Kapitel 8 Anfragebearbeitung

Kapitel 8Anfragebearbeitung

Logische OptimierungPhysische OptimierungKostenmodelle„Tuning“

2

Ablauf der Anfrageoptimierung

ScannerParser

Sichtenauflösung

Anfrage-Optimierer

CodeerzeugungAusführung

DeklarativeAnfrage

AlgebraischerAusdruck

Auswertungs-Plan (QEP)

3

Kanonische Übersetzung

select A1, ..., An

from R1, ..., Rk

where P

R1 R2

R3

Rk

P

A1, ..., An

4

Kanonische Übersetzungselect Titel

from Professoren, Vorlesungen

where Name = ´Popper´ and

PersNr = gelesenVon

Professoren Vorlesungen

Name = ´Popper´ and PersNr=gelesenVon

Titel

Titel (Name = ´Popper´ and PersNr=gelesenVon (Professoren Vorlesungen))

5

Erste Optimierungsideeselect Titel

from Professoren, Vorlesungen

where Name = ´Popper´ and

PersNr = gelesenVon

Professoren

Vorlesungen

PersNr=gelesenVon

Titel

Titel (PersNr=gelesenVon ((Name = ´Popper´ Professoren) Vorlesungen))

Name = ´Popper´

6

Grundsätze: Sehr hohes Abstraktionsniveau der mengenorientierten

Schnittstelle (SQL). Sie ist deklarativ, nicht-prozedural, d.h. es wird

spezifiziert, was man finden möchte, aber nicht wie. Das wie bestimmt sich aus der Abbildung der

mengenorientierten Operatoren auf Schnittstellen-Operatoren der internen Ebene (Zugriff auf Datensätze in Dateien, Einfügen/Entfernen interner Datensätze, Modifizieren interner Datensätze).

Zu einem was kann es zahlreiche wie‘s geben: effiziente Anfrageauswertung durch Anfrageoptimierung.

i.Allg. wird aber nicht die optimale Auswertungsstrategie gesucht (bzw. gefunden) sondern eine einigermaßen effiziente VarianteZiel: „avoiding the worst case“

Optimierung von Datenbank- Anfragen

7

1. Aufbrechen von Konjunktionen im Selektionsprädikat

c1c2 ... cn (R ) c1

(c2 (…(cn

(R )) …))2. ist kommutativ c1

(c2 ((R )) c2

(c1((R ))

3. -Kaskaden: Falls L1 L2 … Ln, dann gilt

L1( L2

(…( Ln(R )) …)) L1

(R )4. Vertauschen von und

Falls die Selektion sich nur auf die Attribute A1, …, An der Projektionsliste bezieht, können die beiden Operationen vertauscht werden

A1, …, An (c(R )) c (A1, …, An

(R ))5. , , und A sind kommutativ

R Ac S S Ac R

Äquivalenzerhaltende Transformationsregeln

8

6. Vertauschen von mit A Falls das Selektionsprädikat c nur auf Attribute der

Relation R zugreift, kann man die beiden Operationen vertauschen:

c(R Aj S) c(R) Aj S

Falls das Selektionsprädikat c eine Konjunktion der Form „c1 c2“ ist und c1 sich nur auf Attribute aus R und c2 sich nur auf Attribute aus S bezieht, gilt folgende Äquivalenz:

c(R A j S) c(R) A j (c2 (S))


9

7. Vertauschung von mit ADie Projektionsliste L sei: L = {A1,…,An, B1,…,Bm}, wobei Ai Attribute aus R und Bi Attribute aus S seien. Falls sich das Joinprädikat c nur auf Attribute aus L bezieht, gilt folgende Umformung:

L (R A c S) (A1, …, An (R)) A c (B1, …, Bn

(S))Falls das Joinprädikat sich auf weitere Attribute, sagen wir A1', …, Ap', aus R und B1', …, Bq' aus S bezieht, müssen diese für die Join-Operation erhalten bleiben und können erst danach herausprojiziert werden:

L (R A c S) L (A1, …, An, A1‘, …, An ‘ (R)

A c B1, …, Bn, B1‘, …, Bn ‘ (R))

Für die -Operation gibt es kein Prädikat, so dass die Einschränkung entfällt.


