Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
В предыдущей лекции мы говорили про три составляющих реляционной модели данных. Две из них - структурную и целостную составляющие - мы рассмотрели более или менее подробно, а манипуляционной части реляционной модели данных посвящается эта лекция.
Как мы отмечали в предыдущей лекции, в манипуляционной составляющей определяются два базовых механизма манипулирования реляционными данными - основанная на теории множеств реляционная алгебра и базирующееся на математической логике (точнее, на исчислении предикатов первого порядка) реляционное исчисление. В свою очередь, обычно рассматриваются два вида реляционного исчисления - исчисление доменов и исчисление предикатов.
Все эти механизмы обладают одним важным свойством: они замкнуты относительно понятия отношения. Это означает, что выражения реляционной алгебры и формулы реляционного исчисления определяются над отношениями реляционных БД и результатом вычисления также являются отношения. В результате любое выражение или формула могут интерпретироваться как отношения, что позволяет использовать их в других выражениях или формулах.
Как мы увидим, алгебра и исчисление обладают большой выразительной мощностью: очень сложные запросы к базе данных могут быть выражены с помощью одного выражения реляционной алгебры или одной формулы реляционного исчисления. Именно по этой причине именно эти механизмы включены в реляционную модель данных. Конкретный язык манипулирования реляционными БД называется реляционно полным, если любой запрос, выражаемый с помощью одного выражения реляционной алгебры или одной формулы реляционного исчисления, может быть выражен с помощью одного оператора этого языка.
Известно (и мы не будем это доказывать), что механизмы реляционной алгебры и реляционного исчисления эквивалентны, т.е. для любого допустимого выражения реляционной алгебры можно построить эквивалентную (т.е. производящую такой же результат) формулу реляционного исчисления и наоборот. Почему же в реляционной модели данных присутствуют оба эти механизма?
Дело в том, что они различаются уровнем процедурности. Выражения реляционной алгебры строятся на основе алгебраических операций (высокого уровня), и подобно тому, как интерпретируются арифметические и логические выражения, выражение реляционной алгебры также имеет процедурную интерпретацию. Другими словами, запрос, представленный на языке реляционной алгебры, может быть вычислен на основе вычисления элементарных алгебраических операций с учетом их старшинства и возможного наличия скобок. Для формулы реляционного исчисления однозначная интерпретация, вообще говоря, отсутствует. Формула только устанавливает условия, которым должны удовлетворять кортежи результирующего отношения. Поэтому языки реляционного исчисления являются более непроцедурными или декларативными.
Поскольку механизмы реляционной алгебры и реляционного исчисления эквивалентны, то в конкретной ситуации для проверки степени реляционности некоторого языка БД можно пользоваться любым из этих механизмов.
Заметим, что крайне редко алгебра или исчисление принимаются в качестве полной основы какого-либо языка БД. Обычно (как, например, в случае языка SQL) язык основывается на некоторой смеси алгебраических и логических конструкций. Тем не менее, знание алгебраических и логических основ языков баз данных часто бывает полезно на практике.
В нашем изложении мы в основном следуем подходу Дейта, примененному (хотя и не изобретенному) им в последнем издании книги "Введение в системы баз данных". Для экономии времени и места мы не будем вводить каких-либо строгих синтаксических конструкций, а в основном ограничимся рассмотрением материала на содержательном уровне.
5.1. Реляционная алгебра
Основная идея реляционной алгебры состоит в том, что коль скоро отношения являются множествами, то средства манипулирования отношениями могут базироваться на традиционных теоретико-множественных операциях, дополненных некоторыми специальными операциями, специфичными для баз данных.
Существует много подходов к определению реляционной алгебры, которые различаются набором операций и способами их интерпретации, но в принципе, более или менее равносильны. Мы опишем немного расширенный начальный вариант алгебры, который был предложен Коддом. В этом варианте набор основных алгебраических операций состоит из восьми операций, которые делятся на два класса - теоретико-множественные операции и специальные реляционные операции. В состав теоретико-множественных операций входят операции:
Специальные реляционные операции включают:
Кроме того, в состав алгебры включается операция присваивания, позволяющая сохранить в базе данных результаты вычисления алгебраических выражений, и операция переименования атрибутов, дающая возможность корректно сформировать заголовок (схему) результирующего отношения.
