2.4.6 DM/Procesamiento de Consultas

Temas:
Core

• Estructuras de página
• Estructuras de índice:
  1. árboles B+
  2. Índices hash: estáticos y dinámicos
  3. Creación de índices en SQL
• Estructuras de archivos:
  1. Archivos de montón (heap)
  2. Archivos hash
• Algoritmos para operadores de consulta:
  1. Ordenamiento externo
  2. Selección
  3. Proyección; con y sin eliminación de duplicados
  4. Uniones naturales: Bucle anidado, Mezcla-ordenada, Unión hash
  5. Análisis de eficiencia de algoritmos
• Transformaciones de consultas
• Optimización de consultas:
  1. Rutas de acceso
  2. Construcción de plan de consulta
  3. Estimación de selectividad
  4. Planes solo de índice
• Procesamiento de Consultas en Paralelo (por ejemplo, exploración paralela, unión paralela, agregación paralela)
• Afinamiento/rendimiento de base de datos:
  1. Selección de índices
  2. Impacto de índices en el rendimiento de consultas
  3. Desnormalización

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:

1. Describir el propósito y organización de las estructuras de índice tanto de árbol B+ como hash [Describir]
2. Componer un comando SQL para crear un índice (de cualquier tipo) [Componer]
3. Especificar los pasos para los diversos algoritmos de operadores de consulta: ordenamiento externo, proyección con eliminación de duplicados, unión por mezcla-ordenada, unión hash, unión por bucle anidado por bloques [Analizar]
4. Derivar el tiempo de ejecución (en solicitudes de E/S) para cada uno de los algoritmos anteriores [Analizar]
5. Transformar una consulta en álgebra relacional a su equivalente apropiado para una ejecución canalizada de profundidad izquierda [Rediseñar]
6. Calcular estimaciones de selectividad para una operación de selección y/o unión dada [Computar/Calcular]
7. Describir cómo modificar una estructura de índice para facilitar una operación solo de índice para una relación dada [Describir]
8. Para un escenario dado decidir qué índices soportar para la ejecución eficiente de un conjunto de consultas [Evaluar (valorar)]
9. Describir cómo los DBMS aprovechan el paralelismo para acelerar el procesamiento de consultas dividiendo el trabajo entre múltiples procesadores o nodos [Describir]