Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
A.A. 2003
Appunti su data base
di:
Anna Maria Carminelli Gregori
1a Sez.
Strutture dati gerarchiche classiche
Alberi binari: Lunghezza di Ricerca &
modelli, algoritmi, complessita’
B-alberi: caratteristiche, algoritmi,
prestazioni, modelli derivati
BB-tree, Optimal tree
Parte 4
Interrogazione di archivi & indici in ambienti
Multiutenza: problemi, soluzioni tradizionali &
2a Sez.
specifiche
Strutture Multidimensionali: k-d tree,
Quad-tree, R-tree ed utilizzo
Appendice
1
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Nella Parte 3 si e’ visto come le varie componenti dei
DBMS, qualunque sia il loro modello, utilizzino al loro
interno alberi e strutture gerarchiche.
Come introduzione e aggancio con le parti precedenti, si
ricordi che nell’ ambito della progettazione fisica del d.b.
la scelta dei parametri che il DBMS richiede all’ utente
riguarda anche le strutture fisiche usate e le loro
caratteristiche come dimensioni, configurazione, modalita’
d’ uso. Ogni DBMS ha pochi ma importanti tipi di strutture
per memorizzare i dati ed accedervi, per esempio tramite
indici.
Nei DBMS l’ accesso ai dati si puo’ riassumere nel modo
seguente:
il gestore dei metodi di accesso usa le richieste prodotte
dall’ ottimizzatore per scegliere e attivare il metodo di
accesso disponibile che il buffer manager trasforma nelle
primitive di accesso ai blocchi componenti le strutture dati.
Le strutture dati piu’ usate negli RDBMS sono quelle di
tipo gerarchico che saranno trattate in questa ultima parte.
L’ uso di alberi binari e’ gia’ stato mostrato nel problema
del Sort (parte 1) e solo accennato in parte 3 parlando dell’
ottimizzatore che, per scegliere una sua strategia, usa
strutture dati come alberi binari di decisione o alberi a
+rami per le alternative, come descritto in Atzeni &… 1999, cap.9.
Un albero binario di decisione detto anche di confronto o di
ricerca si puo’ ottenere dall’ algoritmo di ricerca binaria
estraendo l’ azione dell’ algoritmo e rappresentando ogni
confronto con un nodo dell’ albero. … ma prima di usare
la terminologia tipica occorre definire tutto !
2
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GRAFI, ALBERI, definizioni classica e ricorsiva, terminologia,
caratteristiche …
Grafo: … rappresentazione di una Relazione Binaria tra
elementi di insiemi come in ES.1 di Grafo “bipartito”
ES.1
nodi
a1
a2
archi
b1
b2
Rappresentazione diagrammatica della relazione “ai e’ costruito da
bj” o “bj costruisce ai” mentre la relazione omogenea “ai e’ cuoco
di aj” e’ rappresentata con un grafo orientato dove in uno stesso
insieme i nodi sono tra loro (auto)-collegati (da archi con frecce)
anche in maniera ciclica.
Implementazione? Strutture dati Statiche (matrice delle adiacenze)
e/o Dinamiche come Alberi.
ALBERO:
definizione classica grafo connesso privo di circuiti chiusi;
struttura vuota;
definizione ricorsiva
un nodo concatenato con M alberi
Rappresentazione di
disgiunti (sottoalberi)
un albero di 10 nodi e 9 rami
F
D
liv. 1 (radice)
A
D
B F
E
liv. 2 (figli)
B
E
A C
H I G
liv. 3
C
H
L
liv. 4
I
G Altra Rappresentazione di alberi:
L
Insiemi Nidificati
Definizioni di:
Grado di un nodo # sotto-alberi del nodo;
“ dell’ Albero = d max. grado dei suoi nodi;
3
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Lunghezza lx di un nodo X # nodi da attraversare
(confrontare con X) per trovarlo entrando dalla radice senza
tornare indietro pari al livello nodo se la radice e’ a liv.1 o al
livello +1 se la radice e’ a liv.0
Albero orientato caso generale; Albero ordinato significativo
l’ ordine di disposizione dei nodi, per es. B
B
A
C
C
A
Ordinati sono gli alberi binari di ricerca (def. tra 2 pag.)
Lunghezza interna Li di un albero di n nodi somma delle
lunghezze dei singoli nodi
n
h
Li = li = i ni
i=1
dove risulta:
i=1
ni = # nodi a livello i;
h = altezza dell’ albero con radice a livello 1 e quindi
(considerando fisso il grado) Li = f(h) con f da determinare.
Lunghezza interna media di un albero di n nodi
P i = Li /n
Significato numero medio di confronti per trovare un nodo
presente nell’ albero entrando dalla radice.
Li e P i si contrappongono a Le = lunghezza esterna: P e = lunghezza
esterna media dell’ albero di n nodi: modello Albero esteso in cui
nodo ha grado = grado d dell’ Albero se il nodo X ha n
figli con n <d si aggiungono figli fittizi (nodi esterni) e rami a tali
figli. Esempio di Albero binario esteso:
Si tratta di un Albero di ricerca Esteso col significato seguente:
In un Albero normale si memorizza un
campione C ed i nodi normali
5
sono gli elementi di C, mentre
7
l’ Universo restante U-C non
1
e’ rappresentato;
3
i nodi esterni dell’ Albero Esteso
…
key <1
9
.
sintetizzano U-C;
N.o nodi esterni m n*d+1=n+m
1< key <3
3<key<5
…
.
9 < key
4
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… perche’ ? Si uguaglia il N.o dei rami (compreso quello alla radice)
calcolato in 2 modi: a sinistra del simbolo = col grado dell’ Albero a destra
col N.o totale dei nodi. Se d=2 m = n+1
Si noti:
il modello Albero Esteso si puo’ “applicare” ad Alberi di qualsiasi grado d;
si arriva ad un nodo esterno con un numero di confronti pari al livello del
nodo esterno –1…. Ricerca senza successo ! cfr. +oltre.
ALBERO BINARIO: albero di grado 2;
struttura dati ricorsiva;
# nodi a livello a livello 1: 1 (Radice); a livello 2: 21 nodi al piu’;
a livello 3: 4=22 nodi al piu’; a livello 4: 8= 23 nodi al piu’;
# nodi a livello h: 2h-1 nodi al piu’…
MAX. N.o nodi ammessi in un Albero Binario di altezza h e’:
N2(h) = 1+2 + 2 2 + 2 3 + … + 2 h-1 = 2 h –1
Quindi risulta:
h
N2(h) +1 = 2
log2 (N2(h) +1) = h. L’ Albero Binario
di N2(h) nodi si dice completo sino all’ ultimo livello MAX. Densita’
delle informazioni.
