Teil IV. Dateiorganisation und Zugriffsstrukturen

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1 Teil IV Dateiorganisation und Zugriffsstrukturen

2 Überblick c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

3 Klassifikation der Speichertechniken Einordnung in 5-Schichten-Architektur Speichersystem fordert über Systempufferschnittstelle Seiten an interpretiert diese als interne Datensätze interne Realisierung der logischen Datensätze mit Hilfe von Zeigern, speziellen Indexeinträgen und weiteren Hilfsstrukturen Zugriffssystem abstrahiert von der konkreten Realisierung c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

4 Klassifikation der Speichertechniken Einordnung /2 MOS SOS ISS SPS Mengenorientierte Schnittstelle Satzorientierte Schnittstelle Interne Satzschnittstelle Datensystem Zugriffssystem Speichersystem Pufferverwaltung DS Systempufferschnittstelle Dateischnittstelle Betriebssystem GS Geräteschnittstelle Externspeicher c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

5 Klassifikation der Speichertechniken Klassifikation der Speichertechniken Kriterien für Zugriffsstrukturen oder Zugriffsverfahren: organisiert interne Relation selbst (Dateiorganisationsform) oder zusätzliche Zugriffsmöglichkeit auf bestehende interne Relation (Zugriffspfad) Art der Zuordnung von gegebenen Attributwerten zu Datensatz-Adressen Arten von Anfragen, die durch Dateiorganisationsformen und Zugriffspfade effizient unterstützt werden können c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

6 Klassifikation der Speichertechniken Klassifikation der Speichertechniken /2 Zugriffsverfahren Dateiorganisation Zugriffspfad Sekundärindex nicht geclustert dicht besetzt ohne Index Primärindex nicht geclustert geclustert dicht besetzt dünn besetzt c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

7 Klassifikation der Speichertechniken Dateiorganisation vs. Zugriffspfad Dateiorganisationsform: Form der Speicherung der internen Relation unsortierte Speicherung von internen Tupeln: Heap-Organisation sortierte Speicherung von internen Tupeln: sequenzielle Organisation gestreute Speicherung von internen Tupeln: Hash-Organisation Speicherung von internen Tupeln in mehrdimensionalen Räumen: mehrdimensionale Dateiorganisationsformen üblich: Sortierung oder Hashfunktion über Primärschlüssel sortierte Speicherung plus zusätzlicher Primärindex über Sortierattributen: index-sequenzielle Organisationsform c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

8 Klassifikation der Speichertechniken Dateiorganisation vs. Zugriffspfad /2 Zugriffspfad: über grundlegende Dateiorganisationsform hinausgehende Zugriffsstruktur, etwa Indexdatei Einträge (K, K ): K der Wert eines Primär- oder Sekundärschlüssels, K Datensatz oder Verweis auf Datensatz K : Suchschlüssel, genauer: Zugriffsattribute und Zugriffsattributwerte K : ist Datensatz selbst: Zugriffspfad wird Dateiorganisationsform ist Adresse eines internen Tupels: Primärschlüssel; Sekundärschlüssel mit (K, K 1 ),..., (K, K n ) für denselben Zugriffsattributwert K ist Liste von Tupeladressen: Sekundärschlüssel; nachteilig ist variable Länge der Indexeinträge c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

9 Klassifikation der Speichertechniken Klassifikation [Härder Rahm 2001] Zugriffsverfahren Schlüsselvergleich Schlüsseltransformation fortlaufender Vergleich baumstrukturierter Vergleich statisch dynamisch physisch fortlaufend logisch fortlaufend ganzer Schlüssel Teilschlüssel Kollisionsfrei Überlaufbereich dynamische Erweiterung sequenz. Listen verkettete Listen binäre Suchbäume Mehrwegebäume Digitalbäume statische Bereiche dynamische Bereiche sequenziell baumstrukturiert gestreut Dateiorganisation c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

