Sintonia fina baseada em ontologia: o caso de visões materializadas

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1 paper:11 Sintonia fina baseada em ontologia: o caso de visões materializadas Aluno - Rafael Pereira de Oliveira 1 Orientador - Sérgio Lifschitz 1 1 Departamento de Informática Programa de Pós-graduação / Mestrado Acadêmico Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) Rio de Janeiro, RJ - Brasil - Caixa Postal Defesa de proposta 08/2014 Data prevista de defesa 12/2014 Ingresso no curso Conclusão prevista Etapas futuras: Defesa de proposta, defesa de dissertação. Resumo. Há uma crescente demanda por ferramentas que automatizem tarefas complexas relacionadas com sistemas computacionais. No caso particular de sistemas de informação e bancos de dados, especificamente no que diz respeito ao SGBD, podemos citar as tarefas relacionadas às atividades de sintonia fina (database tuning). Existe uma proposta de um framework, chamado Outer-tuning, que serve para apoiar a sintonia fina adicionando semântica ao processo. Trata-se de uma abordagem que oferece transparência e confiabilidade acerca das alternativas disponíveis para possíveis cenários no SGBD, possibilitando a combinação de estratégias independentes para solucionar um único problema e permitindo a extração de justificativas para possíveis ações de sintonia fina. Através do uso de uma ontologia específica para sintonia fina de bancos de dados relacionais, é possível entender os conceitos envolvidos e gerar, de maneira automática, novas práticas de sintonia fina, que podem ser obtidas a partir das práticas existentes (uso de inferências) ou de novas regras e conceitos que venham a surgir no futuro. Essa dissertação de mestrado propõe, inicialmente, a implementação do framework Outer-Tuning para apoiar o DBA (e possivelmente outros usuários) nas escolhas envolvidas na atividade de sintonia fina. Para isso é formalizada uma arquitetura de software adequada para atender os requisitos funcionais. Este trabalho também inclui a extensão da ontologia de domínio para contemplar soluções de sintonia fina com o uso de visões materializadas. Desta forma, é possível propor o uso de heurísticas na ontologia de tarefas para realizar a sintonia fina não somente por meio de índices mas também através do uso de visões materializadas. Essa ontologia pode ser usada no framework Outer-Tuning de forma a permitir uma avaliação experimental da qualidade dos resultados obtidos utilizando-se um benchmark. Palavras-chave: sintonia fina, visões, materialização, ontologia, framework. 346

2 1. Fundamentação teórica Apresenta-se aqui, os principais conceitos envolvidos no trabalho. Descreve-se brevemente 1 os conceitos de sintonia fina, ontologia e visão materializada para um melhor entendimento da proposta de pesquisa apresentada. As aplicações e os usuários que acessam bases de dados demandam cada vez mais que os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBDs) respondam às suas requisições no menor tempo de resposta possível, e que tenham uma maior vazão (número de transações por unidade de tempo)[shasha and Bonnet 2002]. Para atingir esses objetivos, administradores de bancos de dados (DBAs) utilizam estratégias de sintonia fina (tuning) sobre o projeto físico do banco de dados, ajustando de suas configurações, parâmetros, projeto físico, seleção de estruturas de acesso, duplicação de estruturas físicas, determinação dos objetos a serem particionados e seus respectivos tipos de particionamento, de acordo com a carga de trabalho executada no banco [Shasha and Bonnet 2002][Bruno 2012][Ramarkrishnan and Gehrke 2008][Salles 2004]. Uma das ações de sintonia fina possível é a criação de visões materializadas (VM). Visões são tabelas virtuais definidas através de uma consulta sobre tabelas persistidas pelo banco de dados. O SGBD armazena as definições da consulta envolvida, mas não os seus dados retornados. Visão materializada é uma visão cujo resultado da consulta é fisicamente armazenado na base de dados e persistido como se fossem tabelas [Silberschatz et al. 2006]. Hoje já são implementadas pelos SGBDs mais populares do mercado como PostgreSQL, SQL Server, Oracle, e outros [Chirkova and Yang 2011]. Outro conceito importante para esta pesquisa é a ontologia. Na área de computação define-se ontologia como sendo um conjunto de primitivas representacionais, que modelam um domínio de conhecimento ou discurso. As primitivas são tipicamente classes (ou conjuntos de objetos), atributos (ou propriedades) e relacionamentos (ou relações entre membros de classes) [Gruber 2009]. 2. Caracterização da contribuição Encontrar uma configuração ótima do projeto físico de banco de dados para uma carga de trabalho de forma manual não é uma tarefa trivial. A sintonia fina de banco de dados tem se tornado uma atividade extremamente complexa para as aplicações atuais. É necessário um profundo conhecimento acerca dos detalhes de implementação dos sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBDs) e da carga de trabalho submetida [Monteiro et al. 2008]. Faz parte do trabalho de um DBA descrever todas ou, se inviável, a maioria das soluções disponíveis e avaliadas em uma atividade de sintonia fina. Além da complexidade na seleção das soluções de sintonia fina o DBA enfrenta o desafio de justificar as decisões tomadas para melhorar o desempenho da execução de uma determinada carga de trabalho. Não há uma ferramenta integrada que o auxilie com argumentos suficientes para justificar as soluções escolhidas pelas ferramentas de sintonia fina, sejam automáticas ou semiautomáticas. Entretanto, um software que realize a sintonia fina de banco de dados, que apresente as alternativas que foram pensadas e, ao mesmo tempo, fundamente 1 Sugestão dos revisores para permitir detalhamento de outras seções. 347

