SQLVis : herramienta para la visualización de logs de sentencias SQL lentas con patrones similares

• Autores: Berlín, Julián R.; Pippia, Facundo
• Año de publicación: 2013
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Aizemberg, Diego Ariel; Asteasuaín, Fernando
• Materia: NFOVIS; TREEMAPS; INFORMATION VISUALIZATION; SQL SLOW QUERY LOGS; QUERY OPTIMIZATION
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Los motores de base de datos relacionales de hoy en día cuentan con mecanismos para almacenar las consultas que por alguna razón demoran más tiempo de lo usual. Es muy común que el volumen de información almacenado en tales archivos sea de tamaño considerable, por lo que el proceso de detectar cuál o cuáles son las consultas que generan más carga en el servidor es una tarea muy difícil y las herramientas existentes no proveen una interfaz gráfica atractiva para atacar este problema eficientemente. En este trabajo se propone SQLVis, una herramienta de visualización de logs de consultas lentas agrupadas por similaridad, basada en Squarified Treemaps. Se estudiaron las tecnologías actuales para el desarrollo de sistemas que requieran visualizar datos complejos o fuera de lo común para luego seleccionar la que mejor se adaptara para desarrollar la herramienta propuesta. El objetivo es que con esta manera de visualizar la información contenida en el log, una persona pueda rápidamente comprender y evaluar cuál o cuáles son los grupos de consultas que más están afectando el rendimiento de la base de datos para un esquema de datos dado. Con SQLVis se obtuvieron buenos resultados en términos de tiempo en la identificación de los grupos de consultas con tiempos de ejecución por encima del umbral definido para logs de tamaño considerable.
Nowadays, relational database engines have mechanisms to log those queries that for some reason take longer time than usual to execute. It is very common that the volume of such information is of considerable size, so the process of detecting which of these queries generate more load in the server is a very difficult task since existing tools do not provide an attractive graphic interface to solve the problem efficiently. In this work we propose SQLVis, a visualization software based on Squarified Treemaps to visualize slow query logs grouped by similarity. We first studied the current available technologies for the development of visualization systems requiring visualize complex or unusual data and then we selected the best suited for the development of the proposed tool, the goal is that visualizing the information stored in the slow query log by using this tool, a person can understand which are the worst query patterns in terms of execution time that are impacting the performance of the database system for a given schema. With SQLVis we obtained good results in terms of time to identify groups of queries with similar patterns that takes longer execution times in logs of considerable size.
Fil: Berlín, Julián R.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Fil: Pippia, Facundo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.