Gegevensbanken 2010 Query-verwerking en optimalisatie Bettina Berendt www.cs.kuleuven.be/~berendt.

Presentatie over: "Gegevensbanken 2010 Query-verwerking en optimalisatie Bettina Berendt www.cs.kuleuven.be/~berendt."— Transcript van de presentatie:

1 Gegevensbanken 2010 Query-verwerking en optimalisatie Bettina Berendt www.cs.kuleuven.be/~berendt

2 2 Query-verwerking en optimalisatie: Motivatie & Samenvatting

3 3 indexing II and higher-dimensional structures Waar zijn we? Les Nr.wiewat 1EDintro, ER 2EDEER 3EDrelational model 4EDmapping EER2relational 5KVrelational algebra, relational calculus 6KVSQL 7KVvervolg SQL 8KVdemo Access, QBE, JDBC 9KV functional dependencies and normalisation 10KV functional dependencies and normalisation 11BBfile structures and hashing 12BBindexing I 13BB 14BBquery processing 15BBtransactions 16BBquery security 17BBData warehousing and mining 18EDXML, oodb, multimedia db Fysisch model / vragen

4 4 A. Wat is slimmer? SELECT empname, projectname FROM emp, project WHERE emp.SSN = project.leaderSSN AND emp.income > 1000000 emp project X σ emp.SSN = project.leader.SSN π emp.empname, project.projectname σ emp.income > 1000000 join emp.SSN = project.leaderSSN emp σ emp.income > 1000000 project π emp.empname, project.projectname

5 5 B. Wat helpt daarbij? join emp.SSN = project.leaderSSN emp σ emp.income > 1000000 project π emp.empname, project.projectname

6 6 C. Waar moeten we op letten? join emp.SSN = project.leaderSSN emp σ emp.income > 1000000 project π emp.empname, project.projectname blokkentransport !

7 7 Agenda Overzicht Implementatie van operaties uit relationele algebra Heuristische optimalisatie Systematische optimalisatie d.m.v. kostenschattingen Semantische query-optimalisatie

8 8 Agenda Overzicht Implementatie van operaties uit relationele algebra Heuristische optimalisatie Systematische optimalisatie d.m.v. kostenschattingen Semantische query-optimalisatie

9 9 Overzicht van queryverwerking Stappen in verwerking v. query: lezen en ontleden van query –scanner: zet string om in tokens –parser: controleert syntactische correctheid en bouwt interne structuur op die query voorstelt query optimalisatie –vaak meerdere uitvoerings- strategieën mogelijk –meest efficiënte uitkiezen codegeneratie –resultaat is uitvoerbare code uitvoeren van de query

10 10 Query-optimalisatie –Beste strategie vinden is moeilijk en duur  in de praktijk: bepalen van een redelijk efficiënte strategie Netwerk model, hiërarchisch model, objectmodel: –uitvoeringsstrategie grotendeels vastgelegd in het programma (navigatie )  weinig optimalisatiemogelijkheden Relationeel model, objectrelationeel model: –hoog-niveau vraagtaal (SQL, OQL) –uitvoeringsstrategie niet vastgelegd in de query –nood aan optimalistaie door DBMS

11 11 optimalisatie = "kost" zo laag mogelijk houden –belangrijkste kost is meestal uitvoeringstijd –technieken voor optimalisatie: heuristische regels voor ordenen van de bewerkingen in een query uitvoeringsstrategie –regels die in het algemeen goed werken systematische schatting van kosten van verschillende uitvoeringsstrategieën, en kiezen van strategie met laagste kost –berekening van bv. tijd nodig voor join op basis van aantal tupels, indexen,...

12 12 Agenda Overzicht Implementatie van operaties uit relationele algebra Heuristische optimalisatie Systematische optimalisatie d.m.v. kostenschattingen Semantische query-optimalisatie

13 13 Omzetting SQL  relationele algebra SQL is gemakkelijk om te vormen naar relationele algebra –verschil: in SQL ligt volgorde van bewerkingen minder vast –relationele algebra uitdrukkingen zijn dus meer geschikt om uitvoeringsstrategie te bepalen

14 14 Voorbeeld van conversie SELECT Lname, Fname FROM EMPLOYEE WHERE Salary >(SELECT MAX(Salary) FROM EMPLOYEE WHERE Dno = 5 ); SELECT Lname, Fname FROM EMPLOYEE WHERE Salary >(SELECT MAX(Salary) FROM EMPLOYEE WHERE Dno = 5 ); c := F MAX Salary (  Dno = 5 (EMPLOYEE))  Lname, Fname (  Salary > c (EMPLOYEE)) c := F MAX Salary (  Dno = 5 (EMPLOYEE))  Lname, Fname (  Salary > c (EMPLOYEE))

15 15 Implementatie van operaties uit de relationele algebra Belangrijke hulp-procedure: sorteren –veel gebruikt voor efficiënte implementaties van andere operaties Selectie Join Projectie...

