Otimizador de consultas

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OTIMIZADOR DE
CONSULTAS
Lílian Simão Oliveira
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“a otimização da consulta apresenta tanto um desafio
como uma oportunidade”, pois a otimização feita pelo
programador ou por um otimizador de banco de
dados torna-se um desafio devido ao grande número
de relacionamentos existentes em um banco e a
diversidade de estruturas de dados existentes no
SGBD.
A oportunidade acontece pelo simples fato de que
otimizar consultas é possível e viável, seja ela como for,
feita pelo programador humano, pelo DBA ou pelo
próprio otimizador do banco.
Otimização de Consulta
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Uma consulta SQL quando é solicitada ao banco de
dados é tratada pelo SGBD, que ao encontrar o
melhor caminho, mostra o resultado das informações
descritas no comando.
Passos do SGBD
Otimizador de consultas
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Em algumas linguagens de consulta, a estratégia de
execução é definida pela maneira como o usuário
(ou programador) expressa a consulta
Em SQL, que é uma linguagem declarativa, apenas
os resultados desejados são especificados
Portanto, a otimização de consultas é necessária
em SGBDs relacionais baseados em SQL
Otimizador de Consultas
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Passos principais
 Tradução
da consulta SQL para a álgebra relacional
 Otimização do resultado
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Estratégias de otimização
 Otimização
baseada em heurísticas
 Otimização baseada na estimativa de custo da
consulta
 Otimização semântica
Consultas baseadas em Heurísticas
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Consultas são representadas internamente na forma de uma árvore
ou grafo


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Árvores de consulta são preferidas para a otimização pois
determinam a ordem de execução das operações
Grafos de consulta indicam apenas as operações e os respectivos
operandos envolvidos portanto, existe apenas um grafo correspondente
a cada consulta
Regras heurísticas são usadas para alterar a representação interna
(árvore ou grafo) de uma consulta de modo a otimizar a sua
execução
Por exemplo: operações de projeção e seleção são aplicadas antes
de uma junção
O plano de execução gerado determina a ordem em que as
operações serão executadas e os recursos a serem utilizados (por
ex., índices)
Exemplo
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Consulta Q2 :
Para cada projeto localizado em ‘Stafford’, recupere o
número do projeto, o número do departamento responsável
e o último nome, o endereço e a data de nascimento do
gerente do departamento.
Consulta SQL:
SELECT P.PNUMBER, P.DNUM, E.LNAME, E.ADDRESS, E.BDATE
FROM PROJECT AS P, DEPARTMENT AS D, EMPLOYEE AS E
WHERE P.DNUM=D.DNUMBER AND D.MGRSSN=E.SSN
AND
P.PLOCATION=‘STAFFORD’;
Álgebra Relacional:
Árvore de consulta
Árvore Canônica
Exemplo 2
Exemplo2 – Etapa 1
Exemplo 2- Etapa 2
Exemplo 2- Etapa 3
Exemplo 2 – Etapa 4
Exemplo 2 – Etapa 5
Resumindo
1.
2.
3.
4.
5.
Executar operações de SELEÇÃO e PROJEÇÃO
primeiramente;
A JUNÇÃO só deve ser realizada depois da
SELEÇÃO e PROJEÇÃO;
Somente os atributos solicitados para o resultado da
consulta e os que realmente são necessários em
consultas subseqüentes é que devem ser projetados;
Evitar geração de múltiplas tabelas intermediárias;
Pesquisar as subexpressões comuns e processá-las
somente uma vez;
Otimização baseada em Custo
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A otimização baseada em custos é gerada a partir
de funções estatísticas dos SGBDs. Estas funções
armazenam informações referentes ao número de
tuplas, aos índices, as chaves e a cardinalidade das
tabelas. As estatísticas da distribuição dos dados
nas colunas das tabelas e que são usadas para
estimar os custos, também consideram o uso de CPU
e I/O e o tamanho das tabelas utilizadas.
Otimização baseada em Custo
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Porém, como este tipo de otimização é baseado em
estatísticas e pode gerar um resultado que talvez não
seja o melhor. Isto acontece devido ao SGBD utilizar
informações armazenadas que talvez estejam
desatualizadas. Assim, é necessário que as funções que
armazenam as informações das tuplas, índices, chaves
e cardinalidade sejam atualizadas periodicamente.
Não é viável realizar a atualização todas as vezes que
acontece alguma alteração no banco, pois isto implica
em alto custo, mas atualizando periodicamente, o SGBD
manterá valores próximos aos reais.

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