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Otimização de Consultas em Data Warehouse (DW) Cláudio E. C. Campelo Universidade Federal de Campina Grande Mestrado em Ciência.

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1 Otimização de Consultas em Data Warehouse (DW) Cláudio E. C. Campelo Universidade Federal de Campina Grande Mestrado em Ciência da Computação Disciplina Banco de Dados Multidimensionais Campina Grande – PB, Setembro de 2006

2 Roteiro Motivação; Background; Materialized Views; Query ReWrite; Aproximações;

3 Motivação Tempo de Resposta Aceitável: Cinco Segundos! Grande quantidade de dados; Urgência da Informação; Informações de nível gerencial – agregações;

4 Background Modelo Star (Estrela): existe uma tabela dominante no centro, chamada tabela de fatos, com múltiplas junções conectando-a a outras tabelas, sendo estas chamadas de tabelas de dimensão. Modelo Snow Flake (Floco de Neve): consiste em uma extensão do modelo Estrela onde cada uma das "pontas da estrela" passa a ser o centro de outras estrelas. –Não aconselhável; –Desnormalização (~3FN);

5 Background OLTP X OLAP

6 Background Índices BITMAP –Um vetor de bits por valor de atributo; –O tamanho do BITMAP é o número de registros da relação indexada; –Por exemplo, dia da semana teria 7 vetores; –Podemos associar cada bit a faixas de valores, por exemplo 0 to reais, ,01 a reais;

7 Background Índices BITMAP –Vantagem: Maior facilidade para manipulação interna de vários BITMAPs para responder uma consulta; –Eficiente em Queries com muitos predicados; –Comando CREATE BITMAP INDEX

8 Background Query com Índices BITMAP

9 Materialized Views (MV) Pode contar agregações e junções; O otimizador decide se usa a MV; Alterações nas consultas são transparentes ao usuário/desenvolvedor - Não é necessário alterar a consulta SQL ou mesmo a aplicação; Aplicações e ferramentas de query ad hoc podem se beneficiar.

10 Materialized Views (MV) Interessante quando a quantidade de dados é bem maior que o resultado; Pode ser útil também quando envolve junções e projeções custosas!

11 Materialized Views (MV) Quais visões criar para ajudar o otimizador ? Como prover atualizações eficientes nas MV se os dados base mudam? Dica: Na dúvida se seria necessário, o SQL Access Advisor (Oracle 10g) pode ajudar fazendo uma análise a partir da carga de trabalho (workload);

12 Query ReWrite Vários tipos possíveis; A mais óbvia e simples: Quando os textos são iguais; É necessário aproveitar a mesma MV para várias consultas! Dica: O Explain Plan ajuda a descobrir, através do plano de execução da consulta, os meios de acesso que o Oracle está utilizando para acessar as tabelas do banco de dados. A seguir, mostraremos o resultado exibido pelo Explain Plan, para todas as consultas exibidas como exemplo.

13 Query ReWrite Transparência:

14 Nosso Exemplo Esquema em estrela:

15 Agregate Computation Exemplo 1: MV que computa a soma e o total dos preços das compras por mês, por produto; Observar a cláusula ENABLE QUERY REWRITE;

16 Agregate Computation Exemplo 1: CREATE MATERIALIZED VIEW monthly_sales_mv ENABLE QUERY REWRITE AS SELECT t.month, p.product_id, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales, COUNT (ps.purchase_price) as total_sales FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id GROUP BY t.month, p.product_id;uto; Observar a cláusula ENABLE QUERY REWRITE;

17 Agregate Computation Exemplo 2: Computa a média dos preços das compras por mês, por produto; SELECT t.month, p.product_id, AVG(ps.purchase_price) as avg_sales FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id GROUP BY t.month, p.product_id;

18 Agregate Computation O otimizador pode utilizar a MV monthly_sales_mv para calcular o AVG ! Explain Plan do Ex. 2:

19 JoinBack Exemplo 3: Total de compras por mês, por categoria do produto SELECT t.month, p.category, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id GROUP BY t.month, p.category;

20 JoinBack A categoria não está na MV; A coluna product_id, chave primária de PRODUCT, está na MV; O otimizador faz a Junção da MV com PRODUTO para obter a categoria; Explain Plan do Ex. 3:

21 Query ReWrite Usando Dimensão Um DW típico que possui hierarquias nas dimensões; Por exemplo, dia mês ano… Oracle permite criar objetos dimensões com o comando CREATE DIMENSION; Este objeto não consome espaço além dos metadados; Oracle assume que o DBA sabe o que está fazendo!