10 Klassifikation der Speichertechniken Dünn- vs. dichtbesetzter Index dünnbesetzter Index: nicht für jeden Zugriffsattributwert K ein Eintrag in Indexdatei interne Relation sortiert nach Zugriffsattributen: im Index reicht ein Eintrag pro Seite Index verweist mit (K 1, K 1 ) auf Seitenanführer, nächste Indexeintrag (K 2, K 2 ) Datensatz mit Zugriffsattributwert K? mit K 1 K? < K 2 ist auf Seite von K 1 zu finden indexsequenzielle Datei: sortierte Datei mit dünnbesetztem Index als Primärindex dichtbesetzter Index: für jeden Datensatz der internen Relation ein Eintrag in Indexdatei Primärindex kann dichtbesetzter Index sein, wenn Dateiorganisationsform Heap-Datei, aber auch bei Sortierung (geclusterter Index) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

11 Klassifikation der Speichertechniken Geclusterter vs. nicht-geclusterter Index geclusterter Index: in der gleichen Form sortiert wie interne Relation Bsp.: interne Relation KUNDEN nach Kundennummern sortiert Indexdatei über dem Attribut KNr üblicherweise geclustert nicht-geclusterter Index: anders organisiert als interne Relation Bsp.: über Name ein Sekundärindex, Datei selbst nach KNr sortiert Primärindex dünnbesetzt und geclustert sein jeder dünnbesetzte Index ist auch geclusterter Index, aber nicht umgekehrt Sekundärindex kann nur dichtbesetzter, nicht-geclusterter Index sein (auch: invertierte Datei) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

12 Klassifikation der Speichertechniken Geclusterter vs. nicht-geclusterter Index /2 mehrstufiger Index geclusteter Index... Hauptdatei... mehrstufiger Index... nichtgeclusterter... Index... Hauptdatei... c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

13 Klassifikation der Speichertechniken Schlüsselvergleich vs. -transformation Schlüsselvergleich: Zuordnung von Primär- oder Sekundärschlüsselwerten zu Adressen in Hilfsstruktur wie Indexdatei Bsp.: indexsequenzielle Organisation, B-Baum, KdB-Baum,... Schlüsseltransformation: berechnet Tupeladresse aufgrund Formel aus Primär- oder Sekundärschlüsselwerten (statt Indexeinträgen nur Berechnungsvorschrift gespeichert) Bsp.: Hashverfahren c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

14 Klassifikation der Speichertechniken Statische vs. dynamische Struktur statische Zugriffsstruktur: optimal nur bei bestimmter (fester) Anzahl von verwaltenden Datensätzen dynamische Zugriffsstruktur: unabhängig von der Anzahl der Datensätze optimal dynamische Adresstransformationsverfahren verändern dynamisch Bildbereich der Transformation dynamische Indexverfahren verändern dynamisch Anzahl der Indexstufen in DBS üblich c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

15 Klassifikation der Speichertechniken Anforderung an Speichertechniken dynamisches Verhalten Effizienz beim Einzelzugriff (Schlüsselsuche beim Primärindex) Effizienz beim Mehrfachzugriff (Schlüsselsuche beim Sekundärindex) Ausnutzung für sequentiellen Durchlauf (Sortierung, geclusterter Index) Clustering Anfragetypen: exact-match, partial-match, range queries (Bereichsanfragen) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

16 Statische Verfahren Statische Verfahren Heap, indexsequenziell, indiziert-nichtsequenziell oft grundlegende Speichertechnik in RDBS direkte Organisationsformen: keine Hilfsstruktur, keine Adressberechnung (Heap, sequenziell) statische Indexverfahren für Primärindex und Sekundärindex dateibasierte Indexstrukturen unsortiert Heap sortiert ohne Index sequenzielle Datei mit Index dünn besetzt indexsequenzielle Datei dicht besetzt indexiert-nichtsequenzielle Datei c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

17 Statische Verfahren Heap-Organisation völlig unsortiert speichern physische Reihenfolge der Datensätze ist zeitliche Reihenfolge der Aufnahme von Datensätzen p Tamara Jagellowsk Gunter Saake Kai-Uwe Sattler Annie De Monti p Erwin Maier Andreas Heuer Max Mustermann frei c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

