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Das Forschungspapier "Exploiting Access Pattern Characteristics for Join Reordering" wurde auf der DaMoN '23 angenommen.

Das Forschungspapier "Exploiting Access Pattern Characteristics for Join Reordering" von Nils L. Schubert (Technische Universität Berlin); Philipp M. Grulich (Technische Universität Berlin); Steffen Zeuch (Technische Universität Berlin); Volker Markl (Technische Universität Berlin) wurde auf dem 9th International Workshop on Data Management on New Hardware (DaMoN '23) angenommen, der am 19. Juni 2023 in Seattle, WA, USA stattfinden wird.

https://www.damon-db.org/workshop-program
 

Titel:
Exploiting Access Pattern Characteristics for Join Reordering

Autoren: 
Nils L. Schubert (Technische Universität Berlin); Philipp M. Grulich (Technische Universität Berlin); Steffen Zeuch (Technische Universität Berlin); Volker Markl (Technische Universität Berlin).

Zusammenfassung:
Mit zunehmender Größe des Hauptspeichers hat sich die Datenverarbeitung signifikant von der Sekundärspeicherung auf den Hauptspeicher verlagert. Die Wahl einer guten Join-Reihenfolge ist jedoch immer noch sehr wichtig für eine effiziente Abfrageausführung in modernen DBMS. Diese Wahl basiert hauptsächlich auf Kardinalitätsschätzungen für Zwischenergebnisse von Joins. Der Speicherzugriffsmuster, z.B. sequentiell oder zufällig auf dem Zwischenzustand, wird jedoch oft als Leistungsfaktor vernachlässigt. In diesem Paper untersuchen wir diesen Einfluss auf die Leistung von Join-Abfragen, indem wir die Ausführungszeit und Cache-Misses für n-stellige Foreign-Key-Joins evaluieren. Basierend auf dieser Analyse schlagen wir einen neuartigen Join-Reorderalgorithmus vor, der das Speicherzugriffsmuster erkennt (mit Hilfe von Machine Learning auf Hardware-Performance-Zählern) und die Join-Reihenfolge entsprechend zur Laufzeit anpasst. Durch Berücksichtigung des Zugriffsmusters zeigt unsere Evaluation, dass unser adaptiver Reihenfolgealgorithmus schnell zu einer guten Join-Reihenfolge konvergiert und Verbesserungen bis zum  Faktor 5,7 erreicht.