Otimização de Consultas em SQL Estimativas de Custos

AULA 25

Profa. Sandra de Amo

GBC053 – BCC

2013-1

Catálogo do SistemaInformações armazenadas no catálogo, necessárias no processo de otimização: Informações gerais:

Tamanho do buffer pool (espaço livre) Tamanho de uma página em disco

Informações sobre as tabelas Informações sobre índices Informações sobre visões Estatísticas sobre tabelas e indices: atualizadas periodicamente Informações sobre usuários: contas, autorizações de acesso (escrita,

leitura), etc. Alguns SGBDs mais sofisticados:

Histogramas sobre a distribuição dos valores de cada atributo. A partir destas informações é possivel ter informação mais acurada sobre o

tamanho dos resultados de uma operação, sobre a seletividade de um método de acesso, etc.

Informações sobre tabelas, índices e visões Tabelas

Nome da tabela, nome ou identificador do arquivo, estrutura de arquivo (heap, ordenado, hash)

Nome e tipo de cada atributo Nome dos índices existentes para cada tabela As restrições de integridade (chaves primárias, chaves candidatas,

chaves estrangeiras, etc) para cada tabela Indices

O nome do índice e sua estrutura (hash, b+tree) A chave do índice

Visões Nome da visão e sua definição (o código da consulta SQL que a

define)

Como o catálogo é armazenado : Coleção de Tabelas

Exemplo Sailors(sid:integer, sname:string, rating:integer, age:real) Reservas(sid:integer, bid:integer, day:dates, rname:string)

Tabela do catálogo: Attribute_Cat(atname:string, relname:string, type:string,

position:integer) Catálogo pode ser consultado usando SQL ! Escolha das tabelas do catálogo e seus esquemas

depende do implementador do SGBD.

Uma tabela do catálogoatname relname type position

atname Attribute_Cat string 1

relname Attribute_Cat string 2

type Attribute_Cat string 3

position Attribute_Cat integer 4

sid Sailors integer 1

sname Sailors string 2

rating Sailors integer 3

age Sailors real 4

sid Reservas integer 1

bid Reservas integer 2

day Reservas dates 3

rname Reservas string 4

Estatísticas sobre tabelas e indices armazenadas no catálogo: NTuples (R) = Número de tuplas da tabela R NPages(R) = Número de páginas da tabela R NKeys(I) = número de chaves distintas do Indice I INPages(I) = número de páginas do indice I

(no caso de B+tree = número de folhas) IHeight(I) = Altura do Indice (no caso de B+tree) ILow(I) = menor valor de chave do indice I IHigh(I) = maior valor de chave do indice I

Plano de Execução

SELECT S.sname

FROM Reservas R, Sailors S

WHERE R.sid = S.sid

AND R.bid = 100

AND S.rating > 5

σ

Reservas Sailors

Πsname

bid=100 and rating > 5

sid=sid

Complementando o plano: como será implementado ?

σ

Reservas Sailors

Πsname

bid=100 and rating > 5

sid=sid

(scan) (scan)

Simple Nested Loops página a página

Projeção simples

Tabela externa Tabela interna

Scan

Complementando o plano: como será implementado ?

σ

Reservas Sailors

Πsname

bid=100 and rating > 5

sid=sid

(scan) (scan)

Simple Nested Loops página a página

On-the-fly

On-the-fly

Tabela externa Tabela interna

Pipeline versus Tabelas Materializadas Pipeline : resultado de uma operação é

transferido para a próxima operação sem a criação de uma tabela em disco.

Economia de custos de armazenamento e de leitura posterior

Sempre que o algoritmo do operador para o qual é transferido o resultado permitir, a técnica de pipeline é utilizada.

Estimativa de Custos de um Plano de Execução

Para cada nó da árvore N da árvore, seja Op(N) a operação associada a N.

Tarefas do Estimador de Custos Estimar do custo de Op(N) Estimar o tamanho do resultado de Op(N)

Estimativa do Tamanho do ResultadoSELECT <lista de atributos> FROM < lista de relações R1,...,Rk > WHERE <cond1 ^ cond2 ^....^condn>

Número máximo de tuplas no resultado = M1.M2....Mk, onde Mi = tamanho de Ri Cláusula WHERE atua como um redutor desta

estimativa Cada condição do WHERE tem o seu fator de

redução próprio

Fatores de Redução R.A = valor

Fator de redução = 1/NKeys(I), caso exista um indice I com chave A para a relação R

Fator de redução = 1/10, caso contrário (ou utiliza-se estatísticas mantidas no catálogo sobre a distribuição dos valores dos atributos)

R.A = R.B Fator de redução = 1/Max(NKeys(IA),NKeys(IB)) se

existe indices IA e IB com chave A e B respectivamente. Fator de redução = 1/NKeys(I) se somente um dos

atributos é chave de um indice I Fator de redução = 1/10 caso contrário.

Fatores de Redução R.A > valor

Fator de redução = (High(I) – valor) / High(I) – Low(I) caso exista um indice I com chave A para a relação R

Fator de redução = fração < ½ caso não exista indice ou se o valor não é aritmético

R.A IN (Lista de valores) Fator de redução =

N*(fator de redução de R.A = valor), onde N = núm. de itens

Fator de redução = fração < ½ caso não exista índice ou se o valor não é aritmético.

Fatores de Redução R.A IN (Subconsulta)

Fator de redução: M/N onde M = tamanho do resultado da Subconsulta N = número de valores do atributo R.A

NOT (Cond) Fator de redução: (1 – Fator de Redução(Cond))

Fator de Redução da Projeção = fração equivalente ao tamanho dos atributos que não são eliminados.

Exercícios É possível utilizar a estratégia de pipeline para implementar um duplo

join utilizando o algoritmo NLJ/p-p para os dois Joins com o plano linear à esquerda ?

A B

C

SIM

Exercícios É possível utilizar a estratégia de pipeline para implementar um duplo

join utilizando o algoritmo NLJ/p-p para os dois Joins com o plano linear à direita ?

A

B C

NÃO