ALBERO BINARIO di ricerca = albero binario ordinato dove
dato l’ albero: nodo
/
\
sotto_alb.
destro
sotto_alb.
sinistro
risulta:
key(sotto_alb. sinistro)< key(nodo)< key(sotto_alb. destro)
Lunghezza interna media di un ALBERO e’ definita come:
P i=
Li /n = 1/n
h
i n i = 1/n f(h)
i=1
e fornisce una misura della lunghezza
media di ricerca di un nodo definita come il numero medio
di confronti per trovare un nodo presente nell’ albero
entrando dalla radice.
5
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Ricerca con successo in un ALBERO BINARIO
N.o di confronti medio Cmedio per la ricerca di un nodo di data
chiave presente in un albero binario di n nodi ed altezza h:
_ se il livello della radice e’ 1 ed il nodo e’ a livello i
Ci = i ;
_ se il livello della radice e’ 1 e a livello i ci sono ni nodi
Cni = i ni
n
h
i=1
i=1
N. totale di confronti Ctot = Li = (Ci) = (Cni)
o
N.o di confronti medio Cmedio = Li /n =
Altra espressione: Cmedio =
Pi
=
Pi
n
(h’(i)/n)
(*)
i=1
dove: h’(i) = lunghezza nodo i = livellonodo i
se livello radice = 1
h’(i) = lunghezza nodo i = livellonodo i +1
se livello radice = 0.
L’ espressione (*) appare come la somma delle lunghezze dei nodi
pesate con le probabilita’ di accesso ai nodi in condizioni di
equiprobabilita’;
se i nodi NON sono equiprobabili allora si ha:
n
Cmedio =
Pi
= (h’(i) pi) con
i=1
n
(pi) =1
i=1
In un ALBERO BINARIO anche incompleto sull’ ultimo
livello per il quale quindi risulti:
h-1
h
2 n < 2 -1
si ha:
Cmedio = O(log2 n)
6
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Si dimostrera’ quindi che:
P i = O (h) = O (log2 (n))
sia per alberi binari completi fino a livello h (altezza dell’ albero),
sia per alberi binari completi fino a livello h-1, ma incompleti a livello h.
Ricerca senza successo in un
per
Pe
ALBERO BINARIO:
espressioni analoghe definite su alberi estesi. In effetti:
Ricerca senza successo in un ALBERO BINARIO
termina in un nodo esterno !
C’medio= N.o di confronti medio in ricerca senza successo.
Se il nodo esterno e’ a livello i risulta: C’i = i -1;
C’ =
h+1
i=1
n’i C’i =
h+1
n’i (i –1) =
i=1
h+1
i=1
n’i i -
h+1
n i’=
i=1
= Le– m
essendo m il N.o totale dei nodi esterni ed n’i il N.o dei nodi esterni
a livello i.
C’medio= C’/m = Le/m – 1 =
Pe–
1
Cmedio e C’medio sono linearmente dipendenti noto uno …
Cmedio= (1 +1/n) C’medio –1
Dimostrazione ?! …
Conclusione:
se P e = minima anche P i = minima e naturalmente anche se
Le = minima anche Li= minima albero bilanciato !
Per convincersene basta considerare un Albero Binario di altezza h=3 e
con # nodi normali N= 7 ed esterni m=8 se l’Albero Binario e’
completo fin l’ultimo livello i nodi esterni sono tutti a livello 4 e quindi
Le= 8*4 = 32.
Qualsiasi altra forma dell’ Albero Bin. (da quello incompleto sugli ultimi 2
livelli alla lista lineare) hanno Le maggiore quello incompleto sugli
ultimi 2 livelli ha Le=2*5+5*4+3*1=33;
la lista lineare ha Le= 2*8+7+6+5+4+3+2 = 43.
7
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Lunghezza interna media di un ALBERO di n nodi:
P i=
Li /n = 1/n
h
i n i = 1/n f(h)
i=1
In un albero binario completo di altezza h ossia tale che n =
2 h –1
Li = 1 + 2*2 + 4*3 + 8*4 +…+ 2
h-1
*h =
h
2
i-1
*i
i=1
Si dimostra che:
P i= Li /n = O(h) = O(log2 n)
La dimostrazione si basa su un’ espressione di Li piu’
compatta che e’:
Li = 1 + 2 h (h-1)
P i= Li /n = Li /(2 h –1) = O(h) = O(log2 n)
e quest’ ultima espressione vale anche se l’ ultimo livello
dell’ A.B. non e’ completo.
La dimostrazione procede da A.B. completo partendo da:
Li = 1 + 2*2 + 4*3 + 8*4 +…+ 2
h-1
*h =
h
2
i-1
*i
i=1
e ponendo per prima cosa:
Li - 1 = 2*2 + 4*3 + 8*4 +…+ 2 h-1 *h =
= 2*2 + 2 2 *3 + 2 3 *4 +…+ 2 h-1 *h
=
h
2
i-1
=
livelli
*i
i=2
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Si ricorda la progressione geometrica di ragione 2*x data
da (Esp.1):
S(x) = 1 + 2*x + (2 *x) 2 + (2 *x) 3 +…+ (2 *x) h-1
(S(x) – 1) = 2*x + (2 *x) + (2 *x) +…+ (2 *x)
2
3
h-1
h-1
= (2 x)
e moltiplicando per x si ha
i=1
(S(x) – 1) *x = 2*x + 2 *x + 2 *x +…+ 2
2
2
3
i
3
4
h-1
h-1 i
*x = 2 x
h
i+1
i=1
La derivata rispetto a x della precedente espressione e’:
/x ((S(x) – 1) *x)=2*2*x + 3*22 *x2 +4*23 *x 3 +…+ h*2 h-1 *x h-1
h-1
= (i+1)*2 x
Posto x=1 risulta:
i
i
i=1
h-1
[/x ((S(x) – 1) *x)]x=1 = (i+1)*2 =
i
h
2
i-1
*i
[S’x *x + (S(x) – 1)]x=1= Li – 1 Li=1+la derivata x=1!
