Physische Datenbankdefinition in. Arthur Bauer

Transkript

1 Physische Datenbankdefinition in Arthur Bauer

2 Inhalt Cluster Index-Cluster Hash-Cluster Vor- und Nachteile Index-Organisierte Tabelle (IOT) Partitionierung STORAGE-Klausel in DDL Indexstrukturen Oracle 2

3 Cluster Cluster sind Gruppen von Tabellen, die physisch zusammen an einem Ort gespeichert sind, weil sie gemeinsame Spalten mit einander teilen und normalerweise zusammen benutzt werden. Da die entsprechenden Reihen zusammen gespeichert sind, wird die Diskzugriffszeit dadurch kleiner. Oracle 3

4 Cluster-organisierte Tabelle Ein oder mehrere DB-Blöcke enthalten Datensätze des gleichen Cluster-Schlüssels Cluster-Schlüssel wird nur einmal pro DB- Block abgelegt Datensätze aus unterschiedlichen Tabellen können in gleichem DB-Block abgespeichert werden Es wird zwischen Index- und Hash-Cluster unterschieden. Oracle 4

5 Index-Cluster B*-Index (Cluster-Index) übernimmt die Reservierung einzelner Blöcke für bestimmte Cluster-Schlüssel Reihenfolge der Blockreservierungen entspricht der Reihenfolge von Insert- Operationen der Cluster-Schlüssel. Oracle 5

6 Beispiel (Index-Cluster) CREATE CLUSTER testcl (kdnr NUMBER) INDEX; CREATE INDEX i$testcl ON CLUSTER testcl; CREATE TABLE kunde (kdnr NUMBER, kname VARCHAR2(100), kadresse VARCHAR2(500)) CLUSTER testcl(kdnr); CREATE TABLE auftrag (aufnr NUMBER, kdnr NUMBER, aufdat DATE) CLUSTER testcl(kdnr); Oracle 6

7 Beispiel 2 (Index-Cluster) Oracle 7

8 Hash-Cluster Die Reihenfolge der Insert-Operationen nicht relevant für die Zuordnung der Datenblöcke zu den Cluster-Schlüsseln Hash-Funktion bestimmt den Block, in welchem ein Cluster-Schlüssel zu speichern ist Oracle 8

9 Beispiel (Hash-Cluster) CREATE CLUSTER testclh (kdnr NUMBER(10,0)) HASHKEYS 1000 HASH IS kdnr; CREATE TABLE kundeh (kdnr NUMBER(10,0), kname VARCHAR2(100), kadresse VARCHAR2(500)) CLUSTER testclh(kdnr); CREATE TABLE auftragh (aufnr NUMBER, kdnr NUMBER(10,0) aufdat DATE) CLUSTER testclh(kdnr); Oracle 9

10 Vorteile von Cluster physische Joins durch die Speicherung mehrerer Tabellen in einem Cluster, sofern der Cluster-Schlüssel identisch mit dem Join-Schlüssel ist Adressierung der Datensätze im Hash- Cluster ohne Vorhandensein eines Indexes sortierte Speicherung der Datensätze Oracle 10

11 Nachteile von Cluster Für den Fall, dass nur eine der im Cluster abgelegten Tabellen gelesen wird, kommt es zu erhöhten Blockzugriffen. Bei nur partiell gefüllten Hash-Clustern erhöhte Anzahl von Blockzugriffen. Eindeutigkeit kann nur über zusätzliche Indizes sichergestellt werden, die zusätzlichen Speicherplatz kosten. ineffiziente Segmentgrößen bei Hash-Clustern, wenn die Anzahl der Cluster-Schlüssel nicht bekannt ist oder falsch eingeschätzt wurde Cluster können nicht repliziert und partitioniert werden. Oracle 11

12 Index-organisierte Tabelle (IOT) Index-organisierte Tabellen speichern ihre Daten sortiert nach dem Primärschlüssel in Form eines B*-Index- Baumes. Im Gegensatz zu normalen B*-Index-Bäumen enthalten die B*-Bäume von IOT-Tabellen jedoch auch Spalten, die nicht zu dem Tabellenschlüssel gehören. Es ist möglich, bestimmte Spalten, die nicht zum Schlüssel gehören, auszulagern, d.h. außerhalb des B*-Baumes in einem separaten Segment dem Überlaufbereich zu speichern. Auf diese Weise können die Datensätze in den Blättern des Baumes kurz gehalten und dadurch der Baum kompakter aufgebaut werden. Oracle 12

13 Index-organisierte Tabelle (IOT) Beginnend mit Oracle8i lassen sich zusätzliche Sekundärindizes für IOT-Tabellen definieren, um Zugriffe, die nicht über die Primärschlüsselspalten erfolgen, zu optimieren. Diese Sekundärindizes enthalten logische Satzadressen für den Zugriff auf den Index-Baum. Da Einträge in Indexbäumen durch INSERT- und UPDATE-Operationen und damit verbundenen Split-Operationen auf den Index- Blättern möglicherweise verschoben werden, können Zugriffe über logische Satzadressen fehlschlagen. In diesen Fällen ist dann eine zusätzliche Scan- Operation über den Primärschlüssel notwendig, um den betreffenden Datensatz zu lesen. Oracle 13

14 IOT (Beispiel) CREATE TABLE artikelpreis (artnr VARCHAR2(20), von_datum DATE, bis_datum DATE, preis_euro NUMBER(6,2), kommentar VARCHAR2(2000), rabattliste NUMBER(4), CONSTRAINT pk_artikelpreis PRIMARY KEY (artnr, von_datum, bis_datum) ) ORGANIZATION INDEX TABLESPACE ts_data PCTTHRESHOLD 10 INCLUDING preis_euro OVERFLOW TABLESPACE ts_over; Oracle 14

