Basi di Dati e Sistemi Informativi

Basi di Dati e Sistemi Informativi
Struttura di un DBMS: Organizzazione della Memoria Home page del corso:

Organizzazione della Memoria
Studio/analisi dei requisiti Risultati Fasi della progettazione SCHEMA CONCETTUALE Progettazione concettuale SCHEMA LOGICO Progettazione logica SCHEMA FISICO Progettazione fisica

ANALISI REQUISITI PROGETTAZIONE CONCETTUALE Cosa si rappresenta Come lo si rappresenta ? Tabella1 Tabella2 TabellaN PROGETTAZIONE LOGICA Dove memorizzare le tabelle? Quali strutture dati usare?

GERARCHIE DI MEMORIA Memoria Primaria Memoria Secondaria Volatile Accesso casuale Persistente Accesso diretto

Per garantire la persistenza dei dati, un DMBS deve memorizzare i dati su memoria secondaria. Suddivisa in blocchi (unita’ minima di allocazione). Latenza di accesso = Latenza di posizionamento + Latenza di rotazione + Latenza di trasferimento Principio di localita’ dei dati per ridurre la latenza d’accesso.

Le tuple di una relazione (record) sono generalmente di dimensione inferiore alla dimensione di un blocco. { Tupla dimensione fissa pari a L Fattore di blocco = B/L Dimensione blocco B (numero di record per blocco)

Per l’accesso e la memorizzazione su memoria secondaria, i DMBS utilizzano le funzionalita’ offerte dal sistema operativo (file-system). API del FILE SYSTEM FileDescriptor* open(String) close(FileDescriptor*) byte[] read(FileDescriptor*) FILE SYSTEM UNIX write(FileDescriptor*, byte[])

Per motivi di efficienza, ogni DBMS gestisce l’organizzazione dei dati all’interno dei blocchi di memoria secondaria allocati dal SO. CATEGORIE DI ORGANIZZAZIONE DEI FILE Struttura seriale (disordinata). Struttura sequenziale. Struttura con accesso calcolato (hash).

Struttura seriale  le tuple si presentano nel file nell’ordine con cui sono inserite nel DB. INSERT INTO DB VALUES (“013”,”Sara”, “Verdi”) DB FILE Matricola Nome Cognome 012 Marco Rossi 013 Simone Bianchi Matricola Nome Cognome 012 Marco Rossi 013 Simone Bianchi 014 Sara Verdi

Struttura seriale  le tuple si presentano nel file nell’ordine con cui sono inserite nel DB. Inserimento dati  O(1) Ricerca dati  O(N) Aggiornamento dati  O(N) Cancellazione dati  O(N) N=numero di tuple nel file FRAMMENTAZIONE INTERNA

Struttura sequenziali  le tuple sono memorizzate secondo l’ordine di uno o piu’ attributi dello schema relazionale. INSERT INTO DB VALUES (“013”,”Sara”, “Verdi”) DB FILE Matricola Nome Cognome 012 Marco Rossi 014 Sara Verdi 013 Simone Bianchi Matricola Nome Cognome 012 Marco Rossi 013 Simone Bianchi

Le strutture sequenziali facilitano le operazioni SQL di ordinamento/raggruppamento/ricerca sugli attributi su cui e’ definito l’ordinamento. SELECT * FROM Studenti ORDER BY Nome SELECT * FROM Studenti WHERE (Nome=“Sara”) SELECT Nome FROM Studenti GROUP BY Nome Q. Complessita’ algoritmica della ricerca dicotomica?

Le strutture sequenziali sono piu’ complesse da gestire in caso di operazioni di aggiornamento/cancellazione/inserimento. In questi casi, e’ necessario procedere a periodiche riorganizzazioni della struttura. Per questo motivo, le strutture sequenziali sono spesso usate in associazione con indici  ISAM (Index Sequential Access Method)

Struttura hash  Si utilizza una funzione (hash) per determinare il blocco in cui e’ memorizzato una tupla, a partire dal valore di un suo attributo (in genere, la chiave). K: valore della chiave della tupla. f(K): numero di blocco in cui e’ contenuta la tupla con valore della chiave pari a K. Com’e’ fatta f(K)? Funzione iniettiva (caso ideale)

Esempio di STRUTTURE HASH B: Numero di blocchi <29, Marco, Rossi> f(29)=2 1 2 <68, Simone, Bianchi> 3 f(68)=5 4 5 6 7 8 <71, Sara, Verdi> f(71)=8 f: I  [0,B[ Es. f(Matricola)=Matricola % B

Esempio di STRUTTURE HASH B: Numero di blocchi <29, Marco, Rossi> f(29)=2 1 2 <68, Simone, Bianchi> 3 f(68)=5 4 5 6 7 8 <71, Sara, Verdi> f(71)=8 Vantaggio Strutture Hash  buona parte delle operazioni sulle tuple che coinvolgono la chiave possono essere eseguite in tempo costante …

Esempio di STRUTTURE HASH B: Numero di blocchi <29, Marco, Rossi> f(29)=2 1 2 <68, Simone, Bianchi> 3 f(68)=5 4 5 6 7 8 <14, Sara, Verdi> f(71)=5 f: I  [0,B[ Es. f(Matricola)=Matricola % B COLLISIONE!

