Starburst

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Optimização de Interrogações

Francisco Santos

Agenda

Introdução Objectivo do Starburst Processamento Interrogações Query Graph Model Reescrita de Interrogações Optimização do Plano Bibliografia

Introdução

O que é a optimização de interrogações?

SQL é uma linguagem declarativa e, como tal, não define o “procedimento” para a execução de uma interrogação

No entanto, a linguagem permite expressar a mesma interrogação de formas diferentes, podendo levar o SGBD a escolher um procedimento de execução (plano) sub-óptimo

Opimização é o processo de escolha do plano mais eficiente para a execução da interrogação

Introdução

Como optimizar uma interrogação?

O optimizador deve elaborar uma representação interna que lhe permita conhecer a interrogação:

Quais as tabelas acedidas? Que predicados foram empregues? Existe junção entre tabelas? Existe aninhamento de interrogações?

Usando a rep. interna, o optimizador transforma as interrogações na sua forma mais declarativa possível

Tendo a interrogação na sua forma mais declarativa possível, é escolhida a estratégia para a sua execução:

Exemplo: acesso ao ficheiro através de um Heap, Indice, Sequência; Join usando o algoritmo de merge-sort, nested loops, hash join, …

Objectivo do Starburst

O objectivo do projecto Starburst (IBM) é o de:

“Analisar as mudanças necessárias aos SGBDs tradicionais de forma a corresponder as necessidades das novas aplicações e tecnologias.” - [SCFL+86]

Exemplos de ‘novas’ aplicações incluem: aplicações estatísticas, CAD, GIS, sistemas gestão documental

Como responder às necessidades das novas aplicações preservando as vantagens dos SGBDs tradicionais?

Controlo de concorrência, recuperação, linguagem especializada para a formulação de interrogações

Processamento Interrogações

Query Graph ModelExemplo:

alunos( aid:string, nome:string, idade:integer, media:real ) inscricoes( aid:string, cid:string, nota:integer )

aid FK Alunos

Q: “Quais são os alunos: aid e nome, cuja nota no TFC é igual ou superior em três unidades à sua média de curso?”

SELECT Q1.aid, Q1.nomeFROM alunos Q1WHERE Q1.aid IN

( SELECT Q3.aid FROM inscricoes Q3

WHERE Q3.nota >= Q1.media + 3 AND Q3.cid = ‘TFC’ )

Query Graph Model

Construtores para o Query Graph Model (QGM):

Qi’s – iteradores, representam acessos a tabelas:

Setformers (F) – podem aparecer no resultado finalQuantifiers (, ) – usados para eliminar tuplos do resultado final

Qi’s – iteradores, representam acessos a tabelas:

Setformers (F) – podem aparecer no resultado finalQuantifiers (, ) – usados para eliminar tuplos do resultado final

Conjunção de Predicados:

p1 p2 … pn

Conjunção de Predicados:

p1 p2 … pn

…p1

pn

Tabelas:

Materializadas – existe na BDDerivadas – gerada a partir de uma operação (interrogação)

Tabelas:

Materializadas – existe na BDDerivadas – gerada a partir de uma operação (interrogação)

Der.Mat.

Query Graph Modelaid nome

…

alunos

…

inscricoes

aid

Q1.aid = Q2.aid

Q1(F) Q2()

Q3(F)

Q3.nota >= Q1.media + 3

Q3.

cid

= ‘T

FC

’

T1OP1:

T2OP2:

Query Rewrite

Regra 1:COND: existe no máximo um tuplo da sub-interrogação que corresponde a cada tuplo da interrogação principal.

ACÇÃO: converter iterador do tipo ‘’ num iterador do tipo ‘F’.

Regra 1:COND: existe no máximo um tuplo da sub-interrogação que corresponde a cada tuplo da interrogação principal.

ACÇÃO: converter iterador do tipo ‘’ num iterador do tipo ‘F’.

