Le module GEQO utilise une approche du problème d'optimisation des requêtes similaire à celui du voyageur de commerce (TSP). Les plans de requêtes possibles sont codés comme des chaînes d'entiers. Chaque chaîne représente l'ordre de jointure d'une relation de la requête à une autre. Par exemple, l'arbre de jointure
/\ /\ 2 /\ 3 4 1
est codé avec la chaîne d'entiers '4-1-3-2', ce qui signifie : première jointure entre les relations '4' et '1', puis '3' et enfin '2', avec 1, 2, 3, 4 les identifiants des relations pour l'optimiseur de PostgreSQL™.
Les caractéristiques spécifiques de l'implantation du GEQO sont :
l'utilisation d'un algorithme génétique monostable (ou à état stable) (remplacement des individus les moins ciblés au lieu d'un remplacement global de génération) permet une convergence rapide vers des plans de requêtes améliorés ; c'est indispensable au traitement des requêtes dans un temps raisonnable ;
l'utilisation de croisements (recombinaisons) aux limites est particulièrement adapté pour la restriction des pertes aux limites lors de la résolution du problème du voyageur de commerce par un algorithme génétique ;
la mutation en tant qu'opérateur génétique est rendue obsolète afin d'éviter la nécessité de mécanismes de réparation lors de la génération de tournées valides du problème du voyageur de commerce.
Diverses parties du module GEQO sont adaptées de l'algorithme Genitor de D. Whitley.
Le module GEQO permet à l'optimiseur de requêtes de PostgreSQL™ de supporter les requêtes disposant de jointures importantes de manière efficace via une recherche non exhaustive.
Le processus de planification du GEQO utilise le code standard du planificateur pour créer les plans de parcours des relations individuelles. Les plans de jointure sont alors développés à l'aide de l'approche génétique. Comme décrit plus bas, chaque plan de jointure candidat est représenté par une séquence à laquelle joindre les relations de base. Lors de l'étape initiale, l'algorithme produit simplement quelques séquences de jointure aléatoirement. Pour chaque séquence considérée, le code du planificateur standard est invoqué pour estimer le coût de la requête à l'aide de cette séquence. (Pour chaque étape de la séquence, les trois stratégies de jointure sont considérées ; et tous les plans de parcours initiaux sont disponibles. Le coût estimé est le moins coûteux.) Les séquences dont le coût est moindre sont considérées « plus adaptée » que celle de coût plus élevé. L'algorithme génétique élimine les candidats les moins adaptés. De nouveaux candidats sont alors engendrés par combinaison de gènes de candidats à forte valeur d'adaptation -- par l'utilisation de portions aléatoires de plans peu coûteux pour créer de nouvelles séquences. Ce processus est répété jusqu'à ce qu'un nombre prédéterminé de séquences aient été considérées ; la meilleure séquence rencontrée pendant la recherche est utilisée pour produire le plan final.
Ce processus est intrinsèquement non-déterministe, du fait des choix aléatoires effectués lors de la sélection initiale de la population et lors des « mutations » des meilleurs candidats qui s'en suivent. Pour éviter des modifications surprenantes du plan sélectionné, chaque exécution de l'algorithme relance son générateur aléatoire de numéros avec le paramètre geqo_seed. Tant que geqo_seed et les autres paramètres GEQO sont fixes, le même plan sera généré pour une même requête (ainsi que pour certaines informations du planificateur comme les statistiques). Pour expérimenter différents chemins de recherche, modifiez geqo_seed.
Un gros travail est toujours nécessaire pour améliorer les paramètres de l'algorithme génétique. Dans le fichier src/backend/optimizer/geqo/geqo_main.c, pour les routines gimme_pool_size et gimme_number_generations, il faut trouver un compromis pour que les paramètres satisfassent deux besoins concurrents :
l'optimisation du plan de requête ;
le temps de calcul.
Dans l'implantation courante, l'adaptation de chaque séquence de jointure candidate est estimée par l'exécution ab-initio du code standard de sélection de jointure et d'estimation de coût utilisé par le planificateur. Avec l'hypothèse que différents candidats utilisent des sous-séquences de jointure similaires, une grande partie du travail est répétée. Ce processus peut être grandement accéléré en retenant les estimations de coût des sous-jointures. Le problème consiste à éviter d'étendre inutilement la mémoire en mémorisant ces états.
À un niveau plus basique, il n'est pas certain qu'optimiser une requête avec un algorithme génétique conçu pour le problème du voyageur de commerce soit approprié. Dans le cas du voyageur de commerce, le coût associé à une sous-chaîne quelconque (tour partiel) est indépendant du reste du tour, mais cela n'est certainement plus vrai dans le cas de l'optimisation de requêtes. Du coup, la question reste posée quant au fait que la recombinaison soit la procédure de mutation la plus efficace.
Algorithmes génétiques
