Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Динамическая компиляция выражений в SQL-запросах для СУБД PostgreSQL

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2016-28(4)-13

Полный текст:

Аннотация

В последние годы по мере увеличения производительности и роста объема оперативной и внешней памяти производительность СУБД для некоторых классов запросов определяется непосредственно скоростью обработки запросов процессором. В СУБД PostgreSQL для исполнения SQL-запросов традиционно используется механизм интерпретации, который приводит к накладным расходам, например, связанным с множественным ветвлением, неявными вызовами функций-обработчиков и выполнением лишних проверок, которых можно избежать, используя информацию, доступную только во время выполнения запроса. В данной работе рассматривается метод динамической компиляции запросов, в частности, компиляция выражений оператора WHERE и метода последовательного сканирования таблиц SeqScan для СУБД PostgreSQL с помощью компиляторной инфраструктуры LLVM. Рассматривается оптимизация доступа к атрибутам, заключающаяся в вычислении смещений атрибутов кортежа во время компиляции запроса, а также метод автоматической трансляции встроенных функций PostgreSQL во внутреннее представление LLVM IR, что позволяет использовать один и тот же исходный код как для JIT-компилятора, так и для имеющегося интерпретатора. Генерация машинного кода во время выполнения запроса дает возможность избежать накладных расходов традиционной системы интерпретации. Метод реализован в виде расширения к СУБД PostgreSQL и не требует изменения исходного кода СУБД. Результаты проведенного тестирования показывают, что динамическая компиляция запросов с помощью JIT-компилятора LLVM позволяет получить ускорение в несколько раз на синтетических тестах.

Об авторах

Е. Ю. Шарыгин
Институт системного программирования РАН
Россия


Р. А. Бучацкий
Институт системного программирования РАН
Россия


Л. В. Скворцов
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Россия


Р. А. Жуйков
Институт системного программирования РАН
Россия


Д. М. Мельник
Институт системного программирования РАН
Россия


Список литературы

1. Graefe G. Volcano — an extensible and parallel query evaluation system. IEEE Trans. Knowl. Data Eng.,6(1): 120–135, 1994.

2. PostgreSQL, an open source object-relational database system. https://www.postgresql.org

3. Lattner C. LLVM: An Infrastructure for Multi-Stage Optimization. Master’s thesis, Computer Science Dept., University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL.

4. Neumann T. Efficiently compiling efficient query plans for modern hardware. Proc. VLDB Endow. , vol. 4, no. 9, pp. 539–550, Jun. 2011.

5. Neumann T., Leis V. Compiling Database Queries into Machine Code. IEEE Data Engineering Bulletin, March 2014.

6. Zhang R., Debray S., and Snodgrass R.T. Micro-specialization: dynamic code specialization of database management systems. In Code Generation and Optimization, pages 73, 2012.

7. Tan CK. Vitesse DB: 100% Postgres, 100X Faster For Analytics. https://docs.google.com/presentation/d/1R0po7_Wa9fym5U9Y5qHXGlUi77nSda2LlZXPuAxtd-M/pub

8. TPC-H, an ad-hoc, decision support benchmark. http://www.tpc.org/tpch/

9. Kornacker M., Behm A. и другие. Impala: A Modern, Open-Source SQL Engine for Hadoop. CIDR, 2015.

10. Armbrust M., Xin R. S. и другие. Spark SQL: Relational Data Processing in Spark. In Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD '15). ACM, New York, NY, USA, 1383-1394, 2015.

11. Julia, a high-level, high-performance dynamic programming language for technical computing. http://julialang.org/

12. FTL JIT, JavaScriptCore's top-tier optimizing compiler. https://trac.webkit.org/wiki/FTLJIT

13. Варданян В.Г., Иванишин В.А., Асрян С.А., Хачатрян А.А, Акопян Дж. А. Динамическая компиляция программ на языке JavaScript в статически типизированное внутреннее представление LLVM. Труды ИСП РАН, том 27 (выпуск 6), 2015 г., стр. 33-48. DOI: 10.15514/ISPRAS-2015-27(6)-3

14. Pyston, an open-source Python implementation using JIT techniques. https://pyston.org

15. MacRuby, an implementation of Ruby 1.9 directly on top of Mac OS X core technologies such as the Objective-C runtime and garbage collector, the LLVM compiler infrastructure and the Foundation and ICU frameworks. http://www.macruby.org

16. MCJIT Design and Implementation. http://llvm.org/docs/MCJITDesignAndImplementation.html

17. Momjian B. PostgreSQL Internals through Pictures. http://momjian.us/main/writings/pgsql/internalpics.pdf


Для цитирования:


Шарыгин Е.Ю., Бучацкий Р.А., Скворцов Л.В., Жуйков Р.А., Мельник Д.М. Динамическая компиляция выражений в SQL-запросах для СУБД PostgreSQL. Труды Института системного программирования РАН. 2016;28(4):217-240. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2016-28(4)-13

For citation:


Sharygin E.Y., Buchatskiy R.A., Skvortsov L.V., Zhuykov R.A., Melnik D.M. Dynamic compilation of expressions in SQL queries for PostgreSQL. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2016;28(4):217-240. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2016-28(4)-13

Просмотров: 177


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)