Vorlesung Datenbanksysteme WS 2.0 Christoph Koch (Subject: DBVO:...

2 Elmasri / Navathe Ramakrishnan / Gehrke

3 Architektur eines DBMS DML-CompilerDDL-Compiler Abfrageoptimierung Datenbankmanager Schemaverwaltung Dateiverwaltung LogdateienIndexeDatenbasisData Dictionary Mehrbenutzersynchronisation Fehlerbehandlung Interactive AbfrageAPI/PräcompilerVerwaltungswerkzeug

4 Themen Physische Datenorganisation Abfrageoptimierung Transaktionsverwaltung Fehlerbehandlung Mehrbenutzersynchronisation Sicherheit Verteilte Datenbanken

5 Buch zur Vorlesung Datenbanksysteme – Eine Einführung Alfons Kemper / André Eickler Oldenbourg Verlag 5. Auflage, 2004 Stoff der Vorlesung: Kapitel 7-12; 16

Vorlesung Datenbanksysteme vom Physische Datenorganisation Speicherhierarchie Hintergrundspeicher / RAID B-Bäume Hashing R-Bäume

7 Überblick: Speicherhierarchie 1-10ns Register ns Cache ns Hauptspeicher 10 ms Plattenspeicher sec Archivspeicher Zugriffslücke 10 5

8 Magnetplattenspeicher

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10 Lesen von Daten von der Platte Seek Time: Arm positionieren 5ms Latenzzeit: ½ Plattenumdrehung (im Durchschnitt) Umdrehungen / Minute Ca 3ms Transfer von der Platte zum Hauptspeicher 15 MB/s

11 Random versus Chained IO 1000 Blöcke à 4KB sind zu lesen Random I/O Jedesmal Arm positionieren Jedesmal Latenzzeit 1000 * (5 ms + 3 ms) + Transferzeit von 4 MB > 8000 ms + 300ms 8s Chained IO Einmal positionieren, dann von der Platte kratzen 5 ms + 3ms + Transferzeit von 4 MB 8ms ms 1/3 s Also ist chained IO ein bis zwei Größenordnungen schneller als random IO in Datenbank-Algorithmen unbedingt beachten !

12 Disk Arrays RAID-Systeme

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14 RAID 0: Striping Lastbalancierung wenn alle Blöcke mit gleicher Häufigkeit gelesen/geschrieben werden Doppelte Bandbreite beim sequentiellen Lesen der Datei bestehend aus den Blöcken ABCD... Aber: Datenverlust wird immer wahrscheinlicher, je mehr Platten man verwendet (Stripingbreite = Anzahl der Platten, hier 2) A C B D ABCD Datei

15 RAID 1: Spiegelung (mirroring) Datensicherheit: durch Redundanz aller Daten (Engl. mirror) Doppelter Speicherbedarf Lastbalancierung beim Lesen: z.B. kann Block A von der linken oder der rechten Platte gelesen werden Aber beim Schreiben müssen beide Kopien geschrieben werden Kann aber parallel geschehen Dauert also nicht doppelt so lange wie das Schreiben nur eines Blocks A C B D A C B D

16 Kombiniert RAID 0 und RAID 1 Immer noch doppelter Speicherbedarf Zusätzlich zu RAID 1 erzielt man hierbei auch eine höhere Bandbreite beim Lesen der gesamten Datei ABCD.... Wird manchmal auch als RAID 10 bezeichnet RAID 0+1: Striping und Spiegelung A C A C B D B D

17 RAID 2: Striping auf Bit-Ebene Anstatt ganzer Blöcke, wie bei RAID 0 und RAID 0+1, wird das Striping auf Bit- (oder Byte-) Ebene durchgeführt Es werden zusätzlich auf einer Platte noch Fehlererkennungs- und Korrekturcodes gespeichert In der Praxis nicht eingesetzt, da Platten sowieso schon Fehlererkennungscodes verwalten Datei

18 RAID 3: Striping auf Bit-Ebene, zusätzliche Platte für Paritätsinfo Das Striping wird auf Bit- (oder Byte-) Ebene durchgeführt Es wird auf einer Platte noch die Parität der anderen Platten gespeichert. Parität = bit-weise xor Dadurch ist der Ausfall einer Platte zu kompensieren Das Lesen eines Blocks erfordert den Zugriff auf alle Platten Verschwendung von Schreib/Leseköpfen Alle marschieren synchron Datei Parität