16 16 Sorteren Belangrijke component bij query-optimalisatie is sorteren –niet alleen om gesorteerd resultaat te bekomen (order by...) –maar ook als hulpoperatie voor andere bewerkingen Sorteren van informatie in externe files: "merge-sort" –strategie: korte gesorteerde lijsten samenvoegen tot een lange gesorteerde lijst –"lijsten" zijn bestanden op schijf

17 17 Fase 1: –lees een deel van het bestand in buffer –sorteer records in buffer (m.b.v. intern sorteeralgoritme, bv. Quicksort) –schrijf gesorteerde buffer naar schijf als tijdelijk bestand –herhaal tot hele bestand overlopen is Fase 2: –meng n tijdelijke bestanden tot een gesorteerd tijdelijk bestand –herhaal tot er maar één gesorteerd bestand meer is

18 18 a e c i o x y u n p e h b q t z i d f n s k x i p w j q n e r h c p k r h c p kp w j q n ef n s k x ib q t z i dy u n p e ha e c i o x c h k p re j n p q wf i k n s xb d i q t ze h n p u ya c e i o x a b c d e e h i i n o p q t u x y zc e f h i j k k n n p p q r s w x a b c c d e e e f h i i i j... splits sorteer meng buffer(tijdelijk) bestand

19 19

20 20 Complexiteit - sorteerfase zoveel mogelijk blokken worden samen in het geheugen gelezen en gesorteerd, d.i. afhankelijk van de beschikbare buffer ruimte met: –b blokken –n B beschikbare buffers dan: –n R =  b / n B  “runs” nodig –elke “run” geeft een gesorteerd deelbestand elk blok wordt een keer ingelezen en een keer geschreven: voor b blokken:2 * b voorbeeld: –n B = 5b = 1024 –dan: n R =  1024 / 5  = 205  205 gesorteerde deelbestanden

21 21 Complexiteit: Mengfase, totaal mengfase: mengingsgraad d M : –aantal deelbestanden die ineens gemengd kunnen worden = aantal beschikbare buffers – 1 = n B – 1 –aantal doorgangen (“passes”):  log dM (n R )  –voorbeeld: d M = 4 aantal gesorteerde deelbestanden: 205  52  13  4  1 –complexiteit: 2 * b * ( log dM n R ) totale complexiteit 2 * b + 2 * b * ( log dM n R ) in1uitin3in2 buffer

22 22 Selectie Verschillende strategieën mogelijk, naargelang van –soort selectiecriterium –bestaan van indexen Voorbeelden criteria: –OP1:  Ssn = ‘123456789’ (EMPLOYEE) –OP2:  Dnumber > 5 (DEPARTMENT) –OP3:  Dno = 5 (EMPLOYEE) –OP4:  Dno = 5 AND Salary > 3000 AND Sex = ‘F’ (EMPLOYEE) –OP5:  Essn = ‘123456789’ AND Pno = 10 (WORKS_ON)

23 23 Strategieën: S1: lineair zoeken –doorloop hele bestand, test voor elk record of het voldoet S2: binair zoeken –mogelijk voor "="-conditie op sleutelattribuut dat ordening bepaalt vb: OP1:  Ssn = ‘123456789’ (EMPLOYEE) –als SSN een ordeningsattribuut is S3: gebruik van primaire index of hash functie om één record op te halen –mogelijk voor = op geïndexeerd / gehasht attribuut vb: OP1:  Ssn = ‘123456789’ (EMPLOYEE)

24 24 S4: gebruik van primaire index om meerdere records op te halen –werkt ook voor ongelijkheden (<,...) (zg. "range queries") vb: OP2:  Dnumber > 5 (DEPARTMENT) S5: gebruik van een cluster-index om meerdere records op te halen –=, <,... op niet-sleutel-attribuut dat ordening bepaalt vb: OP3:  Dno = 5 (EMPLOYEE) S6: gebruik van secundaire index (B+ boom) –mogelijk voor zowel = als <,... –resultaat: een (bij = zoeken op sleutel) of meerdere records

