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!5-RelQuery.pdf
Gleiche SQL-Anfragen können SEHR unterschiedlich schnell ausgewertet werden Optimierung durch DBMS ist KRITISCH!
Anfrageoptimierer
Logische Anfrage zu effizientem physischen Ausführungsplan übersetzen
- Regelbasiert
- Kostenbasiert
- Physisch
Regelbasierte Optimierung
Algebra Ausdruck in einen effizienteren Ausdruck umwandeln
- Push Selection - früh filtern
- Push Projection - nur benötigte Attribute
- Combine Operations - Operationen zusammenfassen, Kreuzprodukte vermeiden
- Split -
\sigma_{A \land B}(R) = \sigma_A(\sigma_B(R))Konjunktion zerlegen - Commute -
\sigma_A(\sigma_B(R)) = \sigma_B(\sigma_A(R))Reihenfolge flexibel - Push -
\sigma_B(R \times S) = \sigma_B(R) \times STupelanzahl reduzieren - Push Projection - Projizieren vor Joinen
- Combine Operations - Select von Kreuzprodukt zu Join zusammenfassen
Heuristischer Algorithmus
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Regelbasierte Optimierung weiß nicht welcher Plan tatsächlich der schnellste ist!
Kostenbasierte Optimierung
Auswahl guter Join-Reihenfolge + beste konkrete Algorithmen Kosten eines Operators hängen ab von:
- Größe der Eingabedaten
- Implementierungsalgorithmus
- Physischen Parametern Selektivität sel ist der Anteil der Eingabeobjekte der zum Ergebnis gehört. KEIN Kostenmaß - trägt nur dazu bei
Join Reihenfolgen
Binäre Baumstruktur an Joins - Viel zu viele Ergebnisse Left-Deep Baum - Besser aber immer noch zu viele Dynamic Programming - rekursiv Teilpläne betrachten - deutlich besser Greedy - Plan muss nur gut, nicht optimal sein
Physische Optimierung
Selektion:
Full Table Scan <-> Index Scan
Projektion:
Sortieren <-> Hashing
Join:
Nested Loop Join
- Kartesisches Produkt in Reihenfolge
- filter erst beim vergleich
- bR + |R| * bS I/Os Block Nested Loop Join
- S wird nur pro Block von R erneut gescannt
- bR+bR * bS IOPS Sort Merge Join
- Sortieren oder vorsortiert
- Einfach Mergen
- Sehr stark wenn schon sortiert! Hash Join
- Nur für Equi-Joins
- Hashtabelle für kleinere Relation
- gute Hashfunktion notwendig Index Nested Loop Join
- Index nutzen
- bR + |R| * Cost(Index Probe)
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Mehrweg-Suchbäume
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Ein B-Baum ist ein selbstbalancierender, geordneter M+1-Wege-Suchbaum
- Ale Blätter auf selber Ebene
- Max M Schlüssel pro Knoten
- Min Abgerundet M/2 Schlüssel
- Wurzel Min 1 Schlüssel
- Jeder Knoten mit k Schlüsseln hat k+1 Kinder
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Einfügen in B-Baum
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Löschen in B-Baum
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B+ Baum
- Blätter enthalten Schlüssel mit Datensätzen
- Innere Knoten nur Trennschlüssel
- breiter und weniger hoch als B-Baum
- meist genutzter Baum in Praxis
Mehrdimensionale Indexstrukturen
Mehrere Attribute gleichzeitig filtern
Invertierte Liste
Jedes Attribut eigen durchsuchen
Schnittmenge Bilden
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Bitmap-Indizes
1 Bit pro Datensatz
1 = Wert ist vorhanden
0 = Wert ist nicht vorhanden
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Sehr schnelles COUNT!
Nach deletes entstehen Lücken am Ende weil Einträge nachrücken! Verundung mit Existenz Bitmap