15 Partitionierung Idee: Datensätze nach vorgegebenen Verteilungskriterien physikalisch unabhängig speichern und die Partitionen (intern) separat verwalten Aus Sicht der Anwendung sind alle Daten über den Namen der partitionierten Tabellen lesbar und schreibbar effektive Methode, SQL-Abfragen und den Ladeprozess perfomanter zu machen. unterstützt die Parallelisierung von Operationen der Oracle-Datenbank erleichtert Administration Oracle 15

16 Partitionierungsmethoden Range Partitioning Hash Partitioning Composite Partitioning List Partitioning Oracle 16

17 Range Partitioning Die Partitionen werden auf der Basis von Bereichen eines Schlüssels gebildet. Syntax: CREATE TABLE table_name ( column_specification1 [, column_specificationn] ) [TABLESPACE default_tablespace_name] PARTITION BY RANGE (partitioning_key1 [,partitioning_keyn]) ( partition_specification1 [,partition_specificationn] ); Oracle 17

18 Range Partitioning (Beispiel) CREATE TABLE sales ( sale_date DATE NOT NULL, product_id NUMBER NOT NULL, region_id NUMBER NOT NULL amount NUMBER(7,2) NOT NULL ) PARTITION BY RANGE (sale_date) ( PARTITION q1y01 VALUES LESS THAN (to_date( , dd.mm.yyyy )), PARTITION q2y01 VALUES LESS THAN (to_date( , dd.mm.yyyy )), PARTITION q3y01 VALUES LESS THAN (to_date( , dd.mm.yyyy )), PARTITION q4y01 VALUES LESS THAN (to_date( , dd.mm.yyyy )) ); Oracle 18

19 Hash Partitioning Interne Hash-Funktion weist in Abhängigkeit von Partitionierungsspalten jeder Tabellenzeile eine Partition zu. => Für das Programm ist es nicht absehbar, in welcher Partition ein vorgegebener Spaltenwert gespeichert wird. Zweck: möglichst gleichmäßige Verteilung der Daten auf unterschiedlichen Partitionen Oracle 19

20 Composite Partitioning Kombination von Range- und Hash-Partitionierung Zuerst wird Range-Partitionierung durchgeführt; danach werden in jeder Range-Partition Subpartitionen nach der Hash-Methode angelegt Jede Subpartition ist dabei speichertechnisch unabhängig, d.h. sie kann Gegenstand einer eigenen Storage-Klausel sein Vor allem für die Parallelisierung von DML- und Join- Operationen auf der Ebene der Subpartitionen interessant Oracle 20

21 List Partitioning Optimal bei Partitionierung nach disjunkten Werten Das Partitionierungskriterium besteht aus genau einer Spalte Partitionen sind nicht sortiert Für IOT nicht möglich Oracle 21

22 List Partitioning (2) Vereinfachte Syntax der List-Partitionierung: CREATE TABLE table_name ( column_specification1 [, column_specificationn] ) [TABLESPACE default_tablespace_name] PARTITION BY LIST (partitioning_key) ( Partition_specification1 [, partition_specificationn] ); Oracle 22

23 List Partitioning (Beispiel) CREATE TABLE sales_list, ( region VARCHAR2(3), city VARCHAR2(80), revenue NUMBER(9,2) ) PARTITION BY LIST (region) ( PARTITION d_a_ch VALUES ( D, A, CH ), PARTITION benelux VALUES ( LU, NL ), PARTITION ost VALUES ( PL ) ); Oracle 23

24 STORAGE-Klausel in DDL STORAGE ([INITIAL integer [K M]] [NEXT integer [K M]] [MINEXTENTS integer] [MAXEXTENTS integer] [PCTINCREASE integer] [OPTIMAL integer[k M] NULL] ---) INITIAL Größe des ersten Extents NEXT Größe des nächsten Extents PCTINCREASE Prozentuales Wachstum der Extents nach dem zweiten MINEXTENTS Gesamtzahl allokierter Extents beim Erzeugen des Segmentes MAXEXTENTS Maximale Anzahl von reservierbaren Extents OPTIMAL spezifiziert die optimale Größe für ein Rollback-Segment Oracle 24

25 STORAGE-Klausel (Beispiel) CREATE CLUSTER personnel (department_number NUMBER (2)) SIZE 512 STORAGE (INITIAL 100K NEXT 50K PCTINCREASE 10) Oracle 25

26 Indexstrukturen Grundstruktur eines Index-Baumes: Oracle 26

27 Index-Baum Die Art, wie die Daten in den Index-Blättern gespeichert werden, hängt von dem verwendeten Indextyp ab. Suchvorgänge laufen von oben nach unten über die Blätter wird die Satzadresse (rowid) des gesuchten Schlüsselwertes ermittelt ; der Zugriff auf den gewünschten Datensatz erfolgt dann über die ermittelte Adresse Da die Blätter auch untereinander durch Pointer verbunden sind, lassen sich Bereichsanfragen ohne erneuten Einstieg über die Wurzel realisieren. Oracle 27

28 Quellen Uwe Herrmann: Oracle 9i für den DBA Oracle Database Documentation Library: Oracle-Programmierung von Heinz-Gerd Raymans Thomas Kyte: Expert Oracle Database Architecture: 9i and 10g Programming Techniques and Solutions. Oracle 10g von Lutz Fröhlich, Carsten Czarski, Klaus Maier Oracle 8i von Günther Stürner Oracle 28

29 Oracle 29