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面向Select和Sort的数据库算子缓存的设计与实现
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作者 蔡万里 王新硕 +3 位作者 胡卉芪 蔡鹏 周烜 屠要峰 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2084-2103,共20页
缓存是数据库中提高查询性能的一种常用技术.目前,现有数据库缓存主要有两个方向:查询结果缓存和存储层块缓存.查询结果缓存是利用数据库查询执行的最终结果或中间结果(如子查询),而存储层块缓存则缓存查询涉及的底层数据块.本文从另外... 缓存是数据库中提高查询性能的一种常用技术.目前,现有数据库缓存主要有两个方向:查询结果缓存和存储层块缓存.查询结果缓存是利用数据库查询执行的最终结果或中间结果(如子查询),而存储层块缓存则缓存查询涉及的底层数据块.本文从另外一个角度“缓存中含有的计算量”来重新审视缓存在查询优化中的应用,并以此为基础进一步划分数据库缓存方式.在查询执行过程中,数据库查询被转换成一系列操作(例如选择、排序等)的集合,而算子对应操作.查询处理中算子输出的数据为中间结果,含有部分计算量,我们将这部分数据进行缓存并加以利用.我们将这种缓存部分计算量的缓存方式称为算子缓存,即缓存每个操作执行后的结果.由于不同查询之间可能会存在相同算子,对相近数据执行相同计算,因此利用算子缓存加速查询执行性能具有相当大的潜力.本文的新颖之处在于从缓存含有的计算量角度出发,提出并研究算子缓存如何在查询优化中应用.本文以Filter、Sort算子为例,针对缓存复用提出了一种基于语义树的匹配算法,用于快速匹配缓存中的结果集.同时,针对复用缓存可能劣化查询性能的情况,提出使用基于成本的代价优化器防止使用缓存劣化查询性能.最后,本文基于开源分析型数据库ClickHouse实现了Filter、Sort算子缓存的原型,并对提出的算子缓存方案进行了大量的实验测试.结果表明,相比块缓存、物化视图方式,本文提出的算子缓存方案在本地SSD部署下最大能够分别提升9倍以及1.5倍的查询响应速度,在云环境下部署能够分别提升30倍以及2倍的查询响应速度. 展开更多
关键词 数据库 查询执行 查询优化 算子缓存 联机分析处理
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