Curso: Base de Datos Distribuidas. Unidad 3: Optimización de las Estrategias de Acceso. M. en C. José Mario Martínez Castro

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1 Curso: Base de Datos Distribuidas Unidad 3: Optimización de las Estrategias de Acceso M. en C. José Mario Martínez Castro Chilpancingo, Gro., Febrero del 2007

2 CONTENIDO 3.1. Importancia de la Optimización de Consultas 3.2. Transformaciones Equivalentes 3.3. Método de Ejecución del Join 3.4. Principios de Optimización 1

3 3.1. Importancia de la Optimización de Consultas Optimización de Consultas Es el proceso de selección del plan de evaluación de las consultas más eficientes de entre las muchas estrategias generalmente disponibles para el procesamiento de una consulta dada, especialmente si la consulta es compleja. Importancia Crear un plan de evaluación de consultas que minimice el costo de la evaluación de consultas a través de la optimización de la misma. CLIENTES OPTIMIZADOR DE CONSULTAS SMBD Rendimiento de una BD Costo Tamaño Velocidad Potencia Estado Actual OPTIMIZACION Estado Nuevo 2

4 3.2. Transferencias Equivalentes σ Algebra Relacional Selección Proyección Producto Cartesiano Join Reunión Teoría de Conjuntos U Unión I Intersección - Diferencia Las consultas se pueden expresar de varias maneras Expresiones equivalentes En cada ejemplar de la base de datos Las dos expresiones generan el mismo conjunto de tuplas Sin importar el orden Reglas de Equivalencia Sustituir una expresión de la primera forma de otra expresión de la segunda forma y viceversa Sin modificar el resultado El optimizador utiliza esas reglas para transformar expresiones en otras equivalentes lógicamente. Ejemplo 1 1. Párrafo. Dame los datos de los empleados 2. Instrucción SQL Select * from E 3. Consulta de Algebra Relacional ENO, Ename, Title (E) 3

5 Ejemplo 2 1. Párrafo. Dame los nombres de los empleados cuyo titulo sea Elect. Eng. 2. Instrucción SQL 3. Algebra Relacional Select Ename From E Where Title = Elect. Eng EName (σ Title = Elect. Eng ( E ) ) EName (σ Title = Elect. Eng ( EName, Title (E ) )) Reglas de Equivalencias del Algebra Relacional Una Regla de Equivalencia dice que las expresiones de dos formas son equivalentes. Se puede sustituir una expresión de la primera forma por una expresión de la segunda forma, o viceversa. A continuación se relacionan varias reglas generales de equivalencia para las expresiones del Algebra Relacional. 1. Las operaciones de selección conjuntivas pueden dividirse en una secuencia de selecciones individuales. Esta transformación se denomina Cascada de σ. σ θ1 ^θ2 (E) = σ θ1 (σ θ2 (E)) 2. Las operaciones de selección son conmutativas. σ θ1 (σ θ2 (E)) = σ θ2 (σ θ1 (E)) 3. Solo son necesarias las últimas operaciones de una secuencia de operaciones de proyección, las demás pueden omitirse. Esta transformación puede denominarse Cascada de. L1 ( L2 ( ( L1 (E)) )) = L1 (E) 4. Las selecciones pueden combinarse con los productos cartesianos y con las reuniones zeta. a) σ θ (E 1 E 2 ) = E 1 θ E 2 Esta expresión es precisamente la definición de la reunión zeta b) σ θ1 (E 1 θ2 E 2 ) = E 1 θ1^θ2 E 2 4

