代做CS 4321/5321 Project 4帮做数据库编程

CS 4321/5321 Project 4

This project is out of 75 points and counts for 22% of your grade.

1    Goals and important points

In this last Project, you will bring together the work you did in Projects 2 and 3 and you will add optimization functionality to your interpreter.

• you will add code that gathers statistics about the data, in order to allow informed optimization.

• you will improve your query plan by pushing selections in a more thorough way than previously.

• you will implement an algorithm that chooses the join order for each query rather than following the order in the FROM clause.

• you will implement algorithms/heuristics to choose the best implementation for each selection and each join operator in your improved query plan.

You do not have to do any further optimizations, such as pushing projections. The goal in this Project is not to develop a full-fledged optimizer, but to focus on a subset of important optimization techniques.

You will still support the same subset of SQL as in the previous Projects and should follow the same specification for sorting (ORDER  BY). In addition, if a query has a SELECT  * and multiple tables in the FROM clause, you should return columns in the order specified by the FROM clause. For example in SELECT  * FROM  R,S,T  WHERE   . . . return the columns of R followed by the columns of S followed by T. This ordering happened “naturally” in previous projects because your join tree followed the FROM clause; in this project    you will be changing the join order so you need to explicitly enforce the above behavior for SELECT  *.

2    Input and output formats

The format for input and output is the same as in Project 3, with the following exceptions.

First, the PhysicalPlanBuilder configuration file is no longer needed. Previously, you told the plan builder whether to use indexes, and what implementation of join to use. Now, the plan builder will make  those decisions by itself. You may hard-code in the PhysicalPlanBuilder the choice of sorting algorithm (use external sort unless you were not able to implement it) as well as the number of buffer pages to be used for BNLJ.

Second, you need to gather and write statistics about your data in a stats .txt file. This will sit directly inside the db subdirectory, at the same level as schema .txt and index   info .txt.  stats .txt contains information on each relation, namely the number of tuples in the relation, and for every attribute, the minimum and the maximum value that this attribute takes. A sample file is given below:

Reserves  10000  G,0,5000  H,10,10000

Boats  5000  D,10,500  E,10,500  F,10,500

The first line of this file states that relation Reserves has 10000 tuples, with the values of attribute G ranging from 0 to 5000, and the values of H ranging from 10 to 10000. The attributes are listed in the same order as in the schema .txt file, and for each attribute the attribute name, the min and the max values are separated by commas. The lines in the file may be in any order. We will not test your code with databases containing empty relations, so you do not have to worry about the format of the statistics when a relation  is empty.

Finally, the configuration file for the interpreter is simplified. It will now only contain three lines, with the input, output and temporary sort directories. You are basically passing it the same information as you did in Project 2, but since you had an interpreter config file in Project 3, we chose to keep this information in  the interpreter config file for Project 5 rather than go back to command line arguments.

When your interpreter is run, it should gather statistics as described above, build indexes based on the index   info .txt file, and execute the queries. In addition to printing out the answers, it should also print out both the logical and physical query plans to the output directory. The logical plan for the ith query goes into file queryi logicalplan and the physical plan goes into the file queryi physicalplan. Thus your output directory will contain three different files per query: the file with the physical plan, the file with the logical plan, and the file with the actual results.

The formats for printing out the logical and physical query plans are described next.

2.1    Formats for logical and physical query plans

This section explains the format for physical and logical query plans. It should be skipped on first reading; return to this section after you understand the specific structure of the logical and physical query plans we expect, so that you understand e.g. what a union-find is and what it is doing inside a logical join operator.

We will be grading your plans through a combination of manual and automated grading; while there is some flexibility in the formats as explained below, you should follow it as closely as possible, since blatant disregard for the format will attract point deductions.

The format to be used for the logical plans is illustrated by the following example. Consider the query

SELECT  DISTINCT  S .A,  R.G

FROM  Sailors  S,  Reserves  R,  Boats  B

WHERE  S .B  =  R.G  AND   S .A  =  B.D  AND  R.H   <>  B.D  AND  R.H   <   100

ORDER  BY  S.A;

This gives the following logical query plan:

DupElim

-Sort[S.A]

--Project[S.A,  R.G]

---Join[R.H  <>  B.D]

[[S.B,  R.G],  equals  null, min  null, max  null]

[[S.A,  B.D],  equals  null, min  null, max  null]

[[R.H],  equals  null, min  null, max  99]

----Leaf[Sailors]

----Select[R.H  <=  99]

-----Leaf[Reserves]

----Leaf[Boats]

There is one operator per line except for join which takes up several lines, and the dashes represent levels in the tree. The top operator is a duplicate elimination operator, followed by a sort, then a project, then a join having three children: a leaf, a select with a leaf under it and a third leaf.