22 Query ReWrite Usando Dimensão Exemplo de Dimensão Oracle: CREATE DIMENSION time_dim LEVEL time_key IS time.time_key LEVEL month IS time.month LEVEL quarter IS time.quarter LEVEL year IS time.year HIERARCHY calendar_rollup ( time_key CHILD OF month CHILD OF quarter CHILD OF year ) ATTRIBUTE time_key determines (day_of_week, holiday) ATTRIBUTE month determines (month_name);

23 Query ReWrite Usando Dimensão Exemplo 4: Compras por ano SELECT t.year, p.category, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id GROUP BY t.year, p.category;

24 Query ReWrite Usando Dimensão O otimizador pode utilizar a MV monthly_sales_mv, uma vez que possui informações sobre a hierarquia; Utiliza ainda a técnica anterior (JoinBack) para obter os valores da coluna year a partir de month na MV; Explain Plan do Ex. 4: Dica: Se o resultado do ReWrite não for o esperado, use a procedure DBMS_MVIEW.EXPLAIN_REWRITE (a partir do Oracle 9i) para ajudar a diagnosticar o problema

25 Query ReWrite Usando Dimensão A cláusula ATTRIBUTE determina uma ralação um-para-um; É possível determinar day_of_week a partir de time_key.; Por exemplo (ver Exemplo 5), calculamos a soma das compras para "January" em cada ano. Ainda é possível usar a MV monthly_sales_mv !

26 Query ReWrite Usando Dimensão Exemplo 5: SELECT t.year, p.category, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id AND t.month_name = 'January Note que no WHERE há atributos que não estão na MV!

27 Query ReWrite Usando Dimensão Explain Plan do Ex. 5:

28 Filtered Data Até agora, vimos exemplos contendo uma MV com todos os dados da tabela PURCHASE; A partir do Oracle 9i, é possível utilizar reescrever a consulta a partir de uma MV contendo apenas um sobconjunto dos dados!

29 Filtered Data Nossa MV do Exemplo 1 foi modificada para conter apenas os dados de 1997 a 2002: CREATE MATERIALIZED VIEW five_yr_monthly_sales_mv ENABLE QUERY REWRITE AS SELECT t.month, p.product_id, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales, COUNT (ps.purchase_price) as total_sales FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id AND t.year between 1997 and 2002 GROUP BY t.month, p.product_id;

30 Filtered Data Agora, o otimizador utiliza esta nova MV caso a consulta seja referente a dados nesse subconjunto, por exemplo a consulta do Exemplo 6 (soma das compras em 2000): SELECT t.month, p.product_id, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id AND t.year = 2000 GROUP BY t.month, p.product_id;

31 Filtered Data No Oracle 9i, se a condição da consulta não está na MV, ela não é utilizada; No 10g, ele fornece uma solução híbrida; Na consulta do Exemplo 7, deseja-se compras mensais de 2000 a 2003; Neste exemplo, o Oracle 10g usa a MV para os dados de 2000 a 2002;

32 Filtered Data Explain Plan do Ex. 6:

33 Filtered Data Exemplo 7: Compras mensais de 2000 a 2003 SELECT t.month, p.product_id, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id AND t.year BETWEEN 2000 and 2003

34 Filtered Data Explain Plan do Ex. 7:

35 Stale Materialized Views O que acontece quando a tabela base é alterada? A Query ReWrite continua usando a MV? Depende do parâmetro QUERY_REWRITE_INTEGRITY

36 Stale Materialized Views Valores possíveis para QUERY_REWRITE_INTEGRITY: –STALE_TOLERATED: Usa a MV mesmo quando a tabela base é alterada; –TRUSTED: Assume que a MV fornecida não é Staled. Usado também para declarações em dimensões e constraints; –ENFORCED (Default): Garante os mesmos resultados sempre, ou seja, não usa MV Staled ou Relacionamentos TRUSTED;

37 Partition Change Tracking Oracle9i introduziu o Partition Change Tracking (PCT); Sabe-se qual parte da MV corrsponde a parte alterada da tabela base; MV pode continua sendo usada para outras partes!