25 25 S7: conjunctieve selectie (c 1 AND c 2 AND...) –als voor een van de subcondities een van de methodes S2 - S6 bruikbaar is: selecteer eerst volgens die subconditie test voor elk gevonden record de andere subconditie(s) vb: OP4:  Dno = 5 AND Salary > 3000 AND Sex = ‘F’ (EMPLOYEE) S8: conjunctieve selectie met samengestelde index –mogelijk indien "="-subcondities op meerdere attributen en er bestaat een samengestelde index op die attributen vb: OP5:  Essn = ‘123456789’ AND Pno = 10 (WORKS_ON) –als gecombineerde index (Essn, Pno) op WORKS_ON bestaat

26 26 S9: conjunctieve selectie door intersectie van recordpointers –mogelijk met secundaire indexen die recordwijzers (geen blokwijzers) bevatten voor elke "="-conditie op secundair geïndexeerd attribuut: –haal verzameling recordpointers uit index op bereken doorsnede van al die verzamelingen haal uiteindelijk records op en filter volgens overblijvende condities –voordeel: voor groot deel van selectiewerk moeten enkel indexen geraadpleegd worden

27 27 optimalisatie van selectie selectie met enkelvoudige voorwaarde: –indien index beschikbaar of bestand geordend: S2 – S6 –anders lineair zoeken selectie met conjunctieve voorwaarde (eist S7 – S9): –indien meerdere toegangspaden beschikbaar: meest selectieve selectie eerst uitvoeren –r c = aantal records dat aan voorwaarde voldoet –r = totaal aantal records –selectiviteit = r c / r zo laag mogelijk schattingen van selectiviteit uit catalogus te halen

28 28 selectie met disjunctieve voorwaarde vb: OP4’:  Dno = 5 OR Salary > 3000 OR Sex = ‘F’ (EMPLOYEE) –moeilijk te optimaliseren: elke deelvoorwaarde volledig te testen –indien voor elke deelvoorwaarde efficiënte toegangspaden bestaan : gebruik die –zodra voor een deelvoorwaarde geen toegangspad bestaat: lineair zoeken nodig gebruik van indexen voor andere criteria niet meer zinvol  in één pas doorheen gegevensbank gaan en alles testen

29 29 Join Dure operatie: –vraagt veel uitvoeringstijd ! Vaak equijoin / natuurlijke join –wij bekijken hier enkel deze 2-weg-join (join van 2 bestanden) vs. multi-weg-join (meerdere bestanden) –wij bekijken enkel 2-weg-join: R  A = B S Voorbeelden: –OP6: EMPLOYEE  Dno = Dnumber DEPARTMENT –OP7: DEPARTMENT  Mgr_ssn = Ssn EMPLOYEE

30 30 Implementatiemethodes voor Join We beschouwen joins volgens R.A = S.B J1: geneste lussen –voor elk record t uit R: haal elk record s uit S op en controleer of t [A] = s [B] J2: toegangsstructuur gebruiken om overeenkomstige records op te halen –als S geïndexeerd of gehasht op B : records t van R één voor één ophalen gebruik t [A] als zoekwaarde overeenkomstige records s van S te vinden, met s [B] = t [A] (efficiënt)

31 31 J3: sort-merge join –indien R-bestand geordend is volgens A, S volgens B –join mogelijk door 1x lineair doorlopen van A en B –zeer efficiënt –ook mogelijk met secundaire indexen A en B kunnen in volgorde doorlopen worden dankzij index maar records zelf verspreid in bestand  om ze op te halen voortdurend andere blokken inlezen  kan inefficiënt worden

32 32

33 33 J4: hash-join –idee: R.A en S.B worden beide gehasht volgend zelfde hash-functie –methode : maak nieuw hash bestand aan zet alle records van kleinste relatie (bv. R) in cellen volgens hashfunctie voor elk record s van S: –kijk in welke cel s hoort (volgens hashing op s[B]) –zoek in die cel overeenkomstige records in R –lineaire complexiteit  efficiënt

34 34 optimalisatie van joins J1: geneste lussen waartussen kunnen we kiezen? –welk bestand wordt doorlopen in buitenste lus? grootste of kleinste? –hoe verdelen we de invoerbuffers? een buffer voor elke bestand? meer buffers voor bestand in buitenste cyclus? meer buffers voor bestand in binnenste cyclus?