18 Statische Verfahren Heap: Operationen insert: Zugriff auf letzte Seite der Datei. Genügend freier Platz Satz anhängen. Sonst nächste freie Seite holen delete: lookup, dann Löschbit auf 0 gesetzt lookup: sequenzielles Durchsuchen der Gesamtdatei, maximaler Aufwand (Heap-Datei meist zusammen mit Sekundärindex eingesetzt; oder für sehr kleine Relationen) Komplexitäten: Neuaufnahme von Daten O(1) Suchen O(n) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

19 Statische Verfahren Sequenzielle Speicherung sortiertes Speichern der Datensätze p Annie De Monti Kai-Uwe Sattler Gunter Saake Andreas Heuer p Erwin Maier Tamara Jagellowsk Max Mustermann frei c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

20 Statische Verfahren Sequenzielle Datei: Operationen insert: Seite suchen, Datensatz einsortieren beim Anlegen oder sequenziellen Füllen einer Datei jede Seite nur bis zu gewissem Grad (etwa 66%) füllen delete: Aufwand bleibt Folgende Dateiorganisationsformen: schnelleres lookup mehr Platzbedarf (durch Hilfsstrukturen wie Indexdateien) mehr Zeitbedarf bei insert und delete klassische Indexform: indexsequenzielle Dateiorganisation c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

21 Statische Verfahren Indexsequenzielle Dateiorganisation Kombination von sequenzieller Hauptdatei und Indexdatei: indexsequenzielle Dateiorganisationsform Indexdatei kann geclusterter, dünnbesetzter Index sein mindestens zweistufiger Baum Blattebene ist Hauptdatei (Datensätze) jede andere Stufe ist Indexdatei c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

22 Statische Verfahren Indexsequenzielle Dateiorganisation /2 p2 p Annie De Monti Kai-Uwe Gunter Andreas Sattler Saake Heuer p Erwin Maier Tamara Jagellowsk Max Mustermann frei c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

23 Statische Verfahren Aufbau der Indexdatei Datensätze in Indexdatei: (Primärschlüsselwert, Seitennummer) zu jeder Seite der Hauptdatei genau ein Index-Datensatz in Indexdatei Problem: Wurzel des Baumes bei einem einstufigen Index nicht nur eine Seite c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

24 Statische Verfahren Aufbau der Indexdatei /2 p2 p Annie De Monti Kai-Uwe Gunter Andreas Sattler Saake Heuer p97 p Erwin Tamara Max Maier Jagellowsk Mustermann frei p Hans Guck Bibi Berg Bob Meister frei c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

25 Statische Verfahren Mehrstufiger Index Optional: Indexdatei wieder indexsequenziell verwalten Idealerweise: Index höchster Stufe nur noch eine Seite p117 p Indexdatei Stufe 2 p Indexdatei Stufe 1 c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

26 Statische Verfahren lookup bei indexsequenziellen Dateien lookup-operation sucht Datensatz zum Zugriffsattributwert w Indexdatei sequenziell durchlaufen, dabei (v 1, s) im Index gesucht mit v 1 w: (v1, s) ist letzter Satz der Indexdatei, dann kann Datensatz zu w höchstens auf dieser Seite gespeichert sein (wenn er existiert) nächster Satz (v 2, s ) im Index hat v 2 > w, also muß Datensatz zu w, wenn vorhanden, auf Seite s gespeichert sein (v 1, s) überdeckt Zugriffsattributwert w c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

27 Statische Verfahren insert bei indexsequenziellen Dateien insert: zunächst mit lookup Seite finden Falls Platz, Satz sortiert in gefundener Seite speichern; Index anpassen, falls neuer Satz der erste Satz in der Seite Falls kein Platz, neue Seite von Freispeicherverwaltung holen; Sätze der zu vollen Seite gleichmäßig auf alte und neue Seite verteilen; für neue Seite Indexeintrag anlegen Alternativ neuen Datensatz auf Überlaufseite zur gefundenen Seite c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

28 Statische Verfahren delete bei indexsequenziellen Dateien delete: zunächst mit lookup Seite finden Satz auf Seite löschen (Löschbit auf 0) erster Satz auf Seite: Index anpassen Falls Seite nach Löschen leer: Index anpassen, Seite an Freispeicherverwaltung zurück c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