6 5. Las operaciones de reunión zeta son conmutativas. Realmente el orden de los atributos es diferente en el término de la derecha y en el de la izquierda, por lo que la equivalencia no se cumple si se tiene en cuenta el orden de los atributos. Se puede añadir una operación de proyección a uno de los lados de equivalencia para reordenar los atributos de la manera adecuada, pero por simplicidad se omite la proyección y se ignora el orden de los atributos en la mayor parte de los ejemplos. E 1 θ E 2 = E 2 θ E 1 Recuérdese que en la reunión natural es simplemente un caso especial del operador de reunión zeta; por tanto las reuniones naturales también son conmutativas. 6. a) Las operaciones de reunión natural son asociativas. Las reuniones zeta son asociativas en el sentido siguiente: (E 1 E 2 ) E 3 = E 1 (E 2 E 3 ) b) Las reuniones zeta son asociativas en el sentido siguiente: (E 1 θ1 E 2 ) θ2 ^θ3 E 3 = E 1 θ1 ^θ3 (E 2 θ2 E 3 ) 7. La operación de selección se distribuye por la operación de reunión zeta bajo las dos condiciones siguientes: a. Se distribuye cuando todos los atributos de la condición de selección θ 0 implican únicamente los atributos de una de las expresiones que se están reuniendo. σ θ0 (E 1 θ E 2 ) = (σ θ0 (E 1 )) θ E 2 b. Se distribuye cuando la condición de la selección θ 1 implica únicamente los atributos de E 1 y θ 2 implica únicamente los atributos de E 2. σ θ1^θ2 (E 1 θ E 2 ) = ( σ θ1 (E 1 ) ) θ (σ θ2 (E 2 )) 8. La operación proyección se distribuye por la operación de reunión zeta bajo las condiciones siguientes: a. Sea L 1 y L 2 atributos de E 1 y E 2, respectivamente. Supóngase que la condición de reunión θ implica únicamente los atributos de L 1 L 2. Entonces: Π L1 L2 (E 1 θ E 2 ) = (Π L1 (E1)) θ (Π L2 (E 2 )) b. Considere una reunión E 1 θ E 2. Sean L 1 y L 2 conjuntos, de atributos de E 1 y E 2, respectivamente. Sea L 3 los atributos de E1 que estan implicados en la condición de reunión θ, pero que no están en L 1 L 2, y sean L 4 los atributos de E 2 que están implicados en la condición de reunión θ pero no están en L 1 L 2. entonces: Π L1 L2 (E 1 θ E 2 ) = Π L1 L2 ((Π L1 L3 (E 1 )) θ Π L2 L4 (E 2 ))) 5

7 9. Las operaciones de conjuntos unión e intersección son conmutativas. La diferencia en conjuntos no es conmutativa. E 1 E 2 = E 2 E 1 E 1 E 2 = E 2 E La unión e intersección de conjuntos son asociativas. (E 1 E 2 ) E 3= E 1 (E 2 E 3) (E 1 E 2 ) E 3= E 1 (E 2 E 3) 11. La operación de selección se distribuye por las operaciones de unión, intersección y diferencia de conjuntos. σ p (E 1 E 2 ) = σ p (E 1 ) - σ p (E 2 ) De manera parecida, la equivalencia anterior, con sustituido por o por, también es válida. Además, σ p (E 1 E 2 ) = σ p (E 1 ) - E 2 La equivalencia anterior, con sustituido por, también es válida, pero no se cumple si se sustituye por. 12. La operación de proyección se distribuye por la operación unión Método de ejecución del JOIN Π L (E 1 E 2 ) = (Π L (E 1 )) (Π L )E 2 )) Join Reunión Todas las tuplas que estén en ambas tablas Símbolo Tipo de Reuniones Reunión Natural ( ) Reunión de tablas con todos los atributos del mismo nombre de ambas tablas. Reunión θ ( θ ). Donde θ puede ser: Atributo = Mismo nombre de atributo en ambas tablas Atributo1 = Atributo2, cuando el atributo para la reunión no es igual en ambas tablas. Semireunión 6

8 Solo las tuplas que cumplan las condiciones Left outer join Reunión externa por la izquierda R S Todas las tuplas de R aunque no estén en S Los campos donde no hay correspondencia se asocian a NULL Rigth outer join Reunión externa por la derecha R S Todas las tuplas de S aunque no estén en R Los campos donde no hay correspondencia se asocian a NULL Equivalencias Ejemplos R θ S = σ θ (R S) R S = S R a) Muestra todos los alumnos y sus materias asociadas CVAl NomAl 1 José 2 María MAT CVMAT NomMAT 3 SD1 4 BDD CV CVMAT IF CV Nom CV1 CVMAT IF 1 José María NULL NULL NULL b) Muestra los alumnos sin materias asociadas σ IF =NULL ( ) CV Nom CV1 CVMAT IF 2 María NULL NULL NULL 7