10

8. Die Operationen A, , , sind jeweils (einzeln betrachtet) assoziativ. Wenn also eine dieser Operationen bezeichnet, so gilt:

(R S ) T R (S T )9. Die Operation ist distributiv mit , , . Falls

eine dieser Operationen bezeichnet, gilt: c(R S) (c (R)) (c (S))10. Die Operation ist distributiv mit .

c(R S) (c (R)) (c (S))


11

11. Die Join- und/oder Selektionsprädikate können mittels de Morgan's Regeln umgeformt werden:

(c1 c2) (c1) (c2)

(c1 c2) (c1) (c2)12. Ein kartesisches Produkt, das von einer Selektions-

Operation gefolgt wird, deren Selektionsprädikat Attribute aus beiden Operanden des kartesischen Produktes enthält, kann in eine Joinoperation umgeformt werden.Sei c eine Bedingung der Form A B, mit A ein Attribut von R und B ein Attribut aus S.

c(R S ) R Ac S


12

1. Mittels Regel 1 werden konjunktive Selektionsprädikate in Kaskaden von -Operationen zerlegt.

2. Mittels Regeln 2, 4, 6, und 9 werden Selektionsoperationen soweit „nach unten“ propagiert wie möglich.

3. Mittels Regel 8 werden die Blattknoten so vertauscht, dass derjenige, der das kleinste Zwischenergebnis liefert, zuerst ausgewertet wird.

4. Forme eine -Operation, die von einer -Operation gefolgt wird, wenn möglich in eine -Operation um

5. Mittels Regeln 3, 4, 7, und 10 werden Projektionen soweit wie möglich nach unten propagiert.

6. Versuche Operationsfolgen zusammenzufassen, wenn sie in einem „Durchlauf“ ausführbar sind (z.B. Anwendung von Regel 1, Regel 3, aber auch Zusammenfassung aufeinanderfolgender Selektionen und Projektionen zu einer „Filter“-Operation).

Heuristische Anwendung der Transformationsregeln

13

Anwendung der Transformationsregelnselect distinct s.Semester

from Studenten s, hören h

Vorlesungen v, Professoren p

where p.Name = ´Sokrates´ and

v.gelesenVon = p.PersNr and

v.VorlNr = h.VorlNr and

h.MatrNr = s.MatrNr

s h

v

p

p.Name = ´Sokrates´ and ...

s.Semester

14

Aufspalten der Selektionsprädikate

s h

v

p


s.Semester

s hv

p

p.PersNr=v.gelesenVon

s.Semester

p.Name = ´Sokrates´

s.MatrNr=h.MatrNr

v.VorlNr=h.VorlNr

15

Verschieben der Selektionsprädikate„Pushing Selections“

s h

vp


s.Semester

p.Name = `Sokrates`

s.MatrNr=h.MatrNr

v.VorlNr=h.VorlNr

s hv

p


s.Semester


s.MatrNr=h.MatrNr

v.VorlNr=h.VorlNr

16

Zusammenfassung von Selektionen und Kreuzprodukten zu Joins

s h

vp


s.Semester


s.MatrNr=h.MatrNr

v.VorlNr=h.VorlNr

s h

vpAs.MatrNr=h.MatrNr

Ap.PersNr=v.gelesenVon

s.Semester


Av.VorlNr=h.VorlNr

17

Optimierung der JoinreihenfolgeKommutativität und Assoziativität ausnutzen

s

h

v

p

As.MatrNr=h.MatrNr


s.Semester


Av.VorlNr=h.VorlNr

s h

vp


s.Semester


Av.VorlNr=h.VorlNr

As.MatrNr=h.MatrNr

18

Was hat´s gebracht?