Regra 2:COND: OP1 é SELECT, OP2 é SELECT, Q2 iterador do tipo ‘F’, política de eliminação de duplicados é compatível

ACÇÃO: juntar OP1 e OP2, se OP2 elimina duplicados então OP1 também elimina duplicados

Regra 2:COND: OP1 é SELECT, OP2 é SELECT, Q2 iterador do tipo ‘F’, política de eliminação de duplicados é compatível

ACÇÃO: juntar OP1 e OP2, se OP2 elimina duplicados então OP1 também elimina duplicados

Query Graph Modelaid nome

…

alunos

…

inscricoes

aid

Q1.aid = Q2.aid

Q1(F) Q2()

Q3(F)


Q3.

cid

= ‘T

FC

’

T1OP1:

T2OP2:

head.distinct = true

body.distinct = preserve

head.distinct = true

body.distinct = preserve

Query Rewrite

aid nome

…

alunos

…

inscricoes

Q1.aid = Q3.aidQ1(F) Q3(F)


Q3.

cid

= ‘T

FC

’

T1OP1:

Plan Optimization

Optimizador escolhe o plano de menor custo para a execução da interrogação anterior

Através de uma gramática, as operações de alto nível (caixas do QGM) são convertidas em operações de baixo nível

Esta gramática é designada: Grammar of STrategy AlteRnatives (STARs)

As operações de baixo nível são designadas por: LOw-LEvel Plan OPerations (LOLEPOPs)

Exemplos: ACCESS: converte uma tabela materializada numa cadeia de tuplos GET: aplica uma conjunção de predicados a um conjunto de tuplos

(ref.dos pelo seu TID) e projecta as colunas da tabela acedida SORT: ordena uma cadeia de tuplos segundo um ou mais campos JOIN: faz a junção de duas cadeias de tuplos, obedecendo a uma

conjunção de predicados

Passo 1 – Plano Acesso a Tabelas

TableAccess(T,C,P) =

TableScan(T,C,P)

i I(T) GET(TableScan(i, {TID}, P), T, C, P ), Cond1

TableAccess(T,C,P) =

TableScan(T,C,P)

i I(T) GET(TableScan(i, {TID}, P), T, C, P ), Cond1

TableScan(T,C,P) =

ACCESS(Heap, T, C, P), Armazenamento = ‘Heap’

ACCESS(B+tree, T, C, P), Armazenamento = ‘B+tree’

TableScan(T,C,P) =

ACCESS(Heap, T, C, P), Armazenamento = ‘Heap’

ACCESS(B+tree, T, C, P), Armazenamento = ‘B+tree’

Encontrar métodos eficientes para aceder aos ficheiros; guardar os melhores planos.

STARs para acesso aos ficheiros:


TableAccess

Inscricoes

{aid, nota}

{cid = ‘TFC’}

Argumentos:Nome da Função

Apontadores para definições alternativas

Exemplo: relação ‘Inscricoes’, assumindo índice B+tree ‘Index1’ sobre as colunas ‘<aid,cid>’:


TableScan

Inscricoes

{aid, nota}

{cid = ‘TFC’}

GET

Inscricoes

{aid, nota}

{cid = ‘TFC’}

TableScan

Index1

{TID}

{cid = ‘TFC’}



ACCESS

Heap

Inscricoes

{aid, nota}

{cid = ‘TFC’}

GET

Inscricoes

{aid, nota}

{cid = ‘TFC’}

ACCESS

B+tree

Index1

{TID}

{cid = ‘TFC’}

Plano 2:-Ordenação segundo ‘<aid,cid>’-{cid = ‘TFC’}

Plano 1:-Tuplos desordenados-{cid = ‘TFC’}


Passo 2 – Plano Junção Tabelas

NL – nested loops join HA – hash join P – todos os predicados elegíveis JP – predicados da junção IP – predicados só elegíveis para a relação interior (i.e. só referem

colunas da relação interior) HP – predicados da junção em forma de igualdade (ex.: T1.x = T2.y )

Glue(T, P) – acede aos tuplos da tabela ‘T’, que respeitam os predicados ‘P’, usando o planos de menor custo

JoinMethod(T1,T2,P) =

JOIN(NL, Glue(T1, ), Glue(T2, JPIP), JP, P – (JPIP)) JOIN(HA, Glue(T1, ), Glue(T2, IP), HP, P – IP), HP

JoinMethod(T1,T2,P) =

JOIN(NL, Glue(T1, ), Glue(T2, JPIP), JP, P – (JPIP)) JOIN(HA, Glue(T1, ), Glue(T2, IP), HP, P – IP), HP

