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1 OPTIMISATION DE QUESTIONS Luc Bouganim Page 2 Architecture en couche d un SGBD Gestion de Mémoire Interface Analyseur sémantique Optimiseur Moteur d exécution Opérations relationnelles Méthodes d accès aux données Gestion de Verrous Système opérationnel Gestion des Journaux Optimisation :??? Page 3 Select From Where equête SQL Arbre logique Arbre Physique Page 4 Le problème : équivalence sémantique Une question Plusieurs expressions équivalentes en SQL Plusieurs expressions équivalentes en algèbre Optimisation Plusieurs algorithmes algébriques équivalents

2 Le Problème : différence de performances Page 5 Coût Page 6 Les acteurs de l optimisation Idéalement : 2 requêtes équivalentes en SQL (langage déclaratif) doivent, après l optimisation, produire le même arbre algébrique! Qui plus est, cet arbre doit être le meilleur! Seuls les concepteurs de SGBD (noyau) doivent comprendre l optimisation et l exécution Dans la pratique : 2 requêtes équivalentes ne donnent pas toujours le même plan Le plan n est pas toujours le meilleur! l utilisateur (concepteur de l appli) devra comprendre!!! Plans sémantiquement équivalents Les acteurs de l optimisation (suite) Page 7 Utilisateur / DBA equête SQL Optimiseur 2 2 Plan églage / hints Exécution 2 3 Etc Page 8 Objectifs de l optimisation Trouver le meilleur plan d exécution. MEILLEU??? Donnant les résultats le + vite. Optimisation pour le temps de réponse (response time) Minimisant la consommation de ressources Optimisation du travail total (Total work) Minimisant le temps de délivrance des premiers tuples Optimisation de la latence (Latency / First tuples )

3 Page 9 ETAPES DE L'EVALUATION Page 10 Analyse de la question 1. CONTOLE SYNTAXIQUE ET SEMANTIQUE 2. SIMPLIFICATION DE LA EQUETE 3. DECOMPOSITION EN OPEATIONS ELEMENTAIES ET CONSTUCTION DES PLANS D'EXECUTION CANDIDATS 4. CALCUL DU COUT DE CHAQUE PLAN, CHOIX DU MEILLEU ET EXECUTION ETAPES 1,2 et 3 : INDEPENDANTES DES DONNEES ETAPE 4: DEPENDANTE DES DONNEES 1. ANALYSE SYNTAXIQUE VEIFIE LA SYNTAXE ET LA COHEENCE DE LA QUESTION PA APPOT AU SCHEMA DE LA BD : > EXISTENCE DES ELATIONS ET DES ATTIBUTS 2. ANALYSE SEMANTIQUE VEIFIE LA COECTION SEMANTIQUE DE LA QUESTION ECHECHE DES QUESTIONS EQUIVALENTES PLUS SIMPLES Construction et choix du meilleur plan Exemple (1) Page 11 Page 12 LOSQUE LA EQUETE EST COECTE, LE BUT EST D'ASSOCIE UN PLAN D'EXECUTION A LA EQUETE, AFIN QUE LE COUT D'EXECUTION SOIT MINIMUM. "Donner les noms et les prénoms des buveurs habitant Paris qui ont bu du Mâcon 1977 après le 15/05/88" 2 METHODES : VILLE "Paris" DATE> "15/05/88" CU "Mâcon" ^MIL1977 VILLE "Paris" DATE > "15/05/88" CU "Mâcon" ^MIL1977 LA ESTUCTUATION ALGEBIQUE L'EVALUATION DE PLANS EMAQUE : CES DEUX METHODES NE SONT PAS EXCLUSIVES PE PE Attention, les arbres se présentent généralement dans l autre sens!

4 Page 13 Exemple (2) Page 14 estructuration algébrique CU "Mâcon" ^ MIL 1977 ^ VILLE "Paris" ^ DATE > "15/05/88" PE POBLEME : SUIVANT L'ODE DES OPEATEUS ALGEBIQUES DANS UN ABE, LE COUT D'EXECUTION EST DIFFEENT POUQUOI? 1. LE COUT DES OPEATEUS VAIENT EN FONCTION DU VOLUME DES DONNEES TAITEES i.e., PLUS LE BE DE TUPLE DES ELATIONS TAITEES EST PETIT, PLUS LES COUTS CPU ET D'E/S SONT MINIMISES De ces trois arbres, quel est le meilleur?? 2. CETAINS OPEATEUS DIMINUENT LE VOLUME DES DONNEES e.g., ESTICTION ET POJECTION Commutativité/Associativité des Jointures Page 15 Page 16 Groupage des estrictions S S Ai a S S T Ai a et Aj b Aj b T

5 Page 17 Semi-commutativité des Projections / Page 18 Heuristique d'optimisation Ai a Ai, A1, Ap Appliquer d'abord les opérations réductrices (restrictions et projections) en les groupant sur chaque relation. A1, Ap Il est possible de remonter les projections, mais les attributs utilisés dans la suite doivent être conservés!!! Ai a A1, Ap 1. Dégrouper les restrictions 2. approcher les restrictions des feuilles 3. Grouper les restrictions aux feuilles 4. approcher les projections des feuilles L'ordre des unions, différences et jointures reste inchangé!!! Page 19 Exemple d'optimisation Page 20 Problème de l'ordonnancement CU "Mâcon" ^MIL1977 ^ VILLE "Paris" ^ DATE > "15/05/88" PE PE VILLE "Paris" PE DATE > "15/05/88" PE CU "Mâcon" ^MIL1977 Il faut pouvoir ordonner jointures, union, différence, agrégat, en fonction des tailles des relations arguments Il faut pouvoir prendre en compte les algorithmes par index afin de les favoriser (sélection, jointure sur index) Nécessité de développer un modèle de coût général permettant d'évaluer le coût d'un plan, c'est-à-dire d'un arbre annoté par des choix d'algorithmes.

6 Modèle de coût Le calcul des tailles Page 21 Page 22 Paramêtres d entrée machine (puissance, disques, mémoire, réseau, etc..) Arbre d exécution Algorithmes relationnels Schéma de la base Statistiques sur les relations Taille, Domaine, Nb valeurs distinctes,épartition,histogrammes Traitement Evaluation de la taille des résultats intermédiaires Evaluation du coût Sortie Un coût en termes d I/O, CPU, etc... ou un coût global Taille des tables de base dans le catalogue Calcul des tailles à la compilation application du coefficient de sélectivité hypothèse d uniformité Possibilité d histogrammes unstat(<table>, <attribut>) Stockage dans le catalogue de l histogramme de distribution de l attribut Utilisation par le modèle de coût CHOIX DU MEILLEU PLAN Différentes Stratégies Page 23 Page 24 Plans d'exécution (espace de recherche) Graphe d'opérations Schéma interne Search Strategy Générateur de Plans Bibliothèque de transformations Enumerative andomized Statégie de echerche Heuristiques de choix Modèle de coût Exhaustive Augmentation Heuristic Iterative Improvement Simulated Annealing Genetic Plan d'exécution Optimal

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