s

h

v

p

As.MatrNr=h.MatrNr


s.Semester


Av.VorlNr=h.VorlNr

s h

vp


s.Semester


Av.VorlNr=h.VorlNr

As.MatrNr=h.MatrNr

13

13

4

1

3

4

4

19

Einfügen von Projektionen

s

h

v

p

As.MatrNr=h.MatrNr


s.Semester


Av.VorlNr=h.VorlNr

s

h

v

p

As.MatrNr=h.MatrNr


s.Semester


Av.VorlNr=h.VorlNr

h.MatrNr

20

Eine weitere Beispieloptimierung

28

Pull-based Query Evaluation

opennext

ReturnErgebnis

29

Pipelining vs. Pipeline-Breaker

R S

...

...

...

T

...

...

...

30

Pipelining vs. Pipeline-Breaker

R S

...

...

...

T

...

...

...

31

Pipeline-Breaker

Unäre OperationensortDuplikatelimination (unique,distinct)Aggregatoperationen (min,max,sum,...)

Binäre OperationenMengendifferenz

Je nach Implementierung JoinUnion

32

Beispiele:

Op6 Employee A DNO = Dnumber Department

Op7 Department A MgrSSN = SSN Employee

Zu betrachten allgemein:Implementierungs-Varianten für R AA=B S

Implementierung der Verbindung (JOIN)

33

Literatur:

E. Elmasri and S. Navathe: Fundamentals of Database Systems. Benjamin Cummings, 1999, Redwood City, CA.

G. Moerkotte: Konstruktion von Anfrageoptimierer für Objektbanken. Shaker-Verlag, 1995, Aachen.

G. Graefe: Query Evaluation Techniques for Large Databases, ACM Computing Surveys, 1993, volume 25, number 2, pages 73-170.Ein ganz toller ÜbersichtsartikelPflichtlektüre

Optimierung zentralisierter Anfragen

35

J1 nested (inner-outer) loop„brute force“-Algorithmus

foreach r Rforeach s S

if s.B = r.A then Res := Res (r s)

Implementierung der Verbindung: Strategien

37

Block-Nested Loop Algorithmus


m-k m-k m-k m-k m-kR

kS k k k k k

38

J2 Zugriffsstruktur auf SIndex Nested Loop Join

in jedem Durchlauf von R werden nur die in S qualifizierenden Tupel gelesen

dazu ist ein Index auf B erforderlich

foreach r Rforeach s S[B=r.A]

Res := Res (r s)


40

J3 Sort-Merge Join erfordert zwei Sortierungen

1. R muss nach A und2. S nach B sortiert sein

sehr effizient falls A oder B Schlüsselattribut ist, wird jedes Tupel in R und S

nur genau einmal gelesen


A 5 5 5 6 6 6 7 7 7

R B 4 4 4 5 5 6 7 7 7 8

S A B5 55 55 55 55 55 56 66 66 67 7

Ergebnis:

42

J4 Hash-Join R und S werden mittels der gleichen Hashfunktion h –

angewendet auf R.A und S.B – auf (dieselben) Hash-Buckets abgebildet

Hash-Buckets sind i.Allg. auf Hintergrundspeicher (abhängig von der Größe der Relationen)

Zu verbindende Tupel befinden sich dann im selben Bucket

Wird (nach praktischen Tests) nur von J3 „geschlagen“, wenn die Relationen schon vorsortiert sind


43


Ar1 5r2 7r3 8r4 5

R SB 5 s1

7 s2

10 s3

5 s4

r1 5

s15

r4 5

s45

10 s3

r2 7

s27

r3 8

h(A) h(B )

Bucket 3Bucket 2Bucket 1

44

„Normaler“ blockierender Hash-Join mit Überlauf: Partitionieren

Send

R

Send

S

receive

P1

P2

P3

Partitionh(R.A)

