AJAX – Algoritmo de Junção Adaptativo para eXecução em ambientes móveis

1. AJAX – Algoritmo de Junção Adaptativo para eXecução em ambientes móveis Monografia Eriko Werbet Unifor-CNPq

2. Motivação • Computação Móvel • Bancos de Dados + Mobilidade • Mobilidade + Restrições = Atraso • Técnicas Convencionais são Ineficientes • Processamento de Consultas Adaptativo • Definição de Operadores Adaptativos

3. Objetivos • Implementar um algoritmo de junção capaz de executar operações de junção de forma eficiente, num ambiente com suporte à mobilidade. • Este algoritmo deve adaptar-se dinamicamente às restrições do ambiente.

4. Mobilidade e Bancos de Dados • Ambiente de Computação Móvel • Redes ad hoc • Mobilidade Física e Lógica (Agentes) • Desafios • Soluções

5. Bancos de Dados Móveis • Autônomos • Heterogêneos • Distribuídos

6. A Arquitetura AMDB • Acesso a Bancos de Dados Móveis • Comunidade de Bancos de Dados Móveis • Interoperabilidade • Agentes Móveis x Estáticos

7. O Agente Executor • Acesso aos Membros da CBDM • Consultas • Coordenador do Protocolo 2PC • Operações de Junção

8. Adaptive Join Algorithm for mobile environments eXecution Simetria Pipelining Buckets Dinâmicos Comparação Progressiva Prevenção de Estouro de Memória O Algoritmo AJAX

9. Simetria • Tratar as fontes de dados de maneira independente, por meio de multithreading. • Evitar o bloqueio ou atraso na execução da junção.

10. Buckets Dinâmicos • Comparação de buckets com o mesmo “endereço” hash, em tabelas opostas. • Buckets com tamanho variável implicam em mais flexibilidade, pois não precisamos tratar bucket overflow. • Buckets podem acumular mais tuplas antes de iniciar o probing.Melhor adaptação à Comparação Progressiva. • Baixo overhead de manipulação.

11. Pipelining • Suprimento de tuplas para operadores mais altos na hierarquia da consulta. • Recebimento de tuplas de operadores mais baixos. • Padrão recursivo implica em pseudo-paralelismo na execução da consulta, ou seja, diminuição no tempo de resposta.

12. Comparação Progressiva • Comparação cíclica dos buckets. • Cada par de buckets é comparado e somente o conteúdo numa iteração “i” é considerado.Tuplas subseqüentes serão comparadas numa iteração “i + 1”. • Comparação e Hashing contínuo das tuplas.

13. Last Probe Remembrance • Cada tupla do bucket Alfa “lembra” a última tupla do bucket Beta (bucket oposto) que foi comparada com ela. • Evita Duplicatas. • Evita Comparações Desnecessárias.

14. Prevenção de Estouro de Memória • A granularidade observada passa do nível de bucket para o nível do sistema computacional. • Monitoramento da memória do sistema. • Escolha de um ou vários pares de buckets para descarregamento em disco.

15. Primeira Fase Fase de execução normal do AJAX Segunda Fase Executada quando ocorre EOF ou quando as fontes estão em retardo. O recebimento continua, mas a comparação passa a usar buckets em disco. Fases de Execução

16. 1 thread de monitoramento EPSILON é iniciada em background; 2 thread de acesso à fonte de dados ALFA é iniciada; //simetria 3 se (operador depende de resultado parcial inferior) então 4 fonte BETA passa a ser o resultado parcial do operador inferior; 5 thread de acesso à fonte de dados BETA é iniciada; 6 iniciar geração da tabela hash para ambas as fontes; //dynamic bucket hashing 7 enquanto(não terminar o processamento) faça { //progressive probing 8 pegar próximo bucketAlfa; 9 localizar próximo bucketBeta pelo hashcode do bucketAlfa; 10 se (houver tuplas novas no bucketAlfa ou no bucketBeta) então { 11 se (a.UltimoProbe < b.Indice) então { //”a”é tupla de Alfa e “b” de Beta 12 adicionar o par (a, b) no resultado; 13 atualizar a.UltimoProbe; //last probe remembrance 14 se (existir operador superior na consulta) então 15 enviar tuplas parciais para o operador superior; //pipelining 16 } 17 se (EPSILON detectar a iminência de memory overflow) então { //overflow 18 escolher par de buckets que ocupa maior espaço de memória; 19 descarregar buckets escolhidos em disco; 20 } 21 se (as fontes atrasarem e houver buckets em disco) então { //segunda fase 22 comparar tuplas em disco [Alfa] com tuplas em disco [Beta]; 23 comparar tuplas em disco [Alfa] com tuplas em memória [Beta]; 24 comparar tuplas em memória [Alfa] com tuplas em disco [Beta]; 25 comparar tuplas em memória [Alfa] com tuplas em memória [Beta]; 26 } 27 } 28 } AJAX em Pseudocódigo

17. Implementação do Protótipo • Linguagem Java • Threads simples • Função hash embutida etc • AMDB e Aglets

18. Estruturas de Dados • LinkedList • Tupla • Bucket • TabelaHash

19. Classes de Suporte • Ajax • FonteDados • Timer • TimerTask

20. Desafios Multithreading Sincronização Persistência HashTable de Java A Tabela Hash do AJAX Encadeada Buckets Dinâmicos Deque (Deck) Detalhes de Implementação

21. Conclusão • AJAX garante: • Produção incremental de tuplas-resultado • Continuidade da execução da consulta mesmo com fontes bloqueadas • Reação proativa em caso de estouro de memória

22. Trabalhos Futuros • Testes comparativos • Aperfeiçoamento da Tabela Hash do AJAX • Definição de uma nova função hash • Pesquisa de estruturas de dados mais adaptadas ao contexto do AJAX

23. Agradecimentos • CNPq • Angelo Brayner, Dr-Ing. • José de Aguiar, M.Sc. • A todos que tornaram este projeto possível!