9 3.4. Principios de Optimización Se basa en la elección de los planes de evaluación. Un plan de evaluación es la estrategia a seguir para la implementación de una consulta. Tipos de Optimización o Basada en Costo Minimización de costos operativos o Optimización Heurística Basada en la experiencia Tomando en cuenta las equivalencias PRINCIPIO 1 o Descomponer las selecciones conjuntivas en una secuencia de operaciones sencillas. ( Regla 1) PRINCIPIO 2 o Desplazar las operaciones de selección hacia la parte de abajo del árbol de consultas. o Ejecutar lo antes posible. (Regla 2, 7a, 7b, 11) PRINCIPIO 3 o Seleccionar y ejecutar en primera instancia las operaciones de selección y reunión que producirán tuplas de menor tamaño. o Reordenar el árbol para que las selecciones restrictivas se ejecuten antes PRINCIPIO 4 o Sustituir la selección y producto cartesiano por reunión (Regla 4a) PRINCIPIO 5 o Dividir la lista de atributos de proyección y desplazarlas hacia la parte inferior del árbol, todo lo que sea posible, creando proyecciones nuevas donde sea necesario. PRINCIPIO 6 o Identificar subárboles cuyas operaciones puedan encausarse y ejecutarlos utilizando encauzamiento. Árbol de Consultas Representación Gráfica Jerarquica Operaciones de Algebra Relacional Esquema de Ejecución de una consulta Ejemplo 1: Muestre los datos de los Alumnos del 1er semestre Select * from Al CvSem = 1; σ CvSem = 1 (Al) σ CvSem = 1 (Al) Al 8

10 Ejemplo 2: Muestre la calificación del alumno José Mtz. en la materia de SD1. Π Calif (σ nomal= José Mtz and CvMat= SD1 and.cv=.cv ( )) Árbol de la operación anterior Π Calif Principio 1 Π Calif Principio 2 Π Calif σ nomal= José Mtz and CvMat= SD1 and.cv=.cv σ nomal= José Mtz σ.cv=.cv σ CvMat= SD1 σ.cv=.cv σ CvMat= SD1 σ nomal= José Mtz 9

11 Ejemplo 3: Obtener las claves de los alumnos aprobados en la materia de SD2. Π CVAl (σ Calif >= 70 and CVMat = SD2 ()) Árbol de la operación anterior Π CVAl Principio 1 Π CVAl Principio 3 Π CVAl σ Calif >= 70 and CVMat = SD2 σ CVMat = SD2 σ Calif >= 70 σ Calif >= 70 σ CVMat = SD2 10

12 Ejemplo 4: Muestra el kardex del alumno 75 Π Al.NomnAl, MAT.NomMat,.Calif (σ.cval =.CVAl and MAT.CVMat =.CVMAt and.cval = 75 ( MAT)) Árbol de la operación anterior Π Al.NomnAl, MAT.NomMat,.Calif Principio 1 Π Al.NomnAl, MAT.NomMat,.Calif σ.cval =.CVAl and MAT.CVMat =.CVMAt and.cval = 75 σ.cval =.CVAl σ MAT.CVMat =.CVMAt σ.cval = 75 MAT MAT 11

13 Principio 2 Π Al.NomnAl, MAT.NomMat,.Calif Principio 4 Π Al.NomnAl, MAT.NomMat,.Calif σ.cval =.CVAl CVAl σ.cval = 75 CVMAt σ.cval = 75 σ MAT.CVMat =.CVMAt MAT MAT Principio 3 Π Al.NomnAl, MAT.NomMat,.Calif Instrucción Resultante Π Al.NomnAl, MAT.NomMat,.Calif (( σ.cval = 75 () CVAl () CVMAt (MAT)) CVMAt CVAl MAT σ.cval = 75 12

14 Ejemplo 5: Π NomnAl Principio 5 Π NomnAl, NomMat, Calif Π NomMat CVMAt Π Calif CVAl Π NomMat, CVMat CVMAt σ.cval = 75 Π Calif, CVAl MAT CVAl MAT Π NomAl, CVAl σ.cval = 75 Instrucción Resultante Π NomnAl, NomMat, Calif (((σ.cval = 75 (Π NomAl, CVAl ())) CVAl (Π Calif, CVAl ())) CVMAt (Π NomMat, CVMat (MAT)))) 13