“ Guía para la Optimización de Consultas  en una Base de Datos Relacional Utilizando SQL” UNIVERSIDAD AUTONOMA GABRIEL REN...
Temario <ul><li>Parte I. Perfil del Proyecto. </li></ul><ul><ul><li>Antecedentes. </li></ul></ul><ul><ul><li>Justificación...
Parte I - Perfil del Proyecto Antecedentes Justificación Objetivos Es muy común encontrar en una Aplicación Productiva con...
Parte I - Perfil del Proyecto <ul><li>¿Que hacer cuando se presenta una Consulta SQL costosa? </li></ul>Antecedentes Justi...
Parte I - Perfil del Proyecto <ul><li>Objetivo principal. </li></ul><ul><li>Diseñar una Guía para la Optimización de Consu...
Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización...
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Parte II - Fundamentos Teóricos An á lisis de la Consulta Selección de Caminos de Accesos Selección de Ordenes JOIN Uso de...
Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guí...
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Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de...
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Conclusiones Conclusiones Recomendaciones. Los pasos de la presente Guía proporcionan un marco de referencia para poder en...
Recomendaciones Conclusiones Recomendaciones. <ul><li>El bajo rendimiento de las consultas no siempre es atribuible a la f...
MUCHAS GRACIAS.
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GuíA Para La OptimizacióN De Consultas

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GuíA Para La OptimizacióN De Consultas

  1. 1. “ Guía para la Optimización de Consultas en una Base de Datos Relacional Utilizando SQL” UNIVERSIDAD AUTONOMA GABRIEL RENE MORENO FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS Y TECNOLOGIA Carrera de Ingeniería Informática Elaborado por: Ubaldo Pérez Ferreira Proyecto de Grado Proyecto de Grado para optar al Título de: Licenciatura en Ingeniería Informática Santa Cruz de la Sierra – Bolivia
  2. 2. Temario <ul><li>Parte I. Perfil del Proyecto. </li></ul><ul><ul><li>Antecedentes. </li></ul></ul><ul><ul><li>Justificación. </li></ul></ul><ul><ul><li>Objetivos. </li></ul></ul><ul><li>Parte II: Fundamentos Teóricos. </li></ul><ul><ul><li>Modelo de Datos Relacional. </li></ul></ul><ul><ul><li>Lenguajes Relacionales. </li></ul></ul><ul><ul><li>Sistemas de Gestión de Base de Datos Relacionales. </li></ul></ul><ul><ul><li>Conceptos del Procesamiento de Consultas. </li></ul></ul><ul><ul><li>El Optimizador de Consultas. </li></ul></ul><ul><li>Parte III: Propuesta y Aplicación de la Guía para la Optimización de Consultas. </li></ul><ul><ul><li>Descripción de la Guía Propuesta </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Consideraciones Previa para el Uso de la Guía. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Paso 1. Generar y analizar el Plan de Ejecución. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Paso 2. Reescribir la consulta SQL. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Paso 3. Crear y Gestionar Indices. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Paso 4. Ajuste al Esquema de la Base de Datos. </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Consideraciones Previa para el Uso de la Guía. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Ejemplo 1. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Ejemplo 2. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Ejemplo 3. </li></ul></ul></ul><ul><li>Conclusiones y Recomendaciones. </li></ul>
  3. 3. Parte I - Perfil del Proyecto Antecedentes Justificación Objetivos Es muy común encontrar en una Aplicación Productiva consultas SQL, que al momento de ejecutarse, generen problemas en el SBD, tales como: <ul><ul><li>-Elevada carga del CPU (>99%) </li></ul></ul><ul><ul><li>-Bloquean procesos de trabajo durante largo tiempo. </li></ul></ul><ul><ul><li>-Leen muchos bloques de datos a la memoria intermedia (Paginamiento) </li></ul></ul><ul><ul><li>-Los discos están fuertemente cargados (>50%). </li></ul></ul>Las consultas que generan este tipo de problema, se las denomina “COSTOSAS” o “INEFICIENTES”. Y por supuesto estos problemas son la causa de: Malestar entre los usuarios. Mala imagen corporativa, etc.
  4. 4. Parte I - Perfil del Proyecto <ul><li>¿Que hacer cuando se presenta una Consulta SQL costosa? </li></ul>Antecedentes Justificación Objetivos ¿Por donde empezar?, si no se cuenta con pasos bien definidos, resolver el problema de una Consulta SQL costosa, puede tomar horas de trabajo. La Guía propuesta es una alternativa para resolver el problema de las Consultas SQL costosas.