i=1
i=2
Ricordando la somma della prog. Geometrica Esp.1
S(x) = ((2 *x) h – 1) / (2*x– 1)
e calcolatane la derivata per x=1(*) si ottiene
Li = 1 + 2 h (h –1) e (asintoticamente come indicato di seguito)
= Li/n = Li /(2 h –1) = O(h) = O(log2 n)
________________________________________________
Pi
(*) S’x = ( (2h *h*xh-1)*(2*x – 1) – 2*((2 *x)h – 1) ) / (2*x– 1) 2
[S’x]x=1 = 2h* h – 2*(2h– 1)
[S’x *x + (S(x) – 1)]x=1=2h *h– 2*(2h– 1) + 2h – 1 – 1= 2h*(h– 1)
9
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L’ ultima espressione di Li per A.B. completo fino al livello
h, che e’:
Li = 1 + 2 h (h –1) si puo’ porre anche in funzione del
numero di nodi n= 2 h –1 (o: n+1 = 2 h): si ottiene
Pi
= Li/n = (1 + 2 h (h –1))/n= (1 + (n+1)(h –1))/n=
=((n+1)*h – n)/n = (1+1/n)*h – 1
Pi
e quindi
= (1+1/n)* log2( n+1) –1
lim
n
Pi
= log2( n) ossia
= O(log2 n).
Pi
Per ottenere l’ espressione analoga per A.B. incompleto a
livello h, ma completo fino a livello h-1 si considerano
alcune disuguaglianze. In questo caso: n+1 2 h e quindi:
2 h-1 n 2 h –1
h–1 log2n
log2( n+1) < h
h–1 log2n < h
e quindi anche:
h 1+ log2n
Definita Linc la lunghezza di ricerca per A.B. incompleto di
n nodi si ha:
Linc = Li – h*nh dove: nh = # nodi mancanti a livello h e
nh < 2 h-1 altrimenti il liv. h sarebbe
e anzi risulta:
nh = (2 h –1) – n
essendo 2 h –1 il numero di nodi dell’ A.B.completo. Si ha:
Linc = Li – h*(2 h –1 – n) =1 + 2h (h –1) –h*2h + h + h*n
Linc = 1– 2 h + h*(1+n)
10
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Dall’ espressione precedente di
Linc = 1– 2 h + h*(1+n)
ricordando che:
n (2 h –1) ossia (n + 1) 2 h o anche: –(n + 1) > –2 h
segue:
L inc = 1– 2 h + h*(1+n) 1 –(n + 1) + h*(1+n)
Linc 1 + (1+n)*(h-1)
P inc
= Linc/n
lim
P inc
n
lim ( 1/ n + ((1+n)*(h-1))/n )=lim (h*(1+n)/n –1)=
n
n
= O(log2n) avendo sostituito h con 1+ log2n,
dato che: h 1+ log2n
In conclusione si e’ giunti al risultato che:
P i = O (h) = O (log2 (n))
per alberi binari completi e incompleti sull’ultimo livello e
quindi
Cmedio = O(log2 n)
partendo dall’ ipotesi della completezza dell’ A.B. e poi
estendendola ad A.B. con l’ultimo livello incompleto ...
Bisogna quindi vincolare gli A.B. ad essere piu’ possibile
completi.
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1) ALBERO BINARIO Perfettamante BILANCIATO:
per ogni nodo vale: n(ss) = n(sd) +1
(n = N.o di nodi)
2) ALBERO BINARIO BILANCIATO secondo il criterio AVL
(Adelson-Velskii & Landis)
per ogni nodo vale: h(ss) = h(sd) +1
(h = altezza dell’ albero che puo’ essere incompleto sugli ultimi
livelli come accade per gli alberi di Fibonacci cfr. piu’ oltre)
ALBERO BINARIO E RIPRISTINO
BILANCIAMENTO:
pesante per il perfetto bilanciamento 1): dipende da n,
semplice per il bilanciamento tipo AVL 2): dipende da h.
Costruzione di un ALBERO BINARIO perfettamante BILANCIATO:
function tree (n) cfr. Wirth pag. 196
Costruzione di un ALBERO BINARIO AVL BILANCIATO: procedure
search (x, VAR p, VAR h) cfr. Wirth pag. 220-221 e +oltre;
PERCHE’ il BILANCIAMENTO ? Occorre PREMUNIRSI contro la
degenerazione in lista lineare ove P = O(n) e
tendere a P = O(log2n)
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REALIZZAZIONE:
IN GENERALE la Costruzione di una struttura DINAMICA implica la
definizione completa di ogni nodo con le operazioni di:
_ prelevare dalla memoria libera 1 nodo;
_ definirne tutti i campi;
_ concatenarlo tramite la definizione del puntatore di
collegamento generalmente passato per indirizzo.
ALBERO BINARIO DI RICERCA: tipica struttura dinamica
USO: efficienti operazioni di ricerca, Ordinamento …
Chiave(albero sin.) < Chiave (nodo) < Chiave(albero ds.)
d
/
\
b
/
a
f
\
/
c e
\
g
puntatori vuoti
a<b<c<d<e<f<g
REALIZZAZIONE ALBERO BINARIO DI RICERCA:
concatenazione espressa a mezzo di due puntatori: left, right
Chiave, informaz.
left
right
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Implementazione in C:
typedef struct tnodo *ref; /* definizione di un tipo puntatore a tnodo */
typedef struct tnodo { /*definizione di un tipo di struttura tnodo */
int chiave,cont; /* qui cont sintetizza le informazioni e conta la
molteplicita’ della chiave inserita */
ref left,right;
};
Essendo definito un tipo puntatore a tnodo, l’ accesso alle variabili strutturate di tipo
tnodo verra’ effettuato tramite puntatori di tipo *ref e quindi per accedere ai
componenti interni la struttura si usera’ l’ operatore freccia a destra ->; se invece un
tipo puntatore alla struttura non e’ definito, l’ accesso a variabili strutturate avviene
tramite il loro nome e si usa l’ operatore punto tra il nome della struttura ed ogni
componente interno alla struttura.
