UCLA Electronic Theses and Dissertations

290 Pages·2014·3.82 MB·English

UCLA
UCLA Electronic Theses and Dissertations
Title
Approximation and Search Optimization on Massive Data Bases and Data Streams
Permalink
https://escholarship.org/uc/item/4pv2n0vs
Author
ZENG, KAI
Publication Date
2014

Peer reviewed|Thesis/dissertation
eScholarship.org Powered by the California Digital Library
University of California
UNIVERSITY OF CALIFORNIA
LosAngeles
Approximation and Search Optimization on Massive
Data Bases and Data Streams
Adissertationsubmittedinpartialsatisfaction
oftherequirementsforthedegree
DoctorofPhilosophyinComputerScience
by
Kai Zeng
2014
(cid:13)c Copyrightby
KaiZeng
2014
ThedissertationofKaiZengisapproved.
JunghooCho
TysonCondie
YingnianWu
CarloZaniolo,CommitteeChair
UniversityofCalifornia,LosAngeles
2014
ii
Tomyparentsandmywife...
fortheirunconditionallove
iii
TABLE OF CONTENTS
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 SearchChallenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 AnalyticsChallenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 OverviewandContributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3.1 K*SQLandXSeq: ExpressiveandEfficientCEPLanguages . 7
1.3.2 Trinity.RDF:WebScaleGraphEngine . . . . . . . . . . . . . 7
1.3.3 EARLandABM:Bootstrap-BasedApproximationTechniques
forInteractiveDataAnalytics . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
I SEARCH OPTIMIZATION 12
2 Background: NestedWordsandVisiblyPushdownAutomata . . . . . . 13
2.1 NestedWords . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2 VisiblyPushdownAutomata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3 DifferencebetweenNestedWordsandVPAs . . . . . . . . . . . . . . 17
3 KSQL:UnifyingLanguagesandQueryExecutionforRelationalandXML
Sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.1 K*SQLByExamples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1.1 NestedKstars . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.1.2 Linear-HierarchicalData . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.2 ExpressivePower . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
iv
3.2.1 K*SQLvs. XPath . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.2.2 K*SQLvs. OtherSequenceLanguages . . . . . . . . . . . . 33
3.2.3 MonadicSecondOrderLogic . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3 Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.1 Compile-timeOptimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.2 OptimizationforNestedConstructs . . . . . . . . . . . . . . 38
3.4 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.4.1 XMLqueriesinK*SQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.4.2 QueryExecutionTime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.4.3 NumberofBacktracks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.5 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.6 SummaryofK*SQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.7 K*SQLSyntaxandExpressivePower . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.7.1 K*SQLSyntax . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.7.2 K*SQLforOtherDomains . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.7.3 ProofofTheorem1(Algorithm) . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.7.4 XPathforSequenceQueries . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.7.5 FromVPEtoK*SQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.7.6 AggregatesandComplexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4 XSeq: High-Performance Complex Event Processing over Hierarchical
Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.1 XSeqQueryLanguage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
v
4.2 AdvancedQueriesfromComplexEventProcessing . . . . . . . . . . 72
4.2.1 StockAnalysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
4.2.2 SocialNetworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.2.3 InventoryManagement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.2.4 DirectorySearch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.2.5 Genetics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2.6 Protein,RNAandDNADatabases . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.2.7 TemporalQueries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
4.2.8 SoftwareTraceAnalysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4.3 XSeqOptimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.3.1 EfficientQueryPlansviaVPA . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.3.2 StaticVPAOptimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.3.3 Run-timeVPAOptimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4.4 FormalSemanticsofXSeq . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.5 ExpressivenessandComplexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
4.5.1 CXSeq . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.5.2 RegularityofCXSeqandComplexity . . . . . . . . . . . . . 101
4.5.3 QueryEvaluationComplexity . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
4.6 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
4.6.1 EffectivenessofDifferentOptimizations . . . . . . . . . . . . 103
4.6.2 SequenceQueriesvs. XPathEngines . . . . . . . . . . . . . 105
4.6.3 ConventionalQueriesvs. XPathEngines . . . . . . . . . . . 107
4.6.4 ThroughputforDifferentTypesofQueries . . . . . . . . . . 109
vi
4.7 PreviousWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
4.8 SummaryofXSeq . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
4.9 CoreXSeqProofofRegularity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
4.9.1 CoreXSeqwithVariableConcatenation . . . . . . . . . . . . 114
4.9.2 CoreXSeqBasic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5 Trinity.RDF:ADistributedGraphEngineforWebScaleGraphs . . . . 124
5.1 Joinvs. GraphExploration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
5.1.1 RDFandSPARQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
5.1.2 UsingJoinOperations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
5.1.3 UsingGraphExplorations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
5.2 SystemArchitecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
5.3 DataModeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
5.3.1 ModelingGraphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
5.3.2 GraphPartitioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
5.3.3 IndexingPredicates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
5.3.4 BasicGraphOperators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
5.4 QueryProcessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
5.4.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
5.4.2 SingleTriplePatternMatching . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
5.4.3 MultiplePatternMatchingbyExploration . . . . . . . . . . . 143
5.4.4 FinalJoinafterExploration . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
5.4.5 ExplorationPlanOptimization . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
vii
5.4.6 CostEstimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
5.5 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
5.6 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
5.7 SummaryofTrinity.RDF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
II APPROXIMATION OPTIMIZATION 166
6 EARL:EarlyAccurateResultsforAdvancedAnalyticsonMapReduce 167
6.1 Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
6.1.1 ExtendingMapReduce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
6.2 EstimatingAccuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
6.2.1 AccuracyEstimationStage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
6.2.2 SampleSizeandNumberofBootstraps . . . . . . . . . . . . 177
6.2.3 Sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
6.2.4 FaultTolerance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
6.3 Optimizations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
6.3.1 Inter-IterationOptimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
6.3.2 Intra-IterationOptimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
6.4 CurrentImplementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
6.5 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
6.5.1 AStrongCaseforEARL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
6.5.2 ApproximateMedianComputation . . . . . . . . . . . . . . 192
6.5.3 EARLandAdvancedMiningAlgorithms . . . . . . . . . . . 193
viii