Processamento e Otimização de Consultas

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1 Processamento e Otimização de Consultas Processo de Execução de uma Consulta 1

2 Otimização de Consultas SQL 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 Otimização de Consultas SQL Passos principais Tradução da consulta SQL para a álgebra relacional Otimização do resultado Estratégias de otimização Otimização baseada em heurísticas Otimização baseada na estimativa de custo da consulta Otimização semântica 2

3 Tradução de Consultas SQL para Expressões da AR Consultas SQL são decompostas em blocos Cada bloco é transformado em uma expressão da álgebra relacional Os blocos são otimizados internamente, levandose em consideração a ordem de execução entre eles Um bloco contém um único comando SELECT- FROM-WHERE, incluindo cláusulas GROUP BY e HAVING, se houver Exemplo de Tradução de uma Consulta SQL SELECT LNAME, FNAME FROM EMPLOYEE WHERE SALARY > ( SELECT MAX (SALARY) FROM EMPLOYEE WHERE DNO = 5); SELECT FROM WHERE LNAME, FNAME EMPLOYEE SALARY > C SELECT MAX (SALARY) FROM EMPLOYEE WHERE DNO = 5 π LNAME, FNAME (σ SALARY>C (EMPLOYEE)) F MAX SALARY (σ DNO=5 (EMPLOYEE)) 3

4 Otimização Baseada em Heurísticas Consultas são representadas internamente na forma de uma árvore ou grafo 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 Preliminar Consulta Q2 (Cap. 5 e 8): 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: π PNUMBER, DNUM, LNAME, ADDRESS, BDATE (((σ PLOCATION= STAFFORD (PROJECT)) DNUM=DNUMBER (DEPARTMENT)) MGRSSN=SSN (EMPLOYEE)) 4

5 Árvore de Consulta π PNUMBER, DNUM, LNAME, ADDRESS, BDATE (((σ PLOCATION= STAFFORD (PROJECT)) DNUM=DNUMBER (DEPARTMENT)) MGRSSN=SSN (EMPLOYEE)) Árvore Canônica 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 ; 5

6 Otimização Heurística Parte de uma árvore canônica, obviamente ineficiente, mas fácil de ser construída No exemplo anterior, considerando-se que P tem 100 tuplas de 100 bytes D tem 20 tuplas de 50 bytes E tem 5000 tuplas de 150 bytes os produtos cartesianos resultariam em 10 milhões de tuplas de 300 bytes cada Transformações a partir da árvore canônica usam regras de equivalência entre expressões da álgebra relacional para melhorar progressivamente o plano de execução da consulta Exemplo Consulta SQL: SELECT LNAME FROM EMPLOYEE, WORKS_ON, PROJECT WHERE PNAME = AQUARIUS AND PNUMBER=PNO AND ESSN=SSN AND BDATE > DEC ; Álgebra Relacional (Expressão Canônica): π LNAME (σ PNAME= AQUARIUS AND PNUMBER=PNO AND ESSN=SSN AND BDATE> DEC (EMPLOYEE WORKS_ON PROJECT)) 6

7 Exemplo: etapa 1 A árvore canônica é construída diretamente a partir da consulta SQL Exemplo: etapa 2 A condição de seleção é desmembrada e as duas operações de seleção (sobre BDATE e PNAME) são aplicadas antes dos produtos cartesianos, para reduzir o número de tuplas resultantes 7

8 Exemplo: etapa 3 As posições das relações EMPLOYEE e PROJECT são trocadas para que a condição de seleção mais restritiva (PNAME= Aquarius ) seja executada primeiro Exemplo: etapa 4 Produtos cartesianos seguidos de seleção são substituídos por junções 8

9 Exemplo: etapa 5 A cada passo, são mantidas apenas os atributos necessários (operações de projeção são deslocadas para baixo) Regras de Transformação R1. Cascata de seleções: σ <cond1 E cond2 E... E condn> (R) = σ <cond1> (σ <cond2> (... σ <condn> (R)) R2. Comutatividade de seleções: σ <cond1> (σ <cond2> (R)) = σ <cond2> (σ <cond1> (R)) R3. Cascata de projeções: π <lista1> (π <lista2> (R)) = π <lista1> (R) R4. Comutatividade da seleção e projeção π <lista> (σ <cond> (R)) = σ <cond> (π <lista> (R)) 9

10 Regras de Transformação (cont.) R5. Comutatividade da junção e do produto cartesiano R S = S R R S = S R R6. Comutatividade da seleção e junção ou produto cartesiano (θ = {, }) σ <cond> (R θ S) = (σ <cond> (R)) θ S R7. Comutatividade da projeção e junção ou produto cartesiano (θ = {, }) π <lista> (R θ S) = (π <listar> (R)) θ (π <listas> (S)) R8. Comutatividade da união e da interseção R S = S R R S = S R Regras de Transformação (cont.) R9. Associatividade da junção, produto cartesiano, união e interseção (θ = {,,, }) (R θ S) θ T = R θ (S θ T) R10. Comutatividade da seleção e das operações de conjunto (união, interseção e diferença) σ <cond> (R θ S) = σ <cond> (R) θ σ <cond> (S) R11. Comutatividade da projeção e união π <lista> (R S) = π <lista> (R) π <lista> (S) R12. Conversão da sequência seleção/produto cartesiano em junção σ c (R S) = R c A 10

11 Passos para Otimização de uma Árvore Canônica do Tipo SPJ 1. Usando a regra R1, desmembre a condição (conjuntiva) da operação de seleção. 2. Usando as regras R2 e R6, reposicione as condições de seleção e junção de forma que elas possam ser aplicadas o mais cedo possível. 3. Usando as regras R5 e R9, reposicione as relações de forma que condições de seleção mais restritivas possam ser aplicadas mais cedo. 4. Usando a regra R12, converta as sequências de operações de seleção e produto cartesiano em junções. 5. Usando as regras R3, R4 e R7, desmembre a lista de atributos da operação de projeção de forma que operações de projeção específicas possam ser executadas mais cedo. Exercício Seja o banco de dados de uma livraria representado pelo seguinte esquema relacional: Editora(CodEditora,NomeEditora) Livro(CodLivro,Titulo,Autor,Assunto,AnoPub,CodEditora) Instituicao(CodInst,NomeInst,Sigla,Local) Adotado-por(CodLivro,CodInst,AnoAdocao) Dada a consulta SQL SELECT NomeInst FROM Instituicao WHERE CodInst IN (SELECT CodInst FROM Adotado-por WHERE AnoAdocao = 2007 AND CodLivro IN (SELECT CodLivro FROM Livro WHERE Assunto = Portugues AND CodEditora IN (SELECT CodEditora FROM Editora WHERE NomeEditora = Editora Campus ))) reescreva-a de forma não-aninhada, gere a sua árvore canônica e, usando as regras de transformação, derive a árvore de consulta que corresponda à sequência de operações da álgebra relacional mais eficiente para a sua execução. 11