The dashes represent the levels in the tree; an operator with m dashes before it is at level m in the tree, with the root being at level 0.

Every operator is printed with relevant information as follows:

•  duplicate elimination has no extra information

•  sort and projection have a list of attributes for the sort/projection; order is important for those.

•  selection has a selection expression; the order of the comparisons in the selection is not  important.

•  leaf operators have the name of the base table which is being scanned

• the join operator has two pieces of information: the residual join expression and the union-find (See Section 3.2.). The residual join expression is printed first, followed by the union-find. In the residual  join expression the ordering of the subexpressions doesn’t matter. In the union find, we have a list of all the elements, printed one to a line. Order of the elements doesn’t matter. In every element of the  union find, there is one or more attributes (order does not matter), and constraints for equality, min and max.

For physical plans, the format is similar with a few minor differences. Here is a sample physical plan corresponding to the above logical plan:

DupElim

-ExternalSort[S.A]

--Project[S.A,  R.G]

---BNLJ[R.H  <>  B.D  AND  S.A  =  B.D]

----SMJ[R.G  =  S.B]

-----ExternalSort[R.G]

------Select[R.H  <=  99]

-------TableScan[Reserves]

-----ExternalSort[S.B]

------TableScan[Sailors]

----TableScan[Boats]

The join operators now need to state the name of the join implementation (BNLJ, SMJ or TNLJ) as well  as the join expression. The first child for the join is the left (outer) child, and the second child is the right (inner). Every physical sort operator sort specifies whether it is an ExternalSort or an InMemorySort, and leaf operators become either TableScan or IndexScan operators. For IndexScan operators, you must provide the table name, attribute, low and high keys; here is an example of another physical plan for another query where an IndexScan is involved.

SELECT  S .A  FROM  Sailors  S,  Reserves  R

WHERE  S.B  =  R.G  AND  R.H  <   100  AND  S.A  >=  9050;

Project[S.A]

-SMJ[R.G  =  S.B]

--ExternalSort[R.G]

---Select[R.H  <=  99]

----TableScan[Reserves]

--ExternalSort[S.B]

---IndexScan[Sailors,A,9050,10000]

In this plan the high key for the index scan is 10000 because the physical plan builder in the reference implementation accessed the stats .txt file and determined the max value of attribute Sailors .A is 10000. If your implementation does not do this, it is ok to leave the high key as null since no high key is specified in the query.

3    Implementation instructions

3.1    Gathering statistics and refactoring old code

Start by writing the functionality for creating a stats .txt file from your database as described in Section 2. This is fairly straightforward. Also, make sure your database catalog is able to provide this statistics info on demand to any other components of your code.

It is recommended that you improve your data generator from Project 3 so that it can read a stats .txt file and generate data with the statistical properties described in that file. This will help with testing later on.

Also, this is a good time to refactor your code so that you can handle the case where you have more than   one index per relation. In Project 3 we assumed there was at most one index per relation; this assumption will no longer hold here. You may still assume that all indexes will still be on a single attribute and that a relation has either one or zero indexes on each attribute. At most one index on the relation can be clustered. You may assume that index   info .txt will list any clustered index on a relation before any unclustered indexes on the same relation.

The above means your interpreter code needs to be able to build more than one index per relation, and your DB catalog needs to have internal data structures that “know” about all indexes for each relation.

3.2    Pushing selections

Your first nontrivial task is pushing selections. This should be done early in the life cycle of your query, i.e. while building the logical plan. The reason is that in our setting, pushing selections is always a desirable

optimization regardless of data properties, so we should do it as early as possible. Your task is to refactor your logical plan builder so that it:

•  no longer chooses a join order; that is, your logical join operator should no longer have just two   children. It should have as many children as there are tables in the FROM clause, and the children should be listed in the same order as in the FROM clause.

•  maximally pushes selections following the algorithm described below.

This logical plan will then be passed to the physical plan builder, which will choose a join order, build a left deep join tree, and choose an implementation for each join and each selection.

Refactoring to achieve the first goal above should be straightforward, so we focus on selection pushing.