3 a escolha de cada uma, trará uma maior confiança em relação ao uso de ferramentas automáticas, e facilitando o trabalho do DBA. Existe uma proposta de um framework, chamado Outer-tuning, que serve para apoiar a sintonia fina adicionando semântica ao processo, através da execução de heurísticas para este fim. O framework outer-tuning procura capturar a carga de trabalho e, com o apoio de uma ontologia de aplicação e do uso de uma máquina de inferências sobre os conceitos definidos, realizar a tarefa de sintonia fina (automática ou semiautomática, de acordo com a decisão do DBA) para a criação, remoção ou reindexação de índices em bancos de dados relacionais [Almeida 2013]. Cabe observar que o outer-tuning não foi implementado e têm-se apenas o modelo conceitual desse framework, envolvendo a ontologia de aplicação de sintonia fina e evidenciando heurísticas de manutenção de índices [Almeida 2013]. Por ser um framework definido sobre a ontologia de aplicação, basta que a mesma seja estendida para contemplar outras opções de soluções de sintonia fina. Diante disso, o presente trabalho propõe o projeto e a implementação do framework outer-tuning, o refinamento da sua ontologia de tarefa e a extensão da sua ontologia de domínio para contemplar os conceitos envolvidos no uso e execução de heurísticas que realizem a sintonia fina de banco de dados com visões materializadas. Espera-se que a ferramenta possa recomendar, e executar se solicitada, as possíveis alternativas de soluções para sintonia fina (semi)automática ao mesmo tempo que tenha o poder semântico necessário para justificar as decisões tomadas. O DBA poderá ter transparência, semântica e confiabilidade acerca das alternativas possíveis, por meio de justificativas concretas para as decisões que foram tomadas. Além disso, o framework outer-tuning será capaz de realizar mais de um tipo de sintonia fina, combinando e comparando soluções distintas como índices e visões materializadas e ter um maior espaço de possíveis soluções. As principais contribuições esperadas dessa dissertação são: a) projeto arquitetural e implementação do framework outer-tuning; b) definição de um processo para extensão da ontologia de domínio, que seja capaz de ser reutilizado em extensões para outros tipos de sintonia fina; c) execução da extensão da ontologia de domínio para contemplar soluções de sintonia fina com o uso de visões materializadas; d) definição de uma heurística para realizar sintonia fina através de visões materializadas que pode ser usada no framework; e) avaliação experimental da qualidade dos resultados obtidos a partir da execução do framework para execução de sintonia fina utilizando um benchmark. 3. Estado atual do trabalho Nesta sessão, são apresentados o estado de todas as tarefas da pesquisa, a situação do desenvolvimento do framework e a extensão da ontologia Tarefas A presente pesquisa já concluiu as seguintes tarefas:! Pesquisa de ferramentas de sintonia fina automáticas e semiautomáticas;! Pesquisa e classificação dos principais métodos de seleção de visões materializadas utilizados em ferramentas de sintonia fina automática e semiautomática; 348

4 ! Pesquisa de máquinas de inferência que se integrem à linguagem Java;! Implementação da estrutura base e do agente de captura da carga de trabalho;! Integração da máquina de inferência escolhida JESS 2 ;! Controle de execução das regras SWRL 3 da ontologia através da API do JESS;! Instanciação dos conceito de domínio através da captura da carga de trabalho; Segundo o planejamento de pesquisa, ainda estão abertas as seguintes tarefas: Instanciar os demais conceitos da ontologia de domínio; Implementar método de instanciação dos conceitos pré-condição das heurísticas; Implementar um método para execução das ações de heurísticas de sintonia fina, que vão resultar em comandos DDL sobre o banco de dados [Almeida 2013]; Realizar a extensão da ontologia de domínio para contemplar VM; Definir a heurística de seleção de visões materializadas baseadas na heurística de benefícios proposta por [Carvalho 2011] na ontologia de tarefa do framework; Realizar testes de validação do framework para a execução de sintonia fina com a seleção de visões materializadas, usando o benchmark. Escrita, revisão e defesa da dissertação. Em resumo, a arquitetura base do framework já foi montada e as referências bibliográficas levantadas Arquitetura da implementação O framework Outer-Tuning foi projetado com a arquitetura descrita na Figura 1: Figure 1. Arquitetura Framework Outer-tuning O componente CapturadorCargaDeTrabalho é o responsável por adquirir a carga de trabalho em tempos pré-determinados e alimentar o ExecutorDeFuncoes com o resultado da captura. 2 Jess, the Rule Engine for the JavaTM Platform. 3 SWRL Language. 349

