將 Schema 推斷作為可擴展 SQL 函數引入 [擴展版本]

Conceitos essenciais

本文介紹了一種新穎的 Schema 推斷方法，將其作為按需函數直接集成到 DBMS 中，目標是解決 NoSQL 資料庫中 Schema 彈性帶來的挑戰。

Resumo

將 Schema 推斷作為可擴展 SQL 函數引入 [擴展版本]

這篇研究論文介紹了一種創新的方法，將 Schema 推斷作為一個按需函數直接整合到資料庫管理系統 (DBMS) 中，特別針對 NoSQL 資料庫，因為 NoSQL 資料庫的 Schema 彈性可能會造成挑戰。

本研究旨在解決現有 Schema 推斷方法的效率和可用性限制，這些方法依賴於外部框架，並需要手動將查詢結果具體化以推斷 Schema。其目標是通過在 DBMS 中實現 Schema 推斷作為一個 SQL 函數，使用戶能夠在 DBMS 內原生推斷 Schema，從而提高效率和可用性。

研究人員在 Apache AsterixDB 中實現了他們的 Schema 推斷方法，該方法作為一個 SQL 函數，可以應用於基礎資料集和查詢結果。該實現利用了平行資料庫的架構和演算法，採用兩階段 Schema 發現過程：本地推斷和全域 Schema 合併。本地推斷階段在每個資料分割區中建立本地 Schema，而全域 Schema 合併階段將這些本地 Schema 合併成一個全域 Schema。

Principais Insights Extraídos De

Introducing Schema Inference as a Scalable SQL Function [Extended Version]

by Calv... às arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13278.pdf

Perguntas Mais Profundas

隨著資料庫技術的進步，Schema 推斷在未來資料管理和分析中的作用是什麼？

Schema 推斷在未來資料管理和分析中將扮演越來越重要的角色，尤其是在處理大量非結構化和半結構化資料時。以下列出幾點其重要性：

應對資料多樣性： 隨著物聯網、社交媒體和各種應用程式的普及，資料呈現爆炸式增長，且資料結構日趨多樣化。Schema 推斷可以自動識別資料結構，減輕人工定義 Schema 的負擔，提高資料處理效率。
簡化資料整合： Schema 推斷可以幫助整合來自不同來源、具有不同結構的資料。透過自動識別資料結構並進行轉換，可以更輕鬆地將資料整合到統一的資料庫或資料湖中。
提升查詢效能： 一些資料庫系統可以根據 Schema 信息優化查詢執行計劃。Schema 推斷可以為 NoSQL 資料庫等缺乏預先定義 Schema 的系統提供必要的結構信息，從而提高查詢效能。
支援資料治理和品質控管： Schema 推斷可以幫助識別資料中的異常和不一致性，例如資料類型錯誤、缺失值等，從而支援資料品質控管。此外，Schema 信息也有助於資料治理，例如追蹤資料血緣、實施資料安全策略等。
總之，Schema 推斷將成為未來資料管理和分析中不可或缺的一部分，幫助我們更好地應對資料挑戰，釋放資料的價值。

如果資料集包含高度異構的資料，其中記錄的結構差異很大，那麼這種方法的有效性如何？

當資料集包含高度異構的資料，記錄結構差異很大時，傳統的 Schema 推斷方法會面臨挑戰。

準確性降低： 高度異構的資料可能導致推斷出的 Schema 過於寬泛，包含大量可選字段，難以準確反映資料的實際結構。
效率下降： 處理高度異構的資料需要更複雜的算法和更多的計算資源，導致 Schema 推斷的效率下降。
然而，論文中提出的方法針對這些挑戰提出了一些解決方案：

Union Node 的應用： 透過使用 Union Node，可以將同一字段下不同的資料類型整合到一個 Schema 中，提高 Schema 對異構資料的表達能力。
基於 Apache AsterixDB 的平行處理： 利用 Apache AsterixDB 的平行處理架構，可以將 Schema 推斷任務分解到多個節點上執行，提高處理效率。
儘管如此，面對極度異構的資料，Schema 推斷仍然是一個挑戰。未來可以探索以下方向來進一步提升其有效性：

結合機器學習： 可以利用機器學習算法來識別資料中的模式和規律，提高 Schema 推斷的準確性。
引入領域知識： 結合特定領域的知識可以幫助更好地理解資料結構，提高 Schema 推斷的準確性和效率。

我們能否設想一個資料庫系統，它不僅可以推斷 Schema，還可以根據推斷的 Schema 自動最佳化查詢和資料儲存？

是的，完全可以設想這樣一個資料庫系統，它不僅可以推斷 Schema，還可以根據推斷的 Schema 自動最佳化查詢和資料儲存。

查詢優化： 資料庫系統可以根據推斷出的 Schema 選擇合適的索引、資料存取路徑和查詢執行計劃，提高查詢效率。例如，如果 Schema 顯示某個字段經常被用於過濾資料，系統可以自動為該字段建立索引。
資料儲存優化： 資料庫系統可以根據 Schema 信息選擇合適的資料儲存格式和壓縮算法，減少資料儲存空間。例如，如果 Schema 顯示某個字段的值的重複度很高，系統可以採用字典編碼等壓縮算法來減少儲存空間。
這樣的資料庫系統可以帶來以下好處：

簡化資料管理： 使用者無需手動定義 Schema 或進行查詢和儲存優化，降低資料管理的複雜度。
提高效能： 自動化的查詢和儲存優化可以顯著提高資料庫的效能。
降低成本： 儲存空間的減少可以降低資料庫的儲存成本。
目前，一些資料庫系統已經具備了部分上述功能，例如：

Apache AsterixDB： 可以根據資料自動推斷 Schema，並利用 Schema 信息進行查詢優化。
MongoDB： 可以根據查詢模式自動建立索引，並支援多種資料儲存格式。
未來，隨著資料庫技術的發展，相信會出現更多具備 Schema 推斷和自動優化功能的資料庫系統，為使用者提供更加便捷、高效和經濟的資料管理和分析服務。