Esempio: Albero Binario di ricerca & funzione Search_Insert di tipo ref:
6
/
4
\
8
/ \
/ \
2
5 7
9
struct tnodo *Search_Insert (int c, struct tnodo *p)
/* effettua la ricerca di c nell' albero puntato da p */
{
if (p == NULL) /* costruzione di un nuovo nodo */
{
p = (struct tnodo *) malloc(sizeof(struct tnodo)); /* N.B.
funziona anche senza il cast ma per pulizia concettuale e' bene metterlo! */
p -> chiave = c; p -> cont =1;
p -> left = p -> right = NULL; /*definizione completa */
}
else /* se c < nodo corrente, inserimento a sinistra, se no inserimento a destra */
if (c < p -> chiave) p -> left = Search_Insert( c, p->left);
else
if (c > p ->chiave)p -> right=Search_Insert(c, p->right);
else
p ->cont ++; /*chiave trovata: incremento del suo contat. */
return p; /*restituisce il puntatore al nodo inserito o trovato */
}/* fine Search_Insert*/
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/* Si noti che la Search_Insert inserisce ogni nuovo nodo come foglia
l’ A.B. di ricerca cresce dalle foglie ! La Complessita’ della
Search_Insert e’ O(h) con h = altezza dell’ albero ed anche = numero di
attivazioni della Search_Insert stessa la funzione Search_Insert e’
attivata ricorsivamente con un SOLO richiamo per ogni attivazione. L’
innesco al processo ricorsivo e’ l’ attivazione del main: */
main() /* un esempio …*/
{
struct tnodo *root; /* puntatore al nodo
radice dell' albero */
int x;
/* chiave corrente */
printf("\n INIZIO CREAZIONE .... albero\n");
root = NULL;
do {
printf("\n Inserire la chiave =");
scanf ("%d",&x);
if (x != EOF) root= Search_Insert(x,root);
} while (x != EOF);
………/* continua */
/* Si noti il puntatore root usato 2 volte: la funzione
Search_Insert (int c, struct tnodo *p) usa p per scendere nell’ albero dalla
radice, ma se non trova la chiave cercata inserisce un nuovo nodo e ne
pone il puntatore in p restituendolo al programma chiamante (qui al main)
NON con p (che non e’ passato per indirizzo !), ma tramite il nome della
funzione stessa che lo assegna al puntatore da definire (qui root).
Una volta costruito l’ albero si puo’ visualizzare con un’ altra procedura
ricorsiva: la visualizzazione comporta la visita dell’ albero che significa
accesso una ed una sola volta ad ogni nodo dell’ albero… QUINDI la
complessita’ e’ O( …) ?? */
………/* continua */
Print_tree(root,0);
printf("\n HO FINITO");
attendi();
} /* fine main */
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void Print_tree(struct tnodo *p,int h)
/* Visualizza RICORSIVAMENTE le chiavi dell'
albero: ogni chiave e' spostata di h spazi dal
margine sinistro. SOLO per facilitare la visione
ruotata dell' albero di ricerca, qui per prima e'
chiamata
la
visualizzazione
destra.
Quale
complessita’ ?? */
{
int i;
if (p != NULL)
|
{
|
9
Print_tree (p -> right,h+1); |
8
for (i = 0; i<=h ; i++)
|
7
printf(" ");
|6
printf("%d\n", p -> chiave); |
5
Print_tree (p -> left,h+1);
|
4
}
|
2
}/* fine Print_tree */
|
STRATEGIE DI VISITA e Complessita’:
Visita INORDER:
Sin, Rad, Des; (ordine simmetrico)
“
POSTORDER: Sin, Des, R;
(postordine)
“
PREORDER: R, Sin, Des.
(preordine)
Come esempio: stampa ordinata: visita in ordine simmetrico
procedure stampa(a: pointer_alberobin); {Pascal}
begin
if a<>nil then
begin
stampa(a^sin);
write(a^.elem);
stampa(a^.des)
end
end;
Complessita’: per ogni attivazione 2 richiami: quindi ?
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Problema dei limiti di Complessita’:
vincolo sulla ristrutturazione dell’ A.B. di ricerca e
valutazione di:
an = lunghezza di ricerca in albero binario di ricerca
con n nodi equiprobabili,
mediata sulle n! forme possibili dell’ albero.
Risulta:
O (log2 (n)) an O (n)
Occorre definire limiti piu stretti.
Si ottiene:
lim an = 1.386 P i (n)
Significato: in media con n nodi equiprobabili la
lunghezza di ricerca media di un albero casuale supera del
39% quella del corrispondente Albero Binario
Perfettamante Bilanciato.
Conseguenza logica:
la Complessita’dell’algoritmo ristrutturante di un
albero casuale di n nodi
deve risultare < 0.39 P i (n)
Per valutare an si possono seguire 2 metodi:
definizione classica di albero e analisi matematicoprobabilistica che produce l’ espressione ‘classica’
an = 2 (n+1)/n Hn – 3
con Hn numero armonico di ordine n (cfr.appunti 1 pag. da Kruse);
definizioni ricorsive di albero, lunghezza-ricerca ..
e utilizzo di matematica elementare che produce
una espressione ricorsiva soddisfatta da quella
‘classica’.
Il risultato comunque si ottiene col
passaggio al limite dell’ espressione ‘classica’.
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Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Valutazione di an = lunghezza di ricerca media di un Albero
Binario di n nodi di forma casuale.
Ipotesi:
n chiavi da inserire nell‘ albero binario di ricerca
numerate da 1 a n;
equiprobabili ossia: prob.(i=radice) = 1/n;
Procedimento per il calcolo di an ed il suo confronto con
P i (n):
1) Albero Binario di ricerca di radice i
ai
i-1
n-i
2) Valutazione di an(i) (ipotesi numerazione progressiva)
3) “
“ an
(epressione ricorsiva di tipo indiretto)
4) Formalizzazione di an = g (an-1)
5) Verifica che an cosi’ ottenuta e’ soddisfatta dalla forma
non ricorsiva che fa uso dei numeri armonici:
an = 2 Hn (n+1)/n – 3
con Hn=1+1/2+1/3+…+1/n =
= + loge n + 1/(2n) –1/(12n2) + ...
