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Otimização de Consultas em SQL Comparação: Joins em pipeline versus Joins materializados

Otimização de Consultas em SQL Comparação: Joins em pipeline versus Joins materializados. AULA 26 – Parte I Profa. Sandra de Amo GBC053 – BCC. Exercício 1. Sejam R(A,B), S(B,C) e T(C,D).

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Otimização de Consultas em SQL Comparação: Joins em pipeline versus Joins materializados

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Presentation Transcript

  1. Otimização de Consultas em SQLComparação: Joins em pipeline versus Joins materializados AULA 26 – Parte I Profa. Sandra de Amo GBC053 – BCC

  2. Exercício 1 Sejam R(A,B), S(B,C) e T(C,D). M = 1000 = tamanho de R, N = 500 = tamanho de S, P = 800 = tamanho de T. Os dois Joins utilizam o algoritmo NLJ-pag a pag. O 1o Join é executado em pipeline. Descrever com detalhes a execução do 1o Join. T R S

  3. Frame 5 Frame 2 Frame 3 Frame 4 Frame 1 R x S S (int) T (int) Output (R x S) x T R (ext) A cada vez que a página do frame 3 se completa, a tabela T é carregada página a página no frame 4. A junção da página do frame 3 com todas as páginas de T é efetuada e armazenada no Frame 5

  4. Frame 5 Frame 2 Frame 3 Frame 4 Frame 1 R x S S (int) T (int) Output (R x S) x T R (ext) Tabela R é carregada 1 única vez Tabela S é carregada M vezes, onde M = num. de páginas de R Tabela T é carregada K vezes, onde K = num. de páginas de R x S

  5. Frame 5 Frame 2 Frame 3 Frame 4 Frame 1 R x S S (int) T (int) Output (R x S) x T R (ext) Custo do plano executado em pipeline, sabendo que M = 1000, N = 500, P = 800 = 1000 + 1000.500 + ((1000*500)/10).800 = 501.000 + 40.000.000 = 40.501.000 Tempo = 405.010 seg = 112,5 horas

  6. Exercício 2 Não é possível utilizar a estratégia de pipeline para implementar um duplo join utilizando o algoritmo NLJ/p-p para os dois Joins com o plano linear à direita abaixo. Descrever com detalhes a execução do 1o Join e o custo deste plano. R S T

  7. Frame 2 Frame 3 Frame 1 S x T T (int) S (ext) A cada vez que a página do frame 3 se completa o conteúdo do frame 3 é gravado em disco (materializado).

  8. Frame 2 Frame 3 Frame 1 R x (S x T) S x T (int) R (ext) Quando a relação S x T for TOTALMENTE gravada em disco, a relação R começa a ser carregada no Frame 1, Página a página e no Frame 2 a relação S x T é carregada M vezes ! Resultado da junção de R com (S x T) é calculado no Frame 3.

  9. Frame 2 Frame 3 Frame 1 S x T T (int) S (ext) Custo de criar S x T = 500 + 500*800 = 400.500 Tamanho de S x T = (500*800/10) = 40.000 Custo de gravar S x T= 40.000 Subtotal = 480.500

  10. Frame 2 Frame 3 Frame 1 R x (S x T) S x T (int) R (ext) Custo de criar R x (S x T) = 1000 + 1000*40.000 = 40.001.000 Custo total do plano = 40.001.000 + 480.500 = 40.481.500 Tempo = 404.815 seg Plano anterior em pipeline = 405.010 seg Diferença de 195 seg = 3,25 min

  11. Exercicio 3 Calcular o custo do seguinte plano de execução: T R S

  12. Exercicio 4 Considere o plano left deep, onde o algoritmo utilizado para o Join é o Sort-Merge Join (não otimizado). Este plano não pode ser executado em pipeline ! (Por que ???) Calcule seu custo, com um buffer de 5 páginas. Ordenação de R: 10000 Ordenação de S : 4000 Ordenação de T : 6400 Criação de R x S = 1000 + 500 = 1500 Tamanho de R x S = 50.000 Gravação de R x S = 50.000 Ordenação de R x S = 800.000 Custo de (R x S) x T = 50.000 + 800 = 50.800 Custo total = 50.800 + 800.000 + 50.000 + 1500 + 20.400 = 922.700 Tempo = 9227 seg = 2,56 horas T R S

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