As múltiplas situações em que o sistema transacional não dá garantias de isolamento às bases de dados, comprometendo a sua eficiência, foram o ponto de partida para uma investigação que visa o desenho e a implementação do isolamento no query engine, preparando-o para workloads híbridos.
As bases de dados que suportam estruturas como a banca ou o comércio lidam diariamente com elevadas cargas transacionais, não sendo improvável a ocorrência de perturbações causadas por hotspots de atualização — situações que originam conflitos e podem resultar em tempos de espera e degradação do seu desempenho. Neste contexto, um sistema transacional é responsável por fornecer garantias de isolamento, ou seja, impedir que duas ou mais transações simultâneas não originam os referidos conflitos. Perante uma situação deste tipo, a função do isolamento é, por exemplo, forçar o cancelamento de uma das transações, de forma a garantir a consistência do sistema.
No entanto, este isolamento transacional nem sempre se mostra eficiente, flexível e simples quando estão em causa bases de dados analíticas que oferecem uma performance analítica excecional, mas apresentam garantiastransacionais limitadas — suportam apenas transações que modificam uma linha de dados ou um nível de isolamento inferior — ou de baixa performance.
De forma a solucionar este problema, Nuno Faria, investigador do INESC TEC, desenvolveu a solução TiQuE, a qual visa o design e a implementação de isolamento transacional ao nível do query engine, componente da base de dados responsável por otimizar e executar os pedidos feitos às referidas bases de dados, preparando-o para workloads híbridos — que juntem uma componente transacional e analítica. Quanto à primeira, remete para um workload composto, regra geral, por muitas transações de leitura de escrita de curta duração. Algo que, a título de exemplo, poderia ser uma compra numa loja online ou um login feito por um dos clientes. Já a segunda, engloba interrogações de leitura que processam um grande número de dados, como um relatório semanal.
A solução, exposta no artigo TiQuE: Improving the Transactional Performance of Analytical Systems for True Hybrid Workloads, foi apresentada na 49th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), uma conferência de ranking A*, que este ano se realizou em Vancouver, no Canadá, e é considerada uma das importantes a nível mundial na área das Ciências de Computação. O processo de desenvolvimento contou com a colaboração da empresa MonetDB Solutions, cuja base de dados MonetDB foi usada como prova de conceito.
Um dos problemas a que a solução vem dar resposta prende-se com a execução de workloads híbridos com baixo overhead (a combinação, em termos computacionais, do tempo e dos recursos necessários para executar uma tarefa) assentes numa única base de dados. Uma alternativa aparente passaria pela criação de múltiplas bases de dados para múltiplos workloads. Contudo, esclarece o investigador, isto representaria um esforço acrescido pela necessidade de replicação das mesmas bases de dados — o que resultaria em dados analíticos com atraso em relação ao referencial — e pelo aumento da complexidade e custos de gestão.
A solução TiQuE, por sua vez, permite a implementação de isolamento transacional sem que isso obrigue a “alterações no código do motor da base de dados, permitindo que seja ligado ou desligado em tabelas específicase suportando ainda vários tipos de isolamentos. Simultaneamente, também vem possibilitar um isolamento transacional eficiente para workloads analíticos, como data–cleaning.
O desenho do isolamento transacional através do query engine constitui, nas palavras do investigador do Laboratório de Software Confiável (HASLab) do INESC TEC, a grande inovação desta solução. “É importante não só por facilitar a sua implementação, mas também por permitir que o isolamento transacional seja otimizado pelo query engine com base no workload.”
Através da implementação da solução TiQuE, nomeadamente em aplicações de instituições bancárias — que executam workloads híbridos, ou seja, que tratam de quantidades elevadas de pedidos de clientes e necessidade de baixa latência —, simplificam-se processos tendo em vista a execução de complexas e demoradas operações analíticas sobre os dados, com impacto nas tomadas de decisões futuras.
O investigador do INESC TEC mencionado na notícia tem vínculo ao INESC TEC e à UMinho.
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