29 Statische Verfahren Probleme indexsequenzieller Dateien stark wachsende Dateien: Zahl der linear verketteten Indexseiten wächst; automatische Anpassung der Stufenanzahl nicht vorgesehen stark schrumpfende Dateien: nur zögernde Verringerung der Index- und Hauptdatei-Seiten unausgeglichene Seiten in der Hauptdatei (unnötig hoher Speicherplatzbedarf, zu lange Zugriffszeit) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

30 Statische Verfahren Indiziert-nichtsequenzieller Zugriffspfad zur Unterstützung von Sekundärschlüsseln mehrere Zugriffpfade dieser Form pro Datei möglich einstufig oder mehrstufig: höhere Indexstufen wieder indexsequenziell organisiert c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

31 Statische Verfahren Aufbau der Indexdatei Sekundärindex, dichtbesetzter und nicht-geclusteter Index zu jedem Satz der Hauptdatei Satz (w, s) in der Indexdatei w Sekundärschlüsselwert, s zugeordnete Seite entweder für ein w mehrere Sätze in die Indexdatei aufnehmen oder für ein w Liste von Adresse in der Hauptdatei angeben c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

32 Statische Verfahren Aufbau der Indexdatei /2 p2 p42 Andreas Max De Monti Annie 47 Gunter 42 Kai-Uwe Kai-Uwe Gunter Andreas Sattler Saake Heuer p97 p47 Max 42 Max 47 Tamara Annie Tamara Max Maier Jagellowsk Mustermann frei c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

33 Statische Verfahren Aufbau der Indexdatei /3 p2 p42 Andreas Max De Monti Annie 47 Gunter 42 Kai-Uwe Kai-Uwe Gunter Andreas Sattler Saake Heuer p97 p47 Max 42, 47 Tamara Annie Tamara Max Maier Jagellowsk Mustermann frei c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

34 Statische Verfahren Operationen lookup: w kann mehrfach auftreten, Überdeckungstechnik nicht benötigt insert: Anpassen der Indexdateien delete: Indexeintrag entfernen c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

35 Baumverfahren Baumverfahren Stufenanzahl dynamisch verändern wichtigste Baumverfahren: B-Bäume und ihre Varianten B-Baum-Varianten sind noch allgegenwärtiger in heutigen Datenbanksystemen als SQL SQL nur in der relationalen und objektrelationalen Datenbanktechnologie verbreitet; B-Bäume überall als Grundtechnik eingesetzt B-Bäume Daten in den Knoten B-Baum Daten in den Blättern TID-B + -Baum Inline-B + -Baum Präfix-B + -Baum BLOB-B + -Baum c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

36 Baumverfahren B-Bäume Ausgangspunkt: ausgeglichener, balancierter Suchbaum Ausgeglichen oder balanciert: alle Pfade von der Wurzel zu den Blättern des Baumes gleich lang Hauptspeicher-Implementierungsstruktur: binäre Suchbäume, beispielsweise AVL-Bäume von Adelson-Velskii und Landis Datenbankbereich: Knoten der Suchbäume zugeschnitten auf Seitenstruktur des Datenbanksystems mehrere Zugriffsattributwerte auf einer Seite Mehrweg-Bäume c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

37 Baumverfahren Prinzip des B-Baumes B-Baum von Bayer (B für balanciert, breit, buschig, Bayer, NICHT: binär) dynamischer, balancierter Indexbaum, bei dem jeder Indexeintrag auf eine Seite der Hauptdatei zeigt Mehrwegebaum völlig ausgeglichen, wenn 1 alle Wege von Wurzel bis zu Blättern gleich lang 2 jeder Knoten gleich viele Indexeinträge vollständiges Ausgleichen zu teuer, deshalb B-Baum-Kriterium: Jede Seite außer der Wurzelseite enthält zwischen m und 2m Einträge. c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

38 Baumverfahren Eigenschaften des B-Baumes n Datensätze in der Hauptdatei in log m (n) Seitenzugriffen von der Wurzel zum Blatt Durch Balancierungskriterium wird Eigenschaft nahe an der vollständigen Ausgeglichenheit erreicht (1. Kriterium vollständig erfüllt, 2. Kriterium näherungsweise) Kriterium garantiert 50% Speicherplatzausnutzung einfache, schnelle Algorithmen zum Suchen, Einfügen und Löschen von Datensätzen (Komplexität von O(log m (n))) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

