Vorlesung Datenbanksysteme vom 11.10.2004 Physische Datenorganisation - PowerPoint PPT Presentation

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Vorlesung Datenbanksysteme vom 11.10.2004 Physische Datenorganisation

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Vorlesung Datenbanksysteme vom 11.10.2004 Physische Datenorganisation Speicherhierarchie Hintergrundspeicher / RAID B-B ume Hashing R-B ume Architektur eines DBMS ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Vorlesung Datenbanksysteme vom 11.10.2004 Physische Datenorganisation


1
Vorlesung Datenbanksysteme vom 11.10.2004Physisch
e Datenorganisation
  • Speicherhierarchie
  • Hintergrundspeicher / RAID
  • B-Bäume
  • Hashing
  • R-Bäume

2
Architektur eines DBMS
Interactive Abfrage
API/Präcompiler
Verwaltungswerkzeug
DML-Compiler
DDL-Compiler
Abfrageoptimierung
Schemaverwaltung
Datenbankmanager
Mehrbenutzersynchronisation
Fehlerbehandlung
Dateiverwaltung
Logdateien
Indexe
Datenbasis
Data Dictionary
3
Überblick Speicherhierarchie
1-10ns Register 10-100ns Cache 100-1000ns Hauptspe
icher 10 ms Plattenspeicher sec Archivspeicher
Zugriffslücke 105
4
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
  • ? gt 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 !

5
Disk Arrays ? RAID-Systeme
6

Systempuffer-Verwaltung
Hauptspeicher
einlagern
verdrängen
Platte persistente DB
7
B-Bäume
  • Balancierte Mehrwege-Suchbäume
  • Für den Hintergrundspeicher

8
S.. Suchschlüssel
D.. Weitere Daten
V.. Verweise (SeitenNr)
9
(No Transcript)
10
Speicherstruktur eines B-Baums auf dem
Hintergrundspeicher
8 KB-Blöcke
08KB
1
18KB
3
1
28KB
0
1
Freispeicher- Verwaltung
38KB
0
48KB
0

0
1
1
Block- Nummer
0
Datei
11
ZusammenspielHintergrundspeicher --
Hauptspeicher
Hauptspeicher- Puffer
Hintergrundspeicher
4
4
Zugriffslücke 105
12
B-Baum
Referenz- schlüssel
Such- schlüssel
13
(No Transcript)
14
Mehrere Indexe auf denselben Objekten
B-Baum Mit (PersNr, Daten) Einträgen
B-Baum Mit (Alter, ???) Einträgen
Alter, PersNr
Name, Alter, Gehalt ...
15
Eine andere Möglichkeit Referenzierung über
Speicheradressen
Alter
PersNr
20,...
007,...
007, Bond, 20, ...
16
(No Transcript)
17
Statisches Hashing
18
Erweiterbares Hashing
19
(No Transcript)
20
(No Transcript)
21
R-Baum Urvater der baum-strukturierten
mehrdimensionalen Zugriffsstrukturen
22
Gute versus schlechte Partitionierung
23
Nächste Phase in der Entstehungsgeschichte des
R-Baums
24
Bereichsanfragen auf dem R-Baum
25
Objektballung / Clustering logisch verwandter
Daten
26
(No Transcript)
27
Clustering von Professoren mit ihren Vorlesungen
28
Unterstützung eines Anwendungsverhaltens
Select Name From Professoren Where PersNr 2136
Select Name From Professoren Where Gehalt gt
90000 and Gehalt lt 100000
29
Indexe in SQL
Create index SemsterInd on Studenten (Semester)
drop index SemsterInd
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