Vorlesung Datenbanksysteme vom 18.10.2004 Anfragebearbeitung Logische Optimierung Physische...

Vorlesung Datenbanksysteme vom 18.10.2004Anfragebearbeitung

Logische OptimierungPhysische Optimierung

2

Architektur eines DBMS

DML-Compiler DDL-Compiler

Abfrageoptimierung

Datenbankmanager

Schemaverwaltung

Dateiverwaltung

Logdateien Indexe Datenbasis Data Dictionary

Mehrbenutzersynchronisation

Fehlerbehandlung

Interactive Abfrage API/Präcompiler Verwaltungswerkzeug

3

Pull-based Query Evaluation

opennext

ReturnErgebnis

4

Pipelining vs. Pipeline-Breaker

R S

...

...

...

T

...

...

...

5

Pipeline-Breaker

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

Binäre OperationenMengendifferenz

Je nach Implementierung JoinUnion

6

Beispiele:

Op6 Employee A DNO = Dnumber Department

Op7 Department A MgrSSN = SSN Employee

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

JOIN - Implementierung

8

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

foreach r Rforeach s S

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

Nested Loop Join

10

Block-Nested Loop Join-Algorithmus

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

kS k k k k k

11

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)

Index Nested Loop Join

13

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 (wenn Duplikate eliminiert werden)

Sort-Merge-Join

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:

15

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

16


R23

445

769013174288

S44179746

272

133

R SR3

90427613882

445

17

Mod

3

17


R23

445

769013174288

S44179746

272

133

R SR3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

Mod

3

Mod

3

18


R23

445

769013174288

S44179746

272

133

R SR3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

Mod

3

Mod

3

19


R SR3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

6273

Mod 5

Build-Phase

Hashtabelle

20


R S = {3, }R3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

6273

Mod 5

Probe-Phase

21


R S = {3, }R3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

97134

Mod 5

Build-Phase2. Partition

22


R S = {3, }R3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

97134

Mod 5

Probe-Phase2. Partition

23


R S = {3, 13 }R3

90427613882

445

17

S6

273

974

1344172

97134

Mod 5

Probe-Phase2. Partition

24


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 }

25

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 vom Merge-Join „geschlagen“, wenn die Relationen schon vorsortiert sind

Hash-Join

26

Hash-Join

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

27

„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

28

„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

30

Nested-Loop Join Hash Join

32

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

33

Hybrid Hash-Join

R S

P1

P2

P3

Hashtabelle

34

Hybrid Hash-Join

R S

P3

P1

P2

Hashtabelle

35

Hybrid Hash-Join

R S

P2

P3

P1

Hashtabelle

36

Hybrid Hash-Join

R

P2

P3

Partitionh(R.A) P2

P3

Hashtabelle

probe

Wenn r zur ersten Partition

gehört

37

111100

111100 False

drops

6 Bit

Join mit Hashfilter(Bloom-Filter)

R1

R2pa

rtit

ioni

eren

S1

S2

part

itio

nier

en

38

..

..

..

..

..

..

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

39

Vergleich: Sort/Merge-Join versus Hash-Join

R run run S

merge m

erge

R partition partition S

40

Illustration: Externes Sortieren

971735

27162

9913

41


971735

27162

9913

42


971735

27162

9913

97

17

3

43


971735

27162

9913

3

17

97

sort

44


971735

27162

9913

33

1797

17

97

sort

run

45


971735

27162

9913

53

1797

27

16

run

46


971735

27162

9913

53

17975

1627

16

27

sort

run

47


971735

27162

9913

23

17975

1627

99

13

run

48


971735

27162

9913

2

317975

16272

1399

13

99

sort

run

49


3

317975

16272

1399

5

2

merge

run

50


2

3

317975

16272

1399

5

2

merge

run

51


23 3

317975

16272

1399

5

13

merge

run

52


235

17

317975

16272

1399

5

13

merge

run

53


235

17

317975

16272

1399

16

13

merge

run

54


235

13

17

317975

16272

1399

16

13

run

55

Mehrstufiges Mischen / Merge

m

m

Level 0

Level 1

Level 2

56

Replacement Selection während der Run-Generierung

971735

27162

9913

Ersetze Array durch Einen Heap

57


971735

27162

9913

Heap

97

58


971735

27162

9913

Heap

1-97

1-17

59


971735

27162

9913

Heap

1-17

1-97

60


971735

27162

9913

Heap

1-17

1-97 1-3

61


971735

27162

9913

Heap

1-3

1-97 1-17

62


971735

27162

9913

3Heap

1-3

1-97 1-17

63


971735

27162

9913

3Heap

1-5

1-97 1-17

64


971735

27162

9913

35

Heap

1-5

1-97 1-17

65


971735

27162

9913

35

Heap

1-27

1-97 1-17

66


971735

27162

9913

35

Heap

1-27

1-97 1-17

67


971735

27162

9913

35

Heap

1-17

1-97 1-27

68


971735

27162

9913

35

17

Heap

1-17

1-97 1-27

69


971735

27162

9913

35

17

Heap

2-16

1-97 1-27

Nächster Run, kleiner

als 17

70


971735

27162

9913

35

17

Heap

2-16

1-97 1-27

Nächster Run, kleiner

als 17

71


971735

27162

9913

35

17

Heap

1-27

1-97 2-16

72


971735

27162

9913

35

1727

Heap

1-27

1-97 2-16

73


971735

27162

9913

35

1727

Heap

2-2

1-97 2-16

74


971735

27162

9913

35

1727

Heap

2-2

1-97 2-16

75


971735

27162

9913

35

172797

Heap

1-97

2-2 2-16

76


971735

27162

9913

35

172797

Heap

1-99

2-2 2-16

77


971735

27162

9913

35

17279799

Heap

1-99

2-2 2-16

78


971735

27162

9913

35

17279799

Heap

2-13

2-2 2-16

79


971735

27162

9913

35

17279799

Heap

2-2

2-13 2-16

80


971735

27162

9913

35

172797992

1316

Heap

2-2

2-13 2-16

81

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) ??

82

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]

83


P

R

SelectP

R

IndexSelectP

R

84


l

R

[NestedDup]

Projectl

R

[SortDup]

Sort

Projectl

R

[IndexDup]

[Hash | Tree]

Projectl

R

85

Ein AuswertungsplanEin Auswer-tungsplan

86

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

p.Name = ´Sokrates´ and ...

s.Semester

87

s

h

v

p

As.MatrNr=h.MatrNr

Ap.PersNr=v.gelesenVon

s.Semester

p.Name = ´Sokrates´

Av.VorlNr=h.VorlNr

Vorlesung Datenbanksysteme vom 18.10.2004 Anfragebearbeitung Logische Optimierung Physische...

Documents

Transcript of Vorlesung Datenbanksysteme vom 18.10.2004 Anfragebearbeitung Logische Optimierung Physische...