35 35 EMPLOYEE RESULTAAT DEPARTMENT EMPLOYEE in buitenste lus: Elk blok wordt 1 x gelezen: 2 000 DEPARTMENT in binnenste lus: elk blok wordt telkens opnieuw gelezen bij volgende uitvoering van buitenste lus: 400 x 10 = 4 000 Totaal gelezen blokken: 6 000 b D = 10 b E = 2000

36 36 DEPARTMENT RESULTAAT EMPLOYEE DEPARTMENT in buitenste lus: elk blok wordt 1 x gelezen: 10 EMPLOYEE in binnenste lus: elk blok wordt telkens opnieuw gelezen bij volgende uitvoering van buitenste lus: 2 x 2 000 = 4 000 Totaal gelezen blokken: 4 010 b D = 10b E = 2000

37 37 EMPLOYEE RESULTAAT DEPARTMENT EMPLOYEE in buitenste lus: elk blok wordt 1 x gelezen: 2 000 DEPARTMENT in binnenste lus: elk blok wordt telkens opnieuw gelezen bij volgende uitvoering van buitenste lus: 2 000 x 10 = 20 000 Totaal gelezen blokken: 22 000 b D = 10 b E = 2000 Ter vergelijking: slechts 1 buffer reserveren voor buitenste lus :

38 38 DEPARTMENT RESULTAAT EMPLOYEE DEPARTMENT in buitenste lus: elk blok wordt 1 x gelezen: 10 EMPLOYEE in binnenste lus: elk blok wordt telkens opnieuw gelezen bij volgende uitvoering van buitenste lus: 10 x 2 000 = 20 000 Totaal gelezen blokken: 20 010 b D = 10b E = 2000

39 39 optimalisatie van joins J1: geneste lussen –kies voor buitenste lus bestand met minst blokken (bv. R) –reserveer 1 buffer voor bestand S in binnenste lus, 1 voor uitvoerbestand, zoveel mogelijk buffers voor bestand in buitenste lus –indien plaats voor n B buffers: n B - 2 buffers voor R –per record van S : vergelijk met alle R-records in buffers ("probing" van de buffers)  S moet in totaal even vaak overlopen worden als het aantal keren dat de buffers met nieuwe waarden voor R geladen worden

40 40 Voorbeeld (5): de diagrammen als formules vb. join op EMPLOYEE en DEPARTMENT: OP6: EMPLOYEE  Dno = Dnumber DEPARTMENT –EMPLOYEE bevat b E blokken, DEPARTMENT b D –kiezen we EMPLOYEE voor buitenste lus: aantal keren dat n B -2 blokken geladen worden van EMPLOYEE:  b E / (n B -2)  DEPARTMENT evenveel keren helemaal inlezen  in totaal b D *  b E /(n B -2)  blokken te lezen totaal aantal blokken te lezen (EMPLOYEE en DEPARTMENT samen): b E + b D *  b E /(n B -2)  bv. b E = 2 000, b D = 10, n B = 7 : 6 000 blokken –kiezen we DEPARTMENT in buitenste lus: b D + b E *  b D /(n B -2)  = 4 010 blokken

41 41 J2: toegangsstructuur gebruiken om overeenkomstige records op te halen –indien secundaire indexen bestaan op beide bestanden: OP7: DEPARTMENT  Mgr_ssn = Ssn EMPLOYEE –join-selectiefactor van R m.b.t. R.A = S.B : hoeveel records van S gemiddeld overeenkomen met een record van R (bij join op R.A = S.B) vb: –# ( EMPLOYEE ) = 5 000 –# ( DEPARTMENT ) = 50 –join-selectiefactor van EMPLOYEE :1 / 100 –join-selectiefacor van DEPARTMENT : 1 –bestand met hoge join-selectiefactor in buitenste lus vermijdt dat veel "onnodige" records opgezocht worden

