Grundlagen Datenbanken

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Welche Techniken zur Anfrageoptimierung auf der logischen Ebene gibt es?

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Was ist der Unterschied zwischen logischer Optimierung und physischer Optimierung?

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Welche beiden Implementierungen für eine Selektion gibt es?

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Welche Implementierungen für Joins gibt es?

Wie funktionieren diese?

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Wozu dient Recovery?
Was sind dabei die wichtigsten Menchanismen?

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Anfragesprachen

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ACID Kriterien

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Schlüssel etc 

Erklärung

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Funktionale Abhängigkeit


  • Definition

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Was enthält die Log-Datei im ARIES-Protokoll?

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Nach der Optimierung des kanonischen Plans erhalten wir einen effizienten, aber nicht zwingend optimalen Plan.


W/F?

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Wie funktioniert die Anfrageoptimierung prinzipiell?
Welche Ebenen gibt es dabei?

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Grundlagen Datenbanken

Welche Techniken zur Anfrageoptimierung auf der logischen Ebene gibt es?

  • Aufbrechen von Selektionen: statt alle Bedingungen in einer Selektion mit einem AND verbunden zu haben
  • Verschieben von Selektionen nach “unten” im Plan: so weit wie möglich, um die Menge an betrachteten Tupeln zu minimieren
  • Zusammenfassen von Selektionen und Kreuzprodukten zu Joins
  • Bestimmung der Joinreihenfolge
  • Einfügen von Projektionen
  • Verschieben von Projektionen nach “unten” im Plan 

Grundlagen Datenbanken

Was ist der Unterschied zwischen logischer Optimierung und physischer Optimierung?

Optimierung kann auf zwei Ebenen stattfinden:

  • Logische Ebene: Transformation der relationalen Algebraausdrücke in äquivalente Ausdrücke, sodass die Ausgaben der einzelnen Operatoren möglichst klein werden, um so die Gesamtkosten der Anfrage gering zu halten.
  • Physische Ebene: Betrachtet die konkrete Implementierung der logischen Algebra-Operatoren (z.B.: Nested-Loop-Join vs (Sort-) Merge-Join)

Grundlagen Datenbanken

Welche beiden Implementierungen für eine Selektion gibt es?

Zwei Implementierungen einer Selektion:

  • Scan“: gehe durch alle Tupel (next) und gib die zurück, die die Bedingung erfüllen
  • Index-Scan“ (wenn das betreffende Attribut indexiert ist): schlage im Index das erste Tupel nach, das die Bedingung erfüllt (open) und gehe dann so lange weiter, bis die Bedingung nicht mehr erfüllt ist.

Grundlagen Datenbanken

Welche Implementierungen für Joins gibt es?

Wie funktionieren diese?

  • Nested-Loop-Join (NLJ): zwei verschachtelte Schleifen über die Relationen, die linke Relation ist in der äußeren, die rechte in der Inneren.
  • Verfeinerter NLJ: Blockwise-NLJ: berücksichtigt begrenzten Pufferrahmen im Hauptspeicher und teilt die Relationen in Blöcke auf, sodass der NLJ blockweise gemacht werden kann.
  • (Sort-)Merge-Join: erfordert sortierte Eingabe –> geht parallel durch beide Eingaben durch (und berücksichtigt Duplikatwerte!) 
  • Index-Join: nimmt Tupel aus linker Eingabe und schlägt dann das entsprechende Joinattribut im Index der rechten Eingabe nach. Bildet Join, falls der Index ein (weiteres) Tupel zu diesem Wert liefert.
  • Hash-Join: Idee: Partitionieren der Relationen;
    Hashe alle Elemente aus linker Eingabe in eine Hashtabelle, hashe dann alle Elemente aus rechter Eingabe in dieselbe Tabelle –> Vergleiche Gleichheit, wenn Bucket bereits gefüllt.

Grundlagen Datenbanken

Wozu dient Recovery?
Was sind dabei die wichtigsten Menchanismen?