19 RAID 3: Plattenausfall Datei Parität Reparatur

20 RAID 4: Striping von Blöcken Bessere Lastbalancierung als bei RAID 3 Flaschenhals bildet die Paritätsplatte Bei jedem Schreiben muss darauf zugegriffen werden Bei Modifikation von Block A zu A wird die Parität P A-D wie folgt neu berechnet: P A-D := P A-D A A D.h. bei einer Änderung von Block A muss der alte Zustand von A und der alte Paritätsblock gelesen werden und der neue Paritätsblock und der neue Block A geschrieben werden AEBF CG DH P A-D P E-H

21 RAID 4: Striping von Blöcken Flaschenhals bildet die Paritätsplatte Bei jedem Schreiben muss darauf zugegriffen werden Bei Modifikation von Block A zu A wird die Parität P A-D wie folgt neu berechnet: P A-D := P A-D A A D.h. bei einer Änderung von Block A muss der alte Zustand von A und der alte Paritätsblock gelesen werden und der neue Paritätsblock und der neue Block A geschrieben werden Datei Paritäts block

22 RAID 5: Striping von Blöcken, Verteilung der Paritätsblöcke Bessere Lastbalancierung als bei RAID 4 die Paritätsplatte bildet jetzt keinen Flaschenhals mehr Wird in der Praxis häufig eingesetzt Guter Ausgleich zwischen Platzbedarf und Leistungsfähigkeit AEBF CG D HP A-D P E-H IMJ O LN K PP I-L P M-P

23 Parallelität bei Lese/Schreib- Aufträgen

24 verdrängen Hauptspeicher einlagern Platte ~ persistente DB Systempuffer-Verwaltung

25 Ein- und Auslagern von Seiten Systempuffer ist in Seitenrahmen gleicher Größe aufgeteilt Ein Rahmen kann eine Seite aufnehmen Überzählige Seiten werden auf die Platte ausgelagert Platte (swap device) Hauptspeicher 04K8K12K 28K 44K 60K 40K 48K 24K20K 16K 32K 36K 56K52K P480 P123 Seitenrahmen Seite

B-Bäume Balancierte Mehrwege-Suchbäume Für den Hintergrundspeicher

27 S.. Suchschlüssel D.. Weitere Daten V.. Verweise (SeitenNr)

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30 Einfügen eines neuen Objekts (Datensatz) in einen B-Baum

31 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k=

32 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k=

33 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

34 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

35 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? 10

36 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? 10

37 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? 10 1

38 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? 10 1

39 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? 10 1

40 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? 10 1

41 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? 10 2

42 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

43 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

44 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? 10 4

45 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

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50 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

51 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

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70 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

71 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

72 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

73 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

74 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

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81 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

82 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

83 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

84 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

85 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

86 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

87 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? B-Baum mit Minimaler Speicherplatz- ausnutzung

88 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? B-Baum mit Minimaler Speicherplatz- ausnutzung

89 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

90 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

91 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

92 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? Unterlauf

93 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? Unterlauf

94 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

95 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

96 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? Unterlauf

97 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? merge

98 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? merge

99 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? Unterlauf

100 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? merge

101 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? merge

102 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ?

103 Sukzessiver Aufbau eines B-Baums vom Grad k= ? Schrumpfung, Freie Knoten

104 Speicherstruktur eines B-Baums auf dem Hintergrundspeicher 4 Speicherblock Nr 4

105 Speicherstruktur eines B-Baums auf dem Hintergrundspeicher 3 0 Datei 8 KB-Blöcke 0*8KB 1*8KB 2*8KB 3*8KB Freispeicher- Verwaltung 4*8KB Block- Nummer

106 Zusammenspiel: Hintergrundspeicher -- Hauptspeicher Hintergrundspeicher 4 4 Hauptspeicher- Puffer Zugriffslücke 10 5

107 B + -Baum Referenz- schlüssel Such- schlüssel

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110 Mehrere Indexe auf denselben Objekten B-Baum Mit (PersNr, Daten) Einträgen Name, Alter, Gehalt... B-Baum Mit (Alter, ???) Einträgen Alter, PersNr

111 Mehrere Indexe auf denselben Objekten B-Baum Mit (PersNr, Daten) Einträgen Name, Alter, Gehalt... B-Baum Mit (Alter, ???) Einträgen Alter, PersNr Wer ist 20 ? 20, 007

112 Mehrere Indexe auf denselben Objekten B-Baum Mit (PersNr, Daten) Einträgen Name, Alter, Gehalt... B-Baum Mit (Alter, ???) Einträgen Alter, PersNr Wer ist 20 ? 20, ,Bond,20,...

