WS 2004/2005 Datenbanken II - 5W Mi 17:00 – 18:30 G 3.18 Vorlesung #3 Anfragebearbeitung (Teil 1)

WS 2004/2005 Datenbanken II - 5W Mi 17:00 – 18:30 G 3.18 © Bojan Milijaš, Vorlesung #3 - Anfragebearbeitung (Teil 1)2 „Fahrplan“  Besprechung der Übungsaufgaben (kurz)  Logische Optimierung (prüfungsrelevant)  Äquivalenzen in der relationalen Algebra  Anwendung von Transformationsregeln  Physische Optimierung  Selektion  Matchings (binäre Zuordnungsoperationen: Join, Mengendurchschnitt, Mengendifferenz)  Gruppierung und Duplikatelimierung  Projektion und Vereinigung  Zwischenspeicherung  Kostenmodelle...  Fazit und Ausblick Vorlesung #3

WS 2004/2005 Datenbanken II - 5W Mi 17:00 – 18:30 G 3.18 © Bojan Milijaš, Vorlesung #3 - Anfragebearbeitung (Teil 1)3 Anfragebearbeitung  Wegen Datentunabhängigkeit werden Anfragen in SQL auf sehr allgemein auf dem logischen Schema formuliert  Nun muss es eine Komponente in DBMS geben, die die Grenze zwischen der logischen und der physischen Ebene definiert und überbrückt  Anfrageoptimierung  Anfrageoptimierung wandelt eine abstrakte Abfrage in eine möglichst effiziente Implementierung – den Auswertungsplan – der dann kompiliert oder über einen Interpreter direkt gestartet wird ... Kemper 8.2

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WS 2004/2005 Datenbanken II - 5W Mi 17:00 – 18:30 G 3.18 © Bojan Milijaš, Vorlesung #3 - Anfragebearbeitung (Teil 1)5 Anfragebearbeitung (2)  Nach der Syntax- und der semantischen Analyse wird die Anfrage in einen Ausdruck der relationalen Algebra umgewandelt  Anfrageoptimierer (Optimizer) erzeugt eine Vielzahl von logisch äquivalenten Auswertungsplänen, die in Ihrer Ausführungsdauer (Kosten) unterschiedlich sind. (Kosten = mit Hilfe eines Kostenmodells geschätzte Ausführungsdauer). Auf Basis von „Kostenvoranschlägen“ wird der optimalen Plan ausgewählt.  Kostenmodelle basieren auf Schemainformationen und Statistiken über Relationen, Indexstrukturen und Verteilung der Attributwerte (Histogramme)

WS 2004/2005 Datenbanken II - 5W Mi 17:00 – 18:30 G 3.18 © Bojan Milijaš, Vorlesung #3 - Anfragebearbeitung (Teil 1)6 Logische Optimierung  Sehr prüfungsrelevant !!!  Eine SQL Abfrage wird in einen Ausdruck der relationalen Algebra umgewandelt  Mit Hilfe von Transformationsregeln wird dieser Ausdruck in einen äquivalenten optimierten Ausdruck umgeformt und dann an die physische Optimierung weitergereicht  Zur besseren Veranschaulichung werden relational algebraische Ausdrücke als Auswertungsbäume dargestellt ... Kemper

WS 2004/2005 Datenbanken II - 5W Mi 17:00 – 18:30 G 3.18 © Bojan Milijaš, Vorlesung #3 - Anfragebearbeitung (Teil 1)7 Logische Optimierung (Fazit)  12 äquivalenzerhaltende Transformationsregeln der relationalen Algebra und deren Anwendung  Grundidee: die Regeln so anwenden, dass die Ausgaben der einzelnen Operatoren möglichst klein sind!  6 Heuristiken  Aufbrechen von Selektionen  Selektionen nach unten schieben  Selektionen + Kreuzprodukte  Joins  Joins nach möglichst kleinen Zwischenergebnisse  Einfügen von Projektionen  Projektionen nach unten schieben

WS 2004/2005 Datenbanken II - 5W Mi 17:00 – 18:30 G 3.18 © Bojan Milijaš, Vorlesung #3 - Anfragebearbeitung (Teil 1)8 Physische Optimierung  Für einen logischen Algebraoperatoren kann es mehrere unterschiedliche Realisierungen d.h. physische Operatoren geben  Indexe oder Vorsortierung spielen bei der Wahl der Realisierung eine wichtige Rolle  Physische Operatoren werden als „Iteratoren“ dargestellt mit Operationen open, next, close, cost und size  Keine Zwischenspeicherung der Ergebnisse notwendig, Pipelining möglich  Kemper 8.27 – 8.127

WS 2004/2005 Datenbanken II - 5W Mi 17:00 – 18:30 G 3.18 © Bojan Milijaš, Vorlesung #3 - Anfragebearbeitung (Teil 1)9 Physische Optimierung (Fazit)  Iteratoren  Selektion, Matching, Gruppierung und Duplikateliminierung, Projektion und Vereinigung, Zwischenspeicherung  3 prinzipielle Methoden  Brute Force (sequentiell, Nested Loop Join)  Ausnutzung der Sortierung (Merge Join)  Ausnutzung von Indexstrukturen und Hashing (Index Join, Hash Join)  Sortierung von Zwischenergebnissen muss wegen Hauptspeichermangels als Mergesort implemetiert werden, wobei mehrere Läufe (Runs) einzeln sortiert und gemischt werden.

WS 2004/2005 Datenbanken II - 5W Mi 17:00 – 18:30 G 3.18 © Bojan Milijaš, Vorlesung #3 - Anfragebearbeitung (Teil 1)10 Ausblick Vorlesung #4  Physische Optimierung  Kostenmodelle Fortsetzung  Tuning  Transaktionsverwaltung  Definition  Anforderungen  Operationen (Begin, Commit, Abort)  ACID Paradigma (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)  in SQL

WS 2004/2005 Datenbanken II - 5W Mi 17:00 – 18:30 G 3.18 Vorlesung #3 Ende