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公開番号2025171931
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-20
出願番号2024204033
出願日2024-11-22
発明の名称マルチテナントデータベースのための自動後退管理
出願人エスアーペーエスエー
代理人個人,個人,個人
主分類G06F 16/2453 20190101AFI20251113BHJP(計算;計数)
要約【課題】パフォーマンス後退を検出し、自動化ソリューションを提供する方法、方法を実装するための関連システム及びソフトウェアを提供する。
【解決手段】方法は、第1のテナントにおいて、現在のクエリプランを使ってクエリを実行するパフォーマンス後退を検出し、パフォーマンス後退を検出したことに応答して、パフォーマンス後退を解決するための1つまたは複数の候補ソリューションを評価し、1つまたは複数の候補ソリューションから、パフォーマンス後退を解決する有効ソリューションを識別する。有効ソリューションは、更新済みクエリプランを生成する。更新済みクエリプランは、クエリを実行するための現在のクエリプランよりも優れたパフォーマンスを有する。方法はまた、検出されたパフォーマンス後退および識別された有効ソリューションに基づいて、知識オブジェクトを構築し、知識オブジェクトを第2のテナントに分散させる。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
マルチテナントデータベース管理のためのコンピュータ実装方法であって、
第1のテナントにおいて、現在のクエリプランを使ってクエリを実行するパフォーマンス後退を検出するステップと、
前記パフォーマンス後退を検出したことに応答して、前記パフォーマンス後退を解決するための1つまたは複数の候補ソリューションを評価するステップと、
前記1つまたは複数の候補ソリューションから、前記パフォーマンス後退を解決する有効ソリューションを識別するステップであって、前記有効ソリューションは、更新済みクエリプランを生成するように構成され、前記更新済みクエリプランは、前記クエリを実行するための前記現在のクエリプランよりも優れたパフォーマンスを有する、ステップと、
前記検出されたパフォーマンス後退および前記識別された有効ソリューションに基づいて、知識オブジェクトを構築するステップと、
前記知識オブジェクトを第2のテナントに分散させるステップとを含む方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記知識オブジェクトはパターン定義およびソリューション定義を含み、前記パターン定義は、前記検出されたパフォーマンス後退のパターンを指定し、前記ソリューション定義は、前記識別された有効ソリューションを指定する、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記パターン定義は、前記現在のクエリプランの論理ツリー構造中のサブツリーパターンを指定し、前記論理ツリー構造は、複数のクエリ操作の間の関係を定義する、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記パターン定義は、前記クエリを表すクエリステートメントを指定する、請求項2に記載の方法。
【請求項５】
前記クエリステートメントは、前記クエリの1つまたは複数の文字と一致するワイルドカード表現を含む、請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記ソリューション定義はヒントを指定し、前記識別された有効ソリューションは、前記ヒントを使って前記クエリを策定することによって、前記更新済みクエリプランを生成するように構成される、請求項2に記載の方法。
【請求項７】
前記現在のクエリプランは元来、プランキャッシュに記憶され、候補ソリューションを評価するステップは、
前記候補ソリューションを使って、代替クエリプランを生成するステップと、
前記クエリを実行する際に、前記現在のクエリプランおよび前記代替クエリプランのパフォーマンスを比較するステップと、
前記代替クエリプランが、前記現在のクエリプランよりも優れたパフォーマンスを有する場合は、前記プランキャッシュに記憶された前記現在のクエリプランを前記代替クエリプランで置き換え、または前記現在のクエリプランが、前記代替クエリプランよりも優れたパフォーマンスを有する場合は、前記代替クエリプランを破棄するステップとを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記候補ソリューションを評価した後、前記代替クエリプランが、前記現在のクエリプランよりも優れたパフォーマンスを有する場合は、前記代替クエリプランを持続的レイヤに記憶し、または前記現在のクエリプランが、前記代替クエリプランよりも優れたパフォーマンスを有する場合は、前記現在のクエリプランを持続的レイヤに記憶する、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
パフォーマンス後退を検出するステップは、前記第1のテナントの第1の計算ノード上の第1のスレッド中で実施され、1つまたは複数の候補ソリューションを評価するステップは、第1のコンピュータノードの、または前記第1のテナントの第2の計算ノード上の第2のスレッド中で実施される、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
前記クエリの今後の実行のために前記有効ソリューションを記憶するステップをさらに含み、前記記憶するステップは、前記更新済みクエリプランを保存し、または到来クエリを表すパターン化クエリステートメント用のヒントを登録するステップを含む、請求項1に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本願は、マルチテナントデータベースのための自動後退管理に関する。
続きを表示（約 3,100 文字）【背景技術】
【０００２】
クエリプラン(「クエリ実行プラン」とも呼ばれる)とは、構造化照会言語(SQL)クエリを完了するためにデータベース管理システム(DBMS)が実行するステップのシーケンスである。クエリがDBMSにおいて初めて稼動されると、クエリは、対応するクエリプランを生成するためにクエリオプティマイザによって策定することができ、クエリプランは、「クエリプランキャッシュ」、または単に「プランキャッシュ」と呼ばれるメモリに記憶することができる。したがって、同じクエリが再度稼動されたとき、DBMSは、クエリプランを再生成する必要がない。そうではなく、プランキャッシュに記憶されているキャッシュされたクエリプランを再利用することができ、そうすることによって、DBMSの効率を向上する。
