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PostgreSQL7.0手冊(cè)-開(kāi)發(fā)者手冊(cè) -63. 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)里的基因查詢優(yōu)化

2019-09-08 23:34:06
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供稿:網(wǎng)友
第六十三章. 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)里的基因查詢優(yōu)化
內(nèi)容 
作為復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的查詢處理 
基因算法?。℅A) 
Postgres 里的基因查詢優(yōu)化(GEQO) 
Postgres GEQO未來(lái)的實(shí)現(xiàn)任務(wù) 
作者:由德國(guó)弗來(lái)堡礦業(yè)及技術(shù)大學(xué)自動(dòng)控制系 Martin Utesch 書(shū)寫(xiě).
作為復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的查詢處理
在所有關(guān)系型操作符里,最難以處理和優(yōu)化的一個(gè)是 join.一個(gè)查詢需要回答的可選規(guī)劃的數(shù)目將隨著該查詢包含的 join 的個(gè)數(shù)呈指數(shù)增長(zhǎng).在訪問(wèn)關(guān)系的分支時(shí)的進(jìn)一步的優(yōu)化措施是由多種多樣的 聯(lián)接方法(join methods)?。ɡ纾凇ostgres 里的嵌套循環(huán),索引掃描,融合聯(lián)接等(nested loop, index scan, merge join ))來(lái)支持處理獨(dú)立 join?。?lián)接)和多種多樣的 索引(indices) (如,Postgres里的 r-tree,b-tree,散列(hash)). 
目前 Postgres 優(yōu)化器的實(shí)現(xiàn)在候選策略空間里執(zhí)行一個(gè)近似完全搜索 (near- exhaustive search)?。@個(gè)查詢優(yōu)化技術(shù)對(duì)包含有極廣的查詢需要的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用領(lǐng)域,例如人工智能等,支持得不夠. 

德國(guó)弗來(lái)堡礦業(yè)及技術(shù)大學(xué)自動(dòng)控制系的成員在試圖把Postgres DBMS 作為用于一個(gè)電力網(wǎng)維護(hù)中做決策支持的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的后端時(shí),碰到了上面的問(wèn)題.該 DBMS 需要為知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的推導(dǎo)機(jī)處理很大的 join?。?lián)接)查詢. 

在可能的查詢規(guī)劃空間里進(jìn)行檢索的惡劣性能引起了人們對(duì)發(fā)展新的優(yōu)化技術(shù)的需要. 

在隨后的內(nèi)容里,我們提出一個(gè) 基因算法 (Genetic Algorithm) 的實(shí)現(xiàn)作為解決數(shù)據(jù)庫(kù)查詢優(yōu)化問(wèn)題的一個(gè)選擇. 
 


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基因算法(GA)
GA 是一種啟發(fā)式的優(yōu)化法(heuristic optimization method),它是通過(guò)既定的隨機(jī)搜索進(jìn)行操作.優(yōu)化問(wèn)題的可能的解的集合被認(rèn)為是個(gè)體 (individuals) 組成的的 人群(population)?。粋€(gè)個(gè)體對(duì)它的環(huán)境的適應(yīng)程度由它的健康度(fitness)表示. 
一個(gè)個(gè)體在搜索空間里的參照物是用染色體(chromosomes)表示的,實(shí)際上那是一套字符串.一個(gè)基因?。╣ene)是染色體的一個(gè)片段,基因?qū)Ρ粌?yōu)化的單個(gè)參數(shù)進(jìn)行編碼.對(duì)一個(gè)基因的典型的編碼可以是 二進(jìn)制?。╞inary)或整數(shù)(integer)。 

通過(guò)仿真進(jìn)化過(guò)程的重組?。╮ecombination)。突變?。╩utation),和選擇 (selection)找到新一代的搜索點(diǎn),它們的平均健康度要比它們的祖先好. 

根據(jù) "comp.ai.genetic" FAQ,我們不論怎么強(qiáng)調(diào) GA 在解決一個(gè)問(wèn)題時(shí)不是純隨機(jī)搜索都不過(guò)份.GA 使用隨機(jī)處理,但是結(jié)果明顯不是隨機(jī)的(比隨機(jī)更好). 

