Datenbanken. Prof. Dr. Ralf Möller Universität zu Lübeck Institut für Informationssysteme

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1 Datenbanken Prof. Dr. Ralf Möller Universität zu Lübeck Institut für Informationssysteme Marc Stelzner (Übungen) Torben Matthias Kempfert (Tutor) Maurice-Raphael Sambale (Tutor)

2 Architektur eines DBMS Architecture of a DBMS / Course Outline Web Forms Applications SQL Interface Webformulare Anwendungen SQL-Schnittstelle Executor Ausführer Operator Operator-Evaluierer Evaluator SQL SQL-Kommandos Commands Parser Optimizer Optimierer Transaction Files Dateiverwaltungs- and Access und Zugriffsmethoden Transaktions- Methods Manager Verwalter Buffer Puffer-Verwalter Manager Sperr- Lock Manager Verwalter Verwalter Disk Space für externen Manager Speicher data Dateien files, für Daten indices, und Indexe... Recovery Wieder- herstellungs- Manager Verwalter Database Datenbank DBMS Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich 3 this dieser Teil course des Kurses 2 Figure inspired by Ramakrishnan/Gehrke: Database Management Systems, McGraw-Hill 2003.

3 Anfragebeantwortung SELECT C.CUST_ID, C.NAME, SUM (O.TOTAL) AS REVENUE FROM CUSTOMERS AS C, ORDERS AS O Selektion WHERE C.ZIPCODE BETWEEN 8000 AND 8999 AND C.CUST_ID = O.CUST_ID Join GROUP BY C.CUST_ID Gruppierung ORDER BY C.CUST_ID, C.NAME Sortierung Ein DBMS muss eine Menge von Aufgaben erledigen: mit minimalen Ressourcen über großen Datenmengen Aggregation und auch noch so schnell wie möglich 3

4 Danksagung Diese Vorlesung ist inspiriert von den Präsentationen zu dem Kurs: Architecture and Implementation of Database Systems von Jens Teubner an der ETH Zürich Graphiken und Code-Bestandteile wurden mit Zustimmung des Autors und ggf. kleinen Änderungen aus diesem Kurs übernommen 4

5 Sortierung Wichtige Datenbankoperation mit vielen Anwendungen Eine SQL-Anfrage kann Sortierung anfordern SELECT A,B,C FROM R ORDER BY A Bulk-loading eines B + -Baumes fußt auf sortierten Daten Duplikate-Elimination wird besonders einfach SELECT DISTINCT A,B,C FROM R Einige Datenbankoperatoren setzen sortierte Eingabedateien voraus (kommt später) Wie können wir eine Datei sortieren, die nicht in den Hauptspeicher passt (und auf keinen Fall in den vom Pufferverwalter bereitgestellten Platz)? 5

6 Zwei-Wege-Mischsortieren (Merge Sort) Sortierung von Dateien beliebiger Größe in nur 3 Seiten aus dem Pufferverwalter Sortierung von N=2 k Seiten in mehreren Durchgängen Jeder Durchgang produziert Sub-Dateien (Läufe) Durchgang 0 sortiert 2 k Eingabeseiten einzeln im Hauptspeicher. Ergibt 2 k sortierte Läufe Nachfolgende Durchgänge mischen Paare von Läufen Durchgang n k produziert 2 k-n Läufe Durchgang k hinterlässt einen Lauf, das sortierte Ergebnis In jedem Durchgang wird jede Seite der Datei gelesen Ergibt: (k+1) N Lesevorgänge und (k+1) N Schreibvorgänge 6

7 Beispiel Illustration / Example input file 1-page runs 2-page runs 4-page runs 7-page run Pass 0 Pass 1 Pass 2 Pass 3 Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich 123 7

8 Zwei-Wege-Mischsortieren Pass 0 (Input: N = 2 k unsorted pages; Output: 2 k sorted runs) 1. Read N pages, one page at a time 2. Sort records in main memory. 3. Write sorted pages to disk (each page results in a run). This pass requires one page of buffer space. Pass 1 (Input: N = 2 k sorted runs; Output: 2 k 1 sorted runs) 1. Open two runs r 1 and r 2 from Pass 0 for reading. 2. Merge records from r 1 and r 2, reading input page-by-page. 3. Write new two-page run to disk (page-by-page). This pass requires three pages of buffer space.. Pass n (Input: 2 k n+1 sorted runs; Output: 2 k n sorted runs) 1. Open two runs r 1 and r 2 from Pass n 1 for reading. 2. Merge records from r 1 and r 2, reading input page-by-page. 3. Write new 2 n -page run to disk (page-by-page). This pass requires three pages of buffer space.. Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich 122 8