3.2.1    Which selections to push

You may already have done some selection pushing in previous projects, where you pushed selections down past the joins. However, in this project you will push selections much more aggressively, including pushing  them both up and down the tree.

The rationale for pushing selections up the tree is the following. Consider the query SELECT  *  FROM  R,   S  WHERE  R.A  =   100  AND  R.A  =   S .B

If you push the selection on R.A, you would end up with this tree:

However, note that if R.A is constrained to be equal to 100, so is S.B, because of the equality constraint R.A  =  S .B. This means an equivalent and more efficient plan can be obtained by adding a selection on S .B as well:

In some sense we want to push the selection back up the tree and then down on all possible paths. Another way to think about it is that we want to propagate the selection through all possible equality constraints.

Your job is to push selections as suggested in the above example. Specifically, you need to do the following.

Consider any constraint in your WHERE clause of the form att OP val, where att is an attribute, val is an  integer value, and OP is one of =,  <,  <=,  >=,  >.  Suppose you have a set of equality constraints of the   form att = att1 , att1  = att2 , ···attk−1  = attk . Then you must infer a constraint atti  OP val for every i in the chain.

For example if your WHERE clause consists of R.A  <   100  AND  R.A  =  R.B  AND  R.B  =  S .C  AND  S .C  >  50   AND  S.D  =  42  AND  S.D  =  T.F, you should infer all the following selection conditions:  R.A  <  100,  R.A  > 50,  R.B  <  100,  R.B  >  50,  S .C  >  50,  S .C  <  100,  S .D  =  42,  T.F  =  42.

You are not required to propagate selections through constraints of the form att1  OP att2 , where att1  and att2  are attributes and OP is anything other than equality.  One might imagine that if you know R.A  >  5   AND  S .B  >  R.A you could infer S .B  >  5 or even possibly S.B  >  6; however, this kind of constraint

propagation adds sufficient complexity that you are not required to implement it. In addition, queries that compare attributes by something other than equality are quite rare, and in practice it makes the most sense to optimize the common case.

You are also not required to do anything about constraints using a not-equals ( != or <>) operator. If you have a comparison such as R.A  <>  5 you are not required to propagate it to any other attributes, and if  you have a comparison such as R.A  <>  R.B or R.A  <>  S .B you are not required to propagate any other   constraints through it.

Thus, we distinguish between usable comparisons and unusable comparisons in the WHERE clause. A usable comparison is an equality comparison between two attributes or any comparison between an attribute and a value that does NOT use <> (or ! =).  Any other comparison is unusable.

3.2.2    Implementing selection pushing with union-find

To propagate selections through equalities, you need to implement and use a union-find data structure. This is also known as a disjoint-set data structure and is described online in various sources.

Fundamentally, a union-find is a collection of elements which are disjoint sets. The idea is that you will partition all attributes that are featured in some usable comparison the WHERE clause into subsets based on equality constraints between them. The union-find allows you to keep track of this partitioning. E.g. if you have WHERE  R.A  =  R.B  and  S .C  =  T.D  AND  T.D  =  U.F then your union-find will have two elements, the   first containing R.A and R.B, and the second containing S .C,  T.D and U.F.

In every union-find element, you will also keep track of three numeric constraints: any known lower bound for every element in the set, any known upper bound, and any known equality constraint. If there is a

known equality constraint, the lower and upper bound must be set to that equality constraint as well.

Your goal is to process the WHERE clause and build up a union-find; once your processing is done, the

union-find contains all the information you need to push selections. For our example clause from before, R.A  <   100  AND  R.A  =  R.B  AND  R.B  =  S.C  AND  S.C  >  50  AND  S.D  =  42  AND  S.D  =  T.F, your union-find that you build should look like this:

Every blue box is a single element in the union-find.

Now, how do you build the union-find from the WHERE clause? Start by writing a class that implements a union-find data structure. It should contain a collection of elements, where each element consists of a set of attributes and three numeric constraints. The API you need for your union-find is as follows:

• given a particular attribute, find and return the union-find element containing that attribute; if no such element is found, create it and return it.

• given two union-find elements, modify the union-find data structure so that these two elements get unioned, i.e. merged.

• given a union-find element, set its lower bound, upper bound, or equality constraint to a particular value.

Now, write a visitor that walks the WHERE clause and builds up a union-find. It should process each comparison as follows:

•  if the comparison has the form att1 = att2, find  the two elements containing att1 and att2 and union them.

