Algoritmos para Projeção eliminando Duplicatas

Apresentação em tema: "Algoritmos para Projeção eliminando Duplicatas"— Transcrição da apresentação:

1 Algoritmos para Projeção eliminando Duplicatas
AULA 18 Profa. Sandra de Amo GBC053 – BCC 2012-2

2 Projeção SELECT DISTINCT R.A, R.B FROM R Duas etapas principais :
Remover colunas indesejáveis Eliminar as duplicatas (o mais difícil) 2

3 Projeção usando Ordenação
Scan de R para produzir as tuplas projetadas (sem os campos indesejáveis) Ordena o resultado, utilizando a combinação de todos os atributos da projeção como chave da ordenação Scan do resultado ordenado para eliminação das tuplas adjacentes repetidas. 3

4 Custo Custo total = M + T + 2T ([logB-1T/B] + 1) +T Scan de R = M I/Os
T = número de páginas produzidas da relação projetada (T = c.M onde c < 1) T depende do número e do tamanho dos campos removidos em cada tupla. Custo passo 1 = M + T Custo passo 2 (Ordenação) = 2T ([logB-1T/B] + 1) Custo passo 3 = T Custo total = M + T + 2T ([logB-1T/B] + 1) +T 4

5 Exemplo M = 1000 Cada tupla de M ocupa 40 bytes
Cada tupla projetada ocupa 10 bytes Logo T = 250 páginas B = 40 páginas Custo passo 1 = 1250 Custo passo 2 = ([log39 250/40]+ 1) = ([log39 6,25] + 1) = = 1000 Custo passo 3 = 250 Custo total = 2500 I/Os 5

6 Otimização Pode-se projetar as tuplas durante a primeira iteração da ordenação. A partir da segunda iteração da ordenação já vai-se eliminando as duplicatas à medida que são criados os subarquivos ordenados. 6

7 Exemplo M = 1000 T = Relação projetada = 250 páginas
B = tamanho do buffer = 40 páginas Passo 0 da ordenação: 1000 páginas são lidas em memória durante 1000/40 = 25 etapas A cada etapa é criado um subarquivo em disco, ordenado com 40/4 = 10 páginas No total, são 250 páginas escritas no disco, divididas em 25 subarquivos ordenados e projetados com 10 páginas cada um. Passo 1 da ordenação: Há espaço suficiente na memória (40 > 25) para se fazer o merge dos 25 subarquivos e simultaneamente eliminar-se as duplicatas. São lidas 250 páginas Resultado: um único arquivo ordenado, projetado e onde as duplicatas foram eliminadas. Custo total = = 1500 I/Os 7

8 Projeção usando Hashing
Usada quando se tem um tamanho de buffer B razoável com relação ao tamanho da relação R. Usa a idéia do algoritmo de Hash Join de Junção Fase do Particionamento + Projeção: produz como resultado a relação R projetada (ainda sem a eliminação de duplicatas), organizada em partições, segundo uma função hash h, calculada sobre os atributos da projeção. Fase da Eliminação das Duplicatas. Supomos que tamanho de uma partição ≤ B Para cada partição carregada no buffer, varre-se a partição e elimina-se as duplicatas. Todos os registros de dados com valores duplicados estão numa mesma partição.

9 Fase do Particionamento e Projeção de R
Relação R’ Particionada e Projetada Relação R Pt 1 Pt 2 Pt 3 Pt 4 Pt 5 Pt 6 Projeta e Distribui usando hash h Sobre a combinação dos atributos projetados Página de R Buffer tem capacidade para B páginas, onde B – 1 = número de partições Disco Disco T páginas M páginas

10 Fase da Eliminação de Duplicatas
Relação R’ particionada Relação R’ sem duplicatas Partição n de R’ (inteira) Página de R’ sem duplicatas Buffer tem capacidade para B páginas, onde B = tamanho de uma partição de R’ Disco Disco

11 Tamanho mínimo de Buffer
Fase do Particionamento + Projeção Cria-se B-1 partições Registros de cada partição são projetados T = tamanho da relação projetada R’ Tamanho de uma partição = T/B-1 Fase de Eliminação das Duplicatas B ≥ T/B-1  (B-1).B ≥ T (B-1).B > (B-1).(B-1) ≥ T Se B-1 ≥ T teremos que (B-1).B ≥ T Logo, basta considerar B ≥ T ou equivalentemente B > T

12 Exemplo M = 1000 T = Relação projetada = 250 páginas
B = tamanho do buffer = 40 páginas Fase de Particionamento 1000 páginas são lidas em memória 250 páginas são gravadas 250 = 15,81 40 > 15,81. Logo, temos espaço suficiente no buffer para realizar a fase de eliminação de duplicatas Fase de Eliminação de Duplicatas 250 páginas são lidas Custo total = = 1500 I/Os 12

13 Projeção nos SGBDs comerciais
Informix: usa o algoritmo baseado em hash IBM DB2, Oracle 8 e o Sybase ASE: usa o algoritmo baseado em ordenação Microsoft SQL Server, Sybase ASIQ: implementam os algoritmos baseados em Hash e ordenação.