Kapitel 7 Datenbank-Tuning

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1 Kapitel 7 Datenbank-Tuning Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 LMU München 2008 Thmas Bernecker, Tbias Emrich 2010 Tbias Emrich, Erich Schubert unter Verwendung der Flien des Datenbankpraktikums aus dem Wintersemester 2007/08 vn Dr. Matthias Schubert

2 Übersicht 7.1 Ziele und Tuning-Ebenen 7.2 Relatinenschema 7.3 Cluster 7.4 Verwendung vn Indexstrukturen LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 2

3 Ziele vn DB-Tuning Verkürzung der Antwrtzeit (Online Analytical Prcessing - OLAP): Wichtig bei Einbenutzer-Datenbankapplikatinen (z.b. Data Mining): der Benutzer möchte möglichst schnell eine Antwrt auf seine Anfrage. Erhöhung des Durchsatzes (Online Transactin Prcessing - OLTP): Wichtig bei Hchleistungs-Transaktinssystemen (z.b. Flugbuchung): pr Zeiteinheit sllen möglichst viele Anfragen bearbeitet werden. Zielknflikt: Zwischen der Verkürzung der Antwrtzeit und der Erhöhung des Durchsatzes besteht häufig ein Zielknflikt, da z.b. die Verlagerung vn Prgrammfunktinalität in den DB-Server (gespeicherte Przeduren) die Antwrtzeit im Einbenutzermdus verkürzt, dagegen im Mehrbenutzermdus den Durchsatz hemmt. LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 3

4 Tuning-Ebenen (Auszug) Relatinenschema: Nrmalisierung, Denrmalisierung Physisches DB-Schema: Cluster, Index Anfrageptimierung: Query Rewriting, Hinweise an den SQL-Optimierer (mehr: Vrtrag vn Gruppe E am 6.12.) Client-Server-Architektur Parallelisierung und Verteilung (mehr: Kapitel 8) Transaktinsdesign Betriebssystemparameter und DB-Vreinstellungen: Größe eines DB-Blcks, Größe des DB-Cache LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 4

5 Übersicht 7.1 Ziele und Tuning-Ebenen 7.2 Relatinenschema 7.3 Cluster 7.4 Verwendung vn Indexstrukturen LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 5

6 Nrmalisierung Wenn auf bestimmte Attribute einer Relatin erheblich häufiger zugegriffen wird, als auf andere (speicherintensive) Attribute der selben Relatin, kann es günstig sein, die Relatin zu zerlegen. Beispiel: ERSATZTEILLAGER (TeileNr, Bestand, Teilebeschreibung) Wenn auf Bestand viel häufiger zugegriffen wird als auf Teilebeschreibung, dann ist flgendes Relatinenschema günstiger: LAGERBESTAND (TeileNr, Bestand) TEILE (TeileNr, Beschreibung) Zerlegung ist z.b. bei Jins mit einer anderen Relatin günstiger im Leistungsverhalten, aber auch platzintensiver. Durch Zerlegung über Cmpsite Indexes kann i.d.r. ein nch besserer Leistungsgewinn erzielt werden (siehe Abschnitt 7.4). LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 6

7 Denrmalisierung: Vermeidung vn Jins ( Materialisierter Jin ) Beispiel: PRAKTIKUMSTEILNEHMER (PraktikumsNr, MatrikelNr) STUDENT (MatrikelNr, Name, Adresse, Telefnnummer) Bei den meisten Zugriffen auf die PRAKTIKUMSTEILNEHMER wird auch gleichzeitig der Name des Studenten benötigt (Jin). Eine redundante Speicherung vn Name kann daher sinnvll sein: PRAKTIKUMSTEILNEHMER (PraktikumsNr, MatrikelNr, Name) STUDENT (MatrikelNr, Name, Adresse, Telefnnummer) aber: Gefahr vn Update-Anmalien Frmulieren vn Integritätsbedingungen Überwachung durch Trigger (aufwändig) Prblem auf physischer Ebene lösen: Cluster verwenden LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 7

8 Übersicht 7.1 Ziele und Tuning-Ebenen 7.2 Relatinenschema 7.3 Cluster 7.4 Verwendung vn Indexstrukturen LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 8

9 Cluster physisch vrberechneter Jin redundanzfrei (im Gegensatz zur Denrmalisierung) Zwei der mehr Relatinen werden ineinander verschränkt gespeichert aber: spürbar erhöhte Update-Ksten Beispiel: BESTELLUNG (KundenNr, TeileNr, Menge) KUNDEN (KundenNr, Name) Speicherrganisatin eines Clusters auf KundenNr: (KundenNr 1, Name 1 ) [(TeileNr 1,1, Menge 1,1 ),(TeileNr 1,2, Menge 1,2 ), (TeileNr 1,3, Menge 1,3 ),... ], (KundenNr 2, Name 2 ) [(TeileNr 2,1, Menge 2,1 ),...],... Schwierige Speicherplatzrganisatin, daher nicht in allen RDBMS verfügbar Syntax in Oracle: CREATE CLUSTER <clustername> (attribut1 typ1, attribut2 typ2,...); DROP CLUSTER <clustername>; ALTER CLUSTER <clustername>...; LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 9