  5. 5. Parte I - Perfil del Proyecto <ul><li>Objetivo principal. </li></ul><ul><li>Diseñar una Guía para la Optimización de Consultas en una Base de Datos Relacional utilizando SQL . </li></ul><ul><li>Objetivos Específicos. </li></ul><ul><ul><li>Describir las Fases del Proceso de Optimización de Consultas. </li></ul></ul><ul><ul><li>Detallar los componentes y funcionamiento de un Optimizador de Consultas. </li></ul></ul><ul><ul><li>Exponer el contenido de un Plan de Ejecución. </li></ul></ul><ul><ul><li>Detallar las reglas para evitar formular Consultas SQL costosas. </li></ul></ul><ul><ul><li>Detallar las reglas para Crear y Gestionar índices. </li></ul></ul><ul><ul><li>Explicar el contenido de las Estadísticas del Catalogo de Base de Datos. </li></ul></ul>Antecedentes Justificacion Objetivos
  6. 6. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas El Modelo de Datos Relacional (MDR) fue propuesto por Codd en 1970 . El MDR, esta fundamentado en la teoría matemática de conjuntos, de ahí, su potencial. Los conjuntos en el MDR son denominados Dominios (D). Un Dominio es un conjunto de valores escalares del mimo tipo. La única herramienta de estructura de datos usada por el MDR es una Relación (R) .
  7. 7. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Una Relación R , es representada como una Tabla de dos dimensiones n columnas x m filas . Tupla , conjunto de valores t 1 …t m , t i =(v 1 ,…,v n ) / v 1  A 1  …  v n  A n Atributo , papel que desempeña D en R. Grado (n) Cardinalidad (m). ESQUEMA INSTANCIA <ul><li>Restricciones de Integridad sobre las Relaciones. </li></ul><ul><ul><li>Una Llave Primaria (PK), es un atributo o un conjunto de atributos, que sirven para identificar una fila una relación. No se permiten valores NULOS en PK. </li></ul></ul><ul><ul><li>Una Llave Foranea (PF), es uno o mas atributos comunes entre dos Relaciones. </li></ul></ul>V n … V 1 … … A n … A 1
  8. 8. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Un Lenguaje de Consulta Relacional sirve para que el usuario solicite información de la Base de Datos Relacional. Normalmente son de alto nivel, es decir con alguna similitud al lenguaje natural, lo que permite que sea fácil de aprender y de manipular por cualquier usuario L R1 R2 R3
  9. 9. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Operaciones adicionales Estas operaciones pueden ser expresadas sobre la base de las primeras cinco Operaciones Básicas del Algebra Relacional <ul><ul><li>Selección (  ) </li></ul></ul><ul><ul><li>Proyección (  ) </li></ul></ul><ul><ul><li>Producto Cartesiano (  ) </li></ul></ul><ul><ul><li>Unión (  ) </li></ul></ul><ul><ul><li>Diferencia (-) </li></ul></ul><ul><ul><li>Intersección (  ) </li></ul></ul><ul><ul><li>Reunión con predicado(|X| p ) </li></ul></ul><ul><ul><li>Reunión natural (|X|) </li></ul></ul><ul><ul><li>División (  ) </li></ul></ul>Operaciones Unarias Operaciones Binarias El Algebra Relacional: Es un Lenguaje de Consulta Procedimental y consiste de una colección de operaciones de alto nivel que operan sobre Relaciones
  10. 10. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Expresión Algebraica . Las operaciones del Algebra Relacional, usualmente están incluidas dentro de una Expresión Algebraica; las mismas que especifican la manera en que los datos requeridos deben ser recuperados de las Relaciones.  A,B,X (  X=“aa” (R1 XR2)) El resultado de una Expresión Algebraica es uma nueva Relación Aplicando la Expresión Algebraica ss bb uu aa R2 Y X 234 123 ccc 213 222 bbb R1 234 111 aaa C B A aa 123 ccc aa 222 bbb aa 111 aaa X B A
  11. 11. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Árbol Algebraico . Las operaciones del Algebra Relacional, pueden ser representada en su totalidad en un Árbol Algebraico.  A,B,X (  X=“aa” (R1 XR2)) R1 R2  X=“aa”  A,B,X X 1ro. Producto Cartesiano 2do. Seleccionar las tuplas con X=“aa” 3ro. Proyectar A,B,X Lectura de abajo hacia arriba Herramienta Básica utilizada por los SGBD.