Poiche’ la dimensione della tupla (L) e’ in genere inferiore alla dimensione del blocco (B), in caso di collisione: Si memorizza la tupla sequenzialmente nel blocco, fino ad esaurire lo spazio disponibile. Max Collisioni= Fattore di blocco=B/L In caso non vi sia piu’ spazio nel blocco, viene allocato un nuovo blocco e viene collegato a quello precedente (catena di overflow)

Esempio di STRUTTURE HASH B: Numero di blocchi <29, Marco, Rossi> f(29)=2 1 2 <68, Simone, Bianchi> 3 f(68)=5 4 5 6 7 8 <14, Sara, Verdi> f(71)=5 f: I  [0,B[ Es. f(Matricola)=Matricola % B

PROBLEMI STRUTTURE HASH Numero di blocchi costituisce un trade-off Se troppo piccolo rispetto al DB  frequenti collisioni (con catene di overflow, etc). Se troppo grande rispetto al DB  fattore di riempimento dei blocchi molto basso. Gestione dinamicita’ del sistema?

PROBLEMI STRUTTURE HASH Struttura Hash NON efficiente per operazioni di selezione su un range di valori: SELECT * FROM STUDENTI WHERE (MATRICOLA>10) AND (MATRICOLA<100) che coinvolgono attributi NON chiave.

Indice  struttura che contiene informazioni sulla posizione di memorizzazione delle tuple sulla base del valore del campo chiave. Q. A che serve un indice? Indice Introduzione 1 Capitolo Capitolo Capitolo Conclusioni 65 ACCESSO DIRETTO

Indice  struttura che contiene informazioni sulla posizione di memorizzazione delle tuple sulla base del valore del campo chiave. Q. A che serve l’indice in un DB? Consentire accesso diretto (sulla chiave) efficiente, sia puntuale sia per intervalli, quindi ottimizzare l’esecuzioni di query SQL che si basano sulla chiave dell’indice.

Indice  struttura che contiene informazioni sulla posizione di memorizzazione delle tuple sulla base del valore del campo chiave. Chiave indice (spesso) == Chiave relazione. Gli indici possono essere di due tipi: Indici secondari. Indici primari.

Le tuple della relazione sono contenute nel file F. Un indice secondario e’ un file (diverso da F) contenente un insieme di coppie: <valore_chiave, offset_tupla_in_F> FILE INDICE FILE F Valore Chiave Posizione 14 29 68 29 Marco Rossi 14 Sara Verdi 68 Simone Bianchi

Un indice secondario puo’essere utilizzato su strutture seriali (disordinate). Un indice secondario deve contenere tutte i valori della chiave.(indice denso).

Indice  struttura che contiene informazioni sulla posizione di memorizzazione delle tuple sulla base del valore del campo chiave. La chiave dell’indice e’ (spesso) anche la chiave della relazione. Due tipi di indice: Indici secondari. Indici primari.

Un indice primario: (i) contiene al suo interno i dati oppure (ii) e’ realizzato su un file ordinato sullo stesso campo della chiave dell’indice. Puo’ essere sparso: non tutte le chiavi della relazione devono comparire nell’indice per consentire le operazioni di ricerca.

La realizzazione di indici avviene tipicamente attraverso l’utilizzo di strutture ad albero multi-livello.

Struttura di un nodo NON-foglia P0 K1 P1 … Ki Pi … KF PF Sottoalbero che contiene le chiavi K<K1 Sottoalbero che contiene le chiavi Ki<=K<Ki+1 Sottoalbero che contiene le chiavi K>KF Ciascun nodo NON-foglia contiene F valori di chiave ed F+1 puntatori (fan-out dell’albero)

Struttura di un nodo foglia CASO1. Il nodo foglia dell’albero contiene le tuple: P0 12 P1 16 P2 … 50 PF <14, Sara, Verdi> <15, Michele, Bianchi> Index-Sequential Structure

Struttura di un nodo foglia CASO2. Il nodo foglia contiene un puntatore al blocco: P0 12 P1 16 P2 … 50 PF <14, Sara, Verdi> <15, Michele, Bianchi> 1 2 3 4 5

Due tipologie di indici ad albero: Indici statici  La struttura ad albero viene creata sulla base dei dati presenti nel DB, e non piu’ modificata (o modificata periodicamente). Indici dinamici  La struttura ad albero viene aggiornata ad ogni operazione sulla base di dati di inserimento/cancellazione.

