t h b etter   ex ec u tio n   p lan   an d   co s b ased   o p ti m izat io n   [ 1 4 ] .   First  w co n ti n u to   tu n q u er ie s   in   co m m er cia d atab ases   w it h   th eir   f ea t u r es  a n d   o p ti m izer s   p r o v i d ed   w it h i n   it.  W to o k   an al y s is   o n   p o o r ly   p er f o r m i n g   q u er ies  b y   i m p ar ti n g   r esis ta n ce   to   m er g p r o ce d u r al  lan g u ag e   f ea tu r e s   a n d   w h er ev er   i i s   r eq u ir ed   ei th er   b y   a d h er i n g   co n s tr ai n t s   as r eq u ir ed .             Fig u r 1 .   R an d o m   q u er ie s   ex e cu tio n   ti m i n   d if f er en t d atab ases       Seco d ly   w d id   co m p ar is o n   q u er ies  ex ec u tio n   p lan   w h i ch   ar i m p r o v ed   in   esti m ate d   co s an d   ex ec u t io n   ti m e   i n   co m m er cial   to o ls   co m p ar ed   to   tu n i n g   ap p r o ca ch es  o f f er ed   b y   d atab ase  it s elf .   T h ese  q u er ie s   ex ec u ted   i n   s e v er al  d atab ases   j u s to   m ak w o r t h   th t y p o f   d atab ases   u s ti lized   s u c h   as  o r ac le,   M y SQ L ,   DB 2   h as  e x p lo ited   m a g n if icen c h an g e s   o v er   t u n in g   as   w it h   r e al  ti m w o r k lo ad   an d   d r a w s   atten tio n   to   th o s q u er i es  th at  ar o p ti m ized   ad h er in g   p r o p o s ed   f u n ct io n alit ies   w it h i n   th e m   i n   s o p h is ticated   m an n er   [ 1 5 ] .   T ab le   1 ,   s h o w s   th co m p ar s io n   o f   q u er y   e x ec u t io n   ti m an d   esti m ated   co s am o n g   all  d atab ases   u s ed   in   t h is   p ap er .   Or ac le  d atab ase  f etc h ed   t h w o r s e x ec u tio n   t i m o f   1 5 0   s ec o n d s   w i th   les s   n u m b er   o f   r o w s   w h er ea s   DB 2   tak es   3 0   s ec o n d s   e x ce ed s   3 0   s ec o n d s   f u t h er   w h ile   r etr iev i n g   s a m n u m b er   o f   r o w s .   T h m in i m u m   a m o u n o f   ti m e   r eq u ir ed   to   e x ec u te  q u er y   o f   5 0   s ec o n d s   in   Or ac l d atab ase  co n s u m i n g   . 0 5 5   esti m ated   co s t s .   T h e   m ax i m u m   a m o u n e x ti m ated   co s w as  0 . 5 5 ,   co n ce iv ed   b y   DB 2   d atab ase  w h ile  r etr ie v ed   3 0 0   r o w s   as   s h o wn   in   Fi g u r 3 .   E s ti m ated   co s an d   ex ec u tio n   ti m f o r   f o u r   q u er ies   h a v s h o w n   in   Fi g u r 1   an d   Fig u r 2 ,   h ig h er   th est i m a ted   co s co n s is w h i le  ex ec u ti n g   q u er ies  co n ce d i n g   m o r e x ec u tio n   ti m e   [ 1 6 ] .   W tr ied   o u r   b est  to   o p tim ize  co s an d   ti m ex ec u t io n   o f   r ea ti m w o r k lo ad .   Fig u r 3   d ep icts   n u m b er   o f   r o w s   f etc h ed   b y   s o m o f   q u er eis   h a v i n g   o p ti m al .   Fi g u r 4   s h o w s   t h to tal  n u m b er   o f   q u er ies  w i th   t h eir   e x ec u t io n   ti m i n   d if f er en d atab ases   ex h ib it   v ar iatio n   with   r esp ec to   ex ec u tio n   ti m e   o f   ea ch   q u er y .   W i m p ar te d   s o m o f   q u er ies   w it h o u co n s tr ai n an d   s o m o f   th e m   ar e m b ed d ed   w it h   d atab ase  co n s tr ain t s   an d   d if f er e n ce   o f   ti m o f   ea ch   q u er y   is   r ele v an t i n   e v er y   t y p e   o f   d atab ase.       T ab le  1 .   C o m p ar is o n   o f   Qu er y   E x ec u tio n   T im a n d   E x ti m ate d   C o s t in   E ac h   Da tab ase   D a t a b a se   S e r v e r   B e st   Q u e r y   Ex e c u t i o n   T i me     W o r st   Q u e r y   Ex e c u t i o n   t i me   M a x i m u m   Est i m a t e d   C o st   M i n i m u m   Est i m a t e d   C o st   O r a c l e   50   1 5 0   0 . 