  12. 12. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Lenguaje SQL (Structure Query Languaje) . Es un lenguaje Relacional Comercial NO Procedimental, al igual que el Algebra Relacional opera sobre relaciones. El resultado de una consulta en SQL es, por supuesto, una nueva relación. <ul><li>La Estructura Básica de una expresión en SQL esta compuesta de tres cláusulas: </li></ul><ul><ul><li>SELECT A 1 , A 2 ,...,A n // Que atributos </li></ul></ul><ul><ul><li>FROM r1, r2,...,rm // De que relaciones </li></ul></ul><ul><ul><li>WHERE P // Que tuplas </li></ul></ul><ul><ul><li>[GROUP BY A 1 , A 2 ,...,A n ] // Agrupador </li></ul></ul><ul><ul><li>[HAVING PG] // Predicado para el grupo </li></ul></ul>
  13. 13. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Un Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD o DBMS ‘Database Management System”) es el conjunto de programas que permiten Definir, Manipular y Utilizar la información que contienen las Bases de Datos, entre otras tareas (Autorizaciones, Seguridad,…) SGBD
  14. 14. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Programa de Aplicación Esquema de BD Consulta de Usaurio Tabla de Autorizacion Adm. de Accesos Concurrente Compilador LDD Procesador de Consultas Gestor De Base de Datos Gestor de Archivos Datos + Index Diccionario de Datos Compilador LMD Lenguaje SQL Control de Acceso
  15. 15. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas El Proceso de Optimización de Consultas Datos + Index Diccionario de Datos Traductor (Parser) Árbol Relacional Plan de Ejecución Consulta SQL Resultado de la Consulta Optimizador de Consulta Motor de Ejecucion Reglas de Transformación de Expresiones Estadísticas de las Relaciones. Medidas de Costos.
  16. 16. Parte II - Fundamentos Teóricos An á lisis de la Consulta Selección de Caminos de Accesos Selección de Ordenes JOIN Uso de Tablas Temporales Selección del Plan de Ejecución Fases del Optimizador ASE Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas El Optimizador SYBASE (Adaptive Server Enterprice -ASE) , esta basado en costos, creado en 1979 para el SGBD SYSTEM R.
  17. 17. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guía Propuesta La Guía es una herramienta de propósito general, en algunos casos puede ser muy compleja o muy simple. Consideraciones. No esta orientada a un SGBD en particular La Guía debe ser vista como una herramienta m a s en el proceso de Optimización de Consultas. La Guía puede ser utilizada este o no poblada la Base de Datos. La guía esta orientado a cierto de tipo de usuarios como ser: Administradores de Base de Datos, Diseñadores de Base de Datos y Programadores de Aplicaciones..
  18. 18. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guía Propuesta Paso 1 Generar el Plan de Ejecución Paso 2 Reescribir la Consulta ¿Reescribir la Consulta? Paso 1 Generar el Plan de Ejecución Paso 3 Crear y Gestionar Índices ¿Ajustar y/o Crear Índices? Paso 1 Generar el Plan de Ejecución Paso 4 Ajustar el Esquema de la BD ¿Ajustar el Esquema de BD Paso 1 Generar el Plan de Ejecución SI NO SI SI NO NO Estadísticas Obsoletas? Análisis del Plan de Ejecución Expresiones SARG Orientar al uso de INDICES Existentes? Crear INDICES? Ajustar los Existentes Desnormalizar Adicionar Atributos Derivados Continua
  19. 19. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Paso 1. Generar el Plan de Ejecución El Plan de Ejecución muestra el orden lógico en la cual se acceden a las tablas y el método de acceso que utiliza para leer cada tabla . Generar el Plan de Ejecución es relativamente fácil, lo más importante es ANALIZAR la informacion que proporciona. Antes de GENERAR el Plan de Ejecución verificar que las Estadísticas de las Tablas no sean Obsoletas. De lo contrario actualice. El método utilizado para leer la tabla de la manera más eficiente, incluyendo el tipo de método de asociación (Join). 7 Cómo filtra las filas la cláusula WHERE y si el filtrado se realiza a través de un índice o se hace de manera secuencial 6 El orden en que se accede a las tablas durante la ejecución. 5 Tiempo de ejecuci ó n (min, seg, ms). 4 Numero de filas estimadas a retornar 3 Costo Estimado. Un valor que representa el coste estimado de los recursos de la consulta 2 Una copia de la sentencia SELECT. 1 Descripción Parte
  20. 20. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Dos métodos de accesos a los Datos. Cuando exista un FULL TABLE SCAN, la consulta tiene una alta probabilidad de ser costosa a mayor cantidad de datos.