Encontrar métodos eficientes para juntar as tabelas


JoinMethod

Alunos

Inscricoes

{T1.aid = T2.aid, T2.nota >= T1.media + 3, T2.cid = ‘TFC’}

Argumentos:

Nome da Função

Apontadores para definições alternativas


JOIN

NL

Glue(T1, )

Glue(T2, JPIP)

JP

P – (JPIP)

JOIN

HA

Glue(T1, )

Glue(T2, IP)

HP

P – IP

Join predicates = JP = {T1.aid = T2.aid, T2.nota >= T1.nota + 3}

Inner predicates = IP = {T2.cid = ‘TFC’}

Hashable predicates = HP = {T1.aid = T2.aid}



Hashable predicates = HP = {T1.aid = T2.aid}


JOIN

NL

JP

P – (JPIP) =

Exemplo: geração do plano para o algoritmo nested loops

Glue

Alunos

Glue

Inscricoes

JPIP






JOIN

NL

JP

ACCESS

Heap

Alunos

{aid, nome, media}

GET

Inscricoes

{aid, nota}

JPIP

ACCESS

B+tree

Index1

{TID}

JPIP

Exemplo: geração do plano para o algoritmo nested loops

Index Nested Loop Join:

• para cada tuplo ‘Ta’ da tabela Alunos pesquisar no índice dos tuplos ‘Ti’ da tabela Inscricoes aqueles cujo aid coincide: Ta.aid = Ti.aid

• se Ti.cid = ‘TFC’ e Ti.nota >= Ta.media + 3, adicionar tuplo <Ta.aid, Ta.nome> ao resultado

• Custo = balunos + nalunos * cindex1


JOIN

HA

HP

P – IP

ACCESS

Heap

Alunos

{aid, nome, media}

ACCESS

Heap

Inscricoes

{aid, nota}

IP

Exemplo: geração do plano para o algoritmo hash join

Hash Join:

• particionar Alunos e Inscricoes com uma função de hash ‘h’ sobre os atributos hashable da junção: HP = {T1.aid = T2.aid}

• construir um índice em memória para a relação mais pequena

• tuplos que satisfaçam a condição Ta.aid = Ti.aid, Ti.cid = ‘TFC’ e Ti.nota >= Ta.media + 3 adicionar ao resulado

• Custo = 3 * (balunos + binscricoes )

Bibliografia

[SCFL+86] - P. Schwarz, W. Chang, J. C. Freytag, G. Lohman, “Extensibility in the Starburst Database System”, IBM Almaden Research Center, 1986

[HFLP89] - L. Haas, J. Freytag, G. Lohman, H. Pirahesh, “Extensible Query Processing in Starburst”, IBM Almaden Research Center, 1989

[LFL88] – M. Lee, J. Freytag, G. Lohman, “Implementing an Interpreter for Functional Rules in a Query Optimizer”, IBM Almaden Research Center, 1988

[PHH92] – H. Pirahesh, J. Hellerstein, W. Hasany, “Extensible/Rule Based Query Rewrite Optimization in Starburst”, IBM Almaden Research Center, 1992

[Loh88] – G. Lohman, “Grammar-like Functional Rules for Representing Query Optimization Alternatives”, IBM Almaden Research Center, 1988

[SKS06] - Silberschatz, Korth, Sudarshan, “Database System Concepts”, Cap. 2 e 13, McGraw-Hill, 5 th edition, 2006

[RG03] – R. Ramakrishnan, J. Gehrke, “Database Management Systems”, Cap. 4, McGraw-Hill, 3 rd edition, 2003

[Ives05] – Z. Ives, “Query Optimization Strategies”, University of Pennsylvania, 2005, www.seas.upenn.edu/~zives/cis650/slides/6-query-opt.ppt

[PHH92] – H. Pirahesh, J. Hellerstein, W. Hasan, “Extensible/Rule Based Query Rewrite Optimization in Starburst”, SIGMOD Conference, 1992, www.mcs.vuw.ac.nz/~db/publications/comp443Prest.ppt

[WikiHash] – Wikipedia, “Hash Function”, http://en.wikipedia.org/wiki/Hash_function

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