39 Baumverfahren Eigenschaften des B-Baumes /2 B-Baum als Primär- und Sekundärindex geeignet Datensätze direkt in die Indexseiten Dateiorganisationsform Verweist man aus Indexseiten auf Datensätze in den Hauptseiten Sekundärindex c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

40 Baumverfahren Definition B-Baum Ordnung eines B-Baumes ist minimale Anzahl der Einträge auf den Indexseiten außer der Wurzelseite Bsp.: B-Baum der Ordnung 8 fasst auf jeder inneren Indexseite zwischen 8 und 16 Einträgen Def.: Ein Indexbaum ist ein B-Baum der Ordnung m, wenn er die folgenden Eigenschaften erfüllt: 1 Jede Seite enthält höchstens 2m Elemente. 2 Jede Seite, außer der Wurzelseite, enthält mindestens m Elemente. 3 Jede Seite ist entweder eine Blattseite ohne Nachfolger oder hat i + 1 Nachfolger, falls i die Anzahl ihrer Elemente ist. 4 Alle Blattseiten liegen auf der gleichen Stufe. c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

41 Baumverfahren Knoten eines B-Baums Zeiger auf Knoten Zeiger auf Tupel (TID) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

42 Baumverfahren Einfügen in einen B-Baum: Beispiel Split c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

43 Baumverfahren Einfügen in einen B-Baum: Beispiel /2 Split Split Split c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

44 Baumverfahren Suchen in B-Bäumen lookup wie in statischen Indexverfahren Startend auf Wurzelseite Eintrag im B-Baum ermitteln, der den gesuchten Zugriffsattributwert w überdeckt Zeiger verfolgen, Seite nächster Stufe laden Suchen: 38, 20, c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

45 Baumverfahren Einfügen in B-Bäumen Einfügen eines Wertes w mit lookup entsprechende Blattseite suchen passende Seite n < 2m Elemente, w einsortieren passende Seite n = 2m Elemente, neue Seite erzeugen, ersten m Werte auf Originalseite letzten m Werte auf neue Seite mittleres Element auf entsprechende Indexseite nach oben eventuell dieser Prozess rekursiv bis zur Wurzel c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

46 Baumverfahren Löschen in B-Bäumen bei weniger als m Elementen auf Seite: Unterlauf Löschen eines Wertes w: Bsp.: 24; 28, 38, 35 mit lookup entsprechende Seite suchen w auf Blattseite gespeichert Wert löschen, eventuell Unterlauf behandeln w nicht auf Blattseite gespeichert Wert löschen, durch lexikographisch nächstkleineres Element von einer Blattseite ersetzen, eventuell auf Blattseite Unterlauf behandeln c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

47 Baumverfahren Löschen in B-Bäumen /2 Unterlaufbehandlung Ausgleichen mit der benachbarten Seite (benachbarte Seite n Elemente mit n > m) oder Zusammenlegen zweier Seiten zu einer (Nachbarseite n = m Elemente), das mittlere Element von Indexseite darüber dazu, auf Indexseite eventuell Unterlauf behandeln c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

48 Baumverfahren Einfügen und Löschungen im B-Baum Einfügen des Elementes 22; Löschen von c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

49 Baumverfahren Komplexität der Operationen Aufwand beim Einfügen, Suchen und Löschen im B-Baum immer O(log m (n)) Operationen entspricht genau der Höhe des Baumes Konkret: Seiten der Größe 4 KB, Zugriffsattributwert 32 Bytes, 8-Byte-Zeiger: zwischen 50 und 100 Indexeinträge pro Seite; Ordnung dieses B-Baumes Datensätze: log 50 ( ) = 4 Seitenzugriffe im schlechtesten Fall Wurzelseite jedes B-Baumes normalerweise im Puffer: 3 Seitenzugriffe c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

50 Baumverfahren Varianten B + -Bäume: nur Blattebene enthält Daten Baum ist hohl integrieren B -Bäume: Aufteilen von Seiten vermeiden durch Shuffle Präfix-B-Bäume: Zeichenketten als Zugriffsattributwerte, nur Präfix indexieren c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

