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쿼리셋을 이용하여 내부의 PPO(Proximal Policy Optimization) 학습 모델로 조인 순서를 도출하고 도출된 조인 순서에 따라 쿼리 플랜을 생성하는 조인 처리기; 및데이터셋을 테이블로 읽어들여 상기 조인 처리기에 의해 생성된 쿼리 플랜을 Spark SQL로 실행하여 쿼리 플랜의 비용을 계산하는 비용 모델을 포함하고, 상기 조인 처리기는 상기 비용 모델에 의해 계산된 비용으로 PPO 학습 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 조인 처리기는 상기 쿼리셋을 파싱하여 파싱한 상기 쿼리셋의 정보를 강화학습 환경(Environment)의 상태(State)들로 초기화(Initialize states)하고, 두 개의 릴레이션을 조인하는 형식을 가진 행동(Action)에 대한 기본정보들을 초기화하여 상기 강화학습 환경의 상태와 상기 행동을 상기 PPO 학습 모델의 입력으로 사용하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 강화학습 환경(Environment)의 상태(State)는 릴레이션 간 조인된 상태를 표시하는 정보를 릴레이션 상태, 입력 쿼리에 포함된 릴레이션 간 조인 조건을 나타내는 조인 술어 상태, 및 쿼리 내에 존재하는 셀렉션 연산을 나타내는 셀렉션 상태 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 장치
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제 3 항에 있어서, 상기 PPO 학습 모델은 상기 강화학습 환경의 상태를 기반으로 상기 행동을 선택하고 선택된 행동에 따라 상기 릴레이션 상태를 업데이트하는 과정을 반복하여 릴레이션들에 대한 최종 조인 순서를 도출하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 장치
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제 4 항에 있어서, 상기 조인 처리기는 상기 PPO 학습 모델에 의해 도출된 최종 조인 순서에 따라 최종 쿼리 플랜을 생성하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 비용 모델은상기 쿼리 플랜에 기반한 쿼리 실행 결과를 상기 조인 처리기에 반환하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 비용 모델은 상기 쿼리 플랜 중 가장 처음 도출된 플랜의 비용을 최소값으로 정의하고, 이후 도출된 쿼리 플랜의 비용을 상기 최소값과 비교하여 비교 결과에 따라 상기 이후 도출된 쿼리 플랜의 비용으로 상기 최소값을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 조인 처리기는 상기 비용 모델에 의해 계산된 비용을 보상으로 변환하여 PPO 학습 모델을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 장치
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제 8 항에 있어서, 상기 보상은 상기 쿼리 플랜에 대한 가중치인 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 장치
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조인 처리기가 쿼리셋을 읽어들여 내부의 PPO(Proximal Policy Optimization) 기반 학습 모델을 통해 쿼리 플랜을 생성하는 단계;비용 모델이 데이터셋을 테이블로 읽어들이고 상기 쿼리 플랜을 Spark SQL을 통해 실행하여 상기 쿼리 플랜의 비용을 도출하는 단계; 및상기 조인 처리기가 상기 쿼리 플랜의 비용에 따라 상기 PPO 학습 모델을 학습하는 단계를 포함하는 PPO 학습 모델 기반 SPARK SQL 조인 최적화 방법
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제 10 항에 있어서, 상기 쿼리 플랜을 생성하는 단계는, 상기 쿼리셋을 파싱하여 파싱한 상기 쿼리셋의 정보를 강화학습 환경(Environment)의 상태(State)들로 초기화(Initialize states)하고, 두 개의 릴레이션을 조인하는 형식을 가진 행동(Action)에 대한 기본정보들을 초기화하여 상기 강화학습 환경의 상태와 상기 행동을 상기 PPO 학습 모델의 입력으로 사용하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 방법
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제 11 항에 있어서, 상기 강화학습 환경(Environment)의 상태(State)는 릴레이션 간 조인된 상태를 표시하는 정보를 릴레이션 상태, 입력 쿼리에 포함된 릴레이션 간 조인 조건을 나타내는 조인 술어 상태, 및 쿼리 내에 존재하는 셀렉션 연산을 나타내는 셀렉션 상태 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 방법
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제 12 항에 있어서, 상기 쿼리 플랜을 생성하는 단계에서, 상기 PPO 학습 모델은 상기 강화학습 환경의 상태를 기반으로 상기 행동을 선택하고 선택된 행동에 따라 상기 릴레이션 상태를 업데이트하는 과정을 반복하여 릴레이션들에 대한 최종 조인 순서를 도출하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 쿼리 플랜을 생성하는 단계는, 상기 PPO 학습 모델에 의해 도출된 조인 순서에 따라 쿼리 플랜을 생성하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 방법
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제 10 항에 있어서, 상기 쿼리 플랜의 비용을 도출하는 단계는, 상기 쿼리 플랜에 기반한 쿼리 실행 결과를 상기 조인 처리기에 반환하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 방법
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제 10 항에 있어서, 상기 쿼리 플랜의 비용을 도출하는 단계는, 상기 쿼리 플랜 중 가장 처음 도출된 플랜의 비용을 최소값으로 정의하고, 이후 도출된 쿼리 플랜의 비용을 상기 최소값과 비교하여 비교 결과에 따라 상기 이후 도출된 쿼리 플랜의 비용으로 상기 최소값을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 방법
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제 10 항에 있어서, 상기 PPO 모델을 학습하는 단계는, 상기 비용 모델에 의해 계산된 비용을 보상으로 변환하여 PPO 학습 모델을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 방법
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제 17 항에 있어서, 상기 보상은 상기 쿼리 플랜에 대한 가중치인 것을 특징으로 하는 PPO 학습 모델 기반 Spark SQL 조인 처리 방법
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