Sistemas de Datos. Rendimiento de la Base de datos. Procesamiento de consultas y administración del rendimiento

(1)

Rendimiento de la Base de datos.

Procesamiento de consultas y

administración del rendimiento

(2)

Esquema de la clase

1. Procesamiento de

consultas

2. El optimizador del DBMS

(3)

Optimizador

Procesamiento de consultas

Heurística vs costo - Expresiones equivalentes - Primitivas de cada operación - Materialización o encauzamiento

- sintaxis en instrucciones

- nombres de tablas, atributos, etc. - resolver vistas

- traducción al algebra relacional extendido

Consulta _{y traductor}Analizador

Expresión del álgebra relacional Plan de Ejecución Ejecución Resultado de la Consulta Estadísticas Datos E/S disco

$



CPU Conectividad

(4)

Optimización de Sentencias SQL Equivalentes

SELECT REV.Codigo_Guia

FROM reserva_visita REV INNER JOIN reserva_visita_grado RVG ON REV.Codigo_Reserva = RVG.Codigo_Reserva WHERE RVG.GRADO=3 GROUP BY REV.Codigo_Guia SELECT REV.Codigo_Guia FROM reserva_visita REV

WHERE REV.Codigo_Reserva IN( SELECT RVG.Codigo_Reserva FROM reserva_visita_grado RVG WHERE RVG.GRADO=3)

GROUP BY REV.Codigo_Guia SELECT REV.Codigo_Guia

FROM reserva_visita REV, reserva_visita_grado RVG WHERE RVG.GRADO=3 AND REV.Codigo_Reserva =

RVG.Codigo_Reserva

GROUP BY REV.Codigo_Guia

FROM WHERE SUBCONSULTA

Condición de Unión de las Tablas

Optimizador

Mismo Plan de ejecución

Estadísticas

Niveles de Optimización (solo algunos motores) :

Tiempo de optimización versus Tiempo de ejecución

(5)

101050

accesos a disco

Optimizador – Evaluación de expresiones equivalentes

Optimizador

(σ

_{puesto=‘gerente’}

Empleado)

⋈

_{Sucursal.Nro_Sucursal=Empleado.Nro_Sucursal}

(σ

_{ciudad=‘Londres’}

Sucursal)

Estadísticas SELECT *

FROM Empleado INNER JOIN Sucursal on Sucursal.Cod_Sucursal= Empleado.Cod_Sucursal WHERE Empleado.Puesto = ‘gerente’ AND Sucursal.Ciudad = ‘Londres’

Sucursal (50 registros) 5 sucursales en Londres

Empleado (1000 registros) 50 empleados gerentes

1. σ

_{(puesto=‘gerente’)λ(ciudad=‘Londres’) (Sucursal.Nro_Sucursal=Empleado.Nro_Sucursal)}

(Sucursal x

Emp

leado)

Histogramas

3050

accesos a disco

2. σ

_{(puesto=‘gerente’)λ(ciudad=‘Londres’)}

(Empleado

⋈

_{Sucursal.Nro_Sucursal=Empleado.Nro_Sucursal}

Sucursal)

1160

accesos a disco

3. (σ

_{puesto=‘gerente’}Empleado)⋈

(6)

Primitivas

OPERACIÓN SELECCIÓN

BÚSQUEDA LINEAL

Para clave primaria = Para <> clave primaria =

BÚSQUEDA BINARIA Para clave primaria =

Para <> clave primaria =

Cantidad de bloques que ocupa la tabla

Cantidad de filas que cumplen la Seleccion Factor de bloque b/2 b F_b Log2 b + n Log2 b INDICE PRIMARIO

Para clave primaria = Para <> clave primaria =

N + 1

Niveles del indice

N + n F_b

INDICE SECUNDARIO Para clave primaria =

Para <> clave primaria = N + 1

N + n

SELECCIONES COMPLEJAS (AND, OR, NOT) Se aplican la misma operacion al resultado_{AND (Indices compuestos o interseccion de punteros)}

(7)

(8)

(9)

Primitivas

OPERACIÓN REUNION

BUCLE ANINADO

Cuando el atributo de busqueda es la clave primaria de la entidad interna, puede frenar la busqueda cuando la encuentra

Si R_I cabe en memoria entonces = b_I + b_E

n_E * b_I + b_E BUCLE ANINADO POR BLOQUE b_E * b_I + b_E BUCLE ANINADO INDEXADO b_E + n_E* c Costo de la selección – ej N REUNION POR MEZCLA

b_E + b_I Las tablas deben estar ordenadas por el

atributo de reunión REUNION POR

ASOCIACION

(10)

Plan de Ejecución

SELECT ESC.Nombre_Escuela, ESC.Domicilio_Escuela,

TEL.Telefono_Escuela

FROM escuela ESC INNER JOIN telefono_escuela TEL ON

ESC.Codigo_Escuela = TEL.Codigo_Escuela

Estructura de árbol (se lee de

derecha a izquierda)

(11)

(12)

(13)

(14)

Estadísticas



Catálogo de estadísticas:



Muestreo



Histogramas



Actualización

(15)

(16)

Optimizador

Procesamiento de consultas

Consulta _{y traductor}Analizador

Expresión del álgebra relacional Plan de Ejecución Ejecución Resultado de la Consulta Estadísticas Datos E/S disco

$



CPU Conectividad Consultas y resultados en Memoria – Bind de Variables

(17)

SQL embebido estático

La sentencia SQL completa es indicada en el programa

anfitrión. La sentencia SQL se queda preparada para

ejecución (lista para ejecutarse).

SQL embebido dinámico

Parte de sentencia SQL es dejada para definirse

(completarse) al momento de ejecución. No queda

preparada y el DBMS debe compilarla (BIND) antes que

pueda ser ejecutada. -> hard & soft parse

(18)

Ajustes del Rendimiento

Hardware

Parámetros del DBMS

Hardware

Base de datos

almacenada

Diccionario de datos (Meta-datos)

SGBD (DBMS)

Software a Software _b

…

Software _n

DDL

DML

Servicios que permiten gestionar: Transacciones, concurrencia, accesos, restricciones, archivos, memoria intermadia, optimizar consultas, etc.

Sistema Operativo

Usuarios

Esquema y transacciones

(19)

Ajustes del Hardware

Procesamiento

Almacenamiento secundario:

Tipo, Cantidad y Velocidad de Discos,

Estructuras RAID (1 escritura rápida respecto

del 5).

Conectividad (bps)

Almacenamiento primario (RAM)

(20)

Ajustes del DBMS

Tamaño de memoria intermedia, de bloques, de

extensiones, particiones, etc.

Intervalos de puntos de revisión, de

actualización de estadísticas, de

reogranizaciones, etc.

Los DBMS

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Ajustes del esquema y las transacciones

Diseño del esquema

Manejo de índices y

métodos de almacenamiento

• Dividir tablas mediante relaciones 1 a 1.

• Datos desnormalizados (redundantes). Uso de vistas materializadas. Datos calculados.

• Vistas materializadas: Actualización inmediata (total o incremental) vs actualización diferida (periódica o cuando se realiza una consulta). • Elección de tipos de datos.

• Manejo de Particiones.

• Agrupaciones: índices cluster, archivos agrupados

• Elección de atributos a indizar (optimización de consultas vs. actualizaciones). Tipos de índices. Análisis de tiempos de respuesta.

Transacciones

• Escritura de las consultas (Consultas anidadas complejas)• Uso de stored procedures. • Uso de cursores limitado.