38 Partition Change Tracking Exemplo 8: Nossa MV foi alterada, adicionando DBMS_MVIEW.PMARKER CREATE MATERIALIZED VIEW monthly_sales_pct_mv ENABLE QUERY REWRITE AS SELECT DBMS_MVIEW.PMARKER(ps.rowid) pm, t.month, p.product_id, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales, COUNT (ps.purchase_price) as total_sales FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id GROUP BY DBMS_MVIEW.PMARKER(ps.rowid), t.month, p.product_id;

39 Partition Change Tracking Com a tabela PURCHASES particionada pelo time_key, ao adicionar uma nova partição para Abril de 2003, não afetará a consulta do Exemplo 9 (para março de 2002): SELECT t.month, p.product_id, SUM(ps.purchase_price) FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id AND ps.time_key >= TO_DATE(' ', 'DD-MM-YYYY') AND ps.time_key < TO_DATE(' ', 'DD-MM-YYYY') GROUP BY t.month, p.product_id; Oracle 10g adiciona soluções híbridas para esta abordagem!

40 Partition Change Tracking Explain Plan do Ex. 9:

41 Query Rewrite com várias MVs Soluções híbridas do Oracle fazem uso não apenas de MV + Tabela Base, mas também de várias MV; Exemplo: Suponha que temos diversas MVs monthly_sales_ , monthly_sales_1995_to_2000, monthly_sales_2001_to_2005, etc.

42 Query Rewrite com várias MVs Exemplo 10: Usa-se as 3 MVs SELECT t.month, p.product_id, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales, FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id AND t.year between 1993 and 2003 GROUP BY t.month, p.product_id;

43 Query Rewrite com várias MVs Explain Plan do Ex. 10:

44 Query Rewrite com várias MVs Exemplo 11: Usa-se monthly_sales_1990_to_1994 e monthly_sales_1995_to_2000 e obtem os dados de 1989 a partir da tabela base SELECT t.month, p.product_id, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales FROM time t, product p, purchases ps WHERE t.time_key = ps.time_key AND ps.product_id = p.product_id AND t.year between 1989 and 1999 GROUP BY t.month, p.product_id;

45 Query Rewrite com várias MVs Explain Plan do Ex. 11:

46 Aproximações Utilização de amostras estatísticas dos dados; Técnicas de aproximação podem promover resultados interessantes; Atributos cuja adição de novos valores não alteram os agregados (Média Salarial);

47 Aproximações Suponha R sendo uma tabela de fatos e as demais de dimensão; Colhendo uma amostra R_ de R e então fazendo joins baseados em R_ -> S _, T _; Se a consulta envolve R, S, T então a query pode retornar bons resultados utilizando R _, S _, T _.

48 Aproximações

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51 Conclusões Muitas possibilidades de melhorias; Responsabilidades ao DBA! Ferramentas são esseciais; Novas versões do Oracle têm adicionado melhorias consideráveis;

52 Bibliografia Consultada Oracle 9i Data Warehousing Guide. Junho/2005. Oracle OLAP Application Developer's Guide 10g Release 2. Agosto/2005. Oracle Database Performance Tuning Guide 10g Release 2. Junho/2005. Hillson, Susan et Al. Improve Results with Query Rewrite. Oracle Magazine Setembro/Outubro, Shasha, Dennis e Bonnet, Philippe. Data Warehouse Tuning: Whats Different About Data Warehouses. Dbazine, Abril/2005. A partir de Database Tuning: Principles, Experiments, and Troubleshooting Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, 2003.


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