Veritabanı sistemlerinde birleştirme (join) işlemlerinin optimizasyonu, Yannakakis algoritmasına olan ilgiyi yeniden canlandırmıştır. Araştırmacılar, bu teorik idealin pratik uygulamalarını, maliyetli semijoin'ler yerine bitmap filtreler aracılığıyla gerçekleştirmeye çalışmaktadır. Bu akademik çaba endüstriyel uygulamalardan uzak gibi görünse de, yapılan bir araştırma Microsoft SQL Server'da şaşırtıcı bir keşfi ortaya çıkardı: Son on yıldır SQL Server, Yannakakis algoritmasının ruhunu barındıran bir bitmap ön filtreleme altyapısı inşa etmiş durumda. Bu durum, akademinin endüstriye yol göstermesinden ziyade, pragmatik optimizasyonlarla yönlendirilen endüstriyel pratiğin akademik çalışmaları geride bıraktığını gösteriyor.
Bu makale, SQL Server'ın bitmap filtrelerinin, çekme tabanlı (pull-based) yürütme modelinin ve Cascades optimizer'ının, tahmini maliyeti gerçekten en aza indirdiğinde, örneğe özel (instance-optimal) planları nasıl değerlendirdiğini ve sıklıkla ürettiğini kanıtlıyor. Ayrıca, SQL Server'ın zengin plan arama alanı, ara sonuçlar üzerinde daha önce göz ardı edilmiş yeni ön filtreleme fırsatlarını ortaya çıkarıyor. Bu fırsatlar, rastgele birleştirme grafikleri için güçlü yarı-sağlam (semi-robust) çalışma zamanına yaklaşan çözümler sunuyor. Makale, bir sonuç bildirmek yerine, uzun süredir gizli kalmış bir sistem tasarımını ifşa ederek, araştırma topluluğunu zorlu ama umut vadeden yeni bir araştırma alanına davet ediyor.
Microsoft SQL Server'ın on yıldır Yannakakis algoritmasına benzer bir bitmap ön filtreleme altyapısını gizlice kullanması, endüstriyel optimizasyon pratiklerinin akademik araştırmaların önüne geçebileceğini gösteriyor.