[論文レビュー] Conceptual Schema Optimisation -- Database Optimisation before sliding down the Waterfall

Henderik A. Proper, Terry Halpin|arXiv (Cornell University)|May 26, 2021

Advanced Database Systems and Queries参考文献 48被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、オブジェクト・ロールモデリング（ORM）に基づく形式的枠組み内で変換シーケンスを適用することにより、実装前の概念的データベーススキーマの最適化手法を提案する。数学的同等性と人間の好みを保持することで、プラットフォームに依存しない早期の最適化が可能となり、スキーマ変換およびその意味を指定するメタ言語を用いることで、後続のパフォーマンス問題の低減と設計品質の向上が図られる。

ABSTRACT

In this article we discuss an approach to database optimisation in which a conceptual schema is optimised by applying a sequence of transformations. By performing these optimisations on the conceptual schema, a large part of the database optimisation can be done before actually sliding down the software development waterfall. When optimising schemas, one would like to preserve some level of equivalence between the schemas before and after a transformation. We distinguish between two classes of equivalence, one based on the mathematical semantics of the conceptual schemas, and one on conceptual preference by humans. As a medium for the schema transformations we use the universe of all (correct) conceptual schemas. A schema transformation process can then be seen as a journey (a schema-time worm) within this universe. The underlying theory is conveyed intuitively with sample transformations, and formalised within the framework of Object-Role Modelling. A metalanguage is introduced for the specification of transformations, and more importantly their semantics. While the discussion focusses on the data perspective, the approach has a high level of generality and is extensible to process and behaviour perspectives.

研究の動機と目的

• 物理スキーマへのマッピングの前段階で、概念スキーマレベルでのデータベース最適化を可能にすること。
• スキーマ変換中に数学的同等性と人間の好みを保持すること。
• スキーマ変換およびその意味を指定する形式的メタ言語の開発。
• 開発ライフサイクルの初期段階で設計上の欠陥を是正することで、実装段階のパフォーマンス問題を低減すること。
• リライトシステムと変換ルールを用いて、スキーマ最適化を準自動化すること。

提案手法

• 本手法は、すべての正しい概念スキーマの集合を対象とする「スキーマ・タイム・ワーム」の比喩を用いて、スキーマ変換を旅としてモデル化する。
• 変換は、意味的整合性を保証するため、オブジェクト・ロールモデリング（ORM）フレームワーク内で形式化される。
• 変換およびその意味を指定するためのメタ言語が導入され、正しさ、型の保存、重複の回避の区別がなされる。
• 3つの変換解釈が定義される：代替（同等のスキーマバージョン）、拡張（新しい型の追加）、最適化（内部効率の向上）。
• 形式的ルールにより正しさが保証される：スキーマの妥当性が維持され、既存の型が重複して追加されず、導出型が誤って削除されない。
• 変換後のスキーマを正規化し、一貫性を保つためのクリーニング関数が使用される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソフトウェア開発のウォーターフォールモデルに従う中で、概念スキーマ最適化をどのように早期に実施できるか。
• RQ2 スキーマ変換が数学的同等性とユーザーの好みを保証するための形式的基準は何か。
• RQ3 スキーマ変換およびその意味を指定するためのメタ言語をどのように設計できるか。
• RQ4 概念スキーマの改善を促進するが、正しさを損なわない主要な変換タイプは何か。
• RQ5 変換プロセスをどのように準自動化し、手作業による設計作業を軽減できるか。

主な発見

• 提案手法により、実装段階でのパフォーマンスチューニングの必要性が顕著に低減される概念スキーマレベルでの大幅なデータベース最適化が可能になる。
• 形式的変換ルールにより、スキーマ間の数学的同等性が保たれ、意味的整合性が確保される。
• 人間のスキーマ表現に対する好みが形式的にモデル化され、最適化プロセスにおいて尊重されるため、使いやすさが向上する。
• メタ言語と変換ルールにより、新しい型の重複が回避され、導出型が誤って削除されない。
• 本フレームワークは、データモデリングにとどまらず、処理と挙動の視点に対しても拡張可能である。
• 準自動化されたスキーマ最適化のためのプロトタイプツールが開発中であり、制約および導出ルールの変換用リライトシステムの計画が進行中である。