Wiederholung vom 11.10.2004
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Vorlesung Datenbanksysteme vom 11.10.2004 Physische Datenorganisation Speicherhierarchie Hintergrundspeicher / RAID B-Bäume Hashing R-Bäume Architektur eines DBMS Interactive Abfrage API/Präcompiler Verwaltungswerkzeug DML-Compiler DDL-Compiler Abfrageoptimierung Datenbankmanager Schemaverwaltung Mehrbenutzersynchronisation Fehlerbehandlung Dateiverwaltung Logdateien Indexe Datenbasis Data Dictionary 2 Überblick: Speicherhierarchie 1-10ns Register 10-100ns Cache 100-1000ns Hauptspeicher 10 ms Plattenspeicher Zugriffslücke 105 sec 3 Random versus Chained IO 1000 Blöcke à 4KB sind zu lesen Random I/O Jedesmal Arm positionieren Jedesmal Latenzzeit 1000 * (5 ms + 3 ms) + Transferzeit von 4 MB > 8000 ms + 300ms 8s Chained IO Einmal positionieren, dann „von der Platte kratzen“ 5 ms + 3ms + Transferzeit von 4 MB 8ms + 300 ms 1/3 s Also ist chained IO ein bis zwei Größenordnungen schneller als random IO in Datenbank-Algorithmen unbedingt beachten ! 4 Disk Arrays RAID-Systeme 5 Systempuffer-Verwaltung einlagern Hauptspeicher verdrängen Platte ~ persistente DB 6 B-Bäume Balancierte Mehrwege-Suchbäume Für den Hintergrundspeicher D.. Weitere Daten S.. Suchschlüssel V.. Verweise (SeitenNr) 8 9 Speicherstruktur eines B-Baums auf dem Hintergrundspeicher 8 KB-Blöcke 0*8KB 1*8KB 2*8KB 3*8KB 4*8KB 3 0 BlockNummer 1 1 0 1 0 0 1 1 0 Datei 10 Zusammenspiel: Hintergrundspeicher -- Hauptspeicher Hintergrundspeicher HauptspeicherPuffer 4 4 Zugriffslücke 105 11 B+-Baum Referenzschlüssel Suchschlüssel 12 13 Mehrere Indexe auf denselben Objekten B-Baum Mit (PersNr, Daten) Einträgen Name, Alter, Gehalt ... B-Baum Mit (Alter, ???) Einträgen Alter, PersNr 14 Eine andere Möglichkeit: Referenzierung über Speicheradressen PersNr 007,... Alter 20,... 007, Bond, 20, ... 15 16 Statisches Hashing 17 Erweiterbares Hashing 1 0 1 0 1 0 binärer Trie, Entscheidungsbaum Directory Bucket Bucket Bucket Bucket Bucket Bucket 18 19 20 R-Baum: Urvater der baum-strukturierten mehrdimensionalen Zugriffsstrukturen [18,60] [60,120] 60 120K Bond 20 80K Mini 43 70K Mickey 18 60K Duck 60 Bond Mickey 40 Alter Duck 20 40K 60K Mini 80K Gehalt 100K 120K 21 Gute versus schlechte Partitionierung gute Partitionierung schlechte Partitionierung Bond Bond Mickey Mickey Duck Mini Gehalt Alter Alter Speedy Speedy Duck Mini Gehalt 22 Nächste Phase in der Entstehungsgeschichte des R-Baums [18,43] [40,60] [60,80] [100,120] 20 80K Mini 60 120K Bond 43 70K Mickey 18 60K Duck Bert 40 100K Speedy (noch nicht eingefügt) Bond Mickey Alter Speedy Duck Mini Gehalt 23 Bereichsanfragen auf dem R-Baum Anfragefenster [18,50] [25,65] [45,80] [95,120] Lucie Bond Sepp Bert [41,45] [41,50] [60,80] [45,55] [60,70] Mickey [25,60] [40,65] [110,120] [95,100] Alter [18,20] Ernie Jan Speedy Urmel Duck Mini 43 70K Mickey 41 60K Jan 50 65K Sepp Bill Gehalt ... 40 100K Speedy 65 95K Lucie 24 Objektballung / Clustering logisch verwandter Daten 25 26 Clustering von Professoren mit ihren Vorlesungen 27 Unterstützung eines Anwendungsverhaltens Select Name From Professoren Where PersNr = 2136 Select Name From Professoren Where Gehalt >= 90000 and Gehalt <= 100000 28 Indexe in SQL Create index SemsterInd on Studenten (Semester) drop index SemsterInd 29
