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Basi di Dati

Sistemi per BD Relazionali:Modello FisicoConcetti Avanzati

versione 2.0

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Concetti Avanzati

Obiettivo Indici multilivello

Indici e tabelle ISAMB+ Tree (cenni)

Indici HashFile hashIndice hash

In Pratica

DBMS Relazionali – Modello Fisico >> Sommario


Obiettivo

Strategia di accesso idealeinserimenti e cancellazioni efficienti (t. cost ?)ricerca binariaevitare ordinamenti del file

Gli indici rappresentano un passo avanti Problemi

la ricerca si può miglioraregli inserimenti nei file ordinati sono un pb.

DBMS Relazionali – Modello Fisico >> Concetti Avanzati >> Obiettivo


Indici Multilivello

Possono migliorare i tempi di ricerca Intuizione

un indice è un file ordinato di record (chiave, puntatore)

se i valori della chiave sono distinti, posso costruire un indice primario per l’indice

posso proseguire costruendo vari livelli di indice

DBMS Relazionali – Modello Fisico >> Concetti Avanzati >> Indici multiliv.


Indici Multilivello

DBMS Relazionali – Modello Fisico >> Concetti Avanzati >> Indici Multiliv.

3122

4123

…

9934

…

…

5990

6102

…

8770

8770

…

…

3122

5990

…

7488

NB blocchiNB/bfr blocchi

3122

…

7488

(NB/bfr)/bfr blocchi1 blocco

3554 RossiMario Ing 1

5765 Neri Paolo Sci 2

3456 RossiMaria null 3

… … … … ..

4123 Birillo Giulio Let 2

3122 QueloPaolo Sci 2

4771 Verdi Luigi Sci 3

3453 Mous Michi Agr 1

… … … … ..

5876 Caio Tizio Ing 2

9934 Busti Lina Let 2

… … … … ..

…


Indici Multilivello

Dinamica logaritmica: logbfr(NB) livelli di indicericerca logaritmica con base bfr>2

Esempiodimblocco=2048, dimrecord=58, dimfile=2G

NB=1M, bfr=204 (fattore di blocco dell’indice)I livello = ceil(1M/204) = 5141 (ceil: p.te intera sup.)II livello = ceil (29960/204) = 26ricerca in ceil(log204(1M)) + 1 accessi = 4

Attenzione: tutti i valori devono essere distinti



Indici Secondari Multiliv.





… … … … ..





… … … … ..



… … … … ..

…

Birillo

Busti

…

Verdi

Pinco

…

Caio

Rossi

…

blocco di puntatorivalori distinti


Il Problema degli Inserimenti


Tutti i livelli sono file ordinaticosto degli inserimenti

Due possibili soluzionistrutture ordinate “statiche”

ISAM

strutture ordinate “dinamiche”B Tree e B+ Tree


Strutture Ordinate Statiche

DBMS Relazionali – Modello Fisico >> Concetti Avanzati >> ISAM

Strutture multilivello in cuispazio per i blocchi allocato staticamentefile ordinato con blocchi contiguiinserimenti effettuati ordinatamente finchè

c’e’ spaziofile disordinato di trabocco (“overflow”)periodiche riorganizzazioni globali con

fusione del file primario e del file di trabocco ISAM: Indexed Sequential Access Method


Struttura ISAM


3122

4123

5888

9934

8880

…

5990

6102

7402

87708770

8122

…

3122

5990

6442

7488

3122

7412

7488




… … … … ..





… … … … ..



… … … … ..

…

3333 Stop John Sci 3

3442 Mira Lanza Ing 2

5777 Caro Pino Ing 3

Blocchi di overflow

Blocchi contiguidel disco


Struttura ISAM


Principali vantaggiallocazione contigua dei blocchi (“località”)la struttura non viene toccata

Svantaggipossono essere necessarie ristrutturazioni

Adatta a tabelle con dinamica limitatapochi inserimenti


Strutture Ordinate Dinamiche

DBMS Relazionali – Modello Fisico >> Concetti Avanzati >> B+ Tree

Strutture multilivello in cuifile ordinato con rappresentazione collegataallocazione dinamica dei blocchii blocchi sono sempre parzialmente pienialgoritmi di inserimento opportuniriorganizzazioni locali (fusioni e divisioni dei

blocchi) B Tree, B+ Tree


B+ Tree

In sintesi, albero di ricerca di apertura n>2 Nodi

al più n-1 val. della chiave ed n punt. a sottoal.<p1, k1, p2, k2, p3, … pm-1, km-1, pm>, m<=n,

k1< k2 < …< km-1

Sottoalberi i valori del primo sottoalbero sono minori o ug. di k1

tutti i valori X del sottoalbero i sono compresi tra ki-1 e ki (ki-1 < X <= ki per i da 2 a m-1)

i valori dell’ultimo sottoalbero sono maggiori di km-1




1240

3121



………



………

4128 Rossi Maria Let 2


………

7400 Pinco Palla Ing 2


………

…



………

4128

7400

7800

8900

3599

7552

Esempio:Ricerca di 4400

B+ Tree


B+ Tree

Vincoli aggiuntivil’albero deve essere bilanciatol’occupazione dei blocchi deve essere almeno il 50%

