[論文レビュー] Materialized View Selection by Query Clustering in XML Data Warehouses

Hadj Mahboubi, Kamel Aouiche+1 more|ArXiv.org|Sep 11, 2008

Advanced Database Systems and Queries参考文献 23被引用数 20

ひとこと要約

本稿では、XMLデータウェアハウスにおけるクエリパフォーマンスの向上を目的として、クエリクラスタリングを用いた自動的物化ビュー選択戦略を提案する。類似したXQuery意思決定支援クエリをグループ化し、共通の部分式を物化することで、複雑なクエリに対しても実行時間を顕著に短縮する。実験により、XCubeベースのXMLウェアハウス上でその有効性が検証された。

ABSTRACT

XML data warehouses form an interesting basis for decision-support applications that exploit complex data. However, native XML database management systems currently bear limited performances and it is necessary to design strategies to optimize them. In this paper, we propose an automatic strategy for the selection of XML materialized views that exploits a data mining technique, more precisely the clustering of the query workload. To validate our strategy, we implemented an XML warehouse modeled along the XCube specifications. We executed a workload of XQuery decision-support queries on this warehouse, with and without using our strategy. Our experimental results demonstrate its efficiency, even when queries are complex.

研究の動機と目的

• 意思決定支援用途に使用されるネイティブXMLデータベース管理システムにおけるパフォーマンスのボトル neck を解消すること。
• 最適な物化ビューの選択により、XMLデータウェアハウスにおけるクエリ実行時間を短縮すること。
• 手動チューニングに代わるデータマイニング技術を用いて、ビュー選択プロセスを自動化すること。
• クエリクラスタリングが再利用可能なクエリパターンを特定するのにどの程度有効であるかを評価すること。
• 提案戦略が複雑な実世界のXQueryワークロードにおいてスケーラビリティと効率性を示すかを実証すること。

提案手法

• データマイニング技術を用いて、意味的および構造的に類似したクエリをグループ化するため、XQuery意思決定支援クエリのワークロードをクラスタリングすること。
• 共通の部分式や構造的モチーフを特定するため、クエリパターンを分析すること。
• 頻度や構造的重複度といったクラスタの特徴に基づいて、物化ビューを選択すること。
• 標準化と拡張性を確保するため、XCube仕様に従ってXMLデータウェアハウスを実装すること。
• 物化ビューを有効・無効とした状態でワークロードを実行し、パフォーマンス向上を測定すること。
• ストレージコストあたりのパフォーマンス向上を最大化するように優先順位をつけるため、コストベースの評価を用いること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クエリクラスタリングをどのように効果的に適用することで、XMLデータウェアハウスにおける最適な物化ビューを特定できるか？
• RQ2 クエリクラスタリングは、XML意思決定支援システムにおける複雑なXQueryクエリの実行時間をどの程度短減できるか？
• RQ3 クラスタリングされたクエリワークロードに基づく物化ビュー選択は、ランダム選択やヒューリスティック選択と比較して、どのような影響を及ぼすか？
• RQ4 提案戦略は、大規模かつ複雑なXMLデータウェアハウスワークロードにもスケーラブルに適用可能か？
• RQ5 クラスタリングの粒度やビュー選択ポリシーを変更した場合、パフォーマンス向上の度合いはどのように変化するか？

主な発見

• 提案されたクエリクラスタリングに基づく物化ビュー選択戦略は、XMLデータウェアハウスにおけるクエリ実行時間を顕著に短縮した。
• 複雑なXQueryクエリに対しても、ワークロード全体にわたり測定可能な一貫性のあるパフォーマンス向上が得られた。
• 本手法は、さまざまなクエリパターンやデータ構造に適応可能であり、スケーラビリティを示した。
• クラスタリングされたクエリから導出された物化ビューは、非クラスタリング手法に比べて再利用率が高く、より優れたパフォーマンス向上を達成した。
• XCubeベースのXMLウェアハウス上で得られた実験結果により、本戦略が実世界の意思決定支援シナリオにおいて有効であることが確認された。
• 本アプローチは、手動チューニングやクエリパターンの事前知識を一切必要とせず、顕著なパフォーマンス向上を達成した。