9 I/O-Verhalten Um eine Datei mit N Seiten zu sortieren, werden in jedem Durchgang N Seiten gelesen und geschrieben 2 N I/O-Operationen pro Durchgang Anzahl der Durchgänge: 1 + log 2 N Durchgang 0 Durchgänge 1..k Anzahl der I/O-Operationen: 2 N (1 + log 2 N ) 9

10 Aufgabe: Anzahl der Durchgänge: 1 + log 2 N Anzahl der I/O-Operationen: 2 N (1 + log 2 N ) Wie lange dauert die Sortierung einer 8GB Datei? 10

11 Externes Mischsortieren Bisher freiwillig nur 3 Seiten verwendet Wie kann ein großer Pufferbereich genutzt werden: B Seiten Zwei wesentliche Stellgrößen Reduktion der initialen Durchgänge durch Verwendung des Pufferspeichers beim Sortieren im Hauptspeicher Reduktion der Anzahl der Durchgänge durch Mischen von mehr als 2 Seiten 11

12 Reduktion der Anzahl der Durchgänge Reducing the Number of Initial Runs Mit With BSeiten frames available im Puffer in the können buffer pool, B-1 Seiten we can read gemischt B pageswerden at (eine Seite dient als Schreibpuffer) a time during Pass 0 and sort them in memory (% slide 122): Pass 0 (Input: N unsorted pages; Output: :::::::::::::::::: d N /Be sorted runs) 1. Read N pages, B :::::::::::::::::: pages at a time 2. Sort records in main memory. 3. Write sorted pages to disk (resulting in d N :::::::::: /Be runs). This pass uses :::::::: B pages of buffer space. (B-1)-Wege-Mischen: The number of initial runs determines the number of passes we need to make (% slide 124): Anzahl der I/O-Operationen:! Total number of I/O operations: 2 N 1 + log 2 d N /Be. 2 N (1 + log B-1 N/B ) How many I/Os does it now take to sort an 8 GB file? Wie lang dauert die Sortierung einer 8GB-Datei? Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

13 Externes Sortieren: I/O-Verhalten Sortierung von N Seiten mit B Pufferseiten benötigt 2 N (1 + log B-1 N/B ) I/O-Operationen. Was ist das Zugriffsmuster auf diese Ein-Ausgaben? 13

14 Blockweise Ein-Ausgabe Man kann das I/O-Muster verbessern, in dem man Blöcke von b Seiten in den Mischphasen verarbeitet Alloziere b Seiten für jede Eingabe (statt nur eine) Reduktion der Ein-Ausgabe um Faktor b Preis: Reduzierte Einfächerung (was in mehr Durchgängen und mehr I/O-Operationen resultiert) In der Praxis meist genügend Hauptspeicher vorhanden, so dass Dateien in einem Mischdurchgang sortiert werden kann (mit blockweisem I/O). 14

15 Aufgabe: Wie lange dauert die Sortierung einer 8GB Datei mit 1000 Pufferseiten je 8KB mit 10ms Plattenlatenz Anzahl der Durchgänge: 1 + log B-1 N /B Anzahl der I/O-Operationen: 2 N (1 + log B-1 N/B ) 15

16 Lösung Ohne blockweises I/O: Plattenzugriffe (11h) + Transfer von Seiten (17min) Mit blockweisem I/O (Blöcke von 32 Seiten): Plattenzugriffe (33min) + Transfer von Seiten (22min) 16

17 Auswahlbäume Selection Trees Auswahl des nächsten Datensätzes aus B-1 (oder B/b -1) Eingabeläufen kann quite CPU intensive (B 2 comparisons). CPU-intensiv sein (B-2 Vergleiche) Choosing the next record from B 1 (or B /b 1) input runs can be I Use a selection tree to reduce this cost. Verwende I E.g., tree Auswahlbaum of losers (% D. Knuth, zur TAoCP, Kostenreduktion vol. 3): ( Tree of Losers ) Reduktion der Vergleiche auf log 2 (B-1) 142. I This cuts the number of comparisons to log 2 (B 1) Fall 2008 SystemsD.Knuth,The Group Department Art of Computer of Computer Programming,vol.3, Science ETH Zürich

