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lucas-gabriel-teves-silva
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Sumário
1 SQL Embutida2 Processamento de Consultas3 Introdução a Transações4 Recuperação de Falhas5 Controle de Concorrência6 Banco de Dados Distribuído
Processamento de Consultas• Extração de informações do BD• Consulta SQL
– adequada para uso humano– não adequada para processamento pelo SGBD
• não descreve uma seqüência de passos (procedimento) a ser seguida
• não descreve uma estratégia eficiente para a implementação de cada passo no que diz respeito ao acesso a nível físico (arquivos do BD)
• O SGBD deve se preocupar com este processamento!– módulo Processador de Consultas
Módulo Processador de Consultas• Objetivo
– otimização do processamento de uma consulta• tradução, transformação e geração de uma estratégia
(plano) de execução• estratégia de acesso
– leva em conta algoritmos predefinidos para implementação de passos do processamento e estimativas sobre os dados
• Vale a pena todo este esforço? Sim!– Tx = tempo para definir e executar uma estratégia
otimizada de processamento– Ty = tempo para executar uma estratégia não-
otimizada de processamento– Quase sempre: Tx Ty
Etapas de ProcessamentoTradução
Transformação
Definição do Plano de Execução
Consulta em linguagem de alto nível
(consulta SQL, p. ex.)
Representação interna(árvore algébrica da consulta)
Representação transformada(árvore otimizada algebricamente)
Plano de Execução(árvore com indicação de
estratégias de acesso)
Processador Run-time
Gerador de Código
Código de Execução
Resultado da Consulta
Etapas de ProcessamentoTradução
Transformação
Definição do Plano de Execução
Consulta em linguagem de alto nível
(consulta SQL, p. ex.)
Representação interna(árvore algébrica da consulta)
Representação transformada(árvore otimizada algebricamente)
Plano de Execução(árvore com indicação de
estratégias de acesso)
Processador Run-time
Gerador de Código
Código de Execução
Resultado da Consulta
• análise léxica - cláusulas SQL e nomes válidos• análise sintática - validação da gramática• análise semântica - nomes usados de acordo com a estrutura do esquema• conversão para uma árvore algébrica
da consulta
Árvore (Algébrica) da Consulta• Estrutura que representa o mapeamento da
consulta para a álgebra relacional– uma expressão da álgebra relacional “estendida”
• pode indicar alguma computação (função agregação, atributo calculado, ...)
– nodos folha: relações (do BD ou resultados intermediários)
– nodos internos: operações da álgebra• Processamento da árvore
– nodos internos são executados quando seus operandos estão disponíveis
– são substituídos pela relação resultante– a execução termina quando o nodo raiz é executado
Exemplo de Árvore da Consultaselect m.CRM, m.nome, a.número, a.andarfrom Médicos m, Ambulatórios awhere m.especialidade = ‘ortopedia’and a.andar = 2and m.número = a.número
Médicos Ambulatórios
X
m.especialidade = ‘ortopedia’
a.andar = 2
m.número = a.número
m.CRM, m.nome,
a.número, a.andar
Etapas de ProcessamentoTradução
Transformação
Definição do Plano de Execução
Consulta em linguagem de alto nível
(consulta SQL, p. ex.)
Representação interna(árvore algébrica da consulta)
Representação transformada(árvore otimizada algebricamente)
Plano de Execução(árvore com indicação de
estratégias de acesso)
Processador Run-time
Gerador de Código
Código de Execução
Resultado da Consulta
• definição de uma árvore de consulta equivalente
- chega ao mesmo resultado- processa de forma mais eficiente
• também chamada de Otimização Algébrica
Exemplo de Árvore Equivalente
Médicos Ambulatórios
X
m.especialidade = ‘ortopedia’
a.andar = 2
m.número = a.número
m.CRM, m.nome,
a.número, a.andar
Médicos Ambulatórios
X
m.número = a.número
m.CRM, m.nome,
a.número, a.andar
m.especialidade
= ‘ortopedia’
a.andar = 2
Etapas de ProcessamentoTradução
Transformação
Definição do Plano de Execução
Consulta em linguagem de alto nível
(consulta SQL, p. ex.)
Representação interna(árvore algébrica da consulta)
Representação transformada(árvore otimizada algebricamente)
Plano de Execução(árvore com indicação de
estratégias de acesso)
Processador Run-time
Gerador de Código
Código de Execução
Resultado da Consulta
análise de alternativas de definição de estratégias de acesso
- escolha de algoritmos para implementação de operações- existência de índices- estimativas sobre os dados (tamanho de tabelas, seletividade, ...)
Exemplo de Plano de Execução
Médicos Ambulatórios
X
m.número = a.número
m.CRM, m.nome,
a.número, a.andar
m.especialidade
= ‘ortopedia’
a.andar = 2 (pesquisa linear)(pesquisa indexada)
(loop-aninhado)
(processamento pipeline)
Etapas de ProcessamentoTradução
Transformação
Definição do Plano de Execução
Consulta em linguagem de alto nível
(consulta SQL, p. ex.)
Representação interna(árvore algébrica da consulta)
Representação transformada(árvore otimizada algebricamente)
Plano de Execução(árvore com indicação de
estratégias de acesso)
Processador Run-time
Gerador de Código
Código de Execução
Resultado da Consulta
Etapas de ProcessamentoTradução
Transformação
Definição do Plano de Execução
Consulta em linguagem de alto nível
(consulta SQL, p. ex.)
