L5

Question 1

Mi a kiválasztási kardinalitás?

Answer 1

Azon rekordok átlagos száma, amelyek egy egyenlőségi feltételt kielégítenek. [ SC(A,r) ]

Question 1

Mit jelent egy attribútum kardinalitása?

Answer 1

az attribútum különböző értékeinek száma

Question 2

Egy relációs lekérdezés végrehajtási elemei:

Answer 2

• műveletek
• algoritmusok
• sorrend
• workflow

Question 3

Mire NEM szokás lekérdezést optimalizánli?

Answer 3

maximális felhasználószám

Question 4

Mi a heurisztikus lekérdezés optimalizálás lépéseinek sorrendje?

Answer 4

1. szelekciók süllyesztése
2. levelek átrendezése
3. illesztések definiálása
4. vetítések süllyesztése

Question 5

Mi egy lekérdezés feldolgozásának általános sorrendje?

Answer 5

1. értelmezés és fordítás
2. relációalgebrai alak
3. végrehajtási terv
4. kiértékelés

Question 6

Milyen típusú join műveletek vannak?

Answer 6

• természetes illesztés
• külső illesztés
• théta illesztés

Question 7

Mikor másodlagos egy index?

Answer 7

ha nem elsődleges

Question 8

Mikor elsődleges egy index?

Answer 8

ha az index lehetővé teszi a rekordok olyan sorrendben való olvasását, amely megfelel a rekordok fizikai tárolási sorrendjének

Question 9

Milyen katalógusinformációk léteznek?

Answer 9

1. nr - az r relációban előforduló rekordok száma
2. sr - az r reláció egy rekordjának mérete
3. br - az r relációban levő, rekordokat tároló blokkok száma

Question 10

Milyen tipikus költségfüggvények léteznek a költségalapú lekérdezések számára?

Answer 10

• lineáris keresésnél: Ea1 = br
• binári keresésnél: Ea2 = log2br + [SC(A,r) / fr] - 1
• elsődleges indexxel: Ea3 = HTi + 1

Question 11

Mi az a relációalgebrai fa?

Answer 11

primitív műveletek szekvenciái

Question 12

Milyen két alapvetően különböző módszert ismertünk meg a relációs lekérdezések optimalizálására?

Answer 12

• heurisztikus
• költségalapú

Question 13

Milyen elemekből áll egy indexrekord?

Answer 13

• kulcs
• pointer

Question 14

Milyen előnyei vannak a sűrűindexnek?

Answer 14

• nem kell rendezetten tárolni az adatállományt
• meggyorsítja a rekordelérést
• támogatja a több kulcs szerinti keresést

Question 15

Milyen elemekből áll egy hash-tábla?

Answer 15

indexállományokból, amelyekben valamilyen adatállománybeli rekordra mutató indexrekordok vannak

Question 16

Milyen előnyei vannak az algoritmikus (gépi) lekérdezés optimalizálásnak?

Answer 16

• szélesebb ismeret a tárolt adatértékekről
• gyorsabb numerikus kiértékelési mechanizmus
• szisztematikus értékelés
• algoritmusa több szaki együttes tudását hordozza
• dinamikusan, minden művelet előtt, az aktuális feltételeket figyelembe véve értékelődik ki

Question 17

Milyen előnyei vannak az emberi lekérdezések optimalizálásának?

Answer 17

• szélesebb általános ismeret
• felhasználható lehet a probléma szemantikai tartalma
• nagyobb szabadság a felhasználható módszerek, eszközök terén
• jobban felkészült a váratlan helyzetekre

Question 18

Milyen előnye és hátránya van a pipeline alapú lekérdezés kiértékelésnek?

Answer 18

–(nem történik materializáció)

hátrány: nincs közbülső reláció (pl. nincs rendezés)

előny: alacsony memóriakövetelmény, mert az eredményeket nem tároljuk sokáig

Question 19

Milyen előnyei vannak a materializáció alapú lekérdezés kiértékelésnek?

Answer 19

mivel az adatokat a memóriába írjuk, tudunk rendezni

Question 20

Milyen join algoritmusok léteznek?

Answer 20

• nested loop join
• indexed nested loop join
• block nested loop join
• merge join
• hash join

Question 21

Milyen algoritmust használunk a rekordok beszúrására ritka index szervezésű állományok esetén?

Answer 21

intervallumfelezgetés, bináris keresés (log2N)

Question 22

Alap szelekciós algoritmusok (lineáris, bináris keresés):

Answer 22

• lineáris keresés: Ea1 = br
• bináris keresés: Ea2 = ⌈log2br⌉ + ⌈SC(A,r) / fr⌉ - 1

Question 23

Indexelt szelekciós algoritmusok (elsődleges [kulcson és nem kulcson] és másodlagos index használatával):

Answer 23

elsődleges index használatával:
- egyenlőségi feltétel kulcson: Ea3 = HTi + 1
- egyenlőségi feltétel nem kulcson: Ea4 = HTi + ⌈SC(A,r) / fr⌉

másodlagos index használatával:
- egyenlőségi feltétel: Ea5 = HTi + SC(A,r)

Question 24

Összehasonlítás alapú szelekció (elsődleges és másodlagos index használatával):

Answer 24

• elsődleges index használatával: Ea6 = HTi + br / 2
• másodlagos index használatával: Ea7 = HTi + LBi / 2 + nr / 2

Question 25

Nested loop join “költsége”:

Answer 25

legrosszabb esetben: br + nr * bs

ha mindkettő, vagy legalább az egyik reláció befér a memóriába: br + bs

Question 26

Block nested loop join “költsége”:

Answer 26

legrosszabb esetben: br + br * bs

ha mindkettő, vagy legalább az egyik reláció befér a memóriába: br + bs

Question 27

Indexed nested loop join “költsége”:

Answer 27

mindig: br + nr * c
c: a szelekció költsége s-en

Question 28

Merge join “költsége”:

Answer 28

br + bs + ‘a rendezések költsége’
(nagy, hatékonyan rendezhető relációk esetén, általában ez a legkisebb költségű algoritmus)