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PRÁCTICA SEGUNDO PARCIAL – BASES DE DATOS II
- Por qué guardar las transacciones activas en el checkpoint?
- Por que interesa sólo el último checkpoint cuando se aplica un procedimiento de recuperación?
- Dar un ejemplo de plan de ejecución no serial en el que las Transacciones trabajen sobre el mismo item y al aplicarle la técnica de timestamps el plan no se vea afectado (nadie se debería reiniciar).
- Sea el siguiente plan de ejecución:
Tpo Op Tpo op tpo Op
R10(i)
R4(e)
W2(b)
W9(i)
W6(f)
W3(u)
W5(x)
R10(k)
W8(x)
W7(g)
R4(u)
W2(a)
R10(p)
W7(h)
W5(y)
W3(v)
W6(h)
W8(z)
W9(p)
Roll
W3(t)
W7(o)
W6(g)
W1(c)
W9(k)
W5(z)
W8(y)
W1(d)
W10(m)
c
c
c
c
c
c
c
c
c
a) Aplicar la técnica de timestamps e indicar en qué tiempo el DBMS decide reinicar qué transacciones Respuesta: T5 REINICIA EN EL TIEMPO 26 T6 REINICIA EN EL TIEMPO 17 T4 REINICIA EN EL TIEMPO 11 b) Indicar los valores rmax y wmax de todos los items sobre los que trabajan las transacciones del plan dado
- Sean las relaciones R1(x,y,z,w) R2(a,b,c,x,s) R3(s,t,u,v) Si
- R1 ha sido fragmentada según fragmentación horizontal primaria en 10 fragmentos
- R2 ha sido fragmentada según fragmentación horizontal primaria en 2 fragmentos
- R3 ha sido fragmentada según fragmentación horizontal primaria en 8 fragmentos.
- Se ha aplicado fragmentación horizontal derivada a la(s) tabla(s) correspondiente(s) Cuántos fragmentos en total habrían en toda la base de datos? RESPUESTA: 178
- Sea el siguiente plan de ejecución PE (las operaciones están en la fila superior y sus posiciones dentro del plan en la fila inferior): W1(a) W2(c) W3(e) W1(b) W4(j) Com1 W2(d) W3(f) W4(k) W5(n) W6(q) A=72 c= 32 e=12 b=42 j=62 d=82 f=92 k=32 n=11 q= 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 W7(v) W3(g) Com2 W7(d) W5(o) W6(u) Com5 W3(h) W4(l) W6(s) W7(y) V=32 g=41 d=51 o=61 u=71 h=81 l=91 s=13 y= 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 W3(i) W6(t) Com 3 W7(z) Com6 W4(m) W4(a) W7(ñ) Com4 W7(b) C J=33 t=43 z=53 m=63 a=73 ñ=83 b= 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 Si hubo un checkpoint después de ejecutar la operación del tiempo 6, otro checkpoint después de ejecutar la operación del tiempo 18 y una falla después de ejecutar la operación del tiempo 27 y si el estado inicial de la base de datos es: a b C d e f g h i j k l m n ñ o p q r S t u v w Y z 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 8 9 Aplicando la técnica de recuperación de checkpoints: a) El DBMS debería deshacer las operaciones de las posiciones:……………………………….. b) El DBMS debería rehacer las operaciones de las posiciones:………………………………… Antes de aplicar un procedimiento de recuperación, el estado de la base de datos es: a b C d e f G h i j k l m n ñ o p q r s T u v w y Z Después de aplicar un procedimiento de recuperación, el estado de la base de datos es: a b C d e f G h i j k l m n ñ o p q r s T u v w y Z
- Sean las siguientes relaciones: alumno Materia Nota ci Nom sexo Colegio sigla Desc Tipo ci sigla calif ci sigla calif 1 A F Particular 21 M1 A 1 21 90 8 23 90 2 B F Fiscal 22 M2 B 10 22 45 8 24 87 3 C M Cooperativa 23 M3 A 3 21 65 8 26 22 4 D F Fiscal 24 M4 C 8 21 100 8 27 58 5 E M Particular 25 M5 A 2 22 51 10 23 54 6 F M Fiscal 26 M6 B 4 27 51 10 24 51 7 G F Fiscal 27 M7 A 5 27 90 10 26 24 8 A M Fiscal 9 27 87 10 27 68 9 B M Particular 6 23 40 5 21 57
Pelicula Cinta Critica 1 n 1 n Hay fragmentaciones derivadas de pelicula, por tanto, debemos fragmentar Cinta y Critica según fragmentación horizontal derivada Pero Cinta ya está fragmentada (ver diagrama a izquierda), entonces se debe hacer una fragmentación horizontal derivada en: Critica, C1,C2,C Fragmentación de Critica: Cr1=Critica⋉P Cr2=Critica⋉P Cr3=Critica⋉P Cr4=Critica⋉P Cr5=Critica⋉P Cr6=Critica⋉P Cr7=Critica⋉P Cr8=Critica⋉P Fragmentación C1: C11=C1⋉P C12=C1⋉P C13=C1⋉P C14=C1⋉P C15=C1⋉P C16= C1 ⋉P C17= C1 ⋉P C18= C1 ⋉P Fragmentación C2: C21=C2⋉P C22=C2⋉P C23=C2⋉P C24=C2⋉P C25=C2⋉P C26= C2 ⋉P C27= C2 ⋉P C28= C2 ⋉P Fragmentación C3: C31=C3⋉P C32=C3⋉P C33=C3⋉P C34=C3⋉P C35=C3⋉P C36= C3 ⋉P C37= C3 ⋉P C38= C3 ⋉P En total 40 fragmentos Pelicula C Critica 1 n 1 n C C 1 1 n n