42 42 vb.: –voor 50 departementen, 5 000 werknemers, b D =10, b E = 2 000 elk departement heeft een manager  JSF D =1 maar 50 van de 5 000 werknemers managen een departement  JSF E = 0.01 zij aantal niveaus in indexen: x Ssn = 4, x Mgr_ssn = 2 met EMPLOYEE in buitenste lus: –b E + (r E * (x Mgr_ssn + 1) ) = 17 000 blokken met DEPARTMENT in buitenste lus: –b D + (r D * (x Ssn + 1) ) = 260 blokken

43 43 J3: sort-merge join –is efficiënt vb: zowel OP6 als OP7 –OP6: EMPLOYEE  Dno = Dnumber DEPARTMENT –OP7: DEPARTMENT  Mgr_ssn = Ssn EMPLOYEE vereisen –b E + b D bloktoegangen – O (b R + b S ), maar bestanden moeten geordend zijn –indien niet: eventueel eerst sorteren externe sorteermethode toepassen totale complexiteit: O (b R + b S + b R. log b R + b E. log b E ) kan efficiënter zijn dan vorige methodes

44 44 J4: hash-join –eenvoudigst indien volledige hashtabel van een van de twee bestanden in intern geheugen past stap 1: eerste bestand in geheugen brengen  tabel stap 2: voor elk record van 2-de bestand nagaan met welke plaats in die tabel het overeenstemt –Indien niet: meer gesofisticeerde implementaties partition hash join: –eerst bestanden partitioneren met hash-functie h verz. kleinere bestanden die volledig in intern geheugen passen –dan die bestanden 2 aan 2 joinen (met eender welke join- methode, evt. J4 met andere hashfunctie) –tenslotte alle gejoinde bestanden aan elkaar hangen

45 45 R S 1324 1432 1432 alle records r van R met h(r.A)=4 alle records s van S met h(s.B)=4 hash

46 46 –hybrid hash join: variant van partition hash join idee: deel van join-fase tijdens partitie-fase al uitvoeren één van de tijdelijke hash-bestanden blijft permanent in geheugen spaart 2 tijdelijke bestanden uit

47 47 Projectie  attribuutlijst (R) Als attribuutlijst –een sleutel van R bevat: resultaat bevat evenveel tupels als R –geen sleutel van R bevat: resultaat kan dubbels bevatten verwijderen : door sorteren of door hashing –na sorteren: dubbels komen na elkaar  gewoon niet kopiëren naar resultaat –hashing: tijdens projectie kijken of tupel al voorkomt in resultaat (via hashtabel); indien ja, niet toevoegen

48 48

49 49 Verzameling-operaties Carthesisch product R x S: zeer duur, resulteert in zeer grote relatie zoveel mogelijk vermijden of vervangen door equivalente operaties tijdens optimalisatie Unie, doorsnede, verschil: alleen voor unie-compatibele relaties (zelfde attributen) –implementeren met sorteren of hashing sorteren: –sorteer beide bestanden volgens zelfde attributen –daarna 1x lineair beide bestanden doorlopen hashing: –records in beide bestanden naar zelfde hash-cellen hashen

50 50 T  R  S T  R  S T  R \ S

51 51 Aggregatie-operaties Indien dichte index op attribuut bestaat: resultaat kan zuiver uit index berekend worden –vb: SELECT MAX ( Salary ) FROM EMPLOYEE ; –min: volg steeds meest linkse wijzer in B+ - boom –max: steeds meest rechtse –avg, count, sum: doorloop bladeren van boom

52 52 Aggregatie-operaties Group by: –vb: SELECTDNO, AVG ( Salary ) FROMEMPLOYEE GROUP BYDNO ; –bestand eerst partitioneren in juiste groepen d.m.v. sorteren of hashen –aggregaatfunctie voor elke groep apart uitrekenen –opmerking: bij cluster-index: bestand is reeds gepartitioneerd volgens cluster- attribuut

53 53 Outer join bv. left outer join –Wijziging aan standaard join implementatie: (bv. J1) elk tupel van linker-relatie komt in resultaat voor dus deze relatie gebruiken voor buitenste lus –Alternatief: eerst inner join berekenen resultaat aanvullen met tupels die niet in inner join voorkomen (elk tupel aangevuld met nulls) –bv. EMPLOYEE Ssn = Mgr_ssn DEPARTMENT

54 54 Operaties combineren met pijplijnen probleem: –1 query  meerdere operaties –voor elke opeenvolgende operatie apart tijdelijke bestanden aanmaken: duur! oplossing: –  meerdere operaties in één algoritme combineren bv. selectie, dan join, tenslotte projectie resultaat van selectie niet naar tijdelijk bestand schrijven maar direct als invoer aan join geven –pijplijn: gegevens stromen van een algoritme naar een ander

