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WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 Vorlesung #10 Physische Datenorganisation.

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1 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Vorlesung #10 Physische Datenorganisation

2 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Fahrplan 60 Minuten #10, 30 Minuten #11 Einführung und Motivation Trennung der logischen und der physischen Ebene einer Datenbank Speichermedien (Platten, RAID usw.), Speicherhierarchien (Cache, Hauptspeicher, Hintergrundsspeicher usw.) Abbildung von Relationen auf den Hintergrundsspeicher Unterstützung eines Anwendungsverhaltens Physische Datenorganisation in SQL Fazit © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

3 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Einführung und Motivation Die Benutzung und somit die Akzeptanz einer Datenbank wird maßgeblich durch die Antwortzeiten des Systems bestimmt. Selbst eine sehr gut modellierte Datenbank(anwendung) wird von Benutzern nicht akzeptiert, wenn sie langsam ist. Eine effiziente physische Organisation der Daten und der Zugriffe ist die Voraussetzung für akzeptable Datenbanken. Physische Organisation der Daten muss unabhängig von logischen Schema-Veränderungen bleiben, um System- Änderungen und vor allem System-Wachstum effizient unterstützen können. Man hat die Wahl zwischen mehreren physischen Entwürfen und kann das Optimale wählen. Die heute marktbeherrschenden (objekt)relationalen Datenbanken haben sich auch dank effizienter physischen Implementierung und der strikten Trennung zwischen der logischen und der physischen Ebene durchgesetzt. © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

4 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Wiederholung: DBMS 3 -Abstraktionsebenen... Externes Schema - Sicht 1 Externes Schema - Sicht 2 Externes Schema - Sicht n Konzeptionelles Schema Physische Speicherung – internes Schema Logische Ebene Physische Ebene © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

5 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Abstraktionsebenen Ebene 1 (externe): Sichten – Datenbank VIEWs Ebene 2 (konzeptionelle) : Relationen– Datenbank Tabellen mit ihren logischen Attributen Ebene 3 (interne): Datenstrukturen bzw. Speicherstrukturen – Datenbank Tabellen mit ihren physischen Attributen © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

6 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R DBMS – 3 Abstraktionsebenen... Externes Schema - Sicht 1 Externes Schema - Sicht 2 Externes Schema - Sicht n Konzeptionelles Schema Physische Speicherung – internes Schema Physische Ebene Logische Ebene © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

7 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Beispiel: logische und physische Datenunabhängigkeit Internet-BesucherStudenten ProfVerlesung Dozenten lesen Kurse CREATE VIEW ProfVorlesung AS SELECT Name, Titel AS SELECT Name, Titel FROM Dozenten FROM Dozenten NATURAL JOIN lesen NATURAL JOIN lesen NATURAL JOIN Kurse; NATURAL JOIN Kurse; CREATE VIEW ProfVorlesung AS SELECT Name, Titel FROM Professoren, Vorlesungen WHERE PersNr = gelesenVon; Professoren Vorlesungen IOT lesen PT lesen CT lesen,Kurse Physische Ebene Logische Ebene © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

8 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Erläuterung zum Beispiel Man hat mehrere Möglichkeiten, eine Relation (logische Tabelle mit ihren Attributen) als eine physische oder DBMS- Tabelle zu implementieren. Die Abkürzungen bedeuten (keine Standard-Abkürzungen) IOT – Index Organized Table HT – Heap Table CT – Clustered Tables PT – Partitioned Tables SQL Code Beispiele am Ende der Vorlesung! © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

9 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Speichermedien und Speicherhierarchien Es gibt eine Zugriffslücke 10 5 zwischen dem Haupt- und dem Hintergrundsspeicher, die vor allem an mechanische Vorgänge innerhalb eines Plattenstapels zurückzuführen ist RAID Systeme sind fehlertoleranter und performanter als einzelne Platten... weiter Folien Kemper 7.2 – 7.22 © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

10 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Puffer-Verwaltung Hauptspeicher ist nicht nur viel schneller sondern auch viel kleiner als Hintergrundsspeicher nicht genug Platz für alle Seiten Ständiges Ein-/ und Auslagern der Seiten mit dem Ziel möglichst viele aktuelle oder in der nächsten Zukunft gebrauchte Seiten im Hauptspeicher bereit zu halten... Kemper 7.24 – 7.25 © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

11 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Abbildung von Relationen auf den Sekundarspeicher Die Tupel einer Relation (Zeilen, Rows) werden so abgespeichert, dass sie nicht über die Grenzen einer Seite hinausgehen. Jeder Tupel enthält eine Tupel-ID, jede Seite eine interne Datensatztabelle Beim Wachstum der Tupel muss reorganisiert d.h auf andere Seiten umgezogen werden... Kemper 7.26 – 7.29 © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

12 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Indexstrukturen ISAM – Index Sequential Access Method Vom Prinzip her wie ein Daumenindex eines Wörterbuchs mit Indexseiten und Datenseiten Schlechtes Verhalten bei UPDATE Operationen Hinzufügen einer weiteren Indirektion (eines weiteren Zeigers) B-Bäume © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

13 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Unterstützung des Anwenderverhaltens Für unterschiedliche Arten von Abfragen und/oder Veränderungsoperationen eignen sich unterschiedliche Zugriffstechniken unterschiedlich gut Beispiel: Exact Match Query vs. Range Query --exact SELECT Name FROM Professoren WHERE PersNr = 4711; -- range SELECT Name FROM Professoren WHERE Gehalt BETWEEN AND 50000; Besser mit Hashing! Besser mit B + Baum! © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

14 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Unterstützung des Anwenderverhaltens (2) Es gibt noch weitere Möglichkeiten, die Zugriffe bzw. Speicherung der Daten effizienter zu gestalten BITMAP und BITMAP JOIN Index nur für lesende Zugriffe wird bei Data Warehousing vorgestellt Partitionierung Tabelle wird in unterschiedliche Partionen aufgeteilt, die unterschiedlich voneinander physikalisch verwaltet werden können wird bei verteilten Datenbanken vorgestellt © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

15 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Physische Dateiorganisation in SQL So gut wie keine Standardisierung CREATE INDEX SemesterInd ON Studenten(Semester); DROP IINDEX SemesterInd; Zu beachten sind die Eigenschaften des jeweiligen DBMS, so legt z.B. Oracle für jedes Primärschlüsselattribut automatische einen Index an © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

16 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Physische Dateiorganisation in ORACLE (2 von ca. 60 Klauseln) CREATE TABLE { segment_attributes_clause [ data_segment_compression ] | ORGANIZATION { HEAP [ segment_attributes_clause ] [ data_segment_compression ] | INDEX [ segment_attributes_clause ] index_org_table_clause | EXTERNAL external_table_clause } | CLUSTER cluster ( column[, column ]... ) } physical attributes clause: [{ PCTFREE integer | PCTUSED integer | INITRANS integer | MAXTRANS integer | storage_clause } [ PCTFREE integer | PCTUSED integer | INITRANS integer | MAXTRANS integer | storage_clause ]... ] © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

17 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Fazit Bedeutung der strikten Trennung der logischen und physischen Ebene einer Datenbank und deren positive Auswirkung auf die Performance und Flexibilität der Datenbank Speichermedien (RAM, Platte, RAID, Bänder) Speicherhierarchien, Zugriffslücke, Notwendigkeit der Pufferverwaltung Ideen für die Unterstützung des Anwenderverhaltens (so gut wie keine) SQL Standards © Bojan Milijaš, Vorlesung #10 - Physische Datenorganization

18 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Vorlesung #10 Ende


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