Planificador de consultas cuántico para SQLite basado en QUBO

Abstract

SQLite emplea un planificador de consultas muy eficiente y especialmente adecuado para entornos empotrados, pero la optimización del orden de los \emph{joins} sigue siendo un problema combinatorio difícil cuando aumenta el número de tablas. Este trabajo presenta un prototipo de integración de un resolvedor de optimización cuántica en SQLite para sustituir, de forma experimental, una parte del proceso de construcción del plan. La propuesta codifica el orden de las tablas y la selección de candidatos \texttt{WhereLoop} como un problema QUBO, que puede resolverse mediante recocido cuántico o mediante aceleradores inspirados en cuántica. El prototipo actual demuestra cómo acoplar un resolvedor externo al motor, cómo traducir el problema interno a variables binarias y cómo reconstruir un plan válido a partir de la solución. El artículo describe el algoritmo actual de SQLite, el modelo QUBO utilizado, la arquitectura del código y las líneas de trabajo futuro necesarias para evaluar el enfoque con diferentes cargas, tipos de consulta y plataformas cuánticas o cuántico-inspiradas.