Wichtige Aufgabe eines DBMS ist das Verhindern von Datenverlust durch Systemabstürze –> Aufgabe von Recovery

–> Beschäftigt sich mit Atomicity und Durability

Die zwei wichtigsten Mechanismen des Recovery sind:

  • Sicherungspunkte (Backups)
  • Log-Dateien

Grundlagen Datenbanken

Anfragesprachen

  • relationale Algebra
  • Relationenkalkül

Grundlagen Datenbanken

ACID Kriterien

  • Atomicity (Atomarität): “alles oder nichts”, d.h. entweder werden all
    Operationen einer TA ausgeführt oder keine
  • Consistency (Konsistenz): wenn eine TA auf einem konsistenten
    Datenbankzustand aufsetzt, ist dieser nach Beendigung der TA immer
    noch konsistent
  • Isolation: nebenläufig ausgeführte Transaktionen dürfen keine
    Seiteneffekte aufeinander haben
  • Durability (Dauerhaftigkeit): alle mit commit festgeschriebenen
    Änderungen müssen bestehen bleiben (selbst bei Systemabsturz)

Grundlagen Datenbanken

Schlüssel etc 

Erklärung

[Internet: Ein Schlüssel ist eine Menge von Attributen, mit dem eine Datenzeile eindeutig identifiziert werden kann. Ein Schlüssel-Kandidat ist ein Schlüssel mit minimaler Attribut-Anzahl. Eine Tabelle / Relation kann mehrere Schlüssel-Kandidaten haben. Ein Primär-Schlüssel ist ein beliebig ausgewählter Schlüsselkandidat. Besteht dieser aus mehreren Attributen, so wird er als zusammengesetzter Primärschlüssel bezeichnet. Ein Schlüssel-Attribut ist schließlich ein Attribut, das zu mindestens einem Schlüssel gehört, ansonsten handelt es sich um ein Nicht-Schlüssel-Attribut.]

Grundlagen Datenbanken

Funktionale Abhängigkeit


  • Definition

Funktionale Abhängigkeiten sind ein Konzept der relationalen Entwurfstheorie und bilden die Grundlage für die Normalisierung von Relationenschemata. Eine Relation wird durch Attribute definiert. Bestimmen einige dieser Attribute eindeutig die Werte anderer Attribute, so spricht man von funktionaler Abhängigkeit.

In diesem Beispiel ist C funktional abhängig von A und B, geschrieben A, B → C. Der Pfeil kann somit gelesen werden als „bestimmt eindeutig“: Die ersten beiden Attribute zusammen bestimmen eindeutig, welchen Wert Attribut C hat.

Grundlagen Datenbanken

Was enthält die Log-Datei im ARIES-Protokoll?

  • Redo-Information: gibt an, wie Änderungen nachvollzogen werden können
  • Undo-Information: beschreibt, wie Änderungen rückgängig gemacht werden können

Grundlagen Datenbanken

Nach der Optimierung des kanonischen Plans erhalten wir einen effizienten, aber nicht zwingend optimalen Plan.


W/F?

Wahr!

DBMS Optimierer produziert manchmal suboptimale Pläne.

Die meisten DBMSe geben dem Benutzer allerdings Einblick in die generierten Pläne. Der Benutzer kann so den generierten Plan analysieren und gegebenenfalls die Anfrage umbauen oder dem DBMS Hinweise zur Ausführung geben.

Grundlagen Datenbanken

Wie funktioniert die Anfrageoptimierung prinzipiell?
Welche Ebenen gibt es dabei?

Das DBMS schätzt die Kosten für die Ausführung eines Operators mit Hilfe von Kostenmodellen und Statistiken ab. Bei der Optimierung werden Heuristiken angewandt, da es viel zu teuer wäre, alle möglichen Pläne anzuschauen.

Optimierung kann auf zwei Ebenen stattfinden:

  • Logische Ebene: Transformation der relationalen Algebraausdrücke in äquivalente Ausdrücke, sodass die Ausgaben der einzelnen Operatoren möglichst klein werden, um so die Gesamtkosten der Anfrage gering zu halten.
  • Physische Ebene: Betrachtet die konkrete Implementierung der logischen Algebra-Operatoren (z.B.: Nested-Loop-Join vs (Sort-) Merge-Join)

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