Representação interna(árvore algébrica da consulta)
Representação transformada(árvore otimizada algebricamente)
Plano de Execução(árvore com indicação de
estratégias de acesso)
Processador Run-time
Gerador de Código
Código de Execução
Resultado da Consulta
FOCO:OTIMIZADOR DE
CONSULTA
Otimização Algébrica• Objetivo do passo de Transformação
– entrada: árvore da consulta inicial– saída: árvore da consulta otimizada (pode manter
a mesma árvore)
• Base– regras de equivalência algébrica
• devem ser conhecidas pelo otimizador para que possam ser geradas transformações válidas
– algoritmo de otimização algébrica• indica a ordem de aplicação das regras e de outros
processamentos de otimização
Regras de Equivalência1. Cascata de Seleções
c1 c2 ... cn (R) c1 (c2 (... (cn (R))))
2. Comutatividade de Seleções
c1 (c2 (R)) c2 (c1 (R))
3. Cascata de Projeções
listaAtributos1 (R) listaAtributos1 (listaAtributos2 (...(listaAtributosN (R))))- válido em que situação?
Regras de Equivalência4. Comutatividade de Seleções e Projeções
a1, a2 , ..., an (c (R)) c (a1, a2 , ..., an (R))
- válido em que situação?
5. Comutatividade de Operações Produtórias (“X”)
R “X” S S “X” R
- por “X” entenda-se: X ou X ou
- a ordem dos atributos e tuplas do resultado não é relevante
Regras de Equivalência6. Comutatividade de Seleções e Operações Produtórias
(a) c (R “X” S) (c (R)) “X” S ou
(b) c (R “X” S) (c1 (R)) “X” (c2 (S)) - válidas em que situações?
7. Comutatividade de Projeções e Operações Produtórias
(a) listaAtributos1 (R “X” S) (listaAtributos2 (R)) “X” S ou
(b) listaAtributos1 (R “X” S) (listaAtributos2 (R)) “X” (listaAtributos3 (S))ou
(c) listaAtributos1 (R “X” S) listaAtributos1 ((listaAtributos2 (R)) “X”
(listaAtributos3 (S)))- válidas em que situações?
Regras de Equivalência8. Comutatividade de Operações de Conjunto
R S S R e
R S S R- por quê a “” não é comutativa?
9. Associatividade de Operações Produtórias e de Conjunto (“X”)
(R “X” S) “X” T R “X” (S “X” T)
- por “X” entenda-se: X ou X ou ou ou -por quê a “” não é associativa?
Regras de Equivalência10. Comutatividade de Seleção e Operações de Conjunto (“”)
11. Comutatividade de Projeção e União
c (R “” S) (c (R)) “” (c (S))
- por “” entenda-se: ou ou
listaAtributos (R S) (listaAtributos (R)) (listaAtributos (S))
- por quê a “” e a “” não são comutativas?
Regras de Equivalência12. Fusão de Seleções e Operações Produtórias
(a) c (R X S) R X = c S ou
(b) c (R X S) R S ou
(c) R X = c S R S
- válidas em quais situações?
c
c
Algoritmo de Otimização Algébrica• Algoritmo de alto (altíssimo!) nível• Composto de 6 grandes passos• Passo 1
– aplicar a regra 1 • desmembrar operações de seleção• maior flexibilidade para mover seleções
• Passo 2– aplicar as regras 2, 4, 6 e 10
• objetivo– mover seleções para níveis inferiores da árvore o máximo
possível
Algoritmo de Otimização Algébrica• Passo 3
– aplicar as regras 5 e 9• mudar de posição sub-árvores envolvidas em
operações produtórias• objetivos
– combinar prioritariamente sub-árvores com menor número de dados
» investigar sub-árvores com seleções mais restritivas– evitar produtos cartesianos
» combinações sem atributos de junção
• como saber quais as seleções mais restritivas?– análise do grau de seletividade de um predicado
» estatística geralmente mantida no DD
Grau de Seletividade (GS)• Definido pela seguinte razão
– GS = tp(R) / |R|, onde tp(R) é o número de tuplas que satisfazem o predicado em uma relação R e |R| é o número de tuplas em R (GS [0,1])
• GS pequeno ( 0) seleção mais restritiva
• Um atributo chave ac possui baixo GS em predicados de igualdade– GS(ac) = 1 / |R|
• Geralmente mantém-se uma estimativa de distribuição uniforme de valores de atributos– GS(ai) = (|R| / V(ai)) / |R| = 1 / V(ai), onde V(ai) é o número
de valores distintos de ai
Algoritmo de Otimização Algébrica• Passo 4
– aplicar a regra 12• otimizar operações produtórias
• Passo 5– aplicar as regras 3, 4, 7 e 11
• desmembrar e mover projeções para níveis inferiores da árvore, tanto quanto possível, definindo novas projeções conforme se faça necessário
• Passo 6– identificar sub-árvores que representem grupos de
operações que possam ser executadas por um único algoritmo
• defina-os uma única vez (uma única sub-árvore) na “árvore”
Passo 6 - Exemplo
R S
r1, s1, s2, t1, t2
r1 = x s1 > y
S
s1 > y
T
t2 < z
R
r1, s1, s2, t1, t2
r1 = x
S
s1 > y
T
t2 < z
X X
Exercício – Operadores Lógicos• Considerando que p1, p2 e p3 são
predicados de seleção, explique por quê as leis abaixo são úteis no algoritmo de otimização algébrica
• Leis de De Morgan(a) (p1 p2) ( p1) ( p2) (b) (p1 p2) ( p1) ( p2)
• Leis da Distributividade(a) p1 (p2 p3) (p1 p2) (p1 p3) (b) p1 (p2 p3) (p1 p2) (p1 p3)