FH-Hof Effizienz - Grundlagen Richard Göbel. FH-Hof Inhalt Einführung Aufwand für Anfragen ohne Indexierung Indexstrukturen für Anfragen an eine Tabelle.

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Der R-Baum Richard Göbel.
Advertisements

Eine dynamische Menge, die diese Operationen unterstützt,
Der k-d-Baum Richard Göbel.
Schwierigkeit von Aufgabenstellungen
XSQL - Beispiel. © Prof. T. Kudraß, HTWK Leipzig Nested Cursor erzeugen in SQL-Anfragen die XML-typische Baumstruktur (anstelle von Tabellen) Beispiel:
Relationaler Datenbankentwurf (II)
FH-Hof Der B-Baum Richard Göbel. FH-Hof Wahl des Verzweigungsgrad Verzweigungsgrad kann größer als 2 sein v Nachfolger für einen Knoten v-1 Werte in einem.
Der B-Baum Richard Göbel.
der Universität Oldenburg
HTML - Einführung Richard Göbel.
Threads Richard Göbel.
Spielbäume Richard Göbel.
FH-Hof Eine räumlich-zeitliche Suchmaschine für Sicherheitsanwendungen Richard Göbel.
Sortieren mit Binären Bäumen
FH-Hof Extensible Markup Language Richard Göbel. FH-Hof Extensible Markup Language XML XML ist universeller Ansatz für die Strukturierung von Zeichenketten.
Suchbäume Richard Göbel.
Java: Objektorientierte Programmierung
Sortierverfahren Richard Göbel.
FH-Hof Grammatiken Richard Göbel. FH-Hof Begriffe Eine Grammatik definiert die Struktur (Syntax) einer Zeichenkette Eine Grammatik definiert nicht die.
FH-Hof Künstliche Intelligenz - Suchbäume Richard Göbel.
Java: Dynamische Datentypen
Listen Richard Göbel.
Sortierverfahren Richard Göbel.
FH-Hof Verwaltung von Zeichenketten Richard Göbel.
Indirekte Adressierung
FH-Hof Grundlagen mehrdimensionaler Suchstrukturen Richard Göbel.
Parser für CH3-Sprachen
FH-Hof Indirekte Adressierung Richard Göbel. FH-Hof Einfache Speicherung von Daten Eine "einfache" Deklaration definiert direkt eine Speicherplatz für.
Motivation Richard Göbel.
FH-Hof SQLJ Richard Göbel. FH-Hof SQLJ - Idee Erweiterung von Java um SQL Die Verwendung von SQL-Anweisungen innerhalb einer Programmiersprache wird vereinfacht.
Der R-Baum Richard Göbel.
Java: Grundlagen der Sprache
FH-Hof Effizienz - Anweisungen für Indexstrukturen Richard Göbel.
FH-Hof Konturen in Rasterdaten Richard Göbel. FH-Hof Idee Identifiziere Konturen (Linien als Grenzen) zwischen verschiedenen Bereichen Kontur ist durch.
FH-Hof DBS II: Übersicht über die Vorlesung Richard Göbel.
Einführung Richard Göbel.
FH-Hof Optimierungsverfahren für kombinatorische Probleme Richard Göbel.
Motivation Richard Göbel.
Effizienz: Indexstrukturen
Bilder und Rasterdaten
FH-Hof Analyse des R-Baums Richard Göbel. FH-Hof Ansatz Annahme: Die Bearbeitungszeit für eine Anfrage wird dominiert von der Ladezeit der Knoten von.
Formale Sprachen – Mächtigkeit von Maschinenmodellen
FH-Hof Georeferenzieren Richard Göbel. FH-Hof Geographische Positionen in Bilddaten Bilddaten werden von Kameras (Sensoren): auf Flugzeugen oder auf Satelliten.
Java: Referenzen und Zeichenketten
Baumstrukturen Richard Göbel.
Java: Grundlagen der Objektorientierung
FH-Hof Fehlerbehandlung Richard Göbel. FH-Hof Konzept Fehler können mit dem Operator throw einer übergeordneten Funktion signalisiert werden. Parameter.
Inner Joins.
Auswertung im GTDS fixe Abläufe für Standard-Aufgaben Mamma-Auswertung
Übung Datenbanksysteme SQL-Anfragen (2)
SQL 2 Order by null Aggregatfunktionen group by Join subselect.
Einführung Dateisystem <-> Datenbanksystem
Datenmanagement in Sensornetzen PRESTO - Feedback gesteuertes Datenmanagement - SS 2007 Sören Wenzlaff.
Dieter Bergmann, Lichtenfels
Abfragen – Tipps und Tricks Buch S102ff (Informatik I, Oldenbourg-Verlag) Nach einer Vorlage von Dieter Bergmann.
FH-Hof Analyse des R-Baums - Teil 1 Richard Göbel.
Rekursion Richard Göbel.
FH-Hof Algorithmen und Datenstrukturen - Einführung Richard Göbel.
EXCEL PROFESSIONAL KURS
Computational Thinking Suchen und Sortieren [Ordnung muss sein…]
WS 2012/13 Datenbanksysteme Fr 15:15 – 16:45 R Vorlesung #6 SQL (Teil 3)
Datenbanksysteme für hörer anderer Fachrichtungen
SQL - Structured Query Language AIFB SS (1/9) Join-Operationen in SQL-92(1/9) Syntax einer Join-Operation: join-op := CROSS JOIN | [NATURAL]
Aggregatsfunktion mit Group by und having SQL = Structured Query Language.
15 Tabellen erstellen und Tabellenstruktur bearbeiten Grundlagen zu Tabellen l Tabelle l Enthält Daten zu einem bestimmten Thema l Beispiele:  Mitarbeiterdaten.
 Gegenstandsbereich der Testtheorie: Analyse der Charakteristika von Tests:  Güte von Tests.  Struktur von Tests.  Schwierigkeit von Tests.  Gruppenunterschiede.
J. Nürnberger2007 / 081 Tabellenkalkulation (3) Arbeiten mit Formeln am Beispiel von OpenOffice.org Calc.
Abfragen Wiederholung Manuel Friedrich Schiller-Gymnasium Hof.
Beispiele zur Datenänderung
Microsoft Excel S-Verweis Excel: SVerweis.
 Präsentation transkript:

FH-Hof Effizienz - Grundlagen Richard Göbel

FH-Hof Inhalt Einführung Aufwand für Anfragen ohne Indexierung Indexstrukturen für Anfragen an eine Tabelle Indexstrukturen für Anfragen an mehrere Tabellen Redundanz zur Beschleunigung von Anfragen Zusammenfassung

FH-Hof Bearbeitung einer Anfrage für eine Tabelle NrName 15Meier 16Müller 17Becker Tabelle Student SELECT Name FROM Student WHERE Nr = Zeit Anzahl

FH-Hof Bearbeitung einer Anfrage für mehrere Tabellen NrName 6Gelbor 7Unblau 8Becker Tabelle Dozent SELECT s.Name FROM Student s, Dozent d WHERE s.Name = d.Name Zeit Anzahl

FH-Hof Beispiel für den Aufwand einer Join-Anfrage DozentenStudentenVergleiche

FH-Hof Fragestellung Wie hoch ist der Zeitaufwand für die Bearbeitung einer Anfrage: in Abhängigkeit von der Anzahl der Einträge? in Abhängigkeit von anderen Parametern? Wie lässt sich der Aufwand für die Bearbeitung einer Anfrage reduzieren? Welche prinzipiellen Grenzen existieren hier?

FH-Hof Mögliche Ansätze Durchführung von Tests? Formales Modell zu Abschätzung des Aufwands? Kombination dieser Ansätze! Bestimmung des qualitativen Aufwands in Abhängigkeit von der Anzahl der Einträge (Modell) Durchführung von Test zur Überprüfung des Modells Schätzung des Aufwands mit Hilfe des Modells und der Tests

FH-Hof O-Notation Die O-Notation gibt eine qualitative Abschätzung für den Verlauf einer Funktion (hier dem Zeitaufwand) Für eine Funktion f wird der qualitative Aufwand mit einer einfacheren Funktion g angegeben: c, n 0 : n : n n 0 | f(n) | | c g(n) | f g n0n0

FH-Hof Aufwand für eine Tabelle ohne Indexierung Zeitaufwand für die Bearbeitung der gesamten Anfrage bei n Einträgen: O(n) Zeitaufwand für das Finden des nächsten Elements bei Zugriff mit Cursor? Zeitaufwand für das Finden des ersten Ergebnis bei n Einträgen und m Ergebnissen: Minimal: O(1) Durchschnittlich: O(n/m) Maximal: O(n-m)

FH-Hof Messwerte für eine Tabelle ohne Indexierung

FH-Hof Aufwand für mehrere Tabellen ohne Indexierung Universeller Ansatz: Erzeuge das Kreuzprodukt für alle Tabellen Überprüfe die Suchbedingung bezüglich des Kreuzprodukts Aufwand für das universelle Verfahren k Tabellen mit n 1,..., n k Einträgen Suchaufwand O(n 1... n k ) Falls alle Tabellen ca. n Einträge enthalten: O(n k ) Geht das auch besser?

FH-Hof Effiziente Suche in mehreren Tabellen Beispiel: Tabelle R mit den Spalten a und b Tabelle S mit den Spalten c und d Suchbedingung: a=2 AND b=c AND d=3 Effiziente Suchverfahren Anwenden der Teilbedingungen auf die Tabellen und danach Kreuzprodukt anwenden Anfrage für eine Tabelle ausführen und die Ergebnisse in die Suchanfrage für die zweite Tabelle einsetzen Effizienz dieser Verfahren?