113 Eine andere Möglichkeit: Referenzierung über Speicheradressen PersNr Alter 007,... 20, , Bond, 20,...

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115 Verschiebung von einer Seite auf eine andere Forward

116 Verschiebung von einer Seite auf eine andere Bei der nächsten Verschiebung wird der Forward auf Seite 4711 geändert (kein Forward auf Seite 4812)

117 Statische Hashtabellen À priori Allokation des Speichers Nachträgliche Vergrößerung der Hashtabelle ist teuer Hashfunktion h(...) =... mod N Rehashing der Einträge h(...) =... mod M In Datenbankanwendungen viele GB Erweiterbares Hashing Zusätzliche Indirektion über ein Directory Ein zusätzlicher Zugriff auf ein Directory, das den Zeiger (Verweis, BlockNr) des Hash-Bucket enthält Dynamisches Wachsen (und Schrumpfen) ist möglich Der Zugriff auf das Directory erfolgt über einen binären Hashcode

118 Statisches Hashing

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120 Hashfunktion für erweiterbares Hashing h: Schlüsselmenge {0,1}* Der Bitstring muss lang genug sein, um alle Objekte auf ihre Buckets abbilden zu können Anfangs wird nur ein (kurzer) Präfix des Hashwertes (Bitstrings) benötigt Wenn die Hashtabelle wächst wird aber sukzessive ein längerer Präfix benötigt Beispiel-Hashfunktion: gespiegelte binäre PersNr h(004) = (4= ) h(006) = (6= ) h(007) = (7 = ) h(013) = (13 = ) h(018) = (18 = ) h(032) = (32 = ) H(048) = (48 = )

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123 Wertbasierter Zugriff auf der Grundlage mehrerer Attribute, dies einzeln oder in beliebigen Kombinationen. Typische Anforderungen aus CAD, VLSI-Entwurf, Kartographie,... Anfragen decken den Bereich ab zwischen mehrdimensionalem Punktzugriff (EMQ) und mehrdimensionalen Bereichsanfragen (RQ) Lösung mit eindimensionalen Indexen erfordert konjunktive Zerlegung der Anfrage in Einattributanfragen und Schnittmengenbildung bedingt hohe Speicherredundanz Problemstellung: Mehrdimensionale Nachbarschaftsverhältnisse Mehrdimensionale Datenstrukturen

124 Wertebereiche D 0,..., D k-1 : alle D i sind endlich, linear geordnet und besitzen kleinstes (- i ) und größtes ( i ) Element Datenraum D = D 0... D k-1 k-dimensionaler Schlüssel entspricht Punkt im Datenraum p D Grundlagen mehrdimensionaler Datenstrukturen

Exact Match Query spezifiziert Suchwert für jede Dimension D i 2. Partial Match Query spezifiziert Suchwert für einen Teil der Dimensionen 3. Range Query spezifiziert ein Suchintervall [ug i, og i ] für alle Dimensionen 4. Partial Range Query spezifiziert ein Suchintervall für einen Teil der Dimensionen Grundlagen mehrdimensionaler Datenstrukturen

126 Mehrdimensionale Zugriffsstrukturen können gemäß der Art der Aufteilung des Datenraums in Gebiete charakterisiert werden: 1. nur atomare Gebiete (beschreibbar durch ein Rechteck) 2. vollständig (die Vereinigung aller Gebiete ergibt den gesamten Datenraum) 3. disjunkt (die Gebiete überlappen nicht) Charakterisierung mehrdimensionaler Datenstrukturen R-Baum: atomar

127 R-Baum: Urvater der baum-strukturierten mehrdimensionalen Zugriffsstrukturen

128 Gute versus schlechte Partitionierung

129 Nächste Phase in der Entstehungsgeschichte des R-Baums

130 Nächste Phase

131 Datenraum

132 Wachsen des Baums: nach oben – wie im B-Baum

133 Datenraum

134 Datenraum und Speicherstruktur – Überblick

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136 Bereichsanfragen auf dem R-Baum

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138 Objektballung / Clustering logisch verwandter Daten

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140 Clustering von Professoren mit ihren Vorlesungen

141 Unterstützung eines Anwendungsverhaltens Select Name From Professoren Where PersNr = 2136 Select Name From Professoren Where Gehalt >= and Gehalt <=

142 Indexe in SQL Create index SemsterInd on Studenten (Semester) drop index SemsterInd