Algoritmi di inserimento e cancellazionerispettare i vincolifusioni e divisioni (possono coinvolgere vari livelli)

A regimeblocchi pieni per i 2/3 (67% circa)



B+ Tree


Radice

17 24 30

2 3 5 13 14 16 19 20 24 25 27 30 33 34 38 39

13

2* 3*

Nuova Radice

17

24 30

14* 16* 19* 20* 24* 25* 27* 30* 33* 34* 38* 39*

134

13*5*

inserimento del valore 4

17

4*


B+ Tree in Pratica

Ordine tipico: 200 numero medio di puntatori 133 (molto alto)

Capacità di Indicizzazione:profondità 4: 1334 = 312.900.700 blocchiprofondità 3: 1333 = 2.352.637 blocchi

I livelli più alti possono essere tenuti nel buffer:Livello 1: 1 blocco = al più 8 KbyteLivello 2: 133 blocchi = al più 1 MbyteLivello 3: 17.689 blocchi = al più 133 MBytes



B+ Tree

Vantaggiinserimenti logaritmici meno costosi che in un file

ordinatoricerche rapideaccesso ordinato secondo la chiave di ordinamentoè possibile aggiungere indici secondari

In generaleha prestazioni migliori della struttura ISAMè utilizzata dalla maggior parte dei DBMS (VSAM)



Hashing

E’ possibile otteneretempo di inserimento costante ?tempo di ricerca costante ?

es: matricola=1234 in tempo costante Hashing

ricerche in tempo lineare nella lunghezza della chiave

File Hash Indice Hash

DBMS Relazionali – Modello Fisico >> Concetti Avanzati >> Hashing


File Hash

Ideaè possibile utilizzare una funzione di hash

per inserire i record nel filee poterli recuperarli in tempo praticamente

costante successivamenteorganizzazione alternativa ai file heap e ai

file ordinati Hashing statico (simile a ISAM) Hashing dinamico (simile a B+ Tree)



File Hash


puntatoriad N blocchi

0

1

2

3

N-1

Funzionedi hash h

h

Valoredella

chiavek

h(k)

es: (a+k*b) mod N




… … … … ..





… … … … ..



… … … … ..

…


File Hash

Organizzazione alternativa a file heap e file ordinati

File hash staticiNumero di bucket = NN Blocchi iniziali per il file allocati

staticamenteBlocchi di overflow



File Hash Statico


Puntatori agliN blocchi

tipicamente in RAM

0

1

2

3

N-1

h

Valoredella

chiavek

h(k)5442 RossiMario Ing 1



… … … … ..





… … … … ..



… … … … ..

…

8663 Stop John Sci 3

3442 Mira Lanza Ing 2

9777 Caro Pino Ing 3


File Hash Dinamico (Cenni)

Il numero di blocco può crescere dinamicamente

N Blocchi iniziali per il file Quando un blocco si riempie, il numero di

blocchi viene raddoppiato Servono funzioni di hash appropriate



Indice Hash

Indice per un file primario File primario tipicamente heap Indice memorizzato con organizzazione

hash su una chiave di ricerca Vantaggi

inserimenti e ricerche molto efficientiutile per correlazioni tra tabelle diverse

es: nome degli studenti che hanno sostenuto l’esame di analisi



Indice Hash





… … … … ..





… … … … ..



… … … … ..

…

0

1

2

3

N-1

h

Valoredella

chiavek

h(k)

5442

9876

2112

6779

8723

9112

4775

3122

1234

7771

9543

3224

…


In Pratica

File ordinati + Indici Multilivelloricerche logaritmiche

(con base molto alta)ordinamento inserimenti logaritmici

(con ristrutturazioni nel caso di B+ tree)

File heap +Indici Hashinserimenti efficienti ricerche efficientinon supporta

l’ordinamento

DBMS Relazionali – Modello Fisico >> Concetti Avanzati >> In pratica

In sintesi: non esiste l’organizzazione ideale


In Pratica

MySQLtabelle ISAM, MyISAM, Heap

(+ InnoDB, BDB)indici B+ Tree, Hash

PostgreSQLtabelle in file ordinatiindici B+ Tree, Hash (+ R Tree)operatore CLUSTER

DBMS Relazionali – Modello Fisico >> Concetti Avanzati >> In pratica


Concetti Avanzati

Obiettivo Indici Multilivello

Indici e tabelle ISAMB+ Tree

Indici HashFile hashIndice hash

In Pratica

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Termini della Licenza

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