[发明专利]扩展字段专业化

说明书

公开了传统字段专业化过程的四个扩展。第一个扩展是跨应用值流，其中一个值从一个应用转移出来，然后转移到另一个应用。第二个扩展是一个应用间分析。静态和动态分析由Spiff工具集执行，不仅在单个应用的源代码上，而且跨过由该应用读取和写入的数据。第三个扩展是不变量的跨应用程序终止，验证不变量源自一个应用并终止在一个不同应用的专业化机会中的可能性。第四个扩展涉及运行时代码布局算法，以缓解I‑缓存压力和L2‑缓存压力的增加。最大驻留算法在DBMS编译之前使用来自提供的工作负载的动态分析的信息，并使用查询评估计划的特定结构来放置运行时代码，从而保持该代码可能的运行时改进。

本发明由政府支持在NSF授予的补助号IIS0803229、CNS0938948和1318343下进行。政府对本发明享有一定的权利。

技术领域

本发明通常涉及扩展到多个应用领域的字段专业化，并且更具体地涉及用于扩展字段专业化以将不变量的特定值超出应用源代码扩展到数据源本身的系统和方法。

背景技术

数据库管理系统(DBMS)是管理数据的存储和访问的软件程序的集合。由于现在正在生成更大量的数据，因此数据必须进行存储并可高效地访问，所以在各种应用领域都采用了DBMS。在过去四十年中，由这种无处不在的部署所驱动，已经基于通常适用于这些领域的一些数据模型对DBMS进行了设计和工程化。关系数据模型是商业和开源DBMS最常采用的模型之一。已经投入了大量的精力来有效地支持这一数据模型。

由于关系数据模型的通用性，关系数据库管理系统本身是通用的，因为它们可以处理用户指定的任何模式以及向其呈现的任何查询或修改。关系运算符基本上对任何关系都起作用，并且必须处理根据潜在关系的任何属性指定的谓词。通过诸如有效的索引结构、创新的并发控制机制和复杂的查询优化策略的创新，今天可用的关系DBMS是非常有效的。这种通用性和效率使得他们在许多领域扩散和应用。

然而，这种通用性是通过多层的迂回和复杂的代码逻辑实现的。通过利用在执行此类系统期间存在的不变量值，可进一步提高DBMS的效率。开发字段专业化技术以自动识别不变量并基于不变量实现代码专业化。字段专业化是将spiff插入DBMS代码的过程，从而DBMS可在运行时自身专业化，从而利用运行时的不变量。代表字段专家的“spiff”是在DBMS运行时动态创建专业化代码的代码。专业化的代码比原始未专业化的代码更小更快。字段专业化的得名来自于代码在“字段”专业化的事实，即在DBMS已部署并在最终用户的站点上运行之后。Spiff使用只能在运行时获得的运行时不变量的实际值来动态地产生对于运行时不变量的特定值专业化的代码。

将字段专业化扩展到多个应用领域来阐述计算机科学的范式将是合乎需要的。

本发明的实施方式涉及扩展到多个应用领域的字段专业化，并且更具体地涉及用于扩展字段专业化以将不变量的特定值超出应用源代码扩展到数据源本身的系统和方法。

根据本发明的一个实施方式，公开了一种生态系统规范以实现字段专业化扩展。该规范说明涉及哪些(可能是多个)应用，哪些(可能是多个)输入数据源被一个或多个应用读取，哪些中间和最终数据产品由这些应用产生，以及哪些服务由应用调用，从而提供有关如何在各种应用之间传达中间结果的有用信息。

采集生态系统规范中的输入、中间和最终数据源以及参与计算的多个应用，允许扩展字段专业化。不变量的特定值的流可以超出应用源代码扩展到数据源本身，跨越文件读取和写入操作，甚至通过网络通信，例如将结果数据传递到操作系统(例如Linux)，操作系统将该数据传递给联网组件，联网组件随后将数据传递到其他目标。