GA 結(jié)構(gòu)化框圖:
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P(t)    generation of ancestors at a time t
P''(t)  generation of descendants at a time t

+=========================================+
|>>>>>>>>>>>  Algorithm GA  <<<<<<<<<<<<<<|
+=========================================+
| INITIALIZE t := 0                       |
+=========================================+
| INITIALIZE P(t)                         |
+=========================================+
| evalute FITNESS of P(t)                 |
+=========================================+
| while not STOPPING CRITERION do         |
|   +-------------------------------------+
|   | P'(t)  := RECOMBINATION{P(t)}       |
|   +-------------------------------------+
|   | P''(t) := MUTATION{P'(t)}           |
|   +-------------------------------------+
|   | P(t+1) := SELECTION{P''(t) + P(t)}  |
|   +-------------------------------------+
|   | evalute FITNESS of P''(t)           |
|   +-------------------------------------+
|   | t := t + 1                          |
+===+=====================================+

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Postgres 里的基因查詢優(yōu)化(GEQO)
GEQO 模塊是試圖解決類似漫游推銷員問(wèn)題(TSP)的查詢優(yōu)化問(wèn)題的.可能的查詢規(guī)劃被當(dāng)作整數(shù)字串進(jìn)行編碼.每個(gè)字串代表查詢里面一個(gè)關(guān)系到下一個(gè)關(guān)系的 join 的順序.例如,下面的查詢樹(shù) 
       //
      // 2
     // 3
    4  1
是用整數(shù)字串 '4-1-3-2' 編碼的,這就是說(shuō),首先聯(lián)接關(guān)系 '4' 和 '1',然后 '3',然后是 '2',這里的 1,2,3,4都是 Postgres 里的關(guān)系標(biāo)識(shí)(relids)?!?
GEQO 模塊的一部分是采用的 D. Whitley 的 Genitor 算法. 

在 Postgres 里的 GEQO 實(shí)現(xiàn)的一些特性是: 

穩(wěn)定狀態(tài) (steady state) GA 的使用(替換全體中最小健康度的個(gè)體,而不是整代的替換)允許向改進(jìn)了的查詢規(guī)劃快速逼近.這一點(diǎn)對(duì)在有效時(shí)間內(nèi)處理查詢是非常重要的;
邊緣重組交叉 (edge recombination crossover ) 的使用特別適于在用GA 解決 TSP 問(wèn)題時(shí)保持邊緣損失最低。
否決了把突變(Mutation)作為基因操作符的做法,這樣生成合法的 TSP 漫游時(shí)不需要修復(fù)機(jī)制.

與 Postgres 的查詢優(yōu)化器實(shí)現(xiàn)相比較,GEQO 模塊對(duì)Postgres DBMS 有下面的貢獻(xiàn): 
通過(guò)非完全搜索對(duì)大的 join?。?lián)接)查詢進(jìn)行操作;
改善了查詢規(guī)劃的開(kāi)銷尺寸的近似值,因?yàn)椴恍枰鲆?guī)劃融合了(GEQO 模塊把查詢規(guī)劃的開(kāi)銷當(dāng)作一個(gè)個(gè)體來(lái)評(píng)估).

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PostgresGEQO 未來(lái)的實(shí)現(xiàn)任務(wù)
基本改進(jìn)
改進(jìn)查詢處理完后的內(nèi)存釋放
在處理大 join?。?lián)接)查詢時(shí),用于基因查詢優(yōu)化的時(shí)間看來(lái)只是 Postgres 通過(guò)過(guò)程 MemoryContextFree(在文件 backend/utils/mmgr/mcxt.c 里)釋放內(nèi)存的 一小部分(fraction).跟蹤調(diào)試顯示釋放內(nèi)存的工作陷在文件 backend/utils/mmgr/oset.c 里的過(guò)程 OrderedElemPop 里的一個(gè)循環(huán)里了.在使用普通 Postgres 查詢優(yōu)化算法處理長(zhǎng)的查詢時(shí)也會(huì)產(chǎn)生這個(gè)問(wèn)題.
改善基因算法參數(shù)設(shè)置
在文件 backend/optimizer/geqo/geqo_params.c 里的過(guò)程 gimme_pool_size 和 gimme_number_generations,我們?cè)谠O(shè)置參數(shù)時(shí)不得不為兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)條件做出折衷: 
查詢規(guī)劃的優(yōu)化 
計(jì)算處理時(shí)間

尋找解決整數(shù)溢出的更好的辦法
在文件 backend/optimizer/geqo/geqo_eval.c 里的過(guò)程 geqo_joinrel_size,目前對(duì)防止 MAXINT 溢出的方法(hack)是把 Postgres 的整數(shù)值 rel->size to 設(shè)置為它的對(duì)數(shù).對(duì) backend/nodes/relation.h 里的 Rel 的變動(dòng)顯然將嚴(yán)重影響整個(gè) Postgres 的實(shí)現(xiàn).
尋找解決內(nèi)存耗盡的辦法
當(dāng)一個(gè)查詢里的關(guān)系超過(guò) 10 個(gè)時(shí)將導(dǎo)致內(nèi)存的耗盡.在文件 backend/optimizer/geqo/geqo_eval.c里的過(guò)程 gimme_tree 是被遞歸調(diào)用的.可能我忘記了正確地釋放某些東西了,但是我不知道是什么.當(dāng)然 join 的rel 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)隨著更多的關(guān)系打包進(jìn)入之后會(huì)越長(zhǎng)越大.歡迎任何建議 :-(
參考
GEQ 算法的參考信息. 
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