VegaPlus: Otimizando Visualizações de Dados Interativas

Visualizar grandes conjuntos de dados pode ser complicado para sistemas de gerenciamento de dados. A galera costuma querer interagir com os dados pra explorar melhor. Tradicionalmente, as partes que fazem as visualizações e as que gerenciam os dados no backend são criadas separadamente. Isso dificulta pra uma única pessoa lidar com o design e o lado técnico das coisas.

Pra ajudar os analistas a focarem mais em criar visualizações, foi criado um sistema chamado VegaPlus. Esse sistema melhora automaticamente os painéis pra lidar melhor com grandes conjuntos de dados. O VegaPlus usa duas ideias principais pra conseguir isso. Primeiro, ele tem uma ferramenta que consegue pensar em como executar tarefas de dados no Vega, que é um sistema de gerenciamento de banco de dados, ou em ambos os lugares ao mesmo tempo. Essa ferramenta também pode se adaptar à forma como os usuários interagem com o painel e pode mudar os planos de execução se necessário.

Em testes com diferentes designs de painéis, foi descoberto que o VegaPlus se saiu melhor do que os métodos padrão de Otimização de painéis.

#A Importância da Visualização de Dados Interativa

A visualização de dados interativa é fundamental pra entender e apresentar informações complexas. Ferramentas como D3, Plotly e Vega facilitam a vida tanto de iniciantes quanto de experts na criação de visuais interativos. Essas ferramentas são a base de vários sistemas de visualização. Por exemplo, ferramentas como Forcache e Kyrix usam D3, enquanto Falcon e Voyager são construídos em cima do Vega ou do Vega-Lite.

Melhorar essas linguagens de visualização pode não só torná-las mais úteis, mas também melhorar todos os sistemas que dependem delas. No entanto, essas linguagens têm um defeito: não foram feitas pra otimizar consultas de dados, o que significa que costumam operar mais devagar do que sistemas básicos de banco de dados.

Surge uma pergunta lógica: por que não simplesmente adicionar otimizações tradicionais de dados a essas linguagens de visualização? Tentativas anteriores de fazer isso mostraram que métodos de otimização padrão enfrentam dificuldades em cenários interativos. Em vez disso, focar em otimizar a forma como os usuários interagem com as visualizações é mais eficaz. Além disso, com a grande variedade de possíveis designs de visualização e comportamentos de usuários, é difícil criar planos de otimização que sirvam pra todo mundo.

Enquanto algumas técnicas de otimização foram propostas para designs específicos, elas costumam não se traduzir bem para novos formatos de visualização. Isso apresenta um desafio para desenvolver um otimizador para visualização de big data. Idealmente, o objetivo é fazer com que as otimizações dinâmicas façam parte dessas linguagens, permitindo que os usuários evitem personalizações complexas.

Nesse contexto, o Vega foi estendido pra funcionar melhor com sistemas de banco de dados backend como PostgreSQL ou DuckDB. Ao treinar modelos de aprendizado de máquina pra encontrar planos de execução eficazes, o sistema consegue prever quais planos funcionam melhor com base em várias configurações de painéis. Analisando o que esses modelos aprendem, a equipe pôde criar diretrizes fortes para desenvolver modelos de custo eficazes pro Vega.

#Transformação de Dados no Vega

As especificações do Vega costumam conter uma série de Transformações de dados. Essas transformações podem ser vistas como uma sequência de operações que produzem um gráfico de fluxo de dados, que representa como os dados são processados. Um novo jeito de reescrever consultas no Vega pode ajudar a traduzir essas transformações em consultas SQL, que podem ser executadas de forma eficiente em um sistema de banco de dados.

O Vega permite que os usuários conectem linguagens de visualização a sistemas de processamento de dados com mínimas mudanças no design dos visuais. No entanto, empurrar todos os cálculos pro banco de dados pode aumentar os atrasos porque pode ignorar o poder de processamento do lado do cliente e introduzir atrasos desnecessários na rede. Além disso, o banco de dados pode não entender como as interações do usuário podem mudar quais consultas precisam ser executadas. Por exemplo, filtros podem ser criados com base na entrada do usuário, mas podem não ser refletidos nas consultas emitidas.

O VegaPlus, portanto, busca maneiras de escolher planos de consulta eficientes com base nas interações dos usuários. Ele usa modelos de aprendizado de máquina que conseguem antecipar os melhores planos ao considerar diversos fatores, como a estrutura do fluxo de dados, a natureza do conjunto de dados e os tempos de execução esperados. Isso ajuda na construção de modelos de custo eficazes para o Vega.

#Fluxo de Dados e Transformações do Vega

O Vega tem um tempo de execução que consegue interpretar especificações em formato JSON pra gerar visualizações interativas na web. Ele processa e direciona os dados pras partes certas da visualização através de um modelo e sistema de execução específicos.

Sistemas de fluxo de dados são particularmente úteis quando se trata de processar interações em tempo real em um setup distribuído. Esse modelo é comum em sistemas de visualização onde as operações formam um gráfico direcionado. Ao separar a especificação da execução, o Vega permite flexibilidade e otimizaçãono processamento de dados.