con: = 0.577216 (costante di Eulero) e
quindi: lim an ->loge n;
n->infinito
6) Passaggio al limite con il seguente risultato:
lim
an /
P i (n)
= 2 loge 2 (log2 n/ log2 n)= 1.38
n->infinito
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Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
1) Albero Binario di ricerca di radice i &
2) Valutazione di an(i) con l’ ipotesi della numerazione
progressiva delle chiavi
i
n
n
Ricordare: P i = (h’(i) pi) con
i=1
i=1
(pi) =1
i-1
prob.=(i-1)/n
n-i
prob.=(n-i)/n
ai-1 = lunghezza sotto_alb. sinistro
an-i = lunghezza sotto_alb. destro
an(i) = (ai-1 +1)(i-1)/n + 1/n + (an-i +1)(n-i)/n
Lungh. Ric. Media
sotto_alb. sinistro
Lungh. Ric. Media
sotto_alb. destro
1/n & (i-1)/n & (n-i)/n sono le probabilita’ della radice e
dei sotto_alb. = pesi
3) Valutazione di an (epressione ricorsiva di tipo indiretto)
ai-1 & an-i sono ottenute con lo stesso procedimento seguito
per valutare an ossia sommando le lunghezze degli alberi di
radice i moltiplicate per la probabilita’ che la radice sia i:
n
(*) an= an(i) (1/n)
i=1
an=(1/n)
n
{(ai-1 +1)(i-1)/n + 1/n + (an-i +1)(n-i)/n}
i=1
Si ottiene un’ espressione ricorsiva della lunghezza di
ricerca mediata sulle n! forme possibili dell’ albero con
prodotto fattoriale implicito che diventa esplicito dando alle
ai-1 & an-i le loro espressioni, per es. qui si e’sostituita ai-1(i):
n
i-1
an=(1/n) {([1/(i-1) ai-1(j)] +1)(i-1)/n
i=1
+ 1/n + (an-i +1)(n-i)/n}
j=1
19
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
n
La (*) an= an(i) (1/n)
i=1
appare come un’ espressione ricorsiva di tipo indiretto
an= f (an(i))
an(i) = F (ai-1, i, an-i)
con
quindi:
an = f ( F (ai-1, i, an-i))
4) Formalizzazione di an = g (an-1) ricorsione diretta !
Risulta:
n
an= (1/n) an(i) (1/n)
i=1
an(i) = (ai-1 +1)(i-1)/n + 1/n + (an-i +1)(n-i)/n =
= (1/n)[(i-1) ai-1 + (n-i) an-i + 1+ i - 1+ n - i] =
= (1/n)[(i-1) ai-1 + (n-i) an-i ] + 1
n
an= (1/n) {1+ (1/n) [(i-1) ai-1 + (n-i) an-i ]}=
i=1
n
=1+ (1/n ) [(i-1) ai-1 + (n-i) an-i ]
2
i=1
ma (i-1) ai-1 & (n-i) an-i danno lo stesso contributo
n
an= 1+ (2/n ) (i-1) ai-1= 1+ (2/n )
2
i=1
2
n-1
i ai
i=1
20
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
an= 1+ (2/n )
2
n-1
i ai = f (a1, a2,… an-1)
i=1
…ma come si arriva an= g (an-1) ? Si procede cosi’:
dalla an=1+ (2/n )
2
n-1
i ai
i=1
si estrae l’ ultimo addendo
an=1+ (2/n ) an-1(n-1) + (2/n )
2
2
n-2
i ai
i=1
parte A
parte B
e nella parte A si esprime an-1 tramite la f (a1, a2,… an-2)
an-1=1+ (2/(n-1) )
2
n-2
i ai
i=1
ottenendo:
(an-1-1) (n-1) = 2
2
n-2
i ai
i=1
Diviso tutto per n2 si riottiene a destra di = la parte B:
(1/n ) (an-1-1) (n-1) = (2/n )
2
2
2
n-2
i ai
i=1
an=1+ (2/n2) an-1(n-1) + (1/n2) (an-1-1) (n-1)2
parte A
nuova parte B
an=(1/n2)(n2 + 2nan-1 -2an-1+ n2an-1+ an-1 - 2nan-1 - n2-1+ 2n)=
= (1/n2){ an-1(n2-1) + 2n –1} = g(an-1)
21
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
5) Verifica che an= g (an-1) e’ soddisfatta dalla forma
non ricorsiva che fa uso dei numeri armonici:
an = 2 Hn (n+1)/n – 3
con Hn = 1+ 1/2 + 1/3 +……+1/n
Risulta:
an-1 = 2 Hn-1 (n/(n-1)) – 3 con Hn-1=1+ 1/2 + 1/3+..+1/(n-1)
an-1 =2 (Hn-1/n) (n/(n-1)) – 3 = 2 Hn (n/(n-1)) – 2/(n-1) – 3
Questa espressione di an-1si sostituisce nella g (an-1)
an= (1/n2){an-1 (n2-1) + 2n –1} si ottiene:
an= (1/n2){[2 Hn (n/(n-1)) – 2/(n-1) – 3] (n2-1) + 2n –1} =
= (1/n2){[2 Hn (n/(n-1)) – 2/(n-1) – 3] (n-1)(n+1)+ 2n–1} =
= (2/n)Hn(n+1) – (2/n2)(n+1) – 3(n2-1)/n2 + 2n /n2– 1/n2 =
=(2/n)Hn(n+1) +(1/n2)(-2n –2 - 3n2 +3 + 2n –1) =
=(2/n)Hn(n+1) –3
e si riottiene l’espressione classica !
6) Col passaggio al limite dell’espressione classica si
ottiene il risultato:
lim
an /
P i (n)
= 2 loge 2 (log2 n/ log2 n)= 1.38
n->infinito
22
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
CONCLUSIONI
Prima considerazione:
Complessita’ = funzione (Operazione Dominante)
In Alb. Bin. Operazione Dominante = Confronto
Lunghezza Ricerca Media = LRM =
= N.o di confronti medio = Cmedio (= funz(h) in A.B.Bilanciato)
Seconda considerazione:
log2 (n+1) <= LRM <= (n+1)/2
Alb. Bin. Perf. Bil.
Lista Lin.Ordinata
best_case <= LRM(h) <= worst_case
e… average_case ? Alb. Bin. a forma casuale = an
Si e’ dimostrato che:
lim
an = 1.386… log2 (n+1)
n
Deduzione logica: si deve ottenere che sia
Ripristino bilanciamento < 39% (log2 (n+1))
Ossia il Ripristino bilanciamento deve avere una
dipendenza da n di tipo logaritmico e NON lineare !
Quindi partendo da h=0 il Ripristino bilanciamento al
crescere di n deve seguire le variazioni di h NON di
n.
Gli Alb. Bin. AVL Bil. seguono questo comportamento e la
loro ristrutturazione e’ vicina al limite richiesto proprio in
base al teorema di Adelson-Velskii & Landis che fissa i
limiti dell’ altezza di un Alb. Bin. AVL Bil. di n nodi e ne
stabilisce il tipo di dipendenza da n (logaritmico).