55 55 Agenda Overzicht Implementatie van operaties uit relationele algebra Heuristische optimalisatie Systematische optimalisatie d.m.v. kostenschattingen Semantische query-optimalisatie

56 56 Herhaling: A. Wat is slimmer? SELECT empname, projectname FROM emp, project WHERE emp.SSN = project.leaderSSN AND emp.income > 1000000 emp project X σ emp.SSN = project.leader.SSN π emp.empname, project.projectname σ emp.income > 1000000 join emp.SSN = project.leaderSSN emp σ emp.income > 1000000 project π emp.empname, project.projectname

57 57 Heuristische optimalisatie Gebaseerd op "query trees" –een query-boom = een uitdrukking in relationele algebra blad ↔ relatie interne knoop ↔ operatie bevat informatie over volgorde –verschillende querybomen kunnen equivalent zijn m.b.t. resultaat (commutativiteit van operaties,...) –vb: Q_2: for every project located at ‘Stafford’, list the project number, the controlling department number, and the department manager’s last name, address, and birthdate  Pnumber, Dnum, Lname, Address, Bdate ( ( (  Plocation = ‘Stafford’ ( PROJECT ) )  Dnum = Dnumber ( DEPARTMENT ) )  Mgr_ssn = Ssn ( EMPLOYEE ) ) SELECT P.Pnumber, P.Dnum, E.Lname, E.Address, E.Bdate FROM PROJECT AS P, DEPARTMENT AS D, EMPLOYEE AS E WHERE P.Dnum = D.Dnumber AND D.Mgrssn = E.Ssn AND P.Location = ‘Stafford’ ;

58 58 canonieke vorm: - geen joins, wel carth. prod - bovenaan: -  - 

59 59 Query-grafen andere grafische voorstelling van query geven geen volgorde aan daardoor minder geschikt voor optimalisatie

60 60 optimalisatie van queries op basis van bomen: –bouw een eerste boom in canonieke vorm: , ,  (geen joins) –herstructureer boom zonder equivalentie te verliezen bv. twee opeenvolgende selecties omwisselen op basis van heuristieken, zo dat query efficiënt uitgevoerd zal worden –vb.: –Find the last names of employees born after 1957 who work on a project named ‘Aquarius’ –SELECTLnamr FROMEMPLOYEE, WORKS_ON, PROJECT WHEREPName = ‘Aquarius’ AND PNumber = Pno AND Essn = Ssn AND Bdate > ‘1957-12-31’ ;

61 61 Initiële boom

62 62 Verplaats selectie operaties naar beneden

63 63 Plaats meest restrictieve selectie operaties eerst Vervang carth. product door selectie en join operaties

64 64 Verplaats projecties naar beneden

65 65 Algemene transformatieregels –  -cascade selectie op conjunctie van condities omzetten in opeenvolgende eenvoudige selecties  c1 AND c2 AND … AND cn ( R )   c1 (  c2 ( … (  cn ( R ) ) … ) ) –commutativiteit van   c1 (  c2 ( R ) )   c2 (  c1 ( R ) ) –  -cascade enkel laatste projectie overhouden  list1 (  list2 ( … (  listn ( R ) ) … ) )   list1 ( R ) –commutativiteit (onder voorwaarden) van  met  indien het selectiecriterium c enkel slaat op attributen A1, …, An uit de projectielijst  A1, A2, …, An (  c ( R ) )   c (  A1, A2, …, An ( R ) )

66 66 –commutativiteit van  (of  ) R  c S  S  c R –commutativiteit van  met  (of  )  c (R  S) =  c (R)  S –indien enkel c enkel slaat op attributen van R  c (R  S) =  c1 (R)   c2 (S) –indien c = c1 AND c2, en c1 en c2 condities zijn die enkel slaan op attributen van R resp. S) –commutativiteit van  met  ( of  ) indien alle join-attributen in projectielijst voorkomen: projectie kan naar binnen geschoven worden anders: R en S projecteren op join-attributen + attributen in projectielijst op het einde nogmaals projecteren op gevraagde attributen bv.  A (R  B=C S) =  A (  A,B (R)  B = C  A,C (S))

