[論文レビュー] XQuery Join Graph Isolation

Torsten Grust, Manuel Mayr+1 more|ArXiv.org|Oct 27, 2008

Advanced Database Systems and Queries参考文献 20被引用数 9

ひとこと要約

この論文は、複雑でジョイングラフ型ではないXQuery代数的実行計画を、構造化されたジョイングラフに変換する計画再書き換え技術を提案する。これにより、市販のリレーショナルクエリ最適化エンジンがXQueryクエリを効率的に処理できるようになる。ジョイングラフ構造を分離することで、標準的なRDBMSエージェントがパススタッチや軸反転といった高度な最適化戦略を自律的に適用でき、XQuery固有の最適化をカスタム実装することなく高い性能を達成する。

ABSTRACT

A purely relational account of the true XQuery semantics can turn any relational database system into an XQuery processor. Compiling nested expressions of the fully compositional XQuery language, however, yields odd algebraic plan shapes featuring scattered distributions of join operators that currently overwhelm commercial SQL query optimizers. This work rewrites such plans before submission to the relational database back-end. Once cast into the shape of join graphs, we have found off-the-shelf relational query optimizers--the B-tree indexing subsystem and join tree planner, in particular--to cope and even be autonomously capable of "reinventing" advanced processing strategies that have originally been devised specifically for the XQuery domain, e.g., XPath step reordering, axis reversal, and path stitching. Performance assessments provide evidence that relational query engines are among the most versatile and efficient XQuery processors readily available today.

研究の動機と目的

• XQueryコンパイラが生成する非ジョイングラフ型の代数的計画のため、リレーショナルデータベースにおけるXQuery処理の非効率性という課題に対処すること。
• 実行計画をジョイングラフ形式に変換することで、市販のリレーショナルクエリ最適化エンジンがXQueryクエリを効果的に処理できるようにすること。
• 計画再書き換え中にXQueryの順序および重複除去の意味を保持しつつ、最適化を可能にすること。
• 標準的なRDBMSクエリ最適化エンジンが、パススタッチや軸反転といったXQuery固有の高度な最適化戦略を自律的に再発見できることを示すこと。
• 標準SQLクエリエンジンを用いて、完全にリレーショナル的かつスキーマに依存しないXQuery処理アプローチを確立すること。

提案手法

• この手法は、XQueryコンパイラの出力を、FROM、WHERE、ORDER BYが1つずつの、最適化されたSQLに類似した1つの計画ブロックに再書き換えする。
• 特に深くネストされたFORループや散在するソート・重複除去演算子から、内部のジョイングラフ構造を分離する。
• 選択、投影、リネーム演算子の慎重な代数的操作により、XQueryの意味論（順序および重複除去）を保持する。
• 結果として得られる計画は、単一の SELECT DISTINCT FROM WHERE ORDER BY ブロックとして表現され、標準RDBMS最適化と互換性を持つ。
• Bツリーインデックスやジョインツリー計画器といった既存のRDBMSコンponentを活用して、効率的な実行計画を導出する。
• この手法は、XQuery式をリレーショナル代数的計画にマッピングするコンパイルスキーム Γ;loop ⊢ e ↦ q を用いて形式的に規定されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 標準RDBMSクエリ最適化エンジンを用いた完全にリレーショナルなアプローチが、市販のRDBMS最適化エンジンを介して競争力のある性能を達成できるか。
• RQ2 市販のリレーショナルクエリ最適化エンジンが、パススタッチや軸反転といったXQuery固有の高度な最適化戦略を自動的に再発見できるか。
• RQ3 非ジョイングラフ型のXQuery計画をジョイングラフに変換することで、標準RDBMSエージェント上でクエリの実行性能が顕著に向上するか。
• RQ4 スキーマに依存しない、完全にリレーショナルなXMLドキュメントのエンコードが、効率的なXQuery評価をどの程度サポートできるか。
• RQ5 XQueryにおけるFORループの任意のネスト構造を、リレーショナル最適化が使用するジョイングラフパラダイムに適合する形に効果的に再書き換えできるか。

主な発見

• 提案されたジョイングラフ分離技術は、複雑なXQuery代数的計画を、標準RDBMSクエリ最適化エンジンがネイティブに最適化できる形式に成功して変換した。
• リレーショナルクエリエンジンが、XPathステップの再順序化、軸反転、パススタッチといったXQuery固有の高度な最適化戦略を自律的に再発見できることを実証した。
• パフォーマンス評価により、リレーショナルクエリエンジンが今日の最も包括的かつ効率的なXQueryプロセッサの一つであることが確認された。
• この手法は、効率的な計画最適化を可能にする一方で、XQueryの完全な順序および重複除去の意味論を保持した。
• カスタム最適化ロジックを必要とせず、標準SQLクエリ最適化エンジンをXQuery処理に活用できる。
• この技術は、ネストされたFORループ、完全な軸機能、一般比較を含む複雑なXQueryコア式に対しても効果的である。