  21. 21. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Planes de Ejecución para diferentes SGBD. SELECT * FROM Customer WHERE customer_num = 101 Volver La línea dos indica que se utilizo el filtro customer_num=101, la línea tres indica que el índice esta ordenado, y en la línea cuatro se índica que se utiliza el índice idx_customer. 1. SELECT statement 2. FETCH customer_num=101 3. SORT 4. IXSCAN INDEX idx_customer DB/2 La línea dos se indica que se utiliza el índice idx_customer, la línea tres indica que la busque utilizo el filtro customer_num=@101. 1. SELECT statement 2. CLUSTER INDEX SEEK (idx_customer) 3. SEEK:( customer_num=@101 SQL SERVER La línea dos indica que se especifica que el acceso es vía índice y además utilizando el filtro customer_num=101, la línea tres indica que el índice utilizado es el idx_customer. 1. SELECT statement 2. TABLE ACCES BY INDEX ROWID customer_num=101 3. INDEX UNIQUE SCAN idx_customer ORACLE La línea dos indica que INFORMIX accede mediante un índice. La línea tres indica que el índice utilizado en idx_customer, la línea cuatro indica que se utilizó el campo customer_num como filtro 1. SELECT statement 2. INDEX PATH 3. INDEX KEY: idx_customer 4. LOWER INDEX FILTER: ( customer_num=101) INFORMIX Análisis del Plan de Ejecución Plan de Ejecución Motor de Base de Datos
  22. 22. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Paso 2. Reescribir la Consulta. El SQL permite escribir una consulta de diferentes maneras, sin embargo, esto implica una estrategia de acceso diferente. SELECT fname FROM customer, orders WHERE order_date=“20/01/1989” AND P.customer_num = S.customer_num GROUP BY fname SELECT DISTINCT fname FROM customer WHERE “20/01/1989” = ANY (SELECT order_date FROM orders WHERE customer.customer_num = orders.customer_num) SELECT DISTINCT fname FROM customer WHERE “20/01/1989” IN (SELECT order_date FROM orders WHERE customer.customer_num = orders.customer_nu ) . SELECT DISTINCT fname FROM customer WHERE (SELECT COUNT(  ) FROM orders WHERE customer.customer_num = orders.customer_num AND order_date = “20/01/1989”)>0 SELECT DISTINCT fname FROM customer, orders WHERE customer.customer_num = orders.customer_num AND order_date = “20/01/1989” SELECT DISTINCT fname FROM customer WHERE EXISTS ( SELECT  FROM ORDERS WHERE customer.customer_num = orders.customer_num AND order_date = “20/01/1989”) SELECT DISTINCT fname FROM customer WHERE customer_num = ANY ( SELECT customer_num FROM orders WHERE order_date = “20/01/1989”) SELECT DISTINCT fname FROM customer WHERE customer_num IN (SELECT customer_num FROM orders WHERE order_date = “20/01/1989”)
  23. 23. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Reglas para evitar escribir Consultas SQL costosas. R1. Transferir Pequeña Cantidad de Datos. <ul><li>R2. Usar los Campos Indexados en la Cláusula WHERE </li></ul><ul><ul><li>campo indexado = expresión </li></ul></ul><ul><li>R3. Si existen Índices Compuestos, Utilice los Primeros Campos. </li></ul><ul><ul><li>Si se tiene un índice compuesto con los campos A, B y C </li></ul></ul>WHERE A=1 WHERE A>=12 AND A<=15 WHERE A=1 AND B<5 Usa el índice WHERE B=10 WHERE C=212 WHERE B>=12 AND C=15 No usa el índice R4. Evitar el Uso de la Cláusula NOT IN <ul><li>R5. Evitar Expresiones Regulares Difíciles en la Cláusula WHERE. </li></ul><ul><ul><ul><li>WHERE fname LIKE “*sen*” </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>WHERE total_price - 10 = 200 * (13/100) = 36 </li></ul></ul></ul>
  24. 24. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Reglas para evitar escribir Consultas SQL costosas. R12. Usar Tablas Temporales para Agilizar la Consulta. R6. Evitar no Iniciar una Serie de Substring WHERE fname[4,2]=“SC” <ul><li>R7. Evitar Joins de Cadenas Largas </li></ul><ul><ul><li>WHERE TABLA1.nombre=TABLA2.nombre </li></ul></ul><ul><li>R8. Evitar Subconsulta Correlativas. </li></ul><ul><ul><ul><li>SELECT item FROM A </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>WHERE item IN (SELECT item FROM B WHERE B.num=50). </li></ul></ul></ul>R9. Uso de la Cláusula UNION para Eliminar el Full Table Scan. R10. Aplicar Criterios Sobre uno de los Lados del Join. <ul><li>R11. Evitar el Uso de Funciones en la Cláusula WHERE. </li></ul><ul><ul><li>SELECT * FROM customer </li></ul></ul><ul><ul><li>WHERE UPERCASE (fname)=”MARIO CLAROS” </li></ul></ul>Volver
  25. 25. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Paso 3. Crear y Gestionar Índices. Los INDICES se utilizan para agilizar las búsquedas de información. ¿Si los índices proporcionan celeridad, por qué no indexar todas las columnas?. Mediante el uso de índices se evita el FULL TABLE SCAN. Tipos de Indices. Índices Primario , son creados sobre los campos llaves primaria. Índices Secundarios , son creados sobre los campos llaves foráneas, o sobre atributos con alta selectividad. Actualizar, borrar e insertar datos sobre una columna indexada consume más tiempo. Los índices en una tabla como regla de oro no mas de 5. La probabilidad de que el Optimizador seleccione índice incorrecto aumenta con la cantidad de índices.