EJERCICIO 2 (fragmaentación y localización) La empresa QTI se dedica a la venta de prendas de vestir tejidas para lo cual cuenta con la siguiente base de datos: prenda(codPrenda,tipo,matPrima,color,precio) tipo: C=chompa, P=poncho, matPrima: L=lana H=hilo Vendedor(ci,nombre,residencia,salarioFijo,porcentajeComision) Ventas(ci,codPrenda) La empresa tiene sucursales en Cba, Scrz y Lpz y desea tener una base de datos distribuida considerando que: A. En La Paz son populares los ponchos y chompa de lana B. En Cbba las chompas de lana e hilo C. En Santa Cruz las chompas de hilo D. La administración de la información financiera se maneja desde La Paz E. Los vendedores realizan la venta de sus productos en los lugares donde residen, es decir, un vendedor de La Paz realiza sus ventas en La Paz Hacer un diseño de fragmentación y localización adecuado SOLUCIÓN Fragmentacion horizontal primaria de prenda:
Pcl= tipo=C y matPrima=L(prenda) LPZ CBA
Pch= tipo=C y matPrima=H(prenda) CBA SCZ
Ppl= tipo=P y matPrima=L(prenda) LPZ
Pph= tipo=P y matPrima=H(prenda) LPZ CBA SCZ
Fragmentacion vertical de vendedor: ven1=Π ci,nombre,residencia(vendedor) ven2= Π ci,salarioFijo,porcentajeComision(vendedor) LPZ Fragmentacion Horizontal de ven1:
v1lpz=residencia=LPZ(ven1) LPZ
v1cba=residencia=cba(ven1) CBA
v1scz=residencia=scz(ven1) SCZ
Fragmentacion horizontal derivada de ventas a partir de VENDEDOR: Vta_cl=Ventas SEMIJOIN v1lpz LPZ Vta_ch=Ventas SEMIJOIN v1cba CBA Vta_pl=Ventas SEMIJOIN v1sczl SCZ En este caso no me interesa derivar una fragmentación de ventas por prenda, porque me dicen que los vendedores venden donde residen, no es relevante aplicar esta fragmentación derivada. EJERCICIO3 (Optimización de consultas en BDD) Sean: G(eno,dpto,salario) E(eno,nom,tit)
E está fragmentado en: E1=eno<=3(E) E2=3<eno<=6(E)
E3=eno>6(E)
G está fragmentado en: G1=eno<=3(G) G2=eno>3(G)
Aplicar las fases A y B de optimización de consultas distribuidas a las siguientes consultas: 3.1 Select * from E where eno= 3.2 Select * from E,G where E.eno=G.eno
Select E.* from EMPL E, DTPO D WHERE E.codDpto=D.codDpto and loc=‘A’ EJERCICIO 8 (Fragmentación) Sea PELICULA(codPeli,genero,nomPeli,tipo,publico) genero=T/D/C/A publico=A/N (adulto,ninos) CINTA(codCinta,codPeli,formato,ubic,estado) formato=VHS/DVD/VCD CRITICA(nroCr,cod_peli,ciCritico,nota,coment) Si la tabla pelicula se ha fragmentado verticalmente en PELI1(codPeli,nomPeli) y PELI2(codPeli,genero,tipo,pubico) y se han fragmentado las tablas según fragmentación horizontal primaria o derivada (según corresponda) tomando en cuenta los atributos género, público y formato, ¿cuántos fragmentos habría en total?
EJERCICIO 9 (Optimización) Sean las tablas Alumno materia Nota ci Nom sexo Colegio codCarr sigla Desc nivel area ci sigla gestion calif
Alumno está fragmentada en:
FA1=ci,sexo,colegio(Alumno) FA2= ci,nom,codCarr(Alumno)
A1=sexo=’f’(FA1) A2=sexo=’m’(FA1)
Materia está fragmentada en: M1=nivel= 1 (Materia)
M2=nivel<>1(Materia)
Nota está fragmentada en:
N1=(Nota ⋉ A1) ⋉ M1 N2=(Nota ⋉ A1) ⋉ M
N3=(Nota ⋉ A2) ⋉ M1 N4=(Nota ⋉ A2) ⋉ M
Aplicar las fases A y B de optimización a las siguientes consultas:
1. Obtener el ci de todas las mujeres
2. Obtener el ci y nombre de todas las mujeres
3. Obtener las siglas de las matérias de nivel 1
4. Obtener las siglas de las materias de nivel 2
5. Obtener las siglas de las materias del área de programación de nivel 1
6. Obtener las siglas y nombres de las materias del área de programación
de nivel 2
7. Obtener el ci de las mujeres que obtuvieron una nota superior a 70 en
materias de nivel 1
8. Obtener el ci y nombre de las mujeres que obtuvieron una nota superior
a 70 en materias de nivel 1
9. Obtener el ci y nombre de las mujeres que obtuvieron una nota superior
a 70 en materias de nivel 2
10. Obtener el ci de las mujeres que obtuvieron una nota superior a 70 en
materias de nivel 2
11. Obtener el ci de los estudiantes que obtuvieron una nota superior a 70
en materias de nivel 1
12. Obtener el ci de los estudiantes que obtuvieron una nota superior a 70
en materias de nivel 2
13. Obtener el ci de las mujeres de colégio fiscal que tomaron materias de
nivel 1 del área de programación.
