[pt] Com o aumento da complexidade das aplicações de banco de dados a tarefa de sintonizar os sistemas de banco de dados para melhorar os tempos de resposta das consultas submetidas tem se tornado mais difícil. O uso de visões materializadas é uma forma de melhorar o desempenho do acesso aos dados. Trata-se de um objeto de um banco de dados relacional que armazena um conjunto de dados pré-calculados resultante de uma consulta. Esta dissertação propõe a criação automática de visões materializadas. Para tal utiliza uma arquitetura de auto-sintonia não-intrusiva, isto é, sem modificar o código do SGBD. São propostas métricas para estimar os custos envolvendo visões materializadas permitindo que se determine seu benefício efetivo. São apresentadas heurísticas para a tomada de decisão automática quanto à criação de visões materializadas em função de uma determinada carga de trabalho. São apresentados testes e simulações com o benchmark TPC-H na presença do SGBD MS SQL Server 2008. / [en] As database applications become more complex, tuning database systems in order to improve query response times also become harder. One could consider materialized views, a relational database object that stores data resulting from specific queries, to obtain better performances. This dissertation proposes the automatic creation of materialized views. A non-intrusive architecture is used in order to keep DBMS source codes unchanged. There is a need to estimate the creation cost and the benefits obtained from the presence of the materialized views. Heuristics are proposed to help with the automatic decision upon creation of these materialized views for a given workload. Simulation tests for TPC-H benchmark and MS SQL Server DBMS are presented.

[pt] Uma dentre as muitas tarefas desempenhadas por DBAs consiste em tentar garantir que os tempos de respostas dos comandos submetidos por usuários a um grande SGBDR não excedam valores previamente acordados. Esta dissertação segue uma linha de estudos denominada auto-sintonia de índices, que preconiza a realização de ajustes automáticos na execução de consultas SQL, visando reduzirlhes tempos de resposta, a partir de alterações no conjunto de índices: criação, eliminação e recriação. Este trabalho teve como ponto de partida a dissertação de Marcos Salles [32], que seguiu a mesma linha, propondo um mecanismo automático de criação de índices. Esta dissertação estende [32], primeiro submetendo sua implementação a uma carga de trabalho alternativa e depois realizando eliminações e reconstruções de índices automáticas, levando em consideração níveis de preenchimento de páginas alternativos. Também foram realizados testes utilizando ferramentas comerciais, Oracle 10g e SQL Server 2005, para avaliar quão eficaz comportou-se a implementação proposta em [32]. Vale ressaltar que os testes realizados limitaram-se à criação de índices, já que as ferramentas não oferecem facilidades de reconstrução automática. Diferentemente dos trabalhos publicados nessa linha de estudos e das ferramentas comerciais disponíveis, foi criado um protótipo que não se limita a sugerir novos índices; também são eliminados os que deixaram de ser interessantes, porém, antes ocorre uma avaliação para verificar se a reconstrução não seria mais adequada. Criou-se, inclusive, uma heurística rudimentar que avalia um índice a ser destruído e recomenda sua reconstrução, caso atenda a determinados requisitos. / [en] One of the most important tasks of Database Administrators certainly is to guarantee optimal response times to statements submitted by users of big RDBMS. Our dissertation deals with Index Self-tuning, which means creating, dropping or recreating indexes automatically, in order to decrease SQL queries durations. We start from Marcos Salles´ dissertation [32], which proposed an automatic way of creating indexes. We extend [32] in many ways: first using a different workload, TPC-H like. Second, following created indexes inspecting its usage. Finally, we have gotten to drop and, mostly, recreate indexes using different fillfactor in leaf pages. Also, we have elaborated many tests using commercial tools, Microsoft SQL Server 2005 and Oracle 10g in order to ratify [32] ideas. Unfortunatelly, we could not test automatic dropping and recreating in these tools, as long as they do not offer this kind of functionalities. Unlike related work and commercial tools, we have created a code prototype that not only suggests new indexes creations, but also drops and recreates indexes using an own heuristics. To validate our ideas we have used a TPC-C like workload, but we had to make some changes to increase updates and force reindexing.