5 As bibliotecas foram projetadas para conter funções destinadas a extrair informações da carga de trabalho de acordo com as pré-condições das heurísticas utilizadas. Esse desmembramento foi realizado para que, ao se estender uma ontologia para um novo tipo de sintonia fina, o framework seja capaz de absorver novas funções sem a necessidade da alteração de seu código fonte. A ontologia torna-se independente da versão do framework, podendo ser estendida com a inclusão de biblioteca(s) de funções(s). O componente ExecutorDeFuncoes recebe a) uma carga de trabalho do componente CapturadorCargaDeTrabalho; e b) uma lista de funções que são pré-condições de uma heurística, fornecida pela máquina de inferência. A partir daí, ele adquire as funções da lista através das bibliotecas de funções, executando-as utilizando a carga de trabalho como parâmetro de entrada para cada função. Feito isso, recebe o retorno das funções que serão sempre conceitos previstos na ontologia (ainda não instanciados na máquina de inferência) e os repassa para o componente InstanciadorDeConceitos. O componente InstanciadorDeConceitos recebe os conceitos adquiridos e os instancia na máquina de inferência. A máquina de inferência é responsável por ler a ontologia de um arquivo, fornecer a lista de funções que são pré-condição das heurísticas contidas na ontologia, e após ter todos os conceitos pré-condições instanciados, inferir as ações de sintonia fina previstas nas heurísticas, repassando-as para o componente ExecutorDeAcoes. O componente ExecutorDeAcoes é responsável por receber da máquina de inferência as ações de sintonia fina inferidas, e executá-las no banco de dados Extensão da ontologia Planeja-se implementar a heurística de seleção de visões materializadas como uma extensão da ontologia de [Almeida 2013]. Como o escopo dessa pesquisa não prevê a criação de uma nova heurística de seleção de visões materializadas, deverá utilizar-se uma heurística já descrita e validada na literatura. A heurística escolhida para a extensão foi a heurística de benefícios, originalmente proposta para índices [Salles 2004] e posteriormente adaptada para visões materializadas [Carvalho 2011]. Os motivos que levaram a essa escolha foram: trata-se de uma heurística já utilizada para a tarefa de seleção de visões materializadas; é a base da heurística de índices que foi implementada na ontologia de [Almeida 2013]; e tem-se a ferramenta de seleção de visões materializadas [Carvalho 2011], implementada e pronta para ser utilizada como base de comparação com os resultados do framework Outer-Tuning. A ideia básica da heurística de benefícios é atribuir um determinado valor a uma visão materializada, seja ela hipotética (não existe fisicamente no banco de dados) ou real. Esse valor é a diferença entre os custos obtidos através do plano de execução de uma determinada consulta da carga de trabalho com, e sem, a presença da visão materializada. Esse custo pode ser positivo, caso o uso da visão traga benefício na execução de uma consulta, ou negativo, em caso de malefício. Esse custo é recalculado sempre que uma consulta da carga de trabalho é capturada. Caso o valor de uma visão materializada hipotética chegue a um valor maior que o custo de criação da mesma, a heurística determina que a visão materializada seja criada fisicamente no banco de dados, e tem-se então uma ação de sintonia fina. 350