Indexed Sequential Access Method (ISAM) F=grado medio NON terminali Pagine N pagine terminali

Costo delle operazioni su Alberi ISAM: Ricerca: partire dalla radice, confrontare le chiavi per arrivare alle pagine terminali  O(logFN). Inserimento: trovare la pagina terminale della chiave ed inserire la tupla. Nel caso di pagina piena, allocare una pagina di overlow e linkarla alla precedente.  O(logFN). Cancellazione: trovare la pagina terminale e cancellare la tupla corrispondente.  O(logFN).

Inserimento su ISAM 4 (SENZA overflow) F=grado medio NON terminali Pagine 4 N pagine terminali

Inserimento su ISAM 5 (CON overflow) F=grado medio NON terminali Pagine 4 N pagine terminali 5

Cancellazione su ISAM 5 F=grado medio NON terminali Pagine 4 N pagine terminali 5

ISAM: vantaggi Le operazioni di inserimento/cancellazione NON modificano la struttura dell’albero. ISAM: svantaggi In presenza di sistemi molto dinamici, le prestazioni dell’indice peggiorano al crescere delle catene di overflow. Necessario ri-creare l’indice con una certa periodicita’.

Due tipologie di indici ad albero: Indici statici  La struttura ad albero viene creata sulla base dei dati presenti nel DB, e non piu’ modificata (o modificata periodicamente) Indici dinamici  La struttura ad albero viene aggiornata ad ogni operazione sulla base di dati di inserimento/cancellazione.

Un B-tree e’ un albero binario etichettato in cui per ogni nodo x, il suo sottoalbero sinistro contiene solo etichette minori di x e il sottoalbero destro solo etichette maggiori. 4 1 9 8 5 3 Ricerca  O(log(N)) Inserimento  O(log(n)) Cancellazione  O(log(n))

Un B+-tree e’ un B-tree nel quale i nodi terminali sono linkati sequenzialmente. Blocchi Dati

B-tree e B+ tree sono strutture dinamiche: Consentite operazioni di inserimento/aggiornamento/cancellazione di nodi. Rispetto al B-tree, il B+tree e’ piu’ efficiente per operazioni di selezione/ricerca su un range di valori. SELECT * FROM STUDENTI WHERE ((MATRICOLA>3) AND (MATRICOLA<10))

I DBMS differiscono in base alle strutture dati utilizzate per memorizzare i dati. Quasi tutti i sistemi prevedono strutture ad albero (B-tree/B+-tree) ed hash. Generalmente, si usano strutture seriali (disordinate), ma con indici sulla chiave di una relazione.

Creazione di un indice (da schema): CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX nome_indice ON nome_tabella(Lista_Attributi) CREATE UNIQUE INDEX IndiceStudente ON Studenti(Matricola) INDICI in MYSQL

Creazione di un indice (con tabella): CREATE TABLE Studenti ( … INDEX(Matricola)); Rimozione di un indice DROP INDEX Nome_Indice ON Nome_Tabella DROP INDEX IndiceStudenti ON Studenti INDICI in MYSQL

Progettazione fisica  Sebbene molti dettagli dell’organizzazione della memoria siano gia’ pre-impostati dal DBMS in uso (e non configurabili), il progettista del DB puo’: Selezionare le strutture fisiche piu’ adatte per il DB da implementare. In MySQL, i tipi di tabelle si chiamano STORAGE ENGINE: es. MyISAM, INNODB,…

Progettazione fisica  Sebbene molti dettagli dell’organizzazione della memoria siano gia’ pre-impostati dal DBMS in uso (e non configurabili), il progettista del DB puo’: Creare indici secondari per ottimizzare l’esecuzione di query SQL specifiche. In questi casi, l’analisi dei costi (tavola operazioni/carico/etc) puo’ essere utile …

Basi di Dati e Sistemi Informativi

Presentazioni simili

Presentazione sul tema: "Basi di Dati e Sistemi Informativi"— Transcript della presentazione:

Presentazioni simili

Sul progetto

Feed-back

Entrare

Autorizzarsi attraverso i social network:

Basi di Dati e Sistemi Informativi

Presentazioni simili

Presentazione sul tema: "Basi di Dati e Sistemi Informativi"— Transcript della presentazione:

Presentazioni simili

Sul progetto

Feed-back