WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 Vorlesung #9 Anfragebearbeitung.

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1 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 Vorlesung #9 Anfragebearbeitung

2 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 © Bojan Milijaš, 28.11.2013 Fahrplan Logische Optimierung (prüfungsrelevant !!!) Äquivalenzen in der relationalen Algebra Anwendung von Transformationsregeln Fazit und Ausblick Vorlesung #10 Vorlesung #9 - Anfragebearbeitung

3 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 © Bojan Milijaš, 28.11.2013 SQL Abfrage + F10 Vorlesung #9 - Anfragebearbeitung

4 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 © Bojan Milijaš, 28.11.2013 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 Vorlesung #9 - Anfragebearbeitung

5 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 © Bojan Milijaš, 28.11.2013Vorlesung #9 - Anfragebearbeitung

6 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 © Bojan Milijaš, 28.11.2013 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) Vorlesung #9 - Anfragebearbeitung

7 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 © Bojan Milijaš, 28.11.2013 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 8.3- 8.27 Vorlesung #9 - Anfragebearbeitung

8 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 © Bojan Milijaš, 28.11.2013 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 Vorlesung #9 - Anfragebearbeitung

9 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 © Bojan Milijaš, 28.11.2013 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 Vorlesung #9 - Anfragebearbeitung

10 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 © Bojan Milijaš, 28.11.2013 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 Vorlesung #9 - Anfragebearbeitung

11 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 © Bojan Milijaš, 28.11.2013 Ausblick Vorlesung #10 Physische Datenorganisation Speichermedien und Speicherhierarchien Hauptspeicher, Puffer-Verwaltung Index-Strukturen ISAM B-Bäume Hashing Clustering Physische Datenorganisation in SQL Vorlesung #9 - Anfragebearbeitung

12 WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 1.007 Vorlesung #9 Ende