Gráflekérdezések teljesítményelemzése

A modell központú rendszerek tervezése során kulcsfontosságú a modellen kiértékelt lekérdezések optimális teljesítménye, ennek elérése érdekében pedig a megfelelő végrehajtó eszközök megválasztása. Az elmúlt években különböző NoSQL adatbázis-kezelő rendszerek váltak népszerűvé, amelyek célja a gyors lekérdezés kiértékelés és skálázhatóság biztosítása.

A lekérdezés kiértékelésének teljesítményét nagy mértékben befolyásolja a modell topológiája és a lekérdezés komplexitása. Célunk az, hogy bizonyos, a modellt és a lekérdezést leíró metrika felhasználásával, kapcsolatot találjunk a metrikák és a teljesítmény között, úgy, hogy az adott metrikákat ismerve, a teljesítmény megjósolható legyen.

A metrikák alapján tervezési szintű döntéseket hozhatunk az optimális teljesítményre törekedve, továbbá, ez a tudás lehetőséget teremt a valósidejű lekérdezés optimalizálás területén is arra, hogy a modellt és a lekérdezést jellemző metrikák alapján döntsünk optimalizálást érintő kérdésekben.

Különböző NoSQL adatbázis-kezelő rendszereket vizsgálva, regressziós analízis segítségével olyan metrikák után kutatunk, amelyek képesek az adott rendszer futási teljesítményét jellemezni. A vizsgálandó adathalmazok előállításához, egy valós modellből kiindulva, különböző eloszlású és topológiájú gráfokat generálunk.

További célunk az, hogy eldöntsük, vajon egy tetszőleges struktúrájú adatmodellre képesek vagyunk-e a regressziós analízisünk alapján a teljesítményre becslést adni, illetve a modellhez a megfelelő, készletünkben lévő adatbázis-kezelő rendszert társítani, a legjobb teljesítményre koncentrálva.

Végezetül, a valós idejű lekérdezések optimalizálásától motiválva, választ keresünk arra, hogy egy tetszőleges adatmodellre, költséghatékony metrikaszámítással a teljesítmény előre megbecsülhető-e.

szerző

• 
  Kővári Zsolt
  Mérnök informatikus szak, mesterképzés
  mesterképzés (MA/MSc)

konzulensek

• 
  Dr. Szárnyas Gábor
  tudományos munkatárs, Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék
  szarnyas@mit.bme.hu
• 
  Dr. Ráth István
  Tudományos munkatárs, Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék

helyezés