Datenbanken II WS19/20 an der Universität Salzburg

Karteikarten und Zusammenfassungen für Datenbanken II WS19/20 an der Universität Salzburg

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Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken II WS19/20 an der Universität Salzburg auf StudySmarter:

Nested Loop Join

Wie viele Blockzugriffe gibt es bei den Relationen R und S (B = Blockanzahl | N = Datensätze) im

-Worst Case(nur ein Block passt in den Puffer)

-Best Case(innere Relation passt vollständig in den Puffer)

Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken II WS19/20 an der Universität Salzburg auf StudySmarter:

Block Nested Loop Join

Wie viele Blockzugriffe gibt es bei den Relationen R und S (B = Blockanzahl | N = Datensätze) im

  • Worst Case
    - M = 2
    Jeder Block, der inneren Relation s wird für jeden Block der äußeren Relation einmal gelesen(statt für jedes Tupel der äußeren Relation)
  • Best Case
    - M > Bs

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Block Nested Loop Join(Zick-Zack Modus)

Wie viele Blockzugriffe gibt es bei den Relationen R und S (B = Blockanzahl | N = Datensätze)

k = Vergleiche die in den Puffer können

M = Puffergröße

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Indexed Nested Loop Join

Wie viele Blockzugriffe gibt es bei den Relationen R und S (B = Blockanzahl | N = Datensätze):

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Merge Join

Wie viele Blockzugriffe gibt es bei den Relationen R und S (B = Blockanzahl | N = Datensätze) und nur wann ist dieser Anwendbar?

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Externes Merge Sort 
B = Anzahl Blöcke der Relation
M = Puffergröße
-Wie lassen sich die Läufe berechnen?
-Wie lässt sich die Anzahl der Mischdurchläufe berechnen?
-Wie lassen sich die Kosten berechnen? 

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Dense Index

Wie schaut ein Dense Index aus?

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Dense vs. Sparse:

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Wie kann mit mehrfachen Suchschlüsseln umgegangen werden?

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Binäre Suche

Wie sind die Kosten für eine binäre Suche und was ist die Voraussetzung diesen anwenden zu können?

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B+-Baum

Was sind die Vor- und Nachteile des B+-Baums?

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B+-Baum

Wie viele Such schlüssel hat ein Wurzelknoten mit Grad m?

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Beispielhafte Karteikarten für Datenbanken II WS19/20 an der Universität Salzburg auf StudySmarter:

Datenbanken II WS19/20

Nested Loop Join

Wie viele Blockzugriffe gibt es bei den Relationen R und S (B = Blockanzahl | N = Datensätze) im

-Worst Case(nur ein Block passt in den Puffer)

-Best Case(innere Relation passt vollständig in den Puffer)

-Worst Case:  Br + Nr*Bs

-Best Case: Br +Bs

Datenbanken II WS19/20

Block Nested Loop Join

Wie viele Blockzugriffe gibt es bei den Relationen R und S (B = Blockanzahl | N = Datensätze) im

  • Worst Case
    - M = 2
    Jeder Block, der inneren Relation s wird für jeden Block der äußeren Relation einmal gelesen(statt für jedes Tupel der äußeren Relation)
  • Best Case
    - M > Bs

Worst Case : Br + Br*Bs


Best Case: Br + Bs

Datenbanken II WS19/20

Block Nested Loop Join(Zick-Zack Modus)

Wie viele Blockzugriffe gibt es bei den Relationen R und S (B = Blockanzahl | N = Datensätze)

k = Vergleiche die in den Puffer können

M = Puffergröße

Br + k + aufgerundet: [Br/(M-k)] *(Bs - k)

Datenbanken II WS19/20

Indexed Nested Loop Join

Wie viele Blockzugriffe gibt es bei den Relationen R und S (B = Blockanzahl | N = Datensätze):

Br + Nr * c

c = Kosten für Durchlauf von Index auf S

Datenbanken II WS19/20

Merge Join

Wie viele Blockzugriffe gibt es bei den Relationen R und S (B = Blockanzahl | N = Datensätze) und nur wann ist dieser Anwendbar?

Nur für Equi- und Natürliche Joins anwendbar

Die Relationen müssen sortiert werden => c = Sortierkosten(falls Relationen schon sortiert dann = 0)

Kosten: Br + Bs + c

Datenbanken II WS19/20

Externes Merge Sort 
B = Anzahl Blöcke der Relation
M = Puffergröße
-Wie lassen sich die Läufe berechnen?
-Wie lässt sich die Anzahl der Mischdurchläufe berechnen?
-Wie lassen sich die Kosten berechnen? 
-Aufgerundet : (B/M)
-Aufgerundet : log(M-1)(B/M)
-B*(2 * Anzahl Mischdurchläufe + 1)

Datenbanken II WS19/20

Dense Index

Wie schaut ein Dense Index aus?

Es gibt pro Datensatz einen eigenen Index-Eintrag.

Die Größe des Indexes kann groß werden, ist aber normalerweise immer kleiner als die Daten.

Ein Non-Clusterd Index ist immer dense.

Datenbanken II WS19/20

Dense vs. Sparse:

  • sparse Index braucht weniger Platz
  • sparse Index hat geringere Kosten beim Aktualisieren
  • dense Index erlaubt bestimmte Anfragen zu beantworten, ohne dass Datensätze gelesen werden müssen (“covering index”)

Datenbanken II WS19/20

Wie kann mit mehrfachen Suchschlüsseln umgegangen werden?

a) Doppelte Indexeinträge

  => Schwierige Handhabung bei B+-Bäumen

b) Buckets

  => Nur ein Indexeintrag pro Suchschlüssel

  => Index Eintrag zeigt auf ein Bucket

  =>Bucket zeigt auf alle Datensätze zum entsprechenden Suchschlüssel (Zusätzlicher Block muss gelesen werden)

c) Suchschlüssel eindeutig machen

  => TID wird angehängt

Datenbanken II WS19/20

Binäre Suche

Wie sind die Kosten für eine binäre Suche und was ist die Voraussetzung diesen anwenden zu können?

- Abgerundet:[Log2(B)] + 1 Block-Lese-Operationen

- Index bzw Datensatz muss sortiert sein

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B+-Baum

Was sind die Vor- und Nachteile des B+-Baums?

Vorteile:

  • Anzahl der Ebenen wird automatisch angepasst
  • reorganisiert sich selbst nach Einfüge- oder Lösch-Operationen durch kleine lokale Änderungen
  • reorganisieren des gesamten Indexes ist nie erforderlich

Nachteile:

  • evtl. Zusatzaufwand bei Einfügen und Löschen
  • etwas höherer Speicherbedarf
  • komplexer zu implementieren

Datenbanken II WS19/20

B+-Baum

Wie viele Such schlüssel hat ein Wurzelknoten mit Grad m?

Blattknoten: 0 bis m-1 Suchschlüssel

Nicht Blattknoten: mind. 2 Kinder

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