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Caso de Estudio

Caso de Estudio. Relación PROFESOR (id, nom, deptid ) - 200 páginas , 1000 filas (5 filas / página ) - 50 deps  20 profesores / dep en promedio - Índices : Clustered B+ sobre deptid Hash sobre id Peso de id: 1 (de hecho id es la CP)

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Presentation Transcript

  1. Caso de Estudio • RelaciónPROFESOR(id, nom, deptid) - 200 páginas, 1000 filas (5 filas/página) - 50 deps 20 profesores/dep en promedio - Índices: Clustered B+ sobredeptid Hashsobre id • Peso de id: 1 (de hecho id es la CP) • Porsimplicidad, se suponeque nom es CA

  2. Caso de Estudio CF hacia PROFESOR • RelaciónCUR_PROF(profid, crscod, semestre) - 1000 páginas, 10000 filas (10 filas/página) - La relaciónabarca 4 semestres 2500 filas/semestre - Índices: Clustered B+ sobresemestre Hashsobreprofid - Peso de profid: 10 (10 filasporprofesor en CUR_PROF)

  3. Caso de Estudio • Sea la consulta: SELECT DISTINCT P.nom FROM profesor AS P, cur_prof AS C WHERE P.id = C.profid AND C.semestre = 'F1994' AND P.deptid = 'CS'; Proyección Condición de join Selecciones Nota: En los ejemplos que siguen se hace caso omiso del ordenamiento que usualmente conlleva una operación DISTINCT.

  4. Caso de Estudio • Sean lasexpresionesalgebraicasequivalentes a la consulta anterior: a)nom(deptid = ‘CS’  semestre = ‘F1994’(PROFESOR⋈id = profidCUR_PROF)) b)nom(deptid = ‘CS’(PROFESOR) ⋈id = profidsemestre = ‘F1994’(CUR_PROF)) c)nom(semestre = ‘F1994’(deptid = ‘CS’(PROFESOR) ⋈id = profidCUR_PROF)) d)nom(deptid = ‘CS’(PROFESOR ⋈id = profidsemestre = ‘F1994’(CUR_PROF)))

  5. Árboles para los planes de ejecución nom nom ⋈id = profid deptid = ‘CS’  semestre = ‘F1994’ semestre = ‘F1994’ deptid = ‘CS’ ⋈id = profid PROFESOR CUR_PROF PROFESOR CUR_PROF b) a)

  6. Árboles para los planes de ejecución nom nom semestre = ‘F1994’ deptid = ‘CS’ ⋈id = profid ⋈id = profid deptid = ‘CS’ semestre = ‘F1994’ PROFESOR CUR_PROF PROFESOR CUR_PROF d) c)

  7. Caso de Estudio a) Supóngaseunamemoria (M) de 52 páginas. Costo del join con block nested: FPROFESOR + FCUR_PROF * FPROFESOR/(M-2) = 200 + 1000 * 200/(52-2)  = 4200 (páginas) El resultado del joinserán 10000 filas, aproximadamente 3000 páginas (yaquecadafila de PROFESOR es el doble del tamaño de cada fila de CUR_PROF)

  8. Caso de Estudio • El costo de escribir el resultado de la selección y de la proyección, procesoque se haceconjuntamente (pipelining) con el join, es: ( x 3000) donde es un factor* entre 0 y 1 queindica el total de páginasresultantes. Este costoes el mismo para todos los planes. * Factor de reducción debido a la restricción y proyección finales.

  9. Caso de Estudio b) Con block nested: Primero se hacenlasselecciones: • Dado que hay 1000 profesores en 50 departamentos, el tamaño de deptid = ‘CS’(PROFESOR) es 20 filas, o sea, 4 páginas • Como el peso de semestre en CUR_PROF es 2500, entonces el tamaño de semestre = ‘F1994’(CUR_PROF) es 250 páginas

  10. Caso de Estudio • Continuando con lasselecciones, dado que en ambasrelaciones hay índiceclustered B+ sobredeptid y semestrerespectivamente, el costo total de lasseleccioneses: 2 + 2 + 4 + 250 = 258 Accesoíndice de PROFESOR Accesoíndice de CUR_PROF Páginas resultantes de PROFESOR Páginas resultantes de CUR_PROF

  11. Caso de Estudio • Como la relacióndeptid = ‘CS’(PROFESOR) es tan pequeña, se puedemantener en memoria y a medidaque se vagenerando la larelación semestre = ‘F1994’(CUR_PROF) se vahaciendo el join; por lo tanto, no se requierenaccesosadicionales: Costo total: 258 (páginas)

  12. Caso de Estudio c) Se hace la selecciónsobre PROFESOR usando el índiceclusteredsobredeptid, esto genera unarelación de 4 páginas (20 filas) quecabe en memoriacomo en el caso b), el costoes: 2 + 4 = 6 Accesoíndice de PROFESOR Páginas resultantes de PROFESOR

  13. Caso de Estudio • Para aprovechar el índiceunclusteredsobreprofid en CUR_PROF se usará en estecaso un index nested. La selección anterior genera 20 filas; cadauna se esperahagajoin con 10 filas en promedio de CUR_PROF. Por lo tanto, se requiere: - 1.2 accesos: costo de búsqueda de cadaprofesor en el índicesobreprofid en CUR_PROF - 10 accesosadicionalesporcadafilade PROFESOR dado que el índiceesunclustered. O sea:

  14. Caso de Estudio • Costojoin: (1.2) * (20) = 24 (10) * (20) = 200 224 • Costo total: 6 + 224 = 230 (páginas)

  15. Caso de Estudio d) Primero la selecciónsobre CUR_PROF: El costo de semestre = ‘F1994’(CUR_PROF) es: 2 + 250 = 252 páginas como en el caso b). Accesoíndice de CUR_PROF Páginas resultantes de CUR_PROF

  16. Caso de Estudio • Con block nested: (M = 52) relaciónexterna: PROFESOR = 200 páginas relacióninterna: semestre = ‘F1994’(CUR_PROF) = 250 páginas Costojoin: 200 + 250 * 200/(52-2)  = 1200 Costo total: 252 + 1200 = 1452 (páginas) Costo selección Costojoin

  17. Caso de Estudio - Con index nested: Relacióninterna: PROFESOR De la seleccióninicial hay 250 páginas (2500 filas) que hay que leer. Porcadafila hay quelocalizar la filadel profesorcorrespondiente para el join. Para buscardichafilase usa el índicehash (unclustered) sobre id de PROFESOR, es decir, 1.2 accesos. En total se tiene:

  18. Caso de Estudio • (1.2) * (2500) = 3000 • Costojoinaplicando la fórmula del index nested con índiceunclustered: 250 + (1.2 + 1) * 2500 = 5750 • Costo total: 252 + 5750 = 6002 (páginas) Páginas resultantes de la selección Accesoíndice sobre id en PROFESOR Página de la fila de PROFESOR Filasresultantes de la selección sobreCUR_PROF Costo selección inicial Costojoin

  19. Caso de Estudio • Nota: En la opción d) no se puedehacer el index nested tomandocomorelacióninterna a semestre = ‘F1994’(CUR_PROF)yaque al hacer la selección, la relaciónresultantees no indexada. Conclusión: En estecaso la mejoropciónfue la c) perohabríaqueevaluarotrasalternativas (sort merge join, hashjoin, etc.) en cadauna de lascuatroopciones…

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