Modelli di costo adattivi per l'ottimizzazione delle query

Nel mondo dei database, quando un utente esegue una query, il sistema deve capire il modo migliore per eseguirla. Questo implica scegliere un piano tra molte opzioni possibili, che a volte possono essere migliaia. Il metodo che usano gli ottimizzatori per scegliere questi piani si basa moltissimo su un modello di costo. Fondamentalmente, l'obiettivo è stimare quanto tempo ci vorrà per una query in base a vari fattori, permettendo al sistema di selezionare il piano più efficiente per l'esecuzione.

Un modello di costo tradizionale considera diversi fattori, in particolare quanta potenza CPU e spazio su disco sarà necessario. Questi valori sono solitamente impostati da qualcuno che capisce come funziona il database, ma possono cambiare a seconda del comportamento degli utenti e del carico di lavoro. Per questo motivo, usare un set fisso di valori potrebbe non portare sempre alle migliori performance.

Per affrontare questa sfida, proponiamo un Modello di Costo Adattivo (ACM). Questo modello monitora continuamente come vengono eseguite le query e regola i parametri di costo al volo. Così facendo, può ottimizzare l'uso delle risorse come CPU e I/O disco senza bisogno di input costante da parte di un esperto di database. Questo approccio permette al sistema di rispondere alle domande che cambiano, portando a migliori performance complessive.

#Fondamenti dell'ottimizzazione delle query

Quando un database elabora una query SQL, possono essere creati diversi piani di esecuzione per quella query, il che rende difficile trovare quello che si eseguirà più velocemente. Un modello di costo aiuta fornendo un modo per stimare quanto tempo impiegherà ciascun piano. L'accuratezza di questo modello di costo è cruciale perché influisce direttamente sul piano che l'ottimizzatore sceglie. Se il modello è sbagliato, l'ottimizzatore potrebbe selezionare un piano che sembra buono sulla carta ma che in realtà funziona male.

Un tipico ottimizzatore ha tre compiti principali: stimare quanti record usciranno da un certo piano, stimare quante risorse CPU e disco saranno utilizzate e poi trovare un piano che minimizzi questi costi. Tuttavia, i metodi tradizionali possono avere difficoltà, specialmente quando si tratta di query complesse con più join, perché le stime sui costi potrebbero essere molto imprecise.

Recentemente, alcuni hanno cominciato a usare tecniche di machine learning per imparare dalle esecuzioni di query passate. Anche se questi metodi possono migliorare le performance in alcune situazioni, spesso richiedono un carico di lavoro costante o rischiano di dover essere completamente riaddestrati quando si trovano di fronte a dati o modelli di query in cambiamento.

L'idea principale dietro il nostro approccio è che, regolando dinamicamente i parametri legati ai costi di CPU e disco, possiamo migliorare la capacità dell'ottimizzatore di trovare i migliori piani.

#Problemi con i modelli di costo tradizionali

Nei modelli di costo standard, un amministratore di database imposta manualmente i parametri legati ai costi. Questo può essere impegnativo poiché trovare i parametri giusti richiede una profonda comprensione del database e del suo carico di lavoro. Inoltre, l'efficacia di queste impostazioni può degradare nel tempo man mano che i carichi di lavoro cambiano, rendendo necessario rivedere i parametri frequentemente.

Un metodo alternativo prevede l'esecuzione di un set specifico di query di calibrazione per raccogliere statistiche, che vengono poi utilizzate per regolare i parametri di costo. Tuttavia, eseguire queste query di calibrazione può essere gravoso e potrebbe non rappresentare accuratamente i carichi di lavoro reali.

Il nostro modello di costo adattivo (ACM) offre una soluzione utilizzando tecniche di machine learning che permettono aggiustamenti automatici basati sulle statistiche di esecuzione delle query. Ci sono due componenti principali di ACM: una si concentra sui parametri di costo associati all'I/O disco e l'altra sui costi della CPU.

#Parametri relazionati al disco

ACM calcola il costo associato all'accesso al disco considerando lo stato della cache di buffer del database. Quando viene eseguita una query, ACM controlla quante delle informazioni necessarie sono già in memoria e quante devono ancora essere recuperate dal disco. Raccogliendo continuamente statistiche su come vengono utilizzati i dati, ACM può fornire stime di costo più accurate.

Per esempio, se una tabella è per lo più memorizzata nella cache di buffer, il modello può prevedere che accedervi sarà più veloce che se fosse necessario effettuare più letture dal disco. Questa stima dinamica è importante perché riduce gli errori nelle previsioni di costo dell'ottimizzatore.

Il modello utilizza anche un rapporto di hit, che indica semplicemente quanto spesso i dati necessari per una query possono essere trovati in memoria rispetto al disco. Stimando questo rapporto di hit basato su dati storici, ACM regola dinamicamente il costo per l'accesso casuale al disco.

#Parametri relazionati alla CPU

Mentre i modelli di accesso al disco possono cambiare in base allo stato del database, i parametri relativi alla CPU rimangono più costanti. Tuttavia, necessitano comunque di aggiustamenti per riflettere accuratamente l'attuale configurazione hardware e le condizioni del database.

Dopo aver eseguito una query, ACM raccoglie statistiche su quanto tempo impiegano varie operazioni e su quanti record vengono elaborati per ogni operazione. Confrontando questo tempo di esecuzione reale con il costo atteso calcolato in precedenza, ACM può continuamente affinare i parametri di costo associati alle operazioni CPU.

L'idea è assicurarsi che i costi calcolati siano strettamente allineati con il tempo reale impiegato per ogni operazione. Questo aggiustamento continuo aiuta a migliorare le decisioni dell'ottimizzatore quando seleziona i piani di esecuzione.

#Valutazione sperimentale

Per testare l'efficacia di ACM, abbiamo condotto esperimenti utilizzando un benchmark comune chiamato TPC-H, che include una serie di query standard e dataset. L'obiettivo principale era vedere se ACM potesse migliorare la correlazione tra i costi stimati e i tempi di esecuzione effettivi, oltre a osservare qualsiasi impatto avuto sulla Latenza complessiva delle query.

I risultati hanno indicato che l'utilizzo di ACM ha migliorato significativamente la correlazione tra i costi previsti e i tempi di esecuzione effettivi, indicando un modello molto più accurato. Inoltre, la latenza complessiva di esecuzione è migliorata, suggerendo che ACM consente all'ottimizzatore di selezionare piani migliori più spesso.

Anche se non tutte le query hanno beneficiato di ACM, ha mostrato un aumento notevole delle performance per molte. Alcune query lente sono state ancora ostacolate da errori nella stima del numero di record elaborati, il che sottolinea che, mentre ACM migliora la stima dei costi, non risolve tutti i problemi nell'ottimizzazione delle query.

#Conclusione

Il modello di costo adattivo presentato qui si rivela uno strumento utile per regolare dinamicamente i parametri legati alla CPU e al disco in un ottimizzatore di database. A differenza degli approcci tradizionali, ACM non richiede pre-addestramento o query di calibrazione periodiche, rendendolo più facile da implementare nelle applicazioni reali. Fornisce una stima di costo più precisa reagendo in tempo reale ai cambiamenti del carico di lavoro, il che ha dimostrato di migliorare le performance delle query.

Nel lavoro futuro, c'è il potenziale di combinare ACM con tecniche mirate a migliorare la stima della cardinalità, migliorando ulteriormente le capacità dell'ottimizzatore. I risultati finora sottolineano l'importanza di regolare dinamicamente i parametri di costo, confermando che questo può portare a miglioramenti significativi nella latenza delle query e nelle performance del database.