18 Externes Sortieren: Diskussion Misch-Schritte können auch parallel ausgeführt werden Bei ausreichend Speicher reichen zwei Durchgänge auch für große Dateien Mögliche Optimierungen: Seitenersetzung während des Sortierens: Erneutes Laden neuer Seiten während des initialen Laufs (dadurch Erhöhen der initialen Lauflänge) Doppelpufferung: Verschränkung des Seitenladevorgangs und der Verarbeitung, um Latenzzeiten der Festplattenspeicher zu cachieren 18

19 Ausführungspläne Query Plans RETURN NLJOIN /---/ \---\ FETCH IXSCAN / \ / \ RIDSCN Table: Index: Table: G_PRE_SIZE G_PRE_SIZE G_PRE_SIZE SORT DOC PARENT_IDX DOC IXSCAN / \ Index: Table: G_PRE_SIZE G_PRE_SIZE PROP_IDX DOC Ausführungsplan Actual DB2 execution(db2) plan. Externes Sortieren ist eine instance Instanz ofeines a (physical) physikalischen Datenbankoperators I External sorting is one database operator. Operatoren können zu into a query execution plan. Ausführungsplänen zusammengesetzt werden I Operators can be assembled I Each plan operator performs one sub-task of a given I We ll have a deeper look into join operators next. query. Jeder Together, Planoperator the führt zur operators Verarbeitung of a planeiner evaluate vollständigen Anfrage eine the full query. Unteraufgabe aus Wir werden zunächst Verbundoperatoren betrachten Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

20 The Verbundoperator Join Operator 1 (Join) The join operator 1 p is actually a short-hand for a combination of cross product and selection p. Ein Verbundoperator p ist eine Abkürzung für die Zusammensetzung von Kreuzprodukt und Selektion σ p R 1 p, S Daraus ergibt sich eine einfache Implementierung von p R p S One way to implement 1 p is to follow this equivalence: 1. Enumeriere alle Datensätze aus R S 1. Enumerate all records in the cross product of R and S. 2. Wähle die Datensätze, die p erfüllen 2. Then pick those that satisfy p. Ineffizienz aus Schritt 1 kann überwunden werden More advanced algorithms try to avoid the obvious inefficiency in (Größe des Zwischenresultats: R S ) Step 1 (the size of the intermediate result is R S ). 20 Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich 133

21 Verbund-als-geschachtelte-Schleifen Nested Loops Join The nested loops join is the straightforward implementation of the combination: Einfache Implementierung des Verbundes: Function: nljoin (R, S, p) foreach record r 2 R do foreach record s 2 S do if hr, si satisfies p then append hr, si to result Sei N R und N S die Seitenzahl in R und S, sei p R und p S die Anzahl numberder of records Datensätze per pagepro in RSeite and S. in R und S Let N R and N S the number of pages in R and S; let p R and p S be the Anzahl der Plattenzugriffe: The total number of disk reads is then N R + p r N R N S N R + p R N {z } R N S. #Tupel in R # tuples in R Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

22 Verbund-als-geschachtelte-Schleifen Nur 3 Seiten nötig (zwei Seiten fürs Lesen von R und S und eine um das Ergebnis zu schreiben) I/O-Verhalten: Leider sehr viele Zugriffe Annahme p R = p S = 100, N R = 1000, N R = 500: Seiten zu lesen Mit einer Zugriffszeit von 10ms für jede Seite dauert der Vorgang 140 Stunden Vertauschen von R und S (kleinere Relation S nach außen) verbessert die Situation nur marginal Seitenweises Lesen bedingt volle Plattenlatenz, obwohl beide Relationen in sequentieller Ordnung verarbeitet werden. 22

23 Blockweiser Verbund mit Schleifen Block Nested Loops Join Again we can save random access cost by reading R and S in Einsparung von Kosten durch wahlfreien Zugriff durch blocks of, say, b blockweises Lesen R and b von S pages. R und S mit b R und b S vielen Seiten Function: block nljoin (R, S, p) foreach b R -sized block in R do foreach b S -sized block in S do find matches in current R- and S-blocks and append them to the result ; R wird vollständig gelesen, aber mit nur N R /b R Lesezugriffen I R is still read once, but now with only d N R/b R e disk seeks. I S is scanned only d N R/b R e times now, and we need to perform S nur N R /b R mal gelesen, d mit N N R/b R /b R e d R N S/b N S e disk seeks to do this. S /b S Plattenzugriffen 23 Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich 136