•  if the comparison has the form att OP val, where val is an integer and OP is =,<,<=,>=,>, find the element containing att and update the appropriate numeric bound in the element

•  if the comparison has any other form, it is an unusable comparison; put it aside for separate processing later as it does not go into the union-find.

At the end of this process, you have a union-find that captures a lot of constraints.  You may also have some “residual” unusable comparisons.

You may assume we will not give you “bad” where clauses which would generate inconsistent constraints of any sort (e.g. R.A  =  1  AND  S.B  =  R.A  AND  S.B  =  2), and that all comparisons in the WHERE clause will involve one or two attributes. That is, you will not encounter comparisons of the form val1  OP val2  with val1  and val2  both integers.

3.2.3    Bringing it all together

Now you are ready to use the union-find to generate a logical query plan with fully pushed selections. For   every child of the logical join use the union-find to retrieve all numerical bounds/constraints that apply to attributes of that child. Make a selection operator with those constraints. In addition, make sure to add to that selection any “residual” unusable comparisons that couldn’t go into the union-find and that relate just to that child.

This leaves you with some state that needs to be placed inside the logical join operator. This state is the union-find data structure which you will need later, and any residual unusable comparisons that connect  attributes from different tables. For example, for the query

SELECT  *

FROM  R,  S,  T, U

WHERE  R.A  <> U.B  AND  R.A  =  S .B  AND  S .C  =  T.D  AND  R.A  =  2  AND  T.D  =  T.X  AND U.Y  <>  42

You want the following logical query plan:

Note that the R.A <> U.B is not the whole join expression, it is just the remaining unusable comparison that will have to go into a join somewhere but did not make it into the union-find.

In summary, the overall structure of your logical plan should now be as follows (all operators are optional except at least one leaf). The topmost operator is a duplicate elimination operator, followed by a sort, a projection, and a single logical join operator.  The children of the join are selections or leaves as appropriate.

3.3    Choosing selection implementations

Now that you have an optimized logical plan, the rest of your work will be in the physical plan builder. As mentioned in Section 2, the PhysicalPlanBuilder configuration file is no longer needed. Previously, you told the plan builder whether to use indexes for selections, and what implementation of join/sort to use.

Now, the plan builder will make those decisions by itself. You may hard-code in the PhysicalPlanBuilder the choice of sorting algorithm (use external sort unless you were not able to implement it) as well as the    number of buffer pages to be used for BNLJ.

Your next task is to have your PhysicalPlanBuilder choose an implementation for each selection. This is simliar to what you did for Project 3, except that now you may have multiple indexes to choose from and you need to pick the best access path (index or scan) based on estimated cost.

For each selection and each available access path, you should estimate the cost in number of I/O’s. For the scan, you can estimate the cost by asking your friendly database catalog how many tuples the base table has, multiplying by the size of one tuple, and dividing that by the page size which is still 4096 bytes.

For using an index, estimate the cost as follows.

Start by computing the reduction factor for the portion of the selection that is handled via the index. This is the range of values being selected divided by the total range of values for the attribute. For example if your selection condition contains R.A  >=  10  and  R.A  <  21 then there are 11 possible values in the selection range; if your catalog tells you the values in the base relation R go from 0 to 109, the total range of values is 110, the selection covers one-tenth of that range, and your reduction factor is 0 .1.  Of course you need to have some way to compute range boundaries if the selection only specifies an upper bound and no lower bound, or vice versa.

Now that you have the reduction factor, you can compute the cost of the index scan as follows. Assume the cost of root-to-leaf traversal is 3. If the index is clustered, you can go directly to the first relevant data page and then need to access a fraction of all the data pages as determined by the reduction factor.  If the index is unclustered, you need to scan a fraction of the leaves (determined by the reduction factor) and then in the worst case one page I/O for every tuple that matches the selection.

Thus, ifp is the number of pages in the relation, t the number of tuples, r the reduction factor and l the number of leaves in the index, the cost for a clustered index is 3 + p * r while for an unclustered index it is 3 + l * r + t * r.

The above computations require knowledge of how many leaf pages each index contains.  Your database catalog can help with that - remember, each index stores the number of leaves on its header page.

Once you know the cost for each index, choose the best access path (which may be an index or a scan) and implement the selection appropriately. As in Project 3, you may end up with a two-part implementation where a portion of the selection is handled via index scan and the remainder via a full-scan select operator that has the index scan as its child.