P1

P2

P3

Partitionh(S.A)

receive

45

„Normaler“ blockierender Hash-Join mit Überlauf: Build/Probe

Send

R

Send

S

P1

P2

P3

Partitionh(R.A)

P1

P2

P3

build

Hashtabelle

probe

Lade Blöcke von P1

50

Hybrid Hash-Join Fange so an, als wenn der Build-Input S vollständig in

den Hauptspeicher passen würde Sollte sich dies als zu optimistisch herausstellen,

verdränge eine Partition nach der anderen aus dem Hauptspeicher

Mindestens eine Partition wird aber im Hauptspeicher verbleiben

Danach beginnt die Probe-Phase mit der Relation R Jedes Tupel aus R, dessen potentielle Join-Partner im

Hauptspeicher sind, wird sogleich verarbeitet

Hybrid Hash-Join ist dann besonders interessant, wenn der Build-Input knapp größer als der Hauptspeicher istKostensprung beim normalen Hash-Join

Wird oft auch Grace-Hash-Join genannt, weil er für die Datenbankmaschine Grace in Japan erfunden wurde

51

Hybrid Hash-Join

R S

P1

P2

P3

Hashtabelle

52

Hybrid Hash-Join

R S

P3

P1

P2

Hashtabelle

53

Hybrid Hash-Join

R S

P2

P3

P1

Hashtabelle

54

Hybrid Hash-Join

R

P2

P3

Partitionh(R.A) P2

P3

Hashtabelle

probe

Wenn r zur ersten Partition

gehört

55

Parallele Anfragebearbeitung:Hash Join

A´ B´

scan scan

split split

Ai Bi

join

merge merge

A´´ B´´

scan scan

split split

Aj Bj

join

merge merge

56

Paralleler Hash Join – im Detail1. An jeder Station werden mittels Hash-Funktion h1 die

jeweiligen Partitionen von A und B in A1,...,Ak und B1,...,Bk zerlegt h1 muss so gewählt werden, dass alle Ai´s aller

Stationen in den Hauptspeicher passen2. Für alle 1 <= i <= n: Berechne jetzt den Join von Ai mit

Bi wie folgta. Wende eine weitere Hash-Funktion h2 an, um Ai auf

die l Stationen zu verteilen Sende Tupel t an Station h2(t)

b. Eintreffende Ai-Tupel werden in die Hash-Tabelle an der jeweiligen Station eingefügt

c. Sobald alle Tupel aus Ai „verschickt“ sind, wird h2 auf Bi angewendet und Tupel t an Station h2(t) geschickt

d. Sobald ein Bi-Tupel eintrifft, werden in der Ai-Hashtabelle seine Joinpartner ermittelt.

57

Mengendurchschnitt mit einem Hash/Partitionierungs-Algorithmus

R23

445

769013174288

S44179746

272

133

R S

•Nested Loop: O(N2)

•Sortieren: O(N log N)

•Partitionieren und Hashing

58


R23

445

769013174288

S44179746

272

133

R SR3

90427613882

445

17

Mod

3

59


R23

445

769013174288

S44179746

272

133

R SR3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

Mod

3

Mod

3

60


R23

445

769013174288

S44179746

272

133

R SR3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

Mod

3

Mod

3

61


R SR3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

6273

Mod 5

Build-Phase

Hashtabelle

62


R S = {3, }R3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

6273

Mod 5

Probe-Phase

63


R S = {3, }R3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

97134

Mod 5

Build-Phase2. Partition

64


R S = {3, }R3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

97134

Mod 5

Probe-Phase2. Partition

65


R S = {3, 13 }R3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

97134

Mod 5

Probe-Phase2. Partition

66


R23

445

769013174288

S44179746

272

133

R3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

Mod

3

Mod

3

R S = {3, 13, 2, 44, 17 }

67

Prallelausführung von Aggregat-Operationen

Min: Min(R.A) = Min ( Min(R1.A), ... , Min(Rn.A) ) Max: analog Sum: Sum(R.A) = Sum ( Sum(R1.a), ..., Sum(Rn.A) ) Count: analog Avg: man muß die Summe und die Kardinalitäten der

Teilrelationen kennen; aber vorsicht bei Null-Werten! Avg(R.A) = Sum(R.A) / Count(R) gilt nur wenn A keine Nullwerte

enthält.