  26. 26. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Reglas para crear índices. R1. Campos Indexados en Criterios de Consultas. Los campos definidos como PK ya están indexados, pero se deben investigar aquellos campos que se incluyen en muchas consultas R2. Joins con Campos Indexados. Si existe un JOIN entre dos o mas tablas, los campos comunes obligatoriamente deben ser creados como índices. R3. Usar Índices de Múltiples Campos Cuando sea Necesario. usar índices sobre campos sustitutos, en lugar de tener índices con campos compuesto. R4. Evitar Valores Nulos en un Índices. Si un atributo es definido como índice, evite los valores NULL. R5. Atributos en la cláusula ORDER BY. Si existen atributos que aparecen frecuentemente en la cláusula ORDER BY, deben creados como indices compuestos.
  27. 27. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Reglas para crear índices. <ul><li>R6. Usar Índices Selectivos. Se deben indexar aquellos campos con alta SELECTIVIDAD. </li></ul><ul><ul><li>La selectividad de un atributo es: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>número de valores distintos/número de tuplas de la tabla. </li></ul></ul></ul><ul><li>1000 registros, y una columna indexada de la tabla tiene 950 valores diferentes, la selectividad del índice es 0.95 (950/1000). </li></ul><ul><ul><li>La mejor selectividad es 1 (llaves primarias) </li></ul></ul><ul><li>R7. Elección de la Primera Columna en un Índice Compuesto. La primera columna de un índice compuesto debería ser la columna más selectiva y también debería ser la más usada. </li></ul><ul><li>R8. Índices Compuestos Vs. Varios Índices con una Sola Columna. Cuando se va a crear un índice compuesto, debe valorarse si la selectividad de ese índice va a ser considerablemente mayor con varias columnas que con una . </li></ul>Volver
  28. 28. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Paso 4. Ajustar el Esquema de la Base de Datos. <ul><li>Sin embargo hay que tener en cuenta los siguientes factores: </li></ul><ul><li>La desnormalización hace que la implementación sea más compleja. </li></ul><ul><li>La desnormalización hace que se sacrifique la flexibilidad. </li></ul><ul><li>La desnormalización puede hacer que los accesos a datos sean más rápidos, pero hace que las actualizaciones sean lentas. </li></ul>Al realizar el diseño lógico se recomienda llegar, al menos, hasta la 3FN, para obtener un esquema con una estructura consistente y sin redundancias. Pero, a menudo, sucede que las BD Normalizadas no proporcionan la máxima eficiencia a las Consultas SQL. Por lo tanto, hay que volver atrás y desnormalizar, sacrificando los beneficios de la normalización para mejorar las Consultas.
