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カラムストアと整列
矢田 晋
@s5yata
有限会社未来検索ブラジル
自己紹介
• 所属
– 有限会社未来検索ブラジル

• 仕事内容
– カラムストア+全文検索(Grnxx)の開発

• 公開物
– トライのライブラリ(darts-clone, marisa-trie)
– 日本語 N-gram コーパス
2014年1月11日

カラムストアと整列

2
発表内容
カラムストアの

ORDER BY について
(独断と偏見により)
検討&実験してみた
2014年1月11日

カラムストアと整列

3
カラムストアって何?
• 縦に分割されているイメージ
ROWID
1

ColumnA
100

ColumnB
“Apple”

ColumnC
1.73

2
3
…
N–2
N–1
N

200
150
…
300
120
230

“Banana”
“Orange”
…
“Melon”
“Peach”
“Lemon”

0.25
1.00
…
3.14
1.41
2.00

2014年1月11日

カラムストアと整列

4
カラムストアの検索
• 条件に該当する行の一覧を作成する
– 例:ColumnA < 200 => { 1, 3, N – 1 }
ROWID

ColumnA

ColumnB

ColumnC

1

100

“Apple”

1.73

2

200

“Banana”

0.25

3

150

“Orange”

1.00

…

…

…

…

N–2

300

“Melon”

3.14

N–1

120

“Peach”

1.41

N

230

“Lemon”

2.00

2014年1月11日

カラムストアと整列

5
カラムストアの整列
• 行(ROWID)の一覧を整列する
– 例:ORDER BY ColumnC => { 3, N – 1, 1 }
ROWID

ColumnA

ColumnB

ColumnC

1

100

“Apple”

1.73

2

200

“Banana”

0.25

3

150

“Orange”

1.00

…

…

…

…

N–2

300

“Melon”

3.14

N–1

120

“Peach”

1.41

N

230

“Lemon”

2.00

2014年1月11日

カラムストアと整列

6
問題を単純化しよう
• データ型

• 整列条件

– ROWID: UInt64
– Column: Int64

– 単一カラム
– 昇順固定

• データ

• 整列範囲

– 擬似乱数(mt19937)

– 上位 Limit 行

• 行の一覧
– { 1, 2, 3, …, N – 1, N }
2014年1月11日

カラムストアと整列

7
サンプルコード
std::vector<Int64> column;
std::vector<RowID> rows;
generate_data(&column, &rows);
std::sort(rows.begin(), rows.end(),
Comparer(column));
test_result (column, rows);
ここの時間を
計測する
2014年1月11日

カラムストアと整列

8
std::sort の中身
• 整列アルゴリズム
– クイックソート+挿入ソート
• クイックソートで絞り込み,挿入ソートで仕上げる

– ヒープソート
• クイックソートで効率が悪いときに使う

• 時間計算量
– O(n log n)

2014年1月11日

カラムストアと整列

9
実際にやってみた
• 環境
– プロセッサ:Core2 Duo U9600 1.6GHz
– コンパイラ:clang++-3.3

• データ
– 行数:1,000,000
– 値域:[ 0, 1,000,000]

• 結果
– 時間:0.293 秒
2014年1月11日

ベースライン
カラムストアと整列

10
もっと速くするには
• ランダムアクセスを減らす
– ROWID とデータを組にして整列する
• std::vector<std::pair<RowID, Int64>>

• 値の重複を利用する
– 三分岐のクイックソートにする

• 整列範囲を利用する
– 部分ソートを使う
2014年1月11日

カラムストアと整列

11
ランダムアクセスを減らす
• サンプルの実装
– 問題点
• Column の参照がランダムアクセスになる

• ROWID とデータを組にする
– 利点
• Column の参照がシーケンシャルアクセスになる

– 欠点
• 組にする手間がかかる
• 整列結果を書き戻す手間がかかる
2014年1月11日

カラムストアと整列

12
さっそく試してみた
• 環境
– プロセッサ:Core2 Duo U9600 1.6GHz
– コンパイラ:clang++-3.3

• データ
– 行数:1,000,000
– 値域:[ 0, 1,000,000]

• 結果
– 改良前:0.293 秒
– 改良後:0.192 秒
2014年1月11日

速くなった

カラムストアと整列

13
値の重複を利用する
• 通常のクイックソート
– 枢軸以下,枢軸,枢軸以上
• 枢軸の同値は左右のどちらかに入る
• ほぼ二分岐になる

• 三分岐のクイックソート
– 枢軸より小さい,枢軸と同じ,枢軸より大きい
• 値の重複が多ければ再帰が浅くなる
• 値の種類が少なければ再帰が浅くなる

2014年1月11日

カラムストアと整列

14
また試してみた
• データ
– 最大値:10, 100, …, 1,000,000
最大値 改良前 [秒] 改良後 [秒]
10
0.132
0.067
100
0.145
0.095
1,000
0.160
0.122
10,000
0.165
0.154
100,000
0.186
0.181
1,000,000
0.192
0.212
2014年1月11日

カラムストアと整列

速くなった

遅くなった

15
整列範囲を利用する
• 全体ソート
– 全体を整列して上位 Limit 行を取り出す

• 部分ソート(クイックソート)
– 上位 Limit 行以外の整列を省略する
• クイックソートなら簡単に導入できる

2014年1月11日

カラムストアと整列

17
またまた試してみた
• 整列範囲
– Limit:10, 100, …, 1,000,000
Limit 改良前 [秒] 改良後 [秒]
10
0.212
0.036
100
0.213
0.036
1,000
0.212
0.036
10,000
0.214
0.039
100,000
0.212
0.051
1,000,000
0.212
0.207
2014年1月11日

カラムストアと整列

速くなった

18
狭い整列範囲を利用する
• 部分ソート(挿入ソート)
– 手順
• 先頭の Limit 行を整列する
• 先頭の Limit 行が上位 Limit 行となるように
残りの行をひとつずつ挿入していく

– ポイント
• アクセスの局所性が高い
• 平均時間計算量は O(n) になる
2014年1月11日

カラムストアと整列

19
比べてみた
• 整列範囲
– Limit:10, 100, …, 1,000,000
Limit クイックソート
[秒]
10
0.067
100
0.095
1,000
0.122
10,000
0.154
100,000
0.181
2014年1月11日

挿入ソート
[秒]
0.004
0.005
0.016
1.064
–

カラムストアと整列

速くなった
遅くなった

20
まとめ
• 話した内容
– 基本はクイックソート
– データ・整列条件に応じた効率化
– 挿入ソートが大活躍

• 話さなかった内容
– 整列の安定・不安定
– 整列範囲の Offset
– 複数カラム対象の整列
– ヒープソートによる部分ソート
2014年1月11日

カラムストアと整列

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