68

111100

111100 False

drops

6 Bit(realistisch |R|*k Bits)

Join mit Hashfilter(Bloom-Filter)

R1

R2pa

rtit

ioni

eren

S1

S2

part

itio

nier

en

69

..

..

..

..

..

..

Join mit Hashfilter(False Drop Abschätzung)

Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Bit j gesetzt istW. dass ein bestimmtes rR das Bit setzt: 1/bW. dass kein rR das Bit setzt: (1-1/b)|R|

W. dass ein rR das Bit gesetzt hat: 1- (1-1/b)|R|

01..j..

b-1

70

Vergleich: Sort/Merge-Join versus Hash-Join

R run run S

merge m

erge

R partition partition S

71

Illustration: Externes Sortieren

971735

27162

9913

72


971735

27162

9913

73


971735

27162

9913

97

17

3

74


971735

27162

9913

3

17

97

sort

75


971735

27162

9913

33

1797

17

97

sort

run

76


971735

27162

9913

53

1797

27

16

run

77


971735

27162

9913

53

17975

1627

16

27

sort

run

78


971735

27162

9913

23

17975

1627

99

13

run

79


971735

27162

9913

2

317975

16272

1399

13

99

sort

run

80


3

317975

16272

1399

5

2

merge

run

81


2

3

317975

16272

1399

5

2

merge

run

82


23 3

317975

16272

1399

5

13

merge

run

83


235

17

317975

16272

1399

5

13

merge

run

84


235

17

317975

16272

1399

16

13

merge

run

85


235

13

17

317975

16272

1399

16

13

run

86

Externes Sortieren: Merge mittels Heap/Priority Queue

317975

16272

1399

merge

run3

5 2

87


317975

16272

1399

merge

run2

5 3

88


2 317975

16272

1399

run2

5 3

89


2 317975

16272

1399

run13

5 3

Ganz wichtig: aus dem grünen Run nachladen(also aus dem Run, aus

dem das Objekt stammte)

