Seminar Ontop Performance-Optimierung und SQL-Reformulierung

Leistung entsteht aus dem Zusammenspiel von semantischer Abfrage, Mapping, Metadaten und Datenbank. Statt pauschaler Tuning-Regeln wird ein reproduzierbarer Diagnoseprozess mit getrennten Zeit- und Kostenanteilen aufgebaut.

Inhaltsverzeichnis

1. Messmodell und Baseline
2. SPARQL-Struktur optimieren
3. Reformulierung lesen
4. Mapping-SQL und Lenses
5. Constraints und Datenbankoptimierung
6. Cache und wiederkehrende Abfragen
7. Lasttest und Regression

Lernziele

• Reformulierungs-, Datenbank- und Übertragungszeit getrennt messen.
• Erzeugte SQL-Abfragen und Ausführungspläne systematisch analysieren.
• Mappings, Lenses, Constraints, Indizes und SPARQL-Struktur gezielt optimieren.
• Lasttests, Grenzwerte und Leistungsregressionen automatisierbar definieren.

Zielgruppe

Erfahrene Ontop- und SPARQL-Entwicklung, Data Engineering, Datenbankoptimierung, Architektur und Plattformbetrieb.

Voraussetzungen

Gute SQL-, SPARQL- und Mapping-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Datenbankausführungsplänen.

Kapitel 1: Messmodell und Baseline

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Latenzanteile, Referenzabfragen, Datenvolumen, Warm-up, Cache und Reproduzierbarkeit.

1. Schritt 1: Ein repräsentativer Abfragekatalog wird nach Einfachheit, Join-Tiefe, Aggregation und Ergebnisgröße klassifiziert.
2. Schritt 2: Reformulierung, Datenbankausführung, Fetching und Gesamtzeit werden getrennt protokolliert.
3. Schritt 3: Baseline-Bedingungen zu Datenstand, Cache, Parallelität und Ressourcen werden festgehalten.

Kapitel 2: SPARQL-Struktur optimieren

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Selektivität, OPTIONAL, UNION, FILTER, Aggregation, Pfade und Projektion.

1. Schritt 1: Unnötige Variablen und breite Ergebnismengen werden aus der Projektion entfernt.
2. Schritt 2: Optionale und alternative Muster werden auf unbeabsichtigte Vervielfachung geprüft.
3. Schritt 3: Filter und Aggregationen werden so formuliert, dass sie möglichst weit in SQL übertragen werden können.

Kapitel 3: Reformulierung lesen

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Interne Abfrage, erzeugtes SQL, Post-Processing und Cache-Hinweise.

1. Schritt 1: Eine SPARQL-Abfrage wird Schritt für Schritt ihrer SQL-Reformulierung zugeordnet.
2. Schritt 2: Joins, Unterabfragen, Casts und Duplikateliminierung werden auf ihre Ursache im Mapping zurückgeführt.
3. Schritt 3: Nicht in SQL übertragene Operationen werden identifiziert und hinsichtlich Datenmenge bewertet.

Kapitel 4: Mapping-SQL und Lenses

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Parserfreundliche Quellen, Join-Zuschnitt, Black-Box-SQL und virtuelle Sichten.

1. Schritt 1: Quellabfragen werden auf unnötige Joins, Funktionen und fehlende Filter untersucht.
2. Schritt 2: Wiederkehrende Transformationen werden in passende Lens-Typen überführt.
3. Schritt 3: Komplexe Black-Box-Abfragen werden gegen einfachere, optimierbare Varianten gemessen.

Kapitel 5: Constraints und Datenbankoptimierung

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Primärschlüssel, Eindeutigkeit, Fremdschlüssel, funktionale Abhängigkeiten und Indizes.

1. Schritt 1: Fehlende oder nicht sichtbare Integritätsinformationen werden ermittelt.
2. Schritt 2: Explizite Constraints werden ergänzt und die veränderte SQL-Reformulierung verglichen.
3. Schritt 3: Der Datenbankplan wird auf Indexnutzung, Join-Reihenfolge und Schätzfehler geprüft.

Kapitel 6: Cache und wiederkehrende Abfragen

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Reformulierungscache, vordefinierte Abfragen, HTTP-Caching und Aktualitätsgrenzen.

1. Schritt 1: Wiederkehrende Anfrageformen werden anhand Query-Templates und Parameterstruktur erkannt.
2. Schritt 2: Für stabile Lookup-Muster wird die Eignung vordefinierter Abfragen bewertet.
3. Schritt 3: Cache-Zeiten werden aus Änderungsfrequenz und fachlicher Toleranz abgeleitet.

Kapitel 7: Lasttest und Regression

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Parallelität, Schutzwerte, Zeitlimits, Kapazität und automatischer Vergleich.

1. Schritt 1: Ein Lastprofil bildet normale, Spitzen- und fehlerhafte Anfragen getrennt ab.
2. Schritt 2: Kapazitätsgrenzen werden anhand Latenz, Fehlerquote und Datenbankbelastung bestimmt.
3. Schritt 3: Leistungsbudgets werden als Regressionstest in Release- und Upgrade-Prozesse integriert.