6 4. Trabalhos relacionados na área Existem muitas ferramentas para a seleção automática e semiautomática de visões materializadas que utilizam diferentes métodos de seleção do conjunto de consultas para a criação de visões materializadas. Entre elas, podemos citar: a) pesquisas que utilizam heurísticas gulosas como [Kumar and Kumar 2012], [Aouiche et al. 2006], [Chan et al. 2001]; b) métodos de seleção baseados em heurísticas randômicas como apresentados em [Kumar and Kumar 2013],[Yuhang et al. 2010], [Gao and Song 2010], [Sun and Wang 2009]; c) abordagens baseadas em heurísticas genéticas e evolucionárias como as apresentadas por [Kumar and Kumar 2012], [Talebian and Kareem 2010], [Lawrence 2006]; d) heurísticas híbridas como [Yuhang et al. 2010] que apresenta uma mistura de abordagens genética e randômica; e) heurísticas específicas como a de [Carvalho 2011]. Apesar de utilizarem a solução de visões materializadas para realizar sintonia fina, nenhuma das abordagens se propõe a fornecer ao DBA uma justificativa das decisões e tornar explícito o raciocínio utilizado na atividade de sintonia fina. Outra diferença é que ao contrário das pesquisas citadas, o framework outertuning tem a capacidade de combinar e comparar heurísticas através de inferências. Com isso, pode-se avaliar não apenas as soluções específicas de um mesmo tipo de estrutura de acesso, mas comparar soluções de tipos diferentes de técnicas de sintonia fina como a criação de índices, visões, particionamento e qualquer outra técnica de que esteja prevista na ontologia. 5. Avaliação dos resultados Para validar a proposta, planeja-se a execução do framework Outer-Tuning utilizando o benchmark TPC-H 4, Após obtidas as sugestões de visões materializadas do framework, elas deverão ser comparadas com soluções propostas por outras ferramentas, que sugerem ações de sintonia fina através de visões materializadas. Espera-se que as soluções sugeridas pelo framework Outer-Tuning tragam um benefício para a execução da carga de trabalho, tão bom quanto às ferramentas disponíveis e que não utilizam semântica para a seleção de visões materializadas. Os resultados obtidos até agora mostram a viabilidade no desenvolvimento do framework outer-tuning, visto que a máquina de inferência JESS já se é capaz de inferir todos os conceitos básicos da ontologia de domínio proposta, através das consultas da carga de trabalho capturada. Como a implementação ainda não foi finalizada, não se pode realizar ainda experimentos que apoiem resultados práticos e concretos e executar o ciclo completo da heurística de criação de visões materializadas proposta. Porém a estrutura base já projetada e implementada. Espera-se nos próximos passos então, a finalização do framework outer-tuning, a extensão da ontologia de domínio e a definição da heurística de seleção de visões materializadas e, por fim, realizar a avaliação experimental da qualidade dos resultados obtidos pelo framework e da ontologia proposta. 4 TPC-H. 351

7 References Almeida, A. C. B. d. (2013). Framework para apoiar a sintonia fina de banco de dados. PhD thesis, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - PUC-RIO. Aouiche, K., Jouve, P., and Darmont, J. (2006). Clustering-based materialized view selection in data warehouses. 10th East European conference on Advances in Databases and Information Systems. Bruno, N. (2012). Automated Physical Database Design and Tuning. CRC Press, New York, New York, USA. Carvalho, A. W. (2011). Criação Automática de Visões Materializadas em SGBDs Relacionais. MsC. thesis. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - PUC-RIO. Chan, G., Li, Q., and Feng, L. (2001). Optimized design of materialized views in a reallife data warehousing environment. Intl. Journal of Information Technology, 7(1):1 25. Chirkova, R. and Yang, J. (2011). Materialized Views. Foundations and Trends in Databases, 4(4): Gao, L. and Song, X. (2010). An Ant Colony based algorithm for optimal selection of Materialized view. Conf. Intelligent Computing and Integrated Systems. Gruber, T. (2009). Ontology. Encyclopedia of Database Systems, pages Kumar, T. and Kumar, S. (2012). Materialized view selection using genetic algorithm. Contemporary Computing, pages Kumar, T. and Kumar, S. (2013). Materialized view selection using iterative improvement. Advances in Computing and Information Technology, pages Lawrence, M. (2006). Multiobjective genetic algorithms for materialized view selection in OLAP data warehouses. GECCO 06, page 699. Monteiro, J. M., Brayner, A., and Lifschitz, S. (2008). Estado da Arte em Auto-Sintonia do Projeto Físico de BD. Monografias em Ciência da Computação - PUC-RIO. Ramarkrishnan, R. and Gehrke, J. (2008). Sistemas de gerênciamento de banco de dados. McGraw Hill. Salles, M. A. V. (2004). Criação autônoma de índices em bancos de dados. Shasha, D. and Bonnet, P. (2002). Database Tuning: Principles, Experiments, and Troubleshooting Techniques. Elsevier Science. Silberschatz, A., Korth, H. F., and Sudarshan, S. (2006). Sistema de banco de dados. CAMPUS - RJ. Sun, X. and Wang, Z. (2009). An Efficient Materialized Views Selection Algorithm Based on PSO. Intl. Workshop on Intelligent Systems and Applications, pages 1 4. Talebian, S. H. and Kareem, S. A. (2010). Lexicographic Ordering Genetic Algorithm for Solving Multi-objective View Selection Problem. Intl. Conf. on Computer Research and Development, pages Yuhang, Z., Qi, L., and Wei, Y. (2010). Materialized view selection algorithm CSSA VSP. Intl. Conf. Comput. Intel. and Natural Computing (CINC), pages

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