90


2 317975

16272

1399

run3

5 13

91


23

317975

16272

1399

run3

5 13

92


23

317975

16272

1399

run17

5 13

93


23

317975

16272

1399

run5

17 13

94

Mehrstufiges Mischen / Merge

m

m

Level 0

Level 1

Level 2

95

Replacement Selection während der Run-Generierung

971735

27162

9913

Ersetze Array durch Einen Heap

96


971735

27162

9913

Heap

97

97


971735

27162

9913

Heap

1-97

1-17

98


971735

27162

9913

Heap

1-17

1-97

99


971735

27162

9913

Heap

1-17

1-97 1-3

100


971735

27162

9913

Heap

1-3

1-97 1-17

101


971735

27162

9913

3Heap

1-3

1-97 1-17

102


971735

27162

9913

3Heap

1-5

1-97 1-17

103


971735

27162

9913

35

Heap

1-5

1-97 1-17

104


971735

27162

9913

35

Heap

1-27

1-97 1-17

105


971735

27162

9913

35

Heap

1-27

1-97 1-17

106


971735

27162

9913

35

Heap

1-17

1-97 1-27

107


971735

27162

9913

35

17

Heap

1-17

1-97 1-27

108


971735

27162

9913

35

17

Heap

2-16

1-97 1-27

Nächster Run, kleiner

als 17

109


971735

27162

9913

35

17

Heap

2-16

1-97 1-27

Nächster Run, kleiner

als 17

110


971735

27162

9913

35

17

Heap

1-27

1-97 2-16

111


971735

27162

9913

35

1727

Heap

1-27

1-97 2-16

112


971735

27162

9913

35

1727

Heap

2-2

1-97 2-16

113


971735

27162

9913

35

1727

Heap

2-2

1-97 2-16

114


971735

27162

9913

35

172797

Heap

1-97

2-2 2-16

115


971735

27162

9913

35

172797

Heap

1-99

2-2 2-16

116


971735

27162

9913

35

17279799

Heap

1-99

2-2 2-16

117


971735

27162

9913

35

17279799

Heap

2-13

2-2 2-16

118


971735

27162

9913

35

17279799

Heap

2-2

2-13 2-16

119


971735

27162

9913

35

172797992

1316

Heap

2-2

2-13 2-16

120

Implementierungs-Details Natürlich darf man nicht einzelne Datensätze zwischen

Hauptspeicher und Hintergrundspeicher transferieren Jeder „Round-Trip“ kostet viel Zeit (ca 10 ms)

Man transferiert größere BlöckeMindestens 8 KB Größe

Replacement Selection ist problematisch, wenn die zu sortierenden Datensätze variable Größe habeDer neue Datensatz passt dann nicht unbedingt in

den frei gewordenen Platz, d.h., man benötigt eine aufwendigere Freispeicherverwaltung

Replacement Selection führt im Durchschnitt zu einer Verdoppelung der Run-LängeBeweis findet man im [Knuth]

Komplexität des externen Sortierens? O(N log N) ??

121

Algorithmen auf sehr großen Datenmengen

R23

445

789013174289

S44179756

272

139

R S

•Nested Loop: O(N2)

•Sortieren: O(N log N)

•Partitionieren und Hashing

122

Übersetzung der logischen Algebra

R S

AR.A=S.B

R S

HashJoinR.A=S.B

R S

MergeJoinR.A=S.B

[SortR.A] [SortS.B]

R

S

IndexJoinR.A=S.B

[HashS.B | TreeS.B]

R

S

NestedLoopR.A=S.B

[Bucket]

123


P

R

SelectP

R

IndexSelectP

R

124


l

R

[NestedDup]

Projectl

R

[SortDup]

Sort

Projectl

R

[IndexDup]

[Hash | Tree]

Projectl

R

125

Ein AuswertungsplanEin Auswer-tungsplan

126

Wiederholung der Optimierungsphasenselect distinct s.Semester

from Studenten s, hören h

Vorlesungen v, Professoren p

where p.Name = ´Sokrates´ and

v.gelesenVon = p.PersNr and

v.VorlNr = h.VorlNr and

h.MatrNr = s.MatrNr

s h

v

p


s.Semester

127

s

h

v

p

As.MatrNr=h.MatrNr


s.Semester


Av.VorlNr=h.VorlNr

128

Kostenbasierte Optimierung Generiere alle denkbaren Anfrageausertungspläne

Enumeration Bewerte deren Kosten

KostenmodellStatistikenHistogrammeKalibrierung gemäß verwendetem RechnerAbhängig vom verfügbaren SpeicherAufwands-Kostenmodell

Durchsatz-maximierendNicht Antwortzeit-minimierend

Behalte den billigsten Plan

130

Sind verschiedene Strategien anwendbar, so benötigt man zur Auswahl eine Kostenfunktion. Sie basiert auf dem Begriff der Selektivität.

Die Selektivität eines Suchprädikats schätzt die Anzahl der qualifizierenden Tupel relativ zur Gesamtanzahl der Tupel in der Relation.

Beispiele:die Selektivität einer Anfrage, die das

Schlüsselattribut einer Relation R spezifiziert, ist 1/ #R, wobei #R die Kardinalität der Relation R angibt.

Wenn ein Attribut A spezifiziert wird, für das i verschiedene Werte existieren, so kann die Selektivität als

(#R/i) / #R oder 1/iabgeschätzt werden.

