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XML 資料庫管理系統 之緩衝區管理策略

XML 資料庫管理系統 之緩衝區管理策略. Buffer Management in XML DBMSs. 指導老師：陳世穎 老師 學生 : 翁瑜璘、廖育伶、李昱諭 日期 : 2006/05/10. 大 綱. 簡 介 研究動機 研究目的 問題分析 分析模擬結果 結論與未來方向. XML 簡 介. XML (eXtensible Markup Language) XML 擁有 擴充性 -- 讓使用者自行定義文件架構、標籤 允許使用者自定標籤屬性 XML 文件屬於 樹狀結構 的文件 XPath 為 XML 文件查詢語言之基礎.

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XML 資料庫管理系統 之緩衝區管理策略

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Presentation Transcript

  1. XML資料庫管理系統之緩衝區管理策略 Buffer Management in XML DBMSs 指導老師：陳世穎 老師學生: 翁瑜璘、廖育伶、李昱諭 日期: 2006/05/10

  2. 大 綱 • 簡 介 • 研究動機 • 研究目的 • 問題分析 • 分析模擬結果 • 結論與未來方向

  3. XML 簡 介 • XML (eXtensible Markup Language) • XML擁有擴充性 -- 讓使用者自行定義文件架構、標籤 允許使用者自定標籤屬性 • XML文件屬於樹狀結構的文件 • XPath為XML文件查詢語言之基礎 a b2 b1 c4 c1 c2 c3 a/b1/c1

  4. Buffer pool 簡 介 (1/2) • DB (Database)存取方式 -- 磁碟中取出資料放入buffer pool中，供 DBMS (Database Management System)使用 -- DB的存取是以分頁(page)為單位 • Buffer pool -- 尋找某一個page是否存在buffer pool之中 -- 如果找不到此page則從磁碟中把它置換進buffer pool • 緩衝區管理的目的 -- 減少disk I/O (磁碟存取)的次數

  5. Table A Buffer pool 簡 介 (2/2)  以RDB之select語法為例 Buffer pool 0 DBMS 1 2 ? 3

  6. 研究動機 • 目前無適當的XML資料庫系統之緩衝區管理機制 -- XML資料庫 --以Berkeley DB XML為研究對象 --其取代策略是使用LRU的取代方式 --「結合運算(join operations)為一成本高之運算」 for $a in doc("items.xml")/item_tuple let $b:= doc("bids.xml")/bid_tuple[itemno = $a/itemno] • 討論XML資料庫系統中緩衝區管理的問題

  7. 研究目的 • 以XPath語言為基礎，分析XML中XQuery查詢語言的特性，並依據特性作分類。 • 依據分類，提出有效率的XML資料庫系統中緩衝區管理所需的配置策略與取代策略。 • 針對影響查詢效能最鉅的結合運算(join operations)，來做討論與分析，以提高系統的效能。

  8. 相關研究 • RDB (Relational Database) -- Hot set Algorithm -- DBMIN Algorithm • OODB (Object-Oriented Database) -- 巡弋查詢在物件導向資料庫系統的 緩衝區管理。

  9. 問題分析 (1/2) • 結合運算之查詢牽涉到的文件，可分成outer tree與innertree兩個部份來分析。 XQuery敘述如下： for $a in doc(“T1.xml")/item_tuple let $b:= doc(“T2.xml")/bid_tuple[itemno = $a/itemno] T1  Level_retrieval (outer tree) T2  Looping_Level_retrieval (inner tree)

  10. 問題分析 (2/2) T1- Level_retrieval T2 – Looping_Level_retrieval 比對 bid_tuple itemno item_tuple itemno

  11. Yao 公式 輸出值：Y － 須要分配之Buffer pool數 輸入值： m－某一層資料數p－m筆資料分佈於p個page k－欲存取資料筆數

  12. h 層 未作查詢部份 Level_retrieval • 特性：節點經擷取過後即不須再取用。 • 配置策略：max(Yi) for each i • 取代策略：Random 成本計算： C為每一層之緩衝區配置大小

  13. Looping_Level_retrieval (1/2) • 特性：每一筆資料會一直不斷的做循環取出。 • 取出之每一資料，可以正確的與outer tree中之資料比對完成。 • 配置策略：max(Yi) for each i • 取代策略：MRU

  14. Looping_Level_retrieval (2/2) 成本計算：  做h層查詢所花費之成本  由T1而導致T2所須做Looping之花費成本  取出T2中比對成功之J元素

  15. 分析模擬結果 (1/3) M=300 m/p=5 (比例：5 個節點資料散佈於 1 個磁碟中) Join運算中outer tree產生之 Join運算中inner tree產生之 頁失誤數 頁失誤數

  16. 分析模擬結果 (2/3) Outer之k=75，與inner tree 做 join運算 Join運算之預估結果

  17. 分析模擬結果(3/3) 三種配置策略之結果比較

  18. Berkeley DB架構圖 應用程式(Applications) 存取函式(Access Methods) Disk 暫存區(Buffer Pool)

  19. 配置 Buffer

  20. os_alloc.c __os_malloc() db_salloc.c __db_shalloc() 查詢流程

  21. 結 論 • 分析了XML資料庫在做查詢時，最主要的兩種查詢方式。 • 使用Yao公式算出須要建立多大的緩衝區提供暫存並建立成本分析數學模式。

  22. 未來方向 • 分析與設計其他XQuery中所需的緩衝區管理機制。 • 利用本研究之成本分析結果設計查詢最佳化之決策。

  23. 報告完畢 謝謝

  24. Hot Set Algorithm • hot set:一組有循環行為的page • hot set in memory (efficient vs. page faults) buffer pool 的大小足夠持有hot set buffer pool 的大小不足以持有hot set • hot points：在efficient和page faults間取得平衡 • Buffer pool 配置大小(hot points)

  25. Select * from A,Bwhere A.id=B.id Hot set Table B Disk I/O Table A Hot point 3+1=4 Buffer Size

  26. OODB存取模式 物件1 (oid1 add1) 磁碟頁1 物件2 buffer (oid2 add2) 磁碟頁2 …. …. (oidn addn) 物件n 磁碟頁3 (物件指標，位址) 對應區 物件存放區

  27. OODBMS巡弋查詢在物件導向資料庫系統的緩衝區管理OODBMS巡弋查詢在物件導向資料庫系統的緩衝區管理 • 直接法 --直接查詢 • 區塊法 --先查詢Buffer裡有無要查詢的資料 • 索引法 --透過標籤或屬性值做索引查詢

  28. Berkeley DB之應用 • Amazon.com uses Berkeley DB as a fast cache for several critical parts of its customer-facing e-commerce website. • Google uses Berkeley DB High Availability for Google Accounts. • Motorola uses Berkeley DB to track mobile units in its wireless radio network products.

  29. BerkeleyDB page size

  30. BerkeleyDB os_alloc

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