51 Baumverfahren B + -Baum in der Praxis am häufigsten eingesetzte Variante des B-Baumes: effizientere Änderungsoperationen, Verringerung der Baumhöhe in inneren Knoten nur noch Zugriffsattributwert und Zeiger auf nachfolgenden Seite der nächsten Stufe nur Blattknoten enthalten neben Zugriffsattributwert die Daten (Datensätze der Hauptdatei bzw. Verweise darauf) Knoten der Blattebene sind untereinander verkettet für effiziente Unterstützung von Bereichsanfragen c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

52 Baumverfahren B + -Baum: Blattebene in der Hauptdatei Tom Tigger 23 Maik Muggel 7 Ann Maier 35 May Flower 13 Tim Tahler 40 Dirk Mejer c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

53 Baumverfahren B + -Baum: Blattebene mit Verweisen Blattebene 7 Ann Maier 3 Tom Tigger Hauptdatei 35 May Flower 40 Dirk Mejer 13 Tim Tahler 23 Maik Muggel c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

54 Baumverfahren Ordnung; Operationen Ordnung für B + -Baum: (x, y), x Mindestbelegung der Indexseiten, y Mindestbelegung der Blattseiten delete gegenüber B-Baum effizienter ( Ausleihen eines Elementes von der Blattseite entfällt) Zugriffsattributwerte in inneren Knoten können sogar stehenbleiben häufig als Primärindex eingesetzt B + -Baum ist dynamische, mehrstufige, indexsequenziellen Datei c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

55 Baumverfahren B - und B # -Baum Problem beim B-Baum: häufiges Aufspalten von Seiten und geringe Speicherplatzausnutzung von nahe 50% B -Baum, B # -Baum: statt Aufteilen von Seiten bei Überlauf zunächst Neuverteilen der Datensätze auf eventuell nicht voll ausgelastete Nachbarseiten falls nicht möglich: zwei Seiten in drei aufteilen (ermöglicht durchschnittliche Speicherplatzausnutzung von 66% statt 50%) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

56 Baumverfahren Präfix-B-Baum B-Baum über Zeichenkettenattribut lange Schlüssel in inneren Knoten hoher Speicherplatzbedarf vollständige Schlüssel eigentlich nicht notwendig, da nur Wegweiser Idee: Verwaltung von Trennwerten Präfix-B-Baum in inneren Knoten nur Trennwerte, die lexikographisch zwischen den Werten liegen möglichst kurze Trennwerte, z.b. kürzester eindeutiger Präfix Tho Sara Soren Taddäus Theo Thomas Tom Zack aber: Beispiel Vandenberg und Vandenbergh c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

57 Hashverfahren Hashverfahren Schlüsseltransformation und Überlaufbehandlung DB-Technik: Bildbereich entspricht Seiten-Adressraum Dynamik: dynamische Hashfunktionen oder Re-Hashen c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

58 Hashverfahren Grundprinzipien Basis-Hashfunktion: h(k) = k mod m m möglichst Primzahl Überlauf-Behandlung Überlaufseiten als verkettete Liste lineares Sondieren quadratisches Sondieren doppeltes Hashen c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

59 Hashverfahren Hashverfahren für Datenbanken Tamara h 0 Arnie Gunter Andreas 1 Jerry Regis Kay Kai-Uwe 2 3 Jerrie Kai Zuse 4 Gunther Hastur c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

60 Hashverfahren Operationen und Zeitkomplexität lookup, modify, insert, delete lookup benötigt maximal 1 + #B(h(w)) Seitenzugriffe #B(h(w)) Anzahl der Seiten (inklusive der Überlaufseiten) des Buckets für Hash-Wert h(w) Untere Schranke 2 (Zugriff auf Hashverzeichnis plus Zugriff auf erste Seite) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

61 Hashverfahren Statisches Hashen: Probleme mangelnde Dynamik Vergrößerung des Bildbereichs erfordert komplettes Neu-Hashen Wahl der Hashfunktion entscheidend; Bsp.: Hash-Index aus 100 Buckets, Studenten über 6-stellige MATRNR (wird fortlaufend vergeben) hashen ersten beiden Stellen: Datensätze auf wenigen Seiten quasi sequenziell abgespeichert letzten beiden Stellen: verteilen die Datensätze gleichmäßig auf alle Seiten Sortiertes Ausgeben einer Relation schlecht c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