【０００３】
同じクエリ用であっても、クエリオプティマイザによって生成されるクエリプランは、たとえば、データベースに対するシステムアップグレードまたは他の理由により、時間とともに変わり得る。システムアップグレードはしばしば、クエリプランのパフォーマンス向上につながるが、いくつかの状況では、クエリプランのパフォーマンス後退が起こり得る。これらのパフォーマンス後退を管理することは、クエリの莫大な数および関与するシステムの複雑さのせいで、難題であり得る。クエリ処理エンジンの深い理解と、システムの一部における変化がクエリのパフォーマンスにどのように影響し得るかを予測できることが必要である。さらに、これらの後退の手動管理は、特に、多数のクエリが並行して稼動する大規模システムにおいて、スケーラブルではない。したがって、パフォーマンス後退を効率的な信頼できるやり方で検出し、取り扱うことができる自動化ソリューションの必要性が残っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
米国特許第11,748,349号
米国特許第11,556,538号
米国特許第11,907,217号
米国特許第11,803,545号
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
コンピュータ実装方法が、第1のテナントにおいて、現在のクエリプランを使ってクエリを実行するパフォーマンス後退を検出することができる。パフォーマンス後退を検出したことに応答して、方法は、パフォーマンス後退を解決するための1つまたは複数の候補ソリューションを評価し、1つまたは複数の候補ソリューションから、パフォーマンス後退を解決する有効ソリューションを識別することができる。有効ソリューションは、更新済みクエリプランを生成するように構成され、更新済みクエリプランは、クエリを実行するための現在のクエリプランよりも優れたパフォーマンスを有する。方法は、検出されたパフォーマンス後退および識別された有効ソリューションに基づいて、知識オブジェクトを構築し、知識オブジェクトを第2のテナントに分散させることができる。方法を実装するための関連システムおよびソフトウェアも開示される。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
自動パフォーマンス後退管理をサポートする例示的データベース管理システムの全体的ブロック図である。
自動パフォーマンス後退管理に関与する様々なフェーズを示すブロック図である。
自動パフォーマンス後退マネージャの例示的モジュール、および各モジュール用の動作オプションを示すブロック図である。
自動パフォーマンス後退管理を実装する例示的な全体的方法を示すフローチャートである。
テナントの間での自動パフォーマンス後退管理の知識共有を実装する例示的な全体的方法を示すフローチャートである。
クエリ実行履歴に記憶されたデータに基づいてパフォーマンス後退を検出するための方法を示す概略図である。
A/Bテストを使ってパフォーマンス後退を解決するための候補ソリューションの評価を示す概略図である。
例示的クエリプランのサブツリーを示す図である。
図8のサブツリーのパターンを指定するパターン定義を含む例示的知識オブジェクトを示す図である。
クエリステートメントを指定するパターン定義を含む例示的知識オブジェクトを示す図である。
記載する実施形態が実装され得る例示的コンピューティングシステムのブロック図である。
本明細書に記載する技術とともに使うことができる例示的クラウドコンピューティング環境のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
クエリプランパフォーマンス後退の概要
クエリ最適化の目標は、最適パフォーマンスを生じるクエリプランを(多くの候補クエリプランから)選択することである。クエリプランのパフォーマンスはコストによって記述することができ、コストは、時間(たとえば、クエリプランを実行するのに要する時間)ならびに/またはコンピューティングリソース(たとえば、クエリプランを実行するのに費やされる処理能力および/もしくはメモリ)に対する負担であり得る。コストに基づくクエリ最適化は、全候補クエリプランの中でコストが最も低いクエリプランを選ぶ。実際には、「最適」および「最適化する」という用語が使われるが、実際の最良プランが選択されない場合があり、選択されたプランは、オプティマイザにとって利用可能なデータに基づいて、他のプランよりも良好と見なされる。
【０００８】
単一クエリのパフォーマンスの安定性は、クエリオプティマイザによって行われる決定に強く依拠するせいで、かなり変わりやすい可能性がある。これらの決定はしばしば、不確実性に基づき、ほとんどの場合、基本データの変化を反映し、パフォーマンスが等価であるか、または優れている実行プランを生成する。ただし、パフォーマンス後退が起こる事例があり、このことは、改変されたクエリプランが、それらの先行プランよりもパフォーマンスが悪いことを意味する。
【０００９】
1つのよくあるタイプのパフォーマンス後退が、応答するのに予想よりも長くかかる長期稼動クエリである。これは、クエリの実行時間(「応答時間」または「経過時間」とも呼ばれる)によって測定される。いくつかの状況において、長い実行時間は、クエリプランによる全体的CPU消費が低下した場合であっても、後退と見なされる可能性があり、それは、CPU消費が低下すれば、システムリソースが十分に使用されていないことを示し得るからである。
【００１０】
別のタイプのパフォーマンス後退は、高いCPU時間消費である。複数のスレッドおよび多くのCPU時間を使うと、応答時間を短縮することができるが、単一のクエリが多大な量のシステムリソースを消費することにもつながり得る。これは、一斉に稼動する他のクエリのパフォーマンスに悪影響を与え、したがって、全体的な作業負荷スループットを下げる可能性がある。その上、単一のクエリによる高いピークメモリ消費は、パフォーマンス後退にもつながり得る。CPU時間消費のように、高いピークメモリ消費は、他のクエリのパフォーマンスに影響し、結果として、顧客のシステムにおける作業負荷スループットを低くし得る。
（【００１１】以降は省略されています）

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