  29. 29. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Reglas para la Desnormalización de Relaciones. <ul><li>R1. Introducir atributos Derivados. </li></ul><ul><ul><li>Un atributo representa un valor que se puede obtener a partir del valor de uno o varios atributos, que no necesariamente deben pertenecer a la misma relación. </li></ul></ul><ul><li>R2. Combinar Relaciones de 1:1 </li></ul><ul><ul><li>Unir en una sola tabla </li></ul></ul><ul><li>R3. Duplicar Atributos no Clave en Relaciones de 1:N para Reducir los Joins. </li></ul><ul><ul><li>Si un campo no llave de una tabla T1, es consultado frecuentemente a partir otra tabla T2, ese campo debe ser adicionado a la tabla T2. </li></ul></ul><ul><li>R4. Tablas de Referencias. </li></ul>
  30. 30. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía <ul><li>Consideraciones Previa </li></ul><ul><li>Descripción de los Pasos de Guía </li></ul><ul><ul><li>Paso 1. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 2. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 3. </li></ul></ul><ul><ul><li>Paso 4. </li></ul></ul><ul><li>Aplicación de la Guía Propuesta </li></ul>Reglas para la Desnormalización de Relaciones. <ul><li>R5. Duplicar Llaves Foráneas en Relaciones de 1:N para Reducir los Joins. </li></ul><ul><ul><li>Colocar los atributos llaves foráneas en las tablas involucradas en la consulta. </li></ul></ul><ul><li>R6. Duplicar Atributos en Relaciones de N:M para Reducir los Joins. </li></ul><ul><ul><li>Colocar en la relación M:N, los atributos mas relevante de las demás tablas involucras. </li></ul></ul><ul><li>R7. Introducir Grupos Repetitivos. </li></ul>Volver
  31. 31. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guía Propuesta Esquema de la BD Valores. inv_header inv_detalle tiene 1 N create table inv_header ( nro_tran serial not null primary key , nro_doc integer not null , fecha date not null , … create table inv_detalle ( nro_tran integer not null , ing_egr char(1) not null , orden integer not null , cod_tv smallint not null , nro_valor integer … foreign key (nro_tran) references inv_header, primary key (nro_tran,ing_egr,orden,cod_tv,nro_valor), 95.21 3,840,140 26 inv_detalle 2.20 36,162 64 inv_header Tamaño de la Tabla (Mbyte) Numero de Filas Tamaño de la tabla (Bytes) Nombre Tabla
  32. 32. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guía Propuesta Ejemplo 1. Ejemplo 2. Ejemplo 3. Optimización Consulta Nro. 1. QUERY: ------ select * from inv_header where nro_tran=100 or nro_tran=300 Estimated Cost: 2 Estimated # of Rows Returned: 2 1) inv_header: SEQUENTIAL SCAN Filters: (inv_header.nro_tran = 100 OR inv_header.nro_tran = 300 ) select * from inv_header where nro_tran=100 or nro_tran=300 Resultado Tiempo: 4.1 min. Método de Acceso: FULL TABLE SCAN Listar el detalle de valores de las transacciones numero 100 y 300. Análisis Existe un índice sobre el campo nro_tran, sin embargo no fue utilizado, esto debido a que la cláusula WHERE no es SARGABLE. PASO 1.
  33. 33. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guía Propuesta Ejemplo 1. Ejemplo 2. Ejemplo 3. Optimización Consulta Nro. 1. QUERY: ------ select * from inv_header where nro_tran=1 union select * from inv_header where nro_tran=300 Estimated Cost: 2 Estimated # of Rows Returned: 2 1) inv_header: INDEX PATH (1) Index Keys: nro_tran Lower Index Filter: inv_header.nro_tran = 100 Union Query: ------------ 1) inv_header: INDEX PATH (1) Index Keys: nro_tran Lower Index Filter: inv_header.nro_tran = 300 Solución. Reescribir la consulta, para que la cláusula WHERE sea SARGABLE, se utilizo la Regla 9 del paso 2. select * from inv_header where nro_tran=100 union select * from inv_header where nro_tran=300 Resultado. Tiempo: 0.01 min. Método de Acceso: INDEX PATH PASO 2. PASO 1.
  34. 34. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guía Propuesta Ejemplo 1. Ejemplo 2. Ejemplo 3. Optimización Consulta Nro. 2. QUERY: ------ select * from inv_detalle where cod_tv=2 and nro_valor=700021 Estimated Cost: 2 Estimated # of Rows Returned: 1 1) inv_detalle: SEQUENTIAL SCAN Filters: (inv_detalle.cod_tv = 2 AND inv_detalle.nro_valor = 700021 ) select * from inv_detalle where cod_tv=2 and nro_valor=700021 Listar el detalle de movimiento de la factura numero 700021 . Resultado. Tiempo: 8.3 min. Método de Acceso: FULL TABLE SCAN Análisis No existe un índice sobre los campos cod_tv y nro_valor, esta situación hace que el SGBD se decida por un acceso FULL TABLE SCAN. PASO 1.
  35. 35. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guía Propuesta Ejemplo 1. Ejemplo 2. Ejemplo 3. Optimización Consulta Nro. 2. QUERY: ------ select * from inv_detalle where cod_tv=2 and nro_valor=700021 Estimated Cost: 2 Estimated # of Rows Returned: 1 1) informix.inv_detalle: INDEX PATH (1) Index Keys: cod_tv nro_valor Lower Index Filter: (informix.inv_detalle.cod_tv = 2 AND informix.inv_detalle.nro_valor = 700021 ) Análisis. Se observa que la cláusula WHERE es de tipo SARGABLE, sin embargo la tabla inv_detalle no cuenta con los índices adecuado. Solución. Se procedió a crear un índice: CREATE INDEX idx_inv_detalle1 ON inv_detalle(cod_tv,nro_valor) . Resultado. Tiempo: 0.01 min. Método de Acceso: INDEX PATH PASO 3. PASO 1.