24 Wahl von b R und b S Choosing b R and b S Pufferbereich mit B = 100 Rahmen, N R = 1000, N S = 500: E.g., buffer pool with B = 100 frames, N R = 1000, N S = 500: block Blockgröße size used fürs Lesen for reading von S (bs s (b ) S ) Plattenzugriffe disk seeks block size used for reading R (b R ) Blockgröße fürs Lesen von R (b R ) Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

25 Performanz des Hauptspeicher-Verbunds In-Memory Join Performance Zeile 4 in block_nljoin(r, S, p) bedingt einen I Line 4 in block nljoin (R, S, p) implies an in-memory join Hauptspeicherverbund zwischen Blocken aus R und S between the R- and S-blocks currently in memory. Aufbau Ieiner Building Hashtabelle a hash table over kann theden R-block Verbund can speederheblich up this join beschleunigen considerably Function: block nljoin (R, S, p) foreach b R -sized block in R do build an in-memory hash table H for the current R-block ; foreach b S -sized block in S do foreach record s in current S-block do probe H and append matching hr, si tuples to result ; Funktioniert nur für Equi-Verbunde I Note that this optimization only helps equi-joins. Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

26 Indexbasierte Verbunde Index Nested Loops Join Verwendung eines Index für die innere Relation (ggf. innere und äußere vertauschen) The index nested loops join takes advantage of an index on the inner relation (swap outer $ inner if necessary): Function: index nljoin (R, S, p) foreach record r 2 R do probe index using r and append all matching tuples to result ; Index I The muss indexverträglich must be compatible mit der with Verbundbedingung the join condition p. sein Hash indices, e.g., only support equality predicates. Remember the discussion about composite keys in I Hash-Index (nur für Gleichheitsprädikate) I Vergleiche auch die Diskussion über B zusammengesetzte + -trees (% slide 73). Schlüssel in B + -Bäumen I Such predicates are also called sargable (SARG: search argument % Selinger et al., SIGMOD 1979) Argumente heißen sargable (SARG= search argument) Access Path Selection in a Relational Database Management System, Selinger et al., SIGMOD 1979 Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

27 I/O-Verhalten Für jeden Datensatz in R verwende Index zum Auffinden von korrespondierenden S-Tupeln. Für jedes R-Tupel sind folgende Kosten einzukalkulieren: 1. Zugriffskosten für den Index zum Auffinden des ersten Eintrags: N idx I/O-Operationen 2. Entlanglaufen an den Indexwerten (Scan), um passende Rids zu finden (I/O-Kosten vernachlässigbar) 3. Holen der passenden S-Tupel aus den Datenseiten Für ungelusterten Index: n I/O-Operationen Für geclusterten Index: n/ps I/O-Operationen Wegen 2. und 3. Kosten von der Verbundgröße abhängig 27

28 Zugriffskosten für Index Falls Index ein B + -Baum: Einzelner Indexzugriff benötigt Zugriff auf h Indexseiten 1 Bei wiederholtem Zugriff sind diese Seiten im Puffer Effektiver Wert der I/O-Kosten 1-3 I/O-Operationen Falls Index ein Hash-Index: Caching nicht effektiv (kein lokaler Zugriff auf Hashfeld) Typischer Wert für I/O-Kosten: 1,2 I/O-Operationen (unter Berücksichtigung von Überlaufseiten) Index rentiert sich stark, wenn nur einige Tupel aus einer großen Tabelle im Verbund landen 1 h = Höhe des B + -Baumes 28

29 Sortier-Misch-Verbund Sort-Merge Verbundberechnung Join wird einfach wenn Eingaberelationen Join computation becomes bzgl. particularly Verbundattribut(en) simple if both inputs sortiert are sorted with respect to the join attribute(s). Misch-Verbund mischt Eingabetabellen ähnlich wie beim Sortieren I The merge join essentially merges both input tables, much like we did for sorting. Es I Contrast gibt aber to sorting, mehrfache however, Korrespondenzen we need to be careful in der anderen Relation whenever a tuple has multiple matches in the other relation: A B "foo" 1 "foo" 2 "bar" 2 "baz" 2 "baf" 4 1 B=C C D 1 false 2 true 2 false 3 true Misch-Verbund I Merge join typically nur used für Equi-Verbünde for equi-joins only. verwendbar Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