23
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Teorema di Adelson-Velskii & Landis
log2 (n+1) hAVL(n) 1.4404 log2 (n+2) –0.328
h(Alb. Bin. Perf. Bil.)
max.h(Alb. Bin. AVL Bil.) (N.B.nel worst
case la costante moltiplicativa e' vicina a quella del limite superiore di complessita'
per l' algoritmo ristrutturante !)
best_case hAVL (n) worst_case
e… average_case ? hAVL (n) medio ?
Un problema ancora insoluto e’ proprio la valutazione
dell’ altezza attesa di un Alb. Bin. AVL Bil. di n nodi se
tutte le n! permutazioni delle chiavi da inserire nell’ albero
capitano con uguale probabilita’.
La risposta empirica ottenuta dall’ analisi di migliaia di
risultati e’:
hAVL(n) = log2 (n) + 0.25
Altro problema ancora insoluto e’:
con quale frequenza sono necessari i ribilanciamenti ?
La risposta empirica e’: in media 1 ribilanciamento capita
ogni 2 inserzioni ed ogni 5 cancellazioni nei rispettivi
algoritmi di Search_Insert e Delete. Dall’ analisi di
questi 2 algoritmi si vedra’ che: il modello AVL e’
valido soprattutto per ricerche. Quindi si deve
utilizzare se la frequenza di queste supera quella delle
inserzioni-cancellazioni … CASO PIU’ COMUNE.
24
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Alberi binari AVL bilanciati di n nodi: per ogni nodo
R risulta:
R
a
h(S)
h(D)
|bal| = |h(D) - h(S)| 1 bal = -1…+1
Situazioni ammissibili per ogni nodo:
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
Teorema di Adelson-Velskii & Landis
log2 (n+1) hAVL(n) 1.4404 log2 (n+2) –0.328
h(Alb. Bin. Perf. Bil.)
max.h(Alb. Bin. AVL Bil.)
a
Caso ottimo
Caso pessimo
Alb. Bin. Perf. Bil.
Alb. Bin. NON degenere
con altezza > 44% di quella
dell’Alb. Bin. Perf. Bil.
Si puo’ ottenere se:
Si puo’ ottenere se:
n e’ in {Ni} = insieme
di interi ottenuti dalla
sequenza di Fibonacci;
max. concentraz. nodi; min. concentraz. nodi;
min. altezza;
max. altezza.
n = 2h-1;
25
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Alberi binari AVL bilanciati pessimi: Alberi di
Fibonacci.
La forma: per una data altezza h, hanno il minimo
numero di nodi consentito per essere AVL bilanciati.
h
Tree #nodi normali
0
T0
0
1
T1
1
2
T2
2
3
T3
4 (3 produrrebbero: A.B.Perfett. Bilanc. o Lista Lineare)
4
T4
x (SS di h=3;Radice; SD di h=2)
quanto vale x ?
5
3
6
Si noti: ogni sotto-albero
2 4 7
e’ un alb. di Fibonacci !
1
Regola di produzione: Th = < Th-1 , R, Th-2 >
Nh = Nh-1 + Nh-2 + 1
E’ simile al principio di composizione di Fibonacci:
Fib(n) = Fib(n-1) + Fib(n-2) che
per n = 0,1,2,3,4,5,6, 7, 8, 9 ….
produce Fib(n) = 0,1,1,2,3,5,8,13,21,34….
La regola: Nh = Nh-1 + Nh-2 + 1 produce:
x=#nodi = 0,1,2,4,7,12…={Ni}, poco informativo, ma
confrontato questo insieme con quello di Fibonacci si
puo’ porre:
Nh = Fib(h+2) -1 espressione che produce lo stesso
insieme {Ni}: se e solo se n e’ in {Ni} l’ albero di n
nodi e’ di Fibonacci.
26
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Progettazione di un albero binario di x nodi:
1) Utilizzo del teorema AVL: metodo a)
2) “
della sequenza di Fibonacci: metodo b)
Avendo x nodi da porre in un albero binario si deve
considerare la hWorst: come valutarla?
1) metodo a):
si calcola:
hBest = log2 (x+1)
hWorst = 1.45 hBest
2) metodo b):
si ricorda che Nh= Fib(h +2) –1 ma la h ottenuta e’
la peggiore ossia: NhWorst = Fib(hWorst +2) –1
Posto: i = hWorst +2
risulta: NhWorst = Fib(i) –1
ossia: quando x = Fib(i) –1 hWorst = i-2
Generalmente accade che:
N(h1) < x < N(h2) ossia x sia compeso tra 2 valori
della sequenza di Fibonacci. In tal caso risulta:
h1 < hx < h2 (= hWorst)
i = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, …
Fib(i) = 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144,…
Fib(i-2) produce una sequenza spostata a sinistra di 2
posti cosi’ per esempio a 10 corrisponde 144
Invece se x =130
risulta: 9 < hx < 10
27
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Alberi binari AVL bilanciati di n nodi: per ogni nodo
R risulta:
R
h(S)
a
h(D)
|bal| = |h(D) - h(S)| 1 bal = -1…+1A
Alla creazione di ogni nodo bal = 0;
+1
in seguito alla creazione di figli bal={
-1
“ “
“ “
“ nipoti bal esce dal range.
Se nell’ albero AVL di radice R, prima di un’
inserzione a sinistra risultava:
caso1) hs < hd balR= +1 dopo hs = hd; balR=0 +okey
caso2) hs = hd balR = 0 dopo hs > hd; balR=-1 okey
caso3) hs > hd balR = -1 dopo hs>> hd; not okey e
RISTRUTTURAZIONE dell’ alb. considerando:
sottocaso 1
sottocaso 2
R (balR= -2)
R (balR= -2)
B (balB= -1)
A
(balA= 1)
A
B
LL rotation
LR rotation
Risultato
B
A
R
Discriminante tra i 2 sottocasi e’ il bal del figlio sinistro di R che
vale o –1 o 1.
Inserzioni a destra simmetriche: rotazioni RR, RL. Seguono
esempi di LL
28
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Alberi binari AVL bilanciati di n nodi: ristrutturazioni
Importanti 2 aspetti:
a) la ristrutturazione deve conservare la caratteristica di
albero binario di ricerca;
b) salvare prima di tagliareprima di modificare un
puntatore salvarne il valore !
Si considerino le seguenti chiavi in arrivo: 4, 2, 1 che
producono
p
p
p
4
bal4=0
3
.
a
a
bal4=-1
bal2=0 2
4
a
bal4=-2
bal2=-1 2
bal1=0
4
a
1
a
LLrotation
…ma per ottenere l’ Albero AVL bilanciato:
p
2
4
a
1
a
NO:
p = p->left;// RICORDARE aspetto b) !!!