Selektivität

132

Abschätzung für einfache Fälle

133

Parametrisierte Verteilung

Histogramm

135

I/O-Kosten: Block Nested Loop Join

136

Tuning von Datenbanken Statistiken (Histogramme, etc.) müssen explizit

angelegt werden Anderenfalls liefern die Kostenmodelle falsche Werte In Oracle …

analyze table Professoren compute statistics for table;

Man kann sich auch auf approximative Statistiken verlassenAnstatt compute verwendet man estimate

In DB2 … runstats on table …

137

Analysieren von Leistungsengpässen

Geschätzte Kosten von

Oracle

138

Baumdarstellung

139

Beispiel

Anfrage

SELECT *FROM A, B, CWHERE A.a = B.a AND

B.b = C.a ;

• Blätter Tabellen• innere Knoten Operatoren• Annotation Ausführungsorte

shipclient

IdxNLJ1

idxscan3

fscan2fscan1

A1

C3

B2

HashJ1

Auswertungsplan

140

Algorithmen - Ansätze Erschöpfende Suche

Dynamische Programmierung (System R)A* Suche

Heuristiken (Planbewertung nötig)Minimum Selectivity, Intermediate Result,...KBZ-Algorithmus, AB-Algorithmus

Randomisierte Algorithmen Iterative ImprovementSimulated Annealing

141

ProblemgrößeSuchraum (Planstruktur)1. # Bushy-Pläne mit n Tabellen [Ganguly et al. 1992]:

n en (2(n-1))!/(n-1)!

2 7 2

5 146 1680

10 22026 1,76*1010

20 4,85 * 109 4,3*1027

(2(n-1))!

(n-1)!

2. Plankosten unterscheiden sich um Größenordnungen3. Optimierungsproblem ist NP-hart [Ibaraki 1984]

142

Dynamische Programmierung II

Identifikation von 3 Phasen1. Access Root - Phase: Aufzählen der Zugriffspläne2. Join Root - Phase: Aufzählen der Join-Kombinationen3. Finish Root - Phase: sort, group-by, etc.

143

Optimierung durch Dynamische Programmierung

Standardverfahren in heutigen relationalen Datenbanksystemen

Voraussetzung ist ein Kostenmodell als Zielfunktion

I/O-KostenCPU-Kosten

DP basiert auf dem Optimalitätskriterium von Bellman

Literatur zu DP: D. Kossmann und K. Stocker: Iterative Dynamic

Programming, TODS, 2000 to appear (online)

O S-O

OptimalerSubplan

OptimalerSubplan

144

DP - Beispiel

Index Pläne

{ABC}

{BC}

{AC}

{AB}

{C}

{B}

{A}

1. Phase: Zugriffspläne ermitteln

145

DP - Beispiel

Index Pläne

{ABC}

{BC}

{AC}

{AB}

{C} scan(C)

{B} scan(B), iscan(B)

{A} scan(A)

1. Phase: Zugriffspläne ermitteln

146

DP - Beispiel

Index Pläne

{ABC}

{BC} ...{AC} s(A) A s(C), s(C) A s(A){AB} s(A) A s(B), s(A) A is(B), is(B) A

s(A),... {C} scan(C){B} scan(B), iscan(B){A} scan(A)

Pruning

2. Phase: Join-Pläne ermitteln (2-fach,...,n-fach)

147

DP - Beispiel

Index

Pläne

{ABC}

(is(B) A s(A)) A s(C)

{BC} ...{AC} s(A) A s(C){AB} s(A) A is(B), is(B) A s(A) {C} scan(C){B} scan(B), iscan(B){A} scan(A)

3. Phase: Finalisierung

148

Enumeration Effiziente Enumeration [Vance 96]

anstatt zunächst alle 2-elem, 3-elem, ..., n-elem Pläne sequentiell zu enumerieren: effizientes Interleaving

nur Pläne aus bereits berechneten Zeilen notwendig Beispiel:

1. A 2. B 3. AB 4. C 5. AC 6. BC 7. ABC

Kapitel 8 Anfragebearbeitung

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