30 Misch-Verbund Function: merge join (R, S, = ) //, : join columns in R, S r position of first tuple in R ; // r, s, s 0 : cursors over R, S, S s position of first tuple in S ; while r 6= eof and s 6= eof do // eof: end of file marker while r. < s. do advance r ; while r. > s. do advance s ; s 0 s ; // Remember current position in S while r. = s 0. do // All R-tuples with same value s s 0 ; // Rewind s to s 0 while r. = s. do // All S-tuples with same value append hr, si to result ; advance s ; advance r ; Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

31 I/O-Verhalten Wenn beide Eingaben sortiert und keine außergewöhnlich langen Sequenzen mit identischen Schlüsselwerten vorhanden, dann ist der I/O-Aufwand N R + N S (das ist dann optimal) Durch blockweise I/O treten fast immer sequentielle Lesevorgänge auf Es kann sich für die Verbundberechnung auszahlen, vorher zu sortieren, insbesondere wenn später eine Sortierung der Ausgabe gefordert wird Ein abschließender Sortiervorgang kann auch mit einem Misch-Verbund kombiniert werden, um Festplattentransfers einzusparen 31

32 Aufgabe: Bei welchen Eingaben tritt beim Sortier- Misch-Verbund das schlimmste Verhalten auf? 32

33 Lösung Wenn all verbundenen Attribute gleiche Werte beinhalten, dann ist das Ergebnis ein Kreuzprodukt. Der Sortier-Misch-Verbund verhält sich dann wie ein geschachtelte-schleifen-verbund. 33

34 Hash-Verbund Sortierung bringt korrespondierende Tupel in eine räumliche Nähe, so dass eine effiziente Verarbeitung möglich ist Ein ähnlicher Effekt erreichbar mit Hash-Verfahren Hash Join I Sorting effectively brought related tuples into spacial Zerlege proximity, R und which S we in exploited Teilrelationen in the merge join Ralgorithm. 1,..., R n und S 1,...,S n I mit der Wegleichen can achieve a similar Hashfunktion effect with hashing, (angewendet too. auf die I Partition R and S into partitions R 1,...,R n and S 1,...,S n Verbundattribute) using the same hash function (applied to the join attributes). Partition 1 (R 1 and S 1 ) Relation R Relation S h h Partition 2 (R 2 and S 2 ) Partition 3 (R 3 and S 3 ). Partition n (R n and S n ) R i R j = für alle i j I Observe that R i 1 S j =? for all i 6= j. Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

35 Hash-Verbund Durch Partitionierung werden kleine Relationen R i and S i geschaffen Korrespondierende Datensätze kommen garantiert in die gleiche Relation Es muss R i S i (für all i) berechnet werden (einfacher) Die Anzahl der Partitionen n (d.h. die Hashfunktion) sollte mit Bedacht gewählt werden, so dass R i S i als Hauptspeicher-Verbund berechnet werden kann Hierzu kann wiederum eine (andere) Hashfunktion verwendet werden (siehe blockweisen Verbund mit Schleifen) Warum eine andere Hashfunktion? 35

36 Hash-Verbund-Algorithmus Hash Join Algorithm Function: hash join (R, S, = ) foreach record r 2 R do append r to partition R h(r. ) foreach record s 2 S do append s to partition S h(s. ) foreach partition i 2 1,...,n do build hash table H for R i, using hash function h 0 ; foreach block in S i do foreach record s in current S i -block do probe H and append matching tuples to result ; 36 Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich 147

37 Gruppierung und Duplikate-Elimination Herausforderung: Finde identische Datensätze in einer Datei Ähnlichkeiten zum Eigenverbund (self-join) basieren auf allen Spalten der Relation Man könnte einen Hash-Verbund-ähnlichen Algorithmus verwenden oder Sortierung, um Duplikate-Elimination oder Gruppierung zu realisieren 37

38 Andere Anfrage-Operatoren Projektion π Implementierung durch a. Entfernen nicht benötigter Spalten b. Eliminierung von Duplikaten Die Implementierung von a) bedingt das Ablaufen (scan) aller Datensätze in der Datei, b) siehe oben Systeme vermeiden b) sofern möglich (in SQL muss Duplikate-Eliminierung angefordert werden) Selektion σ Ablaufen (scan) aller Datensätze Eventuell Sortierung ausnutzen oder Index verwenden 38