SI: ptemp = p->left;//ptemp ora punta 2. Salvato p->left si
p->left = ptemp->right;//ridefinisce ma punta sempre a chiavi <4
ptemp->right=p;//ptemp->right deve puntare a chiavi>2 aspetto a)
p = ptemp; // Nuova radice
Allo stesso albero si giunge se l’ ordine di arrivo delle
chiavi e’: 4, 1, 2 p
Per ottenere p
occorre
4
2
una RLrotation
+complessa
1
della LLrotation
a
e che richiede
2 puntatori di comodo.
a
1
a
4
a
2
29
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
struct tnodo *Search_Insert_Avl (int c, BOOL *h, ref p)
/* effettua la ricerca di c nell' albero puntato da p con h che diventa
TRUE se l’ altezza e’ cresciuta o comunque il bilanciamento e’
modificato*/
{ /* inizio Search_Insert */ ref pcomodo, p2;
if (p == NULL) /* costruzione di un nuovo nodo */
{
p = (struct tnodo *) malloc(sizeof(struct tnodo)); /* N.B.
FUNZIONA anche senza il cast ma la pulizia concettuale lo impone !*/
p -> chiave = c; p -> cont =1; p ->bal=0; *h=TRUE;
p -> left = p -> right = NULL; /*definizione completa */
}
else // se c < nodo corrente, inserim. a sinistra e analisi di h
if (c< p -> chiave) p -> left = Search_Insert( c, h, p->left);
if (*h ==TRUE) // altezza sottoalbero a sinistra cresciuta ?
switch(p ->bal) { // inizio analisi dei casi con switch
case 1 : p ->bal =0; // bilanciamento migliorato
*h =FALSE; break;
case 0 : p ->bal = -1; //bilanciamento peggiorato *h resta True
break;
case –1: pcomodo = p->left; /* sbilanciamento: occorre
distinguere i sottocasi 1 e 2 con rotazioni LL e LR, ma
l’uso di almen 1 puntatore di comodo e’ comune a entrambe le rotazioni*/
if (pcomodo->bal ==-1)
{/*sottocaso 1: rotazione LL*/ p->left = pcomodo->right;
pcomodo->right = p;
p = pcomodo; }
else
{/* sottocaso 2: rotazione LR */ p2= pcomodo->right;
//…etc. etc. …fine rotazione LR }
p->bal = 0; *h = FALSE; break;
} // fine analisi casi con switch (continua a pag. seg.)
30
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
else // se c > nodo corrente, inserim. a destra e analisi di h
if (c>p ->chiave)p -> right=Search_Insert(c, h, p->right);
if (*h ==TRUE) /* altezza sottoalbero a destra cresciuta ?
situazione simmetrica a destra e rotazioni RR e RL
…*/
else
{ p ->cont ++; /*chiave trovata: incremento del suo contatore. */
*h = FALSE;}
return p; /*restituisce il puntatore al nodo inserito o trovato */
}/* fine Search_Insert */
Per la procedura Search_Insert in Pascal, completa di entrambe le
situazioni destra e sinistra cfr. Wirth. Il Numero di operazioni e’
poco superiore a quello della procedura Search_Insert che non
considera il problema del bilanciamento
per le rotazioni LR o RL (caso peggiore) sono necessarie 2
analisi e 8 assegnazioni in piu’.
La procedura di cancellazione di un nodo in alberi binari di ricerca
e’ un po’ piu’ pesante sia che consideri o no il problema del
bilanciamento.
A cancellazione avvenuta, l’ albero risultante deve essere ancora
un A.B. di ricerca. Per fissare le idee si consideri la cancellazione
nell’ A.B. di ricerca schematizzato:
LUIGI
BICE
D1
ADRIA
EVA
ADA
ALICE
JOB
ALBA
S1
NANDO
MARIA
PAOLO
MARA
NED REX
31
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Sia p il puntatore al nodo da cancellare: si possono verificare i
seguenti casi.
Il nodo da cancellare:
1. e’ una foglia (per es. NED) p=NULL e il nodo da cancellare
si restituisce alla mem. libera. (Si noti che nel caso di NED p
era il left di PAOLO.)
#operaz. fatte =2;
2. ha un solo figlio (per es. MARIA) il figlio sostituisce il nodo
pcomodo =p; p=p->left e il nodo puntato da pcomodo si
restituisce alla mem. libera.
#operaz. fatte =3;
3. ha per figli 2 sottoalberi sinistro S1 e destro D1con: Key(S1) <
Key(nodo da cancellare) < Key(D1) il nodo da cancellare si
puo’ sostituire con quello avente Key +grande tra tutte le Key
minori (ossia S1). Se per esempio si deve cancellare BICE si
puo’ sostituire con quello +a destra del sottoalbero sinistro di
BICE ossia con
ALICE = Key > {ADRIA…ALBA} && Key < {EVA…JOB}
#operaz. fatte = O(h(S1))
La Procedure Delete per A.B. qualunque e’ fornita con 1 pag. dal Wirth in Pascal,
quella per A.B. AVL bilanciati e’ analoga alla precedente, ma in piu’ utilizza le
rotazioni LL e RL per i ribilanciamenti. Questi sono effettuati in 2 procedure separate;
una per ribilanciare il sottoalbero destro a causa di una cancellazione nel sottoalbero
sinistro, l’ altra per ribilanciare il sottoalbero sinistro a causa di una cancellazione nel
sottoalbero destro: qui segue lo schema della Delete in C per A.B. AVL bilanciati.
