Datenbanken

Karteikarten und Zusammenfassungen für Datenbanken an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

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


W/F?

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

Was ist der Unterschied zwischen logischer Optimierung und physischer Optimierung?

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

ACID Kriterien

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

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

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

Welche beiden Implementierungen für eine Selektion gibt es?

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

Wie ist das Verhältnis von Sicherheit bezüglich Nebenläufigkeit zu Schnelligkeit?

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

Welche Folgen kann nicht abgesicherte Nebenläufigkeit haben?

Wie gravierend sind sie relativ zueinander?

Und wie schwierig ist es, sie zu verhindern?

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

Wozu dient Recovery?
Was sind dabei die wichtigsten Menchanismen?

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

Welche Implementierungen für Joins gibt es?

Wie funktionieren diese?

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

Welche Techniken zur Anfrageoptimierung auf der logischen Ebene gibt es?

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

Was enthält die Log-Datei im ARIES-Protokoll?

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken an der TU München auf StudySmarter:

Nach der Übersetzung von SQL in einen kanonischen Plan erhalten wir einen effizienten Plan.


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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.

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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)

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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)

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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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.

Datenbanken

Wie ist das Verhältnis von Sicherheit bezüglich Nebenläufigkeit zu Schnelligkeit?

Je mehr Sicherheit, desto langsamer wird die Ausführung.

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Welche Folgen kann nicht abgesicherte Nebenläufigkeit haben?

Wie gravierend sind sie relativ zueinander?

Und wie schwierig ist es, sie zu verhindern?

Folgende Anomalien können auftreten:

lost update (sehr schlimm, leicht zu verhindern)

 dirty read (sehr schlimm, leicht zu verhindern )

 non repeatable read

phantom problem (weniger schlimm, schwer zu verhindern)

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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

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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.

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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 

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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

Datenbanken

Nach der Übersetzung von SQL in einen kanonischen Plan erhalten wir einen effizienten Plan.


W/F?

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Kanonischer Plan ist nicht sehr effizient (z.B. enthält er
Kreuzprodukte). Das DBMS besitzt Optimierer, um einen Plan in eine effizientere Form zu
überführen

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