5.1.1. Общая интерпретация реляционных операций
Если не вдаваться в некоторые тонкости, которые мы рассмотрим в следующих подразделах, то почти все операции предложенного выше набора обладают очевидной и простой интерпретацией.
Поскольку результатом любой реляционной операции (кроме операции присваивания) является некоторое отношение, можно образовывать реляционные выражения, в которых вместо отношения-операнда некоторой реляционной операции находится вложенное реляционное выражение.
5.1.2. Замкнутость реляционной алгебры и операция переименования
Как мы говорили в предыдущей лекции, каждое отношение характеризуется схемой (или заголовком) и набором кортежей (или телом). Поэтому, если действительно желать иметь алгебру, операции которой замкнуты относительно понятия отношения, то каждая операция должна производить отношение в полном смысле, т.е. оно должно обладать и телом, и заголовком. Только в этом случае будет действительно возможно строить вложенные выражения.
Заголовок отношения представляет собой множество пар <имя-атрибута, имя-домена>. Если посмотреть на общий обзор реляционных операций, приведенный в предыдущем подразделе, то видно, что домены атрибутов результирующего отношения однозначно определяются доменами отношений-операндов. Однако с именами атрибутов результата не всегда все так просто.
Например, представим себе, что у отношений-операндов операции прямого произведения имеются одноименные атрибуты с одинаковыми доменами. Каким был бы заголовок результирующего отношения? Поскольку это множество, в нем не должны содержаться одинаковые элементы. Но и потерять атрибут в результате недопустимо. А это значит, что в этом случае вообще невозможно корректно выполнить операцию прямого произведения.
Аналогичные проблемы могут возникать и в случаях других двуместных операций. Для их разрешения в состав операций реляционной алгебры вводится операция переименования. Ее следует применять в любом случае, когда возникает конфликт именования атрибутов в отношениях - операндах одной реляционной операции. Тогда к одному из операндов сначала применяется операция переименования, а затем основная операция выполняется уже безо всяких проблем.
В дальнейшем изложении мы будем предполагать применение операции переименования во всех конфликтных случаях.
5.1.3. Особенности теоретико-множественных операций реляционной алгебры
Хотя в основе теоретико-множественной части реляционной алгебры лежит классическая теория множеств, соответствующие операции реляционной алгебры обладают некоторыми особенностями.
Начнем с операции объединения (все, что будет говориться по поводу объединения, переносится на операции пересечения и взятия разности). Смысл операции объединения в реляционной алгебре в целом остается теоретико-множественным. Но если в теории множеств операция объединения осмысленна для любых двух множеств-операндов, то в случае реляционной алгебры результатом операции объединения должно являться отношение. Если допустить в реляционной алгебре возможность теоретико-множественного объединения произвольных двух отношений (с разными схемами), то, конечно, результатом операции будет множество, но множество разнотипных кортежей, т.е. не отношение. Если исходить из требования замкнутости реляционной алгебры относительно понятия отношения, то такая операция объединения является бессмысленной.
Все эти соображения приводят к появлению понятия совместимости отношений по объединению: два отношения совместимы по объединению в том и только в том случае, когда обладают одинаковыми заголовками. Более точно, это означает, что в заголовках обоих отношений содержится один и тот же набор имен атрибутов
При этом следует помнить, что при использовании исходной матрицы размером 100х100, она полностью может размещаться в кэш-памяти емкостью, например, 1 Мбайт. Если при проведении испытаний используется матрица размером 1000х1000, то емкости такого кэша уже недостаточно и некоторые обращения к памяти будут ускоряться благодаря наличию такого кэша, другие же будут приводить к промахам и потребуют большего времени на обработку обращений к памяти. Для многопроцессорных систем также имеются параллельные версии LINPACK и такие системы часто показывают линейное увеличение производительности с ростом числа процессоров.
Однако, как и любая другая единица измерения, рейтинг MFLOPS для отдельной программы не может быть обобщен на все случаи жизни, чтобы представлять единственную единицу измерения производительности компьютера, хотя очень соблазнительно характеризовать машину единственным рейтингом MIPS или MFLOPS без указания программы.