  36. 36. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guía Propuesta Ejemplo 1. Ejemplo 2. Ejemplo 3. Optimización Consulta Nro. 3. QUERY: ------ select inv_detalle.* from inv_header,inv_detalle where inv_header.nro_tran=inv_detalle.nro_tran and year(fecha)=&quot;2004&quot; and month(fecha)=&quot;01&quot; Estimated Cost: 4 Estimated # of Rows Returned: 1 1) inv_header: SEQUENTIAL SCAN Filters: (YEAR(inv_header.fecha )=2004 AND MONTH(inv_header.fecha )=1 ) 2) informix.inv_detalle: INDEX PATH (1) Index Keys: nro_tran ing_egr orden cod_tv nro_valor Lower Index Filter: inv_detalle.nro_tran=inv_header.nro_tran NESTED LOOP JOIN select inv_detalle.* from inv_header,inv_detalle where inv_header.nro_tran=inv_detalle.nro_tran and year(fecha)=&quot;2004&quot; and month(fecha)=&quot;01&quot; Listar el detalle de movimiento de valores correspondiente al mes de enero del 2004. Resultado Tiempo: 10.4 min. Método de Acceso: FULL TABLE SCAN Análisis Se observa que la tabla inv_detalle no tiene el indice adecuado, razón por la cual el SGDB elige el FULL TABLE SCAN. PASO 1.
  37. 37. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guía Propuesta Ejemplo 1. Ejemplo 2. Ejemplo 3. Optimización Consulta Nro. 3. QUERY: ------ select inv_detalle.* from inv_header,inv_detalle where inv_header.nro_tran=inv_detalle.nro_tran and year(fecha)=&quot;2004&quot; and month(fecha)=&quot;01&quot; Estimated Cost: 4 Estimated # of Rows Returned: 1 1) inv_header: SEQUENTIAL SCAN Filters: ( YEAR(inv_header.fecha )=2004 AND MONTH(inv_header.fecha )= 1 ) 2) informix.inv_detalle: INDEX PATH (1) Index Keys: nro_tran ing_egr orden cod_tv nro_valor Lower Index Filter: inv_detalle.nro_tran=inv_header.nro_tran NESTED LOOP JOIN Solución. Se creo el índice en la tabla inv_header utilizando el campo fecha. CREATE INDEX idx_inv_header1 ON inv_header(fecha) Resultado. Tiempo: 10.4 min. Método de Acceso: FULL TABLE SCAN Análisis El plan no varia ni en tiempo y ni en el tipo de acceso, pese a que se creo el índice. El problema esta en la presencia de funciones en la cláusula WHERE. PASO 3. PASO 1.
  38. 38. Parte III – Propuesta y Aplicación de la Guía Consideraciones Previa Descripción de los Pasos de Guía Aplicación de la Guía Propuesta Ejemplo 1. Ejemplo 2. Ejemplo 3. Optimización Consulta Nro. 3. QUERY: ------ select inv_detalle.* from inv_header,inv_detalle where inv_header.nro_tran=inv_detalle.nro_tran and fecha between &quot;01/01/2004&quot; and &quot;31/01/2004&quot; Estimated Cost: 4 Estimated # of Rows Returned: 1 1) inv_header: INDEX PATH (1) Index Keys: fecha Lower Index Filter: inv_header.fecha >= 01/01/2004 Upper Index Filter: inv_header.fecha <= 31/01/2004 2) inv_detalle: INDEX PATH (1) Index Keys: nro_tran ing_egr orden cod_tv nro_valor Lower Index Filter: inv_detalle.nro_tran = inv_header.nro_tran NESTED LOOP JOIN Solución. Reescribir la consulta, para que la cláusula WHERE sea SARGABLE, se utilizo la Regla 11 del paso 2. select inv_detalle.* from inv_header,inv_detalle where inv_header.nro_tran=inv_detalle.nro_tran and fecha between &quot;01/01/2004&quot; and &quot;31/01/2004&quot; Resultado. Tiempo: 0.01 min. Método de Acceso: INDEX PATH PASO 2. PASO 1.
  39. 39. Conclusiones Conclusiones Recomendaciones. Los pasos de la presente Guía proporcionan un marco de referencia para poder encarar el problema de rendimiento de consultas SQL costosas. <ul><li>Los pasos de la Guía pueden ser utilizado en cualquier momento, porque el Proceso de Optimización es: </li></ul><ul><ul><li>Dinámico , no siempre se aplica la misma solución. </li></ul></ul><ul><ul><li>Continuo , no tiene una fecha de finalización. </li></ul></ul><ul><ul><li>Impredecible , no se sabe con certeza cuando se presentará un problema de rendimiento de consulta. </li></ul></ul>Debe primar el criterio y la experiencia para el uso de la presente Guía.