3 2 7   0 . 0 5 5   M y S Q L   60   19 0   0 . 4 3 1   0 . 0 6 6   D B 2   70   2 1 0   0 . 5 5   0 . 0 7 7       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Qu ery  P r o ce s s in g   fo r   Ti me  E ff icien t D a ta   R etri ev a ( Mu h a mma d   Qa s im  Memo n )   787       Fig u r 2 R an d o m   q u er ie s   E s ti m ated   co s t in   d i f f er en t d atab as es           Fig u r 3 Nu m b er   o f   r o w s   r etr iev ed   b y   r an d o m   q u er ie s           Fig u r 4 E x ec u tio n   ti m f o r   ea ch   q u er y   i n   d if f er en t d atab ases         5       F I NDIN G S AN CO N CL US I O N   W f o cu s   o n   th r es u lt  o r ien ted   an al y s i s ,   q u er y   o p ti m iz atio n   b ased   o n   m a n u al  tu n i n g   o n   t h r ee   co m m er cial  d atab ase s .   W er ad icate d   s o m o f   q u er ies  a n d   f o cu s   o n   t h o s w h ich   ar e   m an ip u lated   w it h   p r o p o s ed   p r o ce d u r es,  f u n ctio n s   a n d   tr ig g er s   an d   e m b ed d ed   as  in   s h ap o f   d atab ase  co n s tr ai n ts .   W r ef er   co n s tr ain as  to   r estrict  d atab a s to   d ef in d   s p ec if ic  r u les  s o   th at  w ca n   r etr iev d ata  at  ea s e.   I n   th i s   p ap er ,   w e   u tili ze d   th r ee   co m m er cial  d atab ases   an d   u s ed   ass i m li te  w i th   w o r k lo ad   o f   m o r th a n   th r ee   th o u n s a n d s   r ec o r d s   an d   t w e n t y   s e v en   q u er ies.  W e   p r esen d   o u r   p r o p o s ed   d atab a s ed   co n s tr ai n ts   as  t h e y   e m b ed d ed   w it h i n   q u er ies,   r u n   t h e m   a g ai n s d atab ase  an d   h ig h li g h ted   q u er ies  e x ec u t io n   ti m a n d   esti m ated   co s co n s i d er in g   eit h er   s o m e   o f   q u er ies  o n l y   t u n ed   b y   o p t i m izer s   o f   s p ec i f ic  d atab ase  t y p o r   s o m o f   t h e m   ar t u n n ed   m an u al y   b y   m an ip u lati n g   w i th   d atab ase  c o n s tr ain ts .   T o   o u r   b est  k n o w l ed g e,   o p ti m izatio n   o f   q u er ies   ca n   b co n s id er ed   m o r e f f iecie n if   d atab ase  o b j ec ts   ar p r o g r am m ed   f u n c t io n all y   w e ll  en o u g h   as   r eq u i r ed   to   r et r iev th e   n u m b er   o f   r o w s   an d   o p ti m ized   elap s ed   esti m ated   co s w it h   b etter   ex ec u tio n   p lan .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  9 ,   No .   3 Ma r ch   2 0 1 8   :   7 8 4     7 8 8   788   ACK NO WL E D G E M E NT   T h w o r k   i n   t h is   p ap er   h as   b ee n   s u p p o r ted   b y   Nat io n al   Natu r al   Scie n ce   Fo u n d atio n   o f   C h in a   ( 6 1 2 7 2 5 0 0 ) ,   Natio n al  Hig h - te ch   R & P r o g r a m   ( 8 6 3   P r o g r am )   ( 2 0 1 5 A A 0 1 7 2 0 4 )   an d   B ei jin g   Natu r al  Sc ien ce   Fo u n d atio n   ( 4 1 4 2 0 0 8 ) .       RE F E R E NC E   [1 ]     S u sa n a   a n d   su h a rji to .   Qu e ry   o p ti m iza ti o n   u si n g   f u z z y   lo g ic  in   in teg ra ted   d a tab a se .   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   El e c trica En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ) .   2 0 1 6 4 (3 ):  6 3 7 - 6 4 2 .   [2 ]        Co rlata n   CG ,   L a z a M M ,   L u c a   V ,   P e tri c ica   OT .   Qu e r y   Op ti m iz a ti o n   T e c h n iq u e in   M icro s o f S QL  S e rv e r.   Da ta b a se   S y ste m Jo u r n a l .   2 0 1 4 5 (2 ):  3 3 - 4 8 .     [3 ]     S h a rm a   P .   Re tri e v a o f   In f o rm a t io n   Us in g   F u z z y   Qu e rie s.  