Quando um usuário configura uma visualização no Vega, o sistema gera um gráfico de fluxo de dados que executa uma série de transformações nos dados. Essas transformações incluem filtragem, mapeamento e agregação de dados enquanto eles fluem pelo gráfico. O resultado final é um dado visual que pode ser exibido em vários formatos.

Quando um visual é baseado em um conjunto de dados, os usuários podem selecionar diferentes campos de dados ou ajustar propriedades como o tamanho do intervalo usando ferramentas interativas como sliders. Essa interatividade pode desencadear várias transformações de dados no Vega, impactando como a visualização é renderizada.

#VegaPlus e Consultas SQL

O VegaPlus introduz novos recursos pra integrar sistemas de gerenciamento de banco de dados ao fluxo de dados do Vega. Isso permite um processamento mais eficiente das operações do Vega. O pipeline de dados em uma especificação do Vega contém várias entradas que se conectam às transformações do Vega.

O reescritor de consultas do VegaPlus identifica quais nós de transformação do Vega no fluxo de dados podem ser traduzidos em consultas SQL. Ao fazer isso, ele reduz a carga computacional no cliente, descarregando tarefas que podem ser melhor gerenciadas por um banco de dados.

O VegaPlus mantém um meio eficiente de comunicação entre o cliente e o banco de dados, permitindo a geração automática de consultas SQL. Ele busca maximizar a eficiência garantindo que os resultados corretos dos dados sejam preservados no lado do cliente.

#Desafios na Otimização de Visualizações

Criar otimizações eficazes para visualizações traz seus próprios desafios. O otimizador do VegaPlus precisa coordenar entre o banco de dados fornecido pelo usuário, o tempo de execução do Vega e o custo de transferir dados.

Modelos de custo, embora úteis, são difíceis de configurar de forma eficaz. As tarefas de visualização diferem de tarefas típicas de processamento analítico online porque as consultas executadas podem mudar com base nas interações do usuário. Portanto, o melhor plano de execução pra um cenário não interativo pode não funcionar tão bem quando os usuários estão interagindo ativamente com a visualização.

Além disso, muitas técnicas existentes que usam aprendizado de máquina pra otimizar consultas de banco de dados frequentemente enfrentam desafios como altos custos de treinamento e dificuldades em manter os modelos atualizados à medida que os dados ou configurações do sistema mudam. No entanto, há oportunidades únicas no contexto das visualizações. Muitas visualizações do Vega tendem a envolver tipos semelhantes de transformações de dados, tornando possível desenvolver otimizações eficazes sem precisar de modelos excessivamente complexos.

#Tomada de Decisão com o VegaPlus

O VegaPlus utiliza um método comparativo pra determinar a eficiência de vários planos de execução. Em vez de focar em determinar os custos de execução individualmente, ele analisa como diferentes planos se comparam entre si.

Cada plano pode ser representado por um vetor que descreve as características de seu gráfico de fluxo de dados. Isso permite que o VegaPlus compare dois planos de execução diferentes e determine qual é melhor. Três tipos diferentes de modelos são utilizados pra fazer essas comparações: um modelo ingênuo, um modelo heurístico e um modelo aleatório.

O modelo ingênuo aprende com as diferenças entre pares de planos de execução. O modelo heurístico busca aplicar regras simples com base nas características observadas nos planos, enquanto o modelo aleatório serve como uma linha de base escolhendo planos aleatoriamente.

#Interações e Desempenho da Sessão

Quando os usuários interagem com uma visualização, isso pode mudar as consultas que precisam ser executadas. Por causa disso, o VegaPlus coleta diferentes vetores para cada interação, permitindo que ele adapte sua tomada de decisão com base em como os usuários se envolvem com a visualização.

Essa abordagem permite que o VegaPlus não apenas escolha o melhor plano pra renderização inicial, mas também refine suas escolhas com base no comportamento do usuário ao longo de uma série de interações. A cada interação, o sistema atualiza e avalia o gráfico de fluxo de dados, o que permite que ele escolha planos que resultem em um desempenho melhor em várias ações.

#Avaliações e Testes

Pra validar o VegaPlus, várias avaliações foram usadas pra examinar seu desempenho em comparação com outros sistemas. Os tamanhos dos conjuntos de dados variaram de 50.000 até 1 milhão de linhas, com interações de usuários simuladas pra criar várias cargas de trabalho.

Os resultados mostraram que o VegaPlus superou sistemas anteriores, executando especificações mais rápido e melhorando a escalabilidade à medida que os tamanhos dos dados aumentavam. O VegaPlus foi particularmente eficiente durante as etapas de renderização inicial, completando tarefas muito mais rápido do que seus concorrentes.

#Conclusão

O VegaPlus é um sistema inovador projetado pra otimizar visualizações de grandes conjuntos de dados. Ao automatizar tarefas complexas e focar nas interações dos usuários, ele melhora como as visualizações podem ser processadas e renderizadas. Esse tipo de otimização pode oferecer melhorias significativas tanto em desempenho quanto em usabilidade para a exploração interativa de dados.