10 Beispiel Praktikum/Student: CREATE CLUSTER psc (MatrikelNr NUMBER) ; CREATE TABLE student ( MatrikelNr NUMBER PRIMARY KEY, Name VARCHAR2(20), Adresse VARCHAR2(40), TelNr NUMBER ) CLUSTER psc (MatrikelNr); -- hinzufügen zum Cluster CREATE TABLE praktikumsteilnehmer ( PraktikumsNr NUMBER NOT NULL, MatrikelNr NUMBER REFERENCES student, PRIMARY KEY (PraktikumsNr, MatrikelNr) ) CLUSTER psc (MatrikelNr); -- hinzufügen zum Cluster CREATE INDEX psc_idx ON CLUSTER psc ; Erst jetzt können Tupel in die Relatinen eingefügt werden. LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 10

11 Übersicht 7.1 Ziele und Tuning-Ebenen 7.2 Relatinenschema 7.3 Cluster 7.4 Verwendung vn Indexstrukturen LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 11

12 Indexstukturen Relatin hne Index: ungerdnete Ansammlung einzelner Tupel Zugriff: vllständiger Durchlauf der gesamten Relatin nötig (full table scan) Index: Datenstruktur (z.b. B + -Baum der Hashtabelle) mit Verweisen auf die Tupel in spezifizierter Srtierrdnung zur effizienten Anfragebearbeitung Oracle erzeugt autmatisch einen Index auf den Attributen des Primärschlüssels Fremdschlüssel: keine autmatische Indexunterstützung explizit erzeugen, wenn nicht identisch mit dem gesetzten Primärschlüssel Effiziente Anfragebearbeitung über Nicht-Schlüsselattributen: explizit erzeugen mehr dazu: Vrlesung Anfragebearbeitung und Indexstrukturen in Datenbanksystemen LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 12

13 Index: Syntax Index-Generierung: CREATE INDEX <index-name> ON <table> (attr_1, attr_2,..., attr_n); Ein Cmpsite Index besteht aus mehr als einer Spalte. Die Tupel sind dann nach den Attributwerten (lexikgraphisch) gerdnet: t 1 < t 2 gdw. t 1.a 1 < t 2.a 1 der (t 1.a 1 = t 2.a 1 und t 1.a 2 < t 2.a 2 ) der... Für den Vergleich der einzelnen Attribute gilt die jeweils übliche Ordnung: numerischer Vergleich für numerische Typen, lexikgraphischer Vergleich bei CHAR, Datums-Vergleich bei DATE usw. Löschen eines Index: DROP INDEX <index-name>; Verändern eines Index: (betrifft u.a. Speicherungs-Parameter und Rebuild) ALTER INDEX <index-name>...; LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 13

14 Durch Index unterstützte Anfragen Exact match query für Attribute a 1 bis a n : SELECT * FROM t WHERE a1=... AND... AND an=... Partial match query: SELECT * FROM t WHERE a1=... AND... AND ai=... für i < n, d.h. wenn die exakt spezifizierten Attribute ein Präfix der indizierten Attribute sind. Eine Spezifikatin vn a i+1 = a j kann i.a. nicht genutzt werden, wenn a i nicht spezifiziert ist. Range query: SELECT * FROM t WHERE a1=... AND... AND aj<=... auch z.b. für > der BETWEEN LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 14

15 Pint Set query: SELECT * FROM t WHERE a1=... AND... AND aj IN (7,17,77) auch z.b. (aj=... OR aj=... OR...) Pattern matching query: SELECT * FROM t WHERE a1=... AND... AND aj LIKE abc% Functin-based Index: Aufbau nicht auf den Attributen direkt, sndern nach Anwendung einer Funktin auf ihnen LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 15

16 Index-unterstützte Anfragebearbeitung Für manche Anfragen reicht der Indexzugriff zur Beantwrtung aus, z.b. SELECT COUNT(*) FROM t WHERE a1= WHERE EXISTS (SELECT...)... SELECT a1, a2,..., ai FROM t WHERE a1=... AND... Index umfasst alle Attribute aus select-list und where-klausel Für die meisten Anfragen ist aber eine sg. tuple materializatin erfrderlich: Hierbei wird über die RwID (= physische Psitin des Datensatzes in der DB) auf das Tupel zugegriffen; i.a. ist dann pr Ergebnistupel ein zusätzlicher Plattenzugriff erfrderlich. Abhilfe: Index Organized Tables (IOT) speichern die Tupel vllständig in den Datenseiten der Indexstruktur (B + -Baum) Zugriff durch lgische RwID LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 16

17 Weitere Eigenschaften vn Indexen Effizientere Anfragebearbeitung, aber INSERT/DELETE/UPDATE müssen auch auf dem Index ausgeführt werden. Schlecht: viele Updates auf vielen Indexen Größere Updates (z.b. Einlesen der gesamten Relatin der grßer Teile aus einer Datei): Index vr dem Einlesen zu löschen und nachher neu aufzubauen ( bulk lad ) ist ft günstiger, u.u. auch für impliziten Primärschlüsselindex DROP INDEX i; UPDATE t SET... ; CREATE INDEX i ON t (...); der: ALTER TABLE t DROP PRIMARY KEY; INSERT INTO t... ; ALTER TABLE t ADD CONSTRAINT p PRIMARY KEY (...); Indexe lhnen sich nur bei grßen Relatinen, die nicht in den DB-Cache passen. LMU München Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 17

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