3.4    Choosing a join order

Your physical plan builder receives a single logical join operator with arbitrarily many children, and needs to translate this into a “real” left-deep join tree. There are two parts to this task: choosing a join order, and choosing an implementation for each join. This section explains the former, Section 3.5 the latter.

3.4.1    Dynamic programming for choosing join orders

To choose a join order, you will use a variant of the dynamic programming algorithm discussed in the 4320 lectures and textbook. The general idea is as follows.

You are only considering left-deep trees, so given k relations to join you have k options for the topmost (last) relation in the join. Suppose your relations are R1 , R2 , ···Rk . Suppose you choose Ri  as the topmost relation. Then you have k − 1 relations remaining to join together. Whatever join order you choose for those, it should be the one with the lowest cost (more on computing costs later). Suppose that cost is c. Then the total cost of your entire plan is c plus the cost of the last join with Ri. You need to check all k possible options for Ri  and pick the one which gives the lowest total cost.

Now, how do you compute the lowest-cost plan for the k − 1 remaining relations? You can recursively pick one of the remaining k − 1 relations as the topmost one, and continue.  Of course, this would be grossly inefficient. Therefore, instead of computing costs “top-down” recursively for smaller and smaller subsets of relations, you need to use a dynamic programming approach and compute the costs “bottom-up” for larger and larger subsets.

Thus, given a set of relations R = {R1 , R2, ···Rk }, you need to iterate over all subsets of R, in increasing order of size. I.e. start with all singleton subsets {R1 }, {R2 }, etc, then move on to pairs, etc. For every subset, you need to compute and store cost of the  best plan, and the best plan itself, i.e. the join order associated with that lowest cost.

3.4.2    Computing plan costs

A crucial part of the above algorithm is a method to compute the cost of a particular plan, i.e.  a particular left-deep join tree. In CS 4320 you saw very detailed cost calculations based on number of page I/Os; here, you will use a coarser notion of cost which is simpler to compute. Remember, all cost calculations are approximate anyway, and all that really matters is that we use a cost metric that correctly ranks the possible plans with respect to each other.

With this in mind, we will define the cost of a plan as the sum of the sizes, in tuples, of all intermediate relations not counting the final answer. That is, the cost of a one-relation plan is zero. The cost of a two-relation plan is zero; however, you should choose the smaller relation to be the outer in the   best plan; as you know the size of the outer has a direct impact on the I/O cost of the join, whether you use BNLJ (the size of the outer determines the number of scans of the inner) or SMJ (the outer needs to   be materialized so we can sort it).

For three relations and up, things become more regular. The cost of a three-relation join tree like this

is the size of R ▷◁ S in tuples.  More generally, the cost of a plan of the form.

is the size of S1  ▷◁ S2 ··· ▷◁ Sl  plus the cost of the subplan not involving R, that is,

To make this more concrete with an example, suppose you are joining R, S, T and U in that order. The cost of R ▷◁ S is 0 by definition/assumption.

The cost of (R ▷◁ S) ▷◁ T is  |R ▷◁ S| .  This can be computed as the cost of the left child  (zero in this case) plus the size of the relation produced as the result of the left child, i.e.  R ▷◁ S.

The cost of ((R ▷◁ S) ▷◁ T) ▷◁ U is  |R ▷◁ S|+|(R ▷◁ S) ▷◁ T| .  This is the cost of the left child, i.e.  |R ▷◁ S| as computed previously, plus the size of the relation produced as the result of the left child, i.e.  (R ▷◁ S) ▷◁ T.

Thus the total cost of the plan ((R ▷◁ S) ▷◁ T) ▷◁ U is the sum of the sizes of the intermediate relations not including the final result, because there are two intermediate relations, namely R ▷◁ S and (R ▷◁ S) ▷◁ T.

This cost metric is coarser than what you saw in 4320, but it is likely to be sufficient and still rank the

plans correctly. The rationale is that the intermediate relations whose sizes we include in the cost each act as the outer relation in some join. By the same argument as we gave for two-relation subsets, the size of

the outer relation in the join has a big influence on the cost of the join, whatever the join algorithm used and whether or not the outer is materialized during computation.

From the above discussion, it should be clear that costs are easy to compute in a bottom-up fashion using  the dynamic programming algorithm above, as long as you also keep track for each subset of relations how big their join is. This last piece of the algorithm is discussed next.