[pt] A escolha e materialização de índices são atividades comumente realizadas por administradores de bancos de dados (DBAs) para acelerar o processamento de aplicações de bancos de dados. Devido à complexidade da tarefa de seleção de índices e à pressão por maior produtividade sobre os profissionais que realizam sintonia, diversos trabalhos na literatura e em sistemas comerciais procuram obter ferramentas que possam apoiar o DBA na escolha dos melhores índices para uma dada carga de trabalho. Classificamos estes trabalhos como sendo de auto-sintonia local, uma vez que se focam em um problema de sintonia específico, em oposição a trabalhos de auto-sintonia global, que almejam obter um desempenho aceitável para o sistema como um todo. Esta dissertação propõe duas arquiteturas que permitem automatizar completamente a sintonia de índices. A indepedência de intervenção humana é obtida através do uso de agentes de software. A combinação de agentes com SGBDs torna os sistemas mais autônomos e capazes de auto-sintonia. Implementamos uma das arquiteturas propostas no SGBD de código fonte aberto PostgreSQL e obtivemos resultados experimentais com uma carga transacional que mostram a viabilidade de nossa abordagem. / [en] The choice and materialization of indexes are activities commonly done by database administrators to speed up database application processing. Due to the complexity of the index selection task and to the pressure for productivity increase put on tuning professionals, many works on the literature and on commercial systems seek for tools that can help the DBA choose the best indexes for a given workload. We classify these works as local self- tuning, once they are interested in a specific tuning problem, in opposition to global self-tuning work, which is targeted at obtaining acceptable performance for the system as a whole. This dissertation proposes two architectures that allow the complete automation of the index tuning task. Human intervention independence is achieved through the use of software agents. The combination of agents and DBMS makes systems more autonomous and self-tuning. We have implemented one of the proposed architectures in the open source DBMS PostgreSQL and obtained experimental results with a transactional workload that show the feasibility of our approach.

[pt] O aumento da complexidade dos SGBDs comerciais e a carga que suportam, além da crescente utilização destes por pessoal pouco familiarizado com a administração de bancos de dados, entre outras causas, sugerem a introdução de técnicas que automatizem o processo de sintonia de bancos de dados. A auto-sintonia (self-tuning) é uma tecnologia que permite criar sistemas adaptáveis que possam manter um bom desempenho, minimizando no possível a interação do administrador com o sistema. Este trabalho propõe uma abordagem para o ajuste automático dos parâmetros em um SGBD usando agentes de software. A tarefa de sintonia é tratada nesta pesquisa como um problema global, dado que alterações de um parâmetro podem se refletir em outros. Os detalhes da arquitetura, sua implementação e avaliação de funcionamento são também discutidos nesta dissertação. / [en] The increasing complexity of the commercial DBMSs as well the workload they manage, besides the fact that many users do not have deep knowledge about database administration, among other reasons, strongly suggests the introduction of techniques that automates the database tuning process. Self- Tuning, or auto-tuning, is a feature that makes systems adaptable in order to keep a good overall performance, reducing as possible the interaction between the administrator and the system. This work proposes an approach for the automatic tuning of DBMSs parameters using an architecture based on software agents. We consider tuning as a global issue, given that changes of a single parameter can be reflected in others. The architecture details, ets implementation and a practical evaluation are also discussed in this dissertation.

[pt] A computação na nuvem vem modificando a maneira pela qual os usuários acessam e usufruem de serviços computacionais. Um sistema gerenciador de banco de dados é um dos principais recursos deste novo ambiente de trabalho. Entretanto, os grandes volumes de dados devem ser adequadamente gerenciados e disponibilizados, de acordo com as oscilações das cargas de trabalho e em função de novos parâmetros existentes. Pelas dimensões do problema neste novo ambiente da nuvem, não há como dispor de um DBA que consiga, manualmente, administrar, manter disponibilidade e desempenho de maneira aceitável. Em particular, há necessidade de sintonia fina (tuning) automática pois o sistema na nuvem deve cumprir requisitos contratuais de operação e, para o usuário, deve-se oferecer recursos como se fossem ilimitados ao mesmo tempo que com excelente desempenho. Nesta dissertação são explicitadas e comparadas as atividades de (auto) sintonia fina em SGBDs que operam em ambientes convencionais e em ambientes de nuvem. Enfatizam-se as diferenças observadas na visão do provedor do serviço de nuvem e dos usuários em um contexto de DBaaS. Nesta pesquisa será proposta uma nova extensão da ontologia de domínio desenvolvida e aprimorada por [Almeida, 2013] e [Oliveira, 2015], a fim de abranger a sintonia fina em banco de dados na nuvem. / [en] Cloud computing is changing the way users access and benefit from computer services. A database manager is one of the main features of this new working environment. However, large volumes of data must be properly managed and made available, according to the fluctuations in workloads and function of new and existing parameters. Because of dimensions problems in this new cloud environment, it is very difficult to have a DBA who can manually manage, maintain availability and performance acceptably. In particular, the necessity of a tuning process automatic in the cloud system to meet contractual operation requirements and the necessity of offering to the user resources as if they were unlimited while with excellent performance. This thesis explains and compares the activities of (self)-tuning database systems operating in conventional and cloud environments, emphasizing the differences observed in the cloud service provider s view and users in a context of DBaaS. In particular, it is proposed to extend of tuning ontology in order to automate actions to tuning the Database as a Service.