In ter n a ti o n a J o u rn a o E n g i n e e rin g   a n d   T e c h n i q u e s 2 0 1 6 2 (3 ) .     [4 ]     Ba rb h u iy a   S Z,   Na n d M G .   Qu e r y   Op ti m iza ti o n   Us in g   a   G e n e ti c   P ro g ra m m in g   A p p ro a c h .   A DBU - J o u rn a o En g i n e e rin g   T e c h n o lo g y .   2 0 1 6 1 5 8 - 1 6 3 .   [5 ]     V . is h ra ,   V .   S i n g h .   Ge n e ra t in g   o p ti ma l   q u e ry   p l a n   fo r   d istri b u te d   q u e ry   p ro c e ss in g   u si n g   tea c h e lea rn e b a se d   o p ti miz a ti o n P ro c e d ia C o m p u ter  S c ien c e   (IM CI P )   2 0 1 5 2 8 1 - 2 9 0 .   [6 ]     M .   M .   Qa sim ,   H.  Jin g sh a ,   A a s m a ,   A .   Ditt a ,   K.  G .   Ra n a .   D y n a m ic   in teg ra ti o n   o f   P L /S QL   f o c o m p lex   q u e ries .   In ter n a t io n a J o u rn a o D a ta b a s e   T h e o ry   a n d   Ap p li c a ti o n .   2 0 1 6 ;   9 (1 0 ):  3 5 1 - 3 6 2 .   [7 ]     L .   Da n d a n ,   H.  L u ,   D.  Yi.   S QL   Q u e ry   o p ti m i z a ti o n   m e th o d f o ra ti o n a d a ta b a se   s y ste m .   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   C o mp u ter   En g in e e rin g   a n d   Ap p li c a ti o n ,   2 0 1 0 5 5 7 - 5 6 0 .   [8 ]     F .   S u n   a n d   L .   W in g .   P a g i n g   q u e r y   o p ti miz a ti o n   o ma ss ive   d a ta   in   o ra c le  1 0 g   d a ta b a se .   C o m p u ter  a n d   In f o rm a ti o n   S c ien c e   a n d   S e rv ice   S y ste m   (CS S S IEE C o n f e re n c e .   2 0 1 1 .   [9 ]     H.  He ro d o t o u ,   N.  Bo r iso v   a n d   S .   Ba b u .   Qu e ry   o p ti miza ti o n   tec h n i q u e fo p a rt it io n e d   t a b les .   A CM   S I G M OD   In tern a ti o n a C o n f e re n c e   o n   M a n a g e m e n o f   d a ta .   2 0 1 1 .   [1 0 ]     Do n a ld   Ko ss m a n n   a n d   Ko n ra d   S to c k e r.   Itera ti v e   d y n a m i c   p ro g ra m m in g a   n e w   c la ss   o f   q u e ry   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m s,  ACM   T ra n sa c ti o n o n   Da ta b a se   S y ste ms .   2 0 0 0 2 5 ( 1 ):  4 3 8 2 .   [1 1 ]     M .   Kh a n   a n d   M .   N.  A .   Kh a n .   Ex p lo ri n g   q u e ry   o p ti m i z a ti o n   tec h n i q u e in   re latio n a d a tab a s e ,   In ter n a ti o n a jo u rn a o Da t a b a se   T h e o ry   a n d   A p p l ica ti o n .   2 0 1 3 6 ( 3 ).   [1 2 ]     Rim m a   V .   Ne h m e ,   Ka re n   W o r k s,  Ch u a n   L e b ,   El k e   A .   Ru n d e n ste in e a n d   El isa   Be rti n o .   M u lt i - r o u te  q u e ry   p ro c e ss in g   a n d   o p ti m iza ti o n .   J o u r n a o C o mp u ter   a n d   S y ste m S c ien c e s .   2 0 1 0 ;   3 1 2 32 9.   [1 3 ]     T .   Da v id ,   D.  G il li a n ,   L .   Ch e n g .   Imp lem e n ta ti o n   o d a ta   mi n in g   te c h n iq u e u sin g   o ra c le  8 PL / S QL .   P r o c e e d in g   o A rti f icia Ne u ra Ne t w o rk s in   En g in e e rin g   Co n f e re n c e .   2 0 0 2 1 2 ;   4 7 1 - 4 7 6 .   [1 4 ]     A n d re w   N.  Ch e n .   R o b u st  Op t i m iz a ti o n   f o d a tab a se   tu n in g   f o m o d e rn   d a tab a se   sy ste m s,  Eu ro p e a n .   J o u rn a l   o f   Op e ra ti o n   Res e a rc h ,   1 7 1 4 1 2 - 4 2 9 .   [1 5 ]     He m a lath a   G u n a se k a r a n   a n d   T h a n u s h k o d Ke p p a n a   G o w d e r.   T h e   in ter n ti o n a Ara b   j o u rn a l   o I n fo rm a ti o n   T e c h n o l o g y .   2 0 1 5 1 2 (6 ) .   [1 6 ]     Do n a ld   K o ss m a n n   a n d   Ko n ra d   S t o c k e r.   ACM   T ra n sa c ti o n o n   Da t a b a se   S y ste ms .   2 0 0 0 ;   1 :   4 3 82.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.