[Предыдущая глава] [Оглавление] [Следующая глава]
Copyright © CIT
тур. В Ливерморских циклах встречаются последовательные, сеточные, конвейерные, волновые вычислительные алгоритмы, что подтверждает их пригодность и для параллельных машин. Однако обобщение результатов измерения производительности, полученных для одной параллельной машины, на другие параллельные машины или хотя бы некоторый подкласс параллельных машин, может дать неверный результат, ибо структуры аппаратных связей в таких машинах гораздо более разнообразны, чем, скажем, в векторных машинах.
LINPACK - это пакет фортран-программ для решения систем линейных алгебраических уравнений. Целью создания LINPACK отнюдь не было измерение производительности. Алгоритмы линейной алгебры весьма широко используются в самых разных задачах, и поэтому измерение производительности на LINPACK представляют интерес для многих пользователей. Сведения о производительности различных машин на пакете LINPACK публикуются сотрудником Аргоннской национальной лаборатории (США) Дж. Донгаррой и периодически обновляются.
В основе алгоритмов действующего варианта LINPACK лежит метод декомпозиции. Исходная матрица размером 100х100 элементов (в последнем варианте размером 1000х1000) сначала представляется в виде произведения двух матриц стандартной структуры, над которыми затем выполняется собственно алгоритм нахождения решения. Подпрограммы, входящие в LINPACK, структурированы. В стандартном варианте LINPACK выделен внутренний уровень базовых подпрограмм, каждая из которых выполняет элементарную операцию над векторами. Набор базовых подпрограмм называется BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms). Например, в BLAS входят две простые подпрограммы SAXPY (умножение вектора на скаляр и сложение векторов) и SDOT (скалярное произведение векторов). Все операции выполняются над числами с плавающей точкой, представленными с двойной точностью. Результат измеряется в MFLOPS.
Использование результатов работы тестового пакета LINPACK с двойной точностью как основы для демонстрации рейтинга MFLOPS стало общепринятой практикой в компьютерной промышные операции с ПТ Сложение, вычитание, сравнение, умножение1 Деление, квадратный корень 4 Экспонента, синус, ... 8
Рис. 3.1. Соотношение между реальными и нормализованными операциями с плавающей точкой,
которым пользуются авторы "ливерморских циклов" для вычисления рейтинга MFLOPS
Наиболее часто MFLOPS, как единица измерения производительности, используется при проведении контрольных испытаний на тестовых пакетах "Ливерморские циклы" и LINPACK.
Ливерморские циклы - это набор фрагментов фортран-программ, каждый из которых взят из реальных программных систем, эксплуатируемых в Ливерморской национальной лаборатории им.Лоуренса (США). Обычно при проведении испытаний используется либо малый набор из 14 циклов, либо большой набор из 24 циклов.
Пакет Ливерморских циклов используется для оценки производительности вычислительных машин с середины 60-х годов. Ливерморские циклы считаются типичными фрагментами программ численных задач. Появление новых типов машин, в том числе векторных и параллельных, не уменьшило важности Ливерморских циклов, однако изменились значения производительности и величины разброса между разными циклами.
На векторной машине производительность зависит не только от элементной базы, но и от характера самого алгоритма, т.е. коэффициента векторизуемости. Среди Ливерморских циклов коэффициент векторизуемости колеблется от 0 до 100%, что еще раз подтверждает их ценность для оценки производительности векторных архитектур. Кроме характера алгоритма, на коэффициент векторизуемости влияет и качество векторизатора, встроенного в компилятор.
На параллельной машине производительность существенно зависит от соответствия между структурой аппаратных связей вычислительных элементов и структурой вычислений в алгоритме.
Предположим, что в базе данных сотрудников поддерживаются два отношения: СОТРУДНИКИ ( ИМЯ, ОТД_НОМЕР ) и ИМЕНА ( ИМЯ ), причем унарное отношение ИМЕНА содержит все фамилии, которыми обладают сотрудники организации. Тогда после выполнения операции реляционного деления отношения СОТРУДНИКИ на отношение ИМЕНА будет получено унарное отношение, содержащее номера отделов, сотрудники которых обладают всеми возможными в этой организации именами.