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Tipologia: Appunti
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Leggere le sezioni 8.1 e 8.2 di Riguzzi et al. Sistemi Infomativi Lucidi derivati da quelli di Hector Garcia-Molina
B,D
R.A=“c” S.E=2 R.C=S.C
B,D
R.A=“c” S.E=2 R.C = S.C
B,D
R.A = “c”
S.E = 2 R S
Join naturale
a 1 10 10 x 2 b 1 20 20 y 2 c 2 10 30 z 2 d 2 35 40 x 1 e 3 45 50 y 3
=“c” <c,2,10> <10,x,2> verifica=2? output: <2,x> prossima tupla: <c,7,15>
parse converti applica leggi stima la dimensione del risultato considera i piani fisici stima i costi scegli il migliore esegui physical query plans {P1,P2,…..} {(P1,C1),(P2,C2)...} Pi risposta SQL query parse tree logical query plan l.q.p. “migliorato” l.q.p. +dimensioni statistiche
StarsIn(movieTitle,movieYear,starName) MovieStar(name,address,gender,birthdate) SELECT movieTitle FROM StarsIn WHERE starName IN ( SELECT name FROM MovieStar WHERE birthdate LIKE ‘%1960’ ); (Trova i film con star nate nel 1960)
StarsIn
starName MovieStar Il s in questo caso si chiama “selezione a due argomenti” ed e’ a mezza via tra il parse tree e l’algebra relazionale
MovieStar Trasformando la condizione IN
Abbiamo bisogno della dimensione StarsIn MovieStar
s
Parametri: ordine del join, dimensione della memoria,... Hash join Index scan Parametri: Condizione della select,... StarsIn MovieStar