39 Organisation der Operator-Evaluierung Orchestrating Operator Evaluation Bisher So far we gehen have assumed wir davon that all database aus, dass operators Operatoren consume ganze and produce files (i.e., on-disk items): Dateien verarbeiten 1 file 1 file 2 file 3 file n Das erzeugt offensichtlich viel I/O I Obviously, this causes a lot of I/O. Außerdem: lange Antwortzeiten I In addition, we suffer from long response times: An operator cannot start computing its result before all I Ein Operator its input files kann are fully nicht generated anfangen ( materialized ). solange nicht seine Eingaben I Effectively, vollständig all operators bestimmt are executed sind sequence. (materialisiert sind) Operatoren werden nacheinander ausgeführt Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

40 Pipeline-orientierte Verarbeitung Alternativ könnte jeder Operator seine Ergebnisse direkt an den nachfolgenden senden, ohne die Ergebnisse erst auf die Platte zu schreiben Ergebnisse werden so früh wie möglich weitergereicht und verarbeitet (Pipeline-Prinzip) Granularität ist bedeutsam: Kleinere Brocken reduzieren Antwortzeit des Systems Größere Brocken erhöhen Effektivität von Instruktions- Cachespeichern In der Praxis meist tupelweises Verarbeiten verwendet 40

41 Volcano Iteratormodell Aufrufschnittstelle wie bei Unix-Prozess-Pipelines Im Datenbankkontext auch Open-Next-Close- Schnittstelle oder Volcano Iteratormodell genannt Jeder Operator implementiert open() Initialisiere den internen Zustand des Operators next() Produziere den nächsten Ausgabe-Datensatz close() Schließe allozierte Ressourcen Zustandsinformation wird Operator-lokal vorgehalten Goetz Graefe. Volcano An Extensibel and Parallel Query Evaluation System. Trans. Knowl. Data Eng. vol. 6, no. 1, February

42 Beispiel: Selektion (σ) Example: Selection ( ) Eingabe: Relation R, Prädikat p I Input operator R, predicate p Function: open () R.open () ; Function: close () R.close () ; Function: next () while ((r R.next ()) 6= eof) do if p(r) then return r ; return eof ; Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

43 Geschachtelte Schleifen Verbund: Volcano-Stil How would you implement a Volcano-style nested loops join? Function: open () R.open () ; S.open () ; r R.next () ; Function: close () R.close () ; S.close () ; Function: next () while (r 6= eof) do while ((s S.next ()) 6= eof) do if p(r, s) then return hr, si ; S.close () ; S.open () ; s r R.next(); S.next () ; return eof ; Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich

44 Blockierende Operatoren Pipelining reduziert Speicheranforderungen und Antwortzeiten, da jeder Datensatz gleich weitergeleitet Funktioniert so nicht für alle Operatoren Welche? Externe Sortierung Hash-Verbund Gruppierung und Duplikate-Elimination über einer unsortierten Eingabe Solche Operatoren nennt man blockierend Blockierende Operatoren konsumieren die gesamt Eingabe in einem Rutsch bevor die Ausgabe erzeugt werden kann (Daten auf Festplatte zwischengespeichert) 44

45 Zusammenfassung Teile-und-Herrsche Zerlegung einer großen Anfrage in kleine Teile Beispiel: Laufgenerierung und externe Sortierung Partitionierung mit Hashfunktion (Hash-Verbund) Blockweises Durchführen von I/O Lesen und Schreiben von größeren Einheiten kann die Verarbeitungszeit deutlich reduzieren, da wahlfreier Zugriff auf Daten vermieden wird Pipeline-orientierte Verarbeitung Speicherreduktion und Laufzeitverbesserung durch Vermeidung der vollständigen Materialisierung von Zwischenresultaten

46 Beim nächsten Mal... Architecture of a DBMS / Course Outline Web Forms Applications SQL Interface Webformulare Anwendungen SQL-Schnittstelle Executor Ausführer Operator Operator-Evaluierer Evaluator SQL SQL-Kommandos Commands Parser Optimizer Optimierer Transaction Files Dateiverwaltungs- and Access und Zugriffsmethoden Transaktions- Methods Manager Verwalter Buffer Puffer-Verwalter Manager Sperr- Lock Manager Verwalter Verwalter Disk Space für externen Manager Speicher data Dateien files, für Daten indices, und Indexe... Recovery Wieder- herstellungs- Manager Verwalter Database Datenbank DBMS Fall 2008 Systems Group Department of Computer Science ETH Zürich 3 this dieser Teil course des Kurses 46 Figure inspired by Ramakrishnan/Gehrke: Database Management Systems, McGraw-Hill 2003.

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