62 Cluster-Bildung Cluster-Bildung gemeinsame Speicherung von Datensätzen auf Seiten wichtige Spezialfälle: Ballung nach Schlüsselattributen Bereichsanfragen und Gruppierungen unterstützen: Datensätze in der Sortierreihenfolge zusammenhängend auf Seiten speichern index-organisierte Tabellen oder geclusterten, dichtbesetzte Primärindexe Ballung basierend auf Fremdschlüsselattributen Gruppen von Datensätzen, die einen Attributwert gemeinsam haben, werden auf Seiten geballt (Verbundanfragen) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

63 Cluster-Bildung Indexorganisierte Tabellen Tupel direkt im Index aufnehmen allerdings dann durch häufigen Split TID unsinnig weiterer Sekundärindex kann durch fehlenden TID dann aber nicht angelegt werden (Ausnahme: Oracle mit logischen TIDs) etwa kein unique möglich c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

64 Cluster-Bildung Cluster für Verbundanfragen Verbundattribut: Cluster-Schlüssel BestellNr 100 Bestelldatum Kunde Orion Enterprises Lieferdatum BestellNr 123 Bestelldatum Kunde Kirk Enterpr. Lieferdatum Position Teil Anzahl Preis 1 Aluminiumtorso ,67 2 Antenne 2 32,50 3 Overkill ,45 4 Nieten ,50 Position Teil Anzahl Preis 1 Beamer ,67 2 Energiekristall 2 32,99 3 Phaser ,45 4 Nieten ,00 c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

65 Cluster-Bildung Definition von Clustern create cluster BESTELL_CLUSTER (BestellNr int) pctused 80 pctfree 5; create table BESTELLUNG ( BestellNr int primary key,...) cluster BESTELL_CLUSTER (BestellNr); create table BESTELL_POSITION ( Position int, BestellNr int references BESTELLUNG,... constraint BestellPosKey primary key (Position, BestellNr) ) cluster BESTELL_CLUSTER (BestellNr); c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

66 Cluster-Bildung Organisation von Clustern Indexierte Cluster nutzen einen in Sortierreihenfolge aufgebauten Index (z.b. B + -Baum) über den Cluster-Schlüssel zum Zugriff auf die Cluster Hash-Cluster bestimmen den passenden Cluster mit Hilfe einer Hashfunktion Indexe für Cluster entsprechen normalen Indexen für den Cluster-Schlüssel statt Tupelidentifikatoren Einsatz von Cluster-Identifikatoren oder direkte Speicheradressen (bei Hashverfahren) c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

67 Cluster-Bildung Indexierte Cluster Verwaltung der Daten in Sortierreihenfolge über Index (B-Baum) Speicherung von Cluster-Identifikatoren anstelle von TIDs create index BESTELL_CLUSTER_IDX on cluster BESTELL_CLUSTER c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

68 Cluster-Bildung Hash-Cluster Identifikation des betroffenen Clusters über Hashfunktion (Cluster-Schlüssel Blockadresse) create cluster BESTELL_CLUSTER ( BestellNr int) pctused 80 pctfree 5 size 2k hash is BestellNr hashkeys ; c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

69 Physische Datendefinition in SQL-Systemen Oracle: Datenorganisation Standard-Index: B + -Baum Indexorganisierte Tabellen: speichern Tupel direkt in den Blättern eines B + -Baums Clusterung mehrerer Relationen möglich; Cluster-Indexe als B + -Baum oder als Hash-Index Bitmap-Indexe: speichern Bit-Matrizen für Aufzählungsattribute (siehe Data Warehouses); auch als Verbund-Indexe Reverse Indexe: interpretieren die Bytes des Primärschlüssels in umgekehrter Reihenfolge und brechen damit die Speicherung in Sortierreihenfolge auf Funktions-basierte Indexe c Sattler / Saake Datenbank-Implementierungstechniken Letzte Änderung: 10. Mai

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