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SGBD Para Dispositivos Limitados *

SGBD Para Dispositivos Limitados *. Camilo Porto Bruno Alexandre. Roteiro. Introdução Problemática Desafios Armazenamento Processamento de consultas Conclusões Referências bibliográficas. Introdução. Introdução. Proliferação de dispositivos móveis PDAs, Celulares, Smart Cards ;

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SGBD Para Dispositivos Limitados *

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Presentation Transcript

  1. SGBD Para Dispositivos Limitados* Camilo Porto Bruno Alexandre

  2. Roteiro • Introdução • Problemática • Desafios • Armazenamento • Processamento de consultas • Conclusões • Referências bibliográficas

  3. Introdução

  4. Introdução • Proliferação de dispositivos móveis • PDAs, Celulares, Smart Cards; • Processamento Móvel da Informação; • Acesso contínuo à informação, independente do local físico; • Informações pessoais, financeiras, médicas, negócios;

  5. Introdução • Tecnologia móvel nas empresas • Vendas, trabalho de campo, saúde • Necessidade de computação em todo lugar (Pervasive Computing) • Aumento da complexidade/volume das informações

  6. Introdução • Eficiência no armazenamento da informação; • Eficiência na recuperação da informação; • Segurança; SGBD para dispositivos móveis

  7. Problemática

  8. Problemática • Dispositivos Móveis => Limitações de Hardware/Software • RAM • Smart Cards – Alguns KB (4Kb – 128Kb) • PDAs e Celulares – Alguns MB • Memória estável • Smart Cards – (128Kb – 1MB) • PDAs e Celulares – (1MB – 512MB)

  9. Problemática • Baixa performance na escrita em memória estável; • Eficiência na leitura; • Autonomia de energia;

  10. Problemática • SGBD => Software complexo • Técnicas convencionais => Inviabilidade Como baixar escala das técnicas convencionais? Foco: Armazenamento & Processamento de Consulta

  11. Problemática • Técnicas Convencionais: • Armazenamento • Várias estruturas de índices => Consumo de memória • Valores repetidos => Consumo de memória • Uso de cache (diminuir I/O) => Consumo de RAM

  12. Problemática • Técnicas Convencionais: • Processamento de Consulta • Alto consumo de memória • Armazenamento de resultados intermediários • Materialização • Estruturas temporárias em memória (índices, ordenação, etc.)

  13. Problemática • Outros problemas • Sincronização • Usabilidade • Dentre outros...

  14. Desafios

  15. Desafios • Diminuir espaço ocupado por estruturas de dados (índices, tuplas, etc.) • Diminuir uso de memória RAM • Diminuir operações de escrita (lento) • Aproveitar eficiência de operações de leituras

  16. Armazenamento

  17. Armazenamento • Armazenamento Seqüencial • Simplicidade • Tuplas armazenadas em seqüência; • Problemas • 1. Consumo de espaço – valores de atributos duplicados • 2. Ineficiente – Ausência de índices => busca seqüencial • Adição de índices resolve o 2º problema ao mesmo tempo que agrava o 1º...

  18. Armazenamento • Armazenamento por domínio • Ausência de valores duplicados • Uso de apontadores em atributos Valores Relação R Relação S

  19. Armazenamento • Armazenamento por domínio • Compactação de dados (ausência de valores duplicados) • Facilidade de gestão de memória (tuplas com tamanhos fixos)

  20. Armazenamento • Armazenamento por domínio • Desvantagens • Overhead nas operações insert/delete/update; • Valores únicos (chaves, por exemplo) • Valores menor que tamanho da palavra de memória Solução?

  21. Armazenamento • Combinação Seqüencial + Domínio • Valores únicos => seqüencial; • Valores < tamanho da palavra => seqüencial; • Valores > tamanho da palavra => domínio (simplifica gestão de memória) Problema: estruturas de índices

  22. Armazenamento • Armazenamento em anel • Redução de estruturas de índices; • Formação de anel: valor => atributos => valor • Semelhança com armazenamento por domínio;

  23. Armazenamento • Estrutura de índice em anel – Select Index R.a Indice em R.a Valores Select Index ... Where R.a=“v1” Relação R Requisito de espaço para o índice: 1 apontador/valor

  24. Armazenamento • Armazenamento em anel • Overhead de projeção – percorrer anel

  25. Armazenamento • Estrutura de índice em Anel – Join Index R.b S.a Relação S Join Index ... Where R.b=S.a Relação R Requisito de espaço para o índice: 1 apontador/valor

  26. Armazenamento • Estrutura de índice em Anel • Junções efetuadas em Chaves (freqüentemente) • Chaves => armazenamento seqüencial;

  27. Processamento de consulta

  28. Processamento de Consulta • Problemas e Restrições • O estado da arte em Q.P. não pode ser usado em SGBDs móveis; • Não se pode estimar quantidade de memória que será utilizada; • Devido a restrição de escrita e tempo de vida da memória utilizada, condena-se uso de writee materialization.

  29. Processamento de Consulta • Soluções • Os SGBDs existentes (Sybase Everywehere, Oracle lite, DB2 EveryPlace), não resolvem o problema da restrição de Memória principal; • Framework (operadores) para Query evaluators voltado para dispositivos com restrições de RAM.

  30. Processamento de Consulta • Framework operadores • Expressões utilizadas: Execution without RAM, RAM Lower Bound model (RLB) • Armazenamento interfere na execução de planos de consulta (uso de índice ou não); • Algoritmos dos operadores devem seguir alguns princípios;

  31. Proc. de Consulta (sem índice) • Hipóteses • H1: Arquivos de dados on-board são sequenciais (baixo desempenho); • H2: Consultas não aninhadas; • H3: Dispositivos autônomos; • H5: Armazenamento em memória eletrônica tipo EEPROM.

  32. Proc. de Consulta (sem índice) • Regras de design • R1: Proibido uso de E.D. de tamanho variável; • R2: Nunca Armazene informação que pode ser recomputada (no materialization); • Unicidade • Completude • Operador possui três primitivas: open, close e next.

  33. Proc. de Consulta (sem índice) • Algoritmos • Compartilham estrutura de dados: DataFlow (R1 e R2)

  34. Proc. de Consulta (sem índice) • Algoritmos (select)

  35. Proc. de Consulta (sem índice) • Algoritmos (GBY.open)

  36. Proc. de Consulta (sem índice) • Algoritmos (GBY.next)

  37. Proc. de Consulta (sem índice) • Algoritmos (GBY) • Tipos: CompMin, CompMax e IterMin • Otimização: Diminuir avaliação de tuplas irrelevantes através da utilização de filtros.

  38. Proc. de Consulta (sem índice) • Algoritmos (GRY - filtros) • Definição: Relevant tuples, required tuples e Irrelevant tuples; • Quanto mais o algoritmo que evitar required tuples e irrelevant tuples, melhor será.

  39. Proc. de Consulta (sem índice) • Avaliação de desempenho • Esquema: R, S, T e U

  40. Proc. de Consulta (sem índice) • Avaliação de desempenho

  41. SGBD Para Dispositivos Limitados • Referências • Memory Requirements for Query Execution in Highly Constrained Devices. Anciaux N., Bougamin L. andPucheral P.Int. Conf. on Very Large Data Bases (VLDB), 2003. • PicoDBMS: Scaling down Database Techniques for the Smartcard. Christophe Bobineau, Luc Bouganim, Philippe Pucheral and Patrick Valduriez.Proceedings of the 26th International Conference on Very Large Databases, Cairo, Egypt, 2000. • IBM DB2 Everyplace, Version 8.1.Interactive Management Software Inc.

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