BlinkDB是一个用于在海量数据上运行交互式SQL查询的大规模并行查询引擎。它允许用户通过权衡数据精度来提升查询响应时间，其数据的精度被控制在允许的误差范围内。 为了达到这个目标，BlinkDB使用两个核心思想: 一个自适应优化框架，从原始数据随着时间的推移建立并维护一组多维样本； 一个动态样本选择策略，选择一个适当大小的示例基于查询的准确性和（或）响应时间需求。 我们已经使用了TPC-H基准测试来评估BlinkDB的性能，实际分析工作负载来自ConvivaInc.和在FacebookInc的部署。 在VLDB2012中，BlinkDB