Systèmes de gestion de bases de données

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1 Systèmes de gestion de bases de données Gestion des mémoires P. Rigaux Cnam, dépt. informatique April 1, 2015 PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

2 Gestion des mémoires Contenu de ce cours : 1 Mémoires gérées par un SGBD: mémoire cache, disque. 2 La gestion des lectures. 3 La gestion des écritures. 4 Quelques applications du principe de localité. Ces diapositives correspondent au support en ligne disponible sur le site PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

3 Le cache et le disque Paramétrages des SGBD: partie de la mémoire centrale qui sert de cache. PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

4 Les lectures Opération de lecture Toute opération de lecture contient l adresse du bloc à lire. Si la donnée fait partie d un bloc dans le cache, le GA prend le bloc, accède à la donnée dans le bloc, et la retourne; Sinon il faut d abord lire un bloc du disque, et le placer dans le cache, pour se ramener au cas précédent. Le SGBD garde en mémoire les blocs après utilisation, afin d exploiter à la fois la localité spatiale (les autres données du bloc) et la localité temporelle. PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

5 Les lectures Lectures logiques, lectures physiques : le Hit ratio Le paramètre qui mesure l efficacité d une mémoire cache est le hit ratio, défini comme suit : hit ratio = nb de lectures logiques nb lectures physiques nb de lectures logiques Si toutes les lectures logiques (demande de bloc) aboutissent à une lecture physique (accès au disque), le hit ratio est 0. S il n y a aucune lecture physique, le hit ratio est de 1. En pratique Un bon Hit Ratio est supérieur à 80%, voire 90%: presque toutes les lectures se font en mémoire! PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

6 Les lectures Comment avoir un bon Hit ratio? Evident: il faut allouer le plus de mémoire possible à la base. Mais surtout: il faut que les données utiles soient en mémoire centrale Intuition: certaines parties de la base sont beaucoup plus lues que d autres: il faut les mettre en mémoire. PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

7 Les lectures Stratégie de remplacement Que faire quand la mémoire est pleine? On applique le principe de localité: l algorithme le plus courant est dit Least Recently Used (LRU). La victime est le bloc dont la dernière date de lecture logique est la plus ancienne. Ce bloc est alors soustrait de la mémoire centrale Le nouveau bloc vient le remplacer. Le contenu du buffer est une image fidèle de l activité récente sur la base de données. PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

8 Les lectures Réfléchissons ensemble On considère un fichier de 1 Go et un buffer de 100 Mo. quel est le hit ratio en supposant que la probabilité de lire les blocs est uniforme? même question, en supposant que 80% des lectures concernent 200 Mo, les 20% restant étant répartis uniformément sur 800 Mo? avec l hypothèse précédente, jusqu à quelle taille de buffer peut-on espérer une amélioration significative du hit ratio? Prenez l hypothèse que la stratégie de remplacement est de type LRU. PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

9 Les écritures Opération de mise à jour Approche naïve: on trouve le bloc (comme pour une lecture), on modifie la donnée. Faut-il écrire le bloc ou non? Deux mauvais choix (pourquoi?) PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

10 Les écritures La bonne méthode; le fichier journal On gère la base (accès alléatoire) et un fichier séquentiel, le journal (log). Problème résolu: données sur disque (sûres) et écritures séquentielles. PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

11 Principe de localité Le principe de localité et ses conséquences Principe de localité : l ensemble des données utilisées par une application pendant une période donnée forme souvent un groupe bien identifié. 1 Localité spatiale : si une donnée d est utilisée, les données proches de d ont de fortes chances de l être également ; 2 Localité temporelle : quand une application accède à une donnée d, il y a de fortes chances qu elle y accède à nouveau peu de temps après. 3 Localité de référence : si une donnée d 1 référence une donnée d 2, l accès à d 1 entraîne souvent l accès à d 2. Les systèmes exploitent ce principe en déplaçant dans la hiérarchie des mémoires des groupes de données. le pari est que l application accèdera à plusieurs données de ce groupe. PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

12 Principe de localité Proximité sur un disque : (1) dans le même bloc, (2) dans deux blocs consécutifs, (3) sur la même piste, (4) sur le même cylindre, (5) fonction de l éloignement PR (Cnam, dépt. des info) pistes. Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13 Localité spatiale : placement des blocs Les données qui doivent être lues ensemble doivent être proches sur le disque.

13 Principe de localité À vous de jouer Quelques calculs simples pour se convaincre de l importance du regroupement sur disque. On dispose d une table de 3 Go constituée de enregistrements (je vous laisse calculer la taille moyenne d un enregistrement). Combien de temps prend la lecture complète de cette base avec un parcours séquentiel? Combien de temps prend la lecture en effectuant un accès aléatoire pour chaque enregistrement? Prenez comme hypothèse les performances moyennes des disques vus précédemment. PR (Cnam, dépt. info) Systèmes de gestion de bases de données April 1, / 13

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