  40. 40. Recomendaciones Conclusiones Recomendaciones. <ul><li>El bajo rendimiento de las consultas no siempre es atribuible a la forma como fue formulada la consulta y/o la falta índice. Otros factores pueden contribuir: </li></ul><ul><ul><li>Capacidad de Hardware reducida, </li></ul></ul><ul><ul><li>Comunicaciones deficientes, </li></ul></ul><ul><ul><li>Mala Configuración de la Instancia del SGBD </li></ul></ul>Utilice herramientas automatizadas para Optimizar Consultas, como por ejemplo: http:// www.quest.com /es/
  41. 41. MUCHAS GRACIAS.
  42. 42. MUCHAS GRACIAS.
  43. 43. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Estadísticas de la Base de Datos. Además, se utiliza información acerca de los índices Volver
  44. 44. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Medidas de Costos . El costo de un Plan de Ejecución se hace en función de la cantidad de CPU utilizada y de la cantidad de páginas de disco rescatadas . b.1. Búsqueda Lineal (Full Table Scan o Table Scan) b.2. Índice Primario, igualdad en la clave . b.3. Índice Secundario, igualdad . Volver La mas costosa La mas eficiente +/- eficiente
  45. 45. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Reglas de Equivalencias de Expresiones. Una regla de equivalencia permite transformar una expresion E1 en la otra E2, mientras se preserva la equivalencia . Aplicando las Reglas Volver
  46. 46. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Se analiza cada tabla con el fin de reconocer los SARG (Search Argument-able, argumentos de búsqueda) Análisis de la Consulta. Un SARG limita el número de filas que satisfacen la consulta. (Atributos selectivos) x , y pertenecen a la misma tabla, z es foráneo. Volver x + 2 = 20 x = 20 - 2 x LIKE '%tern' x LIKE 'pat%' x NOT IN (4, 5, 6) x IN (4, 5, 6) x = y x = z x = 4 OR y = 5 x > 25 x IS NOT NULL x IS NULL x <> 10 x = 10 Expresion Non SARG Expresiones SARG
  47. 47. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Es hacer calzar las cláusulas SARG con los índices existentes en la BD, además compara los costos versus un FULL TABLE SCAN . Selección de Índices. ASE usa las estadísticas de distribución de datos de las Estadísticas de la BD, para estimar el costo de los caminos de acceso. Volver El objetivo general es calzar un SARG con un índice para evitar un FULL TABLE SCAN .
  48. 48. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas … FROM Tabla1, Tabla2,Tablan Selección de Ordenes JOIN. La cláusula FROM no dicta el orden en el cual las tablas deben ser procesadas . Se evalúa todas las permutaciones razonables y se estima el costo total en términos de tiempo de E/S. Volver El escenario de costo en el peor caso para un join es el que implementa un FULL TABLE SCAN en ambas tablas . 99.999% 148512 20922789888000 16 99.7% 11088 3628800 10 98.3% 6048 362880 9 92.5% 3024 40320 8 73.3% 1344 5040 7 30% 504 720 6 Ahorro Método Optimizado N! Número de Tablas
  49. 49. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Dado que las tablas temporales producen un procesamiento adicional y consumo de E/S el optimizador debe decidir si debe crear o no estas tablas. Uso de Tablas Temporales. Para el caso de la cláusula GROUP BY, siempre se debe crear una tabla temporal para realizar el agrupamiento. Para el caso de la cláusula DISTINCT, se debe crear una tabla que ordene los valores y elimine los duplicados. Si existe un índice único no es necesario. Para el caso de la cláusula ORDER BY, la utilización de una tabla dependerá de los índices sobre la tabla. Volver
  50. 50. Parte II - Fundamentos Teóricos Modelo Relacional Lenguajes Relacional Sistema de Base de Datos El Proceso de Optimización de Consultas El Optimizador de Consultas Sin embargo, no siempre el Optimizador seleccione el mejor Plan. Selección del Plan de Ejecución. De todos los Planes generados por ASE, la selección del Plan de Ejecución Optimo, esta determinado por la solución que tenga el menor costo estimado. ¿Se consideró los índices existentes en cada tabla o se está realizando un FULL TABLE SCAN? ¿Se utilizan tablas temporales para procesar la consulta ? ¿Cuales son los órdenes de JOIN que utiliza el optimizador para resolver la consulta ? ASE y los demás Optimizadores, proporciona una herramienta llamada SHOWPLAN, que devuelve al usuario un detalle del plan de ejecución , en la cual se puede verificar que: Volver

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