67 67 –commutativiteit van verzameling-operaties   commuteren, \ niet –associativiteit van , ,  en  –commutativiteit van  met verzameling-operaties –commutativiteit van  met verzameling-operaties –diverse andere transformaties bv. logische wetten van De Morgan

68 68 Heuristieken: algemeen methode van optimalisatie: –bladeren en knopen van boom herschikken zodat query efficiënter wordt naar beneden schuiven van operaties die best eerst uitgevoerd worden algemene regel: –voer eerst die bewerkingen uit die de grootte van tijdelijke relaties verminderen: selectie zo snel mogelijk (  minder tupels) projectie zo snel mogelijk (  minder attributen)  deze naar beneden schuiven in boom

69 69 Heuristiken Splits complexe selectie in meerdere eenvoudige selecties –geeft meer flexibiliteit bij herschikken Schuif selecties zo ver mogelijk naar beneden Schuif bladeren waarop strenge selectie gebeurt zoveel mogelijk naar links –die geven kleinere relaties Vermijd zoveel mogelijk carthesische producten Combineer carthesische producten met selectie tot een join Schuif projecties zoveel mogelijk naar beneden –gooi onnodige attributen direct weg Identificeer deelbomen die door één algoritme kunnen uitgevoerd worden (zonder creatie van tijdelijke bestanden)

70 70 Uitvoeringsplan Eens query-boom geoptimaliseerd: uitvoeringsplan bouwen –welke implementaties van joins etc. gebruiken? –welke indexen gebruiken? –... –"pipelined" vs. "materialised" evaluatie materialised: tussenresultaat wordt gematerialiseerd in tijdelijk bestand pipelined: vermijdt die tijdelijke bestanden

71 71 SELECT Fname, Lname, Address FROM EMPLOYEE, DEPARTMENT WHEREDname = ‘Research’ AND Dnumber = DNO ; Voorbeeld van uitvoeringsplan voor query Q1: Gebruik index voor selectie op DEPARTEMENT (als die bestaat) Gebruik geneste lussen voor join, (maar buitenste lus slechts 1-maal!) doorloop daarbij volledig EMPLOYEE bestand Doorloop resultaat van join voor projectie

72 72 Agenda Overzicht Implementatie van operaties uit relationele algebra Heuristische optimalisatie Systematische optimalisatie d.m.v. kostenschattingen Semantische query-optimalisatie

73 73 Systematische optimalisatie met kostenschattingen Kosten om query uit te voeren: –toegang tot hulpgeheugen (#blokken te lezen / schrijven) –opslag van tijdelijke bestanden –berekeningen –gebruik van intern geheugen –communicatiekost (query en resultaten oversturen van client naar server) Toegang tot hulpgeheugen weegt meestal door Voorbeelden van kostenschattingen voor selectie en join: –zie eerder

74 74 Agenda Overzicht Implementatie van operaties uit relationele algebra Heuristische optimalisatie Systematische optimalisatie d.m.v. kostenschattingen Semantische query-optimalisatie

75 75 Gebruik van extra kennis (in de vorm van restricties) om queries te transformeren bv. : –stel dat een restrictie aangeeft dat geen werknemer meer verdient dan zijn overste; dan hoeft volgende query niet eens uitgevoerd te worden: SELECT E.Lname, M.Lname FROM EMPLOYEE AS E, EMPLOYEE AS M WHERE E.Super_ssn=M.Ssn AND E.Salery>M.Salary; SELECT E.Lname, M.Lname FROM EMPLOYEE AS E, EMPLOYEE AS M WHERE E.Super_ssn=M.Ssn AND E.Salery>M.Salary; Semantische query-optimalisatie

76 76 Vooruitblijk Overzicht Implementatie van operaties uit relationele algebra Heuristische optimalisatie Systematische optimalisatie d.m.v. kostenschattingen Semantische query-optimalisatie Transactieverwerking

77 77 Bronnen Deze slides zijn gebaseerd op Henk Olivié‘s slides voor Gegevensbanken 2009 en op Elmasri & Navathe, Fundamentals of Database Systems, Addison Wesley / Pearson, 5e editie 2007. Alle kopieën zonder bronspecificatie: Elmasri & Navathe, Fundamentals of Database Systems, Addison Wesley / Pearson, 5e editie 2007. Verdere figuren: bronnen zie “Powerpoint comments field” Bedankt iedereen!