int rimuovi (struct tnodo **p,int chiave)
/* la function rimuovi cancella un nodo e restituisce il parametro h (posto inizialmente False) che
diventa True quando l’ altezza cambia */
{ struct tnodo *q;
int h = 0; /*h diventera’ True quando l’ altezza diminuisce*/
if((*p)==NULL )
{/* key not in tree*/
h = 0;
printf("\nLa chiave non c'e' albero vuoto? %d"\n, chiave);
return h; /*se era stato il main ad aver attivato la function */
}
/* con: h=rimuovi(&root, key); avra’ di ritorno h=False */
else
{ if (chiave < (*p)->chiave)
{
if (rimuovi (&((*p)->left),chiave))
h = bilancia_des (&(*p)); /*le rotaz. RR e RL */
}
/*possono porre h=False */
32
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
else
if (chiave > (*p)->chiave)
{ if (rimuovi (&((*p)->right),chiave))
h = bilancia_sin (&(*p)); /* le rotaz. LL e LR */
}
/* possono porre h=False */
else /* cancella(*p) */
{ q = (*p);
if ((q->right) ==NULL)
{
(*p)= q->left;
h =1; /* e’ in atto una */
}
/*cancellazione con possibile diminuzione dell’ altezza*/
else if ((q -> left)==NULL)
{
(*p)=(*p) -> right; h=1; /* e’ in atto … idem */
}
else {del(q->left,&h); /*la proc. del ritorna *h=True */
if (h) h = bilancia_sin (&(*p)); } /* le rotaz. LL e LR*/
}
/* possono porre h=False */
}return h ; /* rimuovi restituisce il valore calcolato di h */
}
int bilancia_des (struct tnodo **p)
/*ribilancia' il sottoalb. destro e restitusce il valore di h (posto inizialmente 0)*/ return h;}
int bilancia_sin (struct tnodo **p)
/* ribilancia il sottoalb. sinistro e restitusce h */{ int h=0; /* ……………*/ return h;}
void del (struct tnodo *q, int *h)
/* simile alla del (Wirth) senza ribilanciamento attivata solo nel caso 3 (con in piu’ *h=1) */
{… *h=1; …
}
Riflessioni:
sulle motivazioni delle strutture dinamiche ?! …ormai assodate!
sulla convenienza dell’ uso di Alb. Bin. di ricerca rispetto alle
liste lineari ?
appaiono dall’ organizzazione dell’ Alb. Bin. di ricerca derivata dal
procedimento dicotomico di Newton-Rapson per la ricerca delle radici di
equazioni quadratiche in un dato intervallo x 2 suddivisioni ricorsive
che producono un tempo di ricerca = O(log2x);
sulla possibilita’ dell’ uso di Alb. Bin. di ricerca AVL Bilanciati
per memorizzare informazioni su memorie secondarie (disco) …
Memorie secondarie: tempo di accesso 5 ordini di grandezza maggiore di
quello per la C.M. necessita’ di altri modelli che si introducono nel
modo seguente. Dal procedimento dicotomico si passa al procedimento
kappa-tomico che consiste nel considerare k classi di ripartizione dell’
intervallo
x
e considerarle non sequenzialmente, ma con un’
organizzazione che emuli una elaborazione parallela in modo da ottenere il
termine cercato con un tempo di ricerca = O(logkx). Le K suddivisioni
non devono porsi sequenzialmente ossia NO:
-> |_____| -> |_____| -> |_|_|_|_|_| -> |_____| -> |_____| ->
33
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
ma:
|_____________|
|______| |______| |_|_|_|_|_|_|_| |______|
…
|______| |______| |______| |______| |______| |______|
Teoricamente il modello Alb. Bin. AVL-bilanciato si puo’ usare
per memorizzare un file su disco; in pratica no.
Motivazione: parlando di file si cambia dimensione non+
decine di record (un migliaio al +), ma migliaia o milioni di
record. Si pongono 2 problemi:
1. (principale) tempo di risposta nella ricerca di 1 record di data
chiave. Per gli Alb. Bin. AVL risulta: hAVL(n) < 1.44
(log2(n+2)-0.328
se n = 1 000 000 allora log2(n) = 20
20 hAVL(n) 29
P = CMedio= O(h) ossia mediamente con 29 accessi all’
Alb. Bin. AVL-bilanciato si ottiene il record cercato
ragionevole in C.M.
t = F( P ) {
esagerato in memoria di massa
L’ utilizzo di memoria di massa richiede una riduzione di
h !!
Albero a molti rami che pero’ sia bilanciato ossia non
degeneri in lista lineare.
Es. 1 000 000 di termini puo’ stare in 10 000 nodi con 100
termini/nodo: se si usa solo 1ramo/nodo allora h=10 000;
ma se si usano 100rami/nodo allora h = 3 = log100(1003).
2. Sfruttamento del disco organizzato a blocchi o pagine 1
blocco (>> cella di C.M.) = quantita’ di informazioni
accessibile con una sola operazione di I/O.
Albero ottonario con Alb.Bin.perf.bil. come sotto-struttura appunti a
mano da precedenti dispense: 1pagina.
34
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Introduzione ai b-alberi o alberi b dove b sta per balanced:
modello do Bayer-McCreigth 1970
Esempio:
b-albero paginato di ordine k=2 e altezza h=3
n.ro pagine = 11 (alcuni termini inutilizzati sono omessi)
grado di riempimento 27/44 = 60%
N
DHK
ABC
EFG
I J
Q SW
LM
OP
R R1
T UV
XY Z
Visita: inorder ordinamento ascendente delle chiavi
Ricerca: con 3 accessi al b-albero si puo’ rispondere se la
chiave e’ presente
Caratteristiche: lucido seg. ma gia’ da qui si vede che l’
organizzazione e’ simile a quella degli Alb. Bin. di
ricerca.
35
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Definizione di b-tree di ordine k ed altezza h con:
k 1 e h 0.
Dati h e k un albero T e’ un b-albero (b=bilanciato) se
e’ vuoto o gode delle seguenti proprieta’;
1. ogni nodo (=pagina) che non sia foglia (terminal
node) ne’ radice ha almeno k+1 figli e k termini;
2. ogni pagina che non sia foglia ha al piu’ 2k+1 figli e
2k termini;
Da 1. e 2. k+1 n. ro figli/pagina 2k+1
k n.ro termini/pagina 2k
3. la radice, se non e’ foglia ha almeno 2 figli ed 1
termine;
4. tutte le foglie sono allo stesso livello e non hanno
figli;
5. qualunque pagina non foglia con m termini ha m+1
figli.
Es. di b-albero di ordine k=2 e altezza h=3 dove per la
radice 2 n.ro figli 5
per le altre pagine 3 n.ro figli/pagina 5
25
30 40
10 20
5 7 8 9 13 15
21 24
27 28
32 38
41 50
36
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
REALIZZAZIONE di b-albero di ordine k (con 2*k +1 "RAMI"
al piu’) e denotazioni in PASCAL e in C dove le indicazioni in
corsivo sono in piu’ e il b-tree e’ di ordine 2:
const k =...;
type item = record
key : integer;
p :^page;
{ altri campi, per es. info: integer }
end;
page = record
p0:^page;
e : array[1..2*k] of item;
end;
# define PAG_ELEM 4
# define MIN_ELEM 2
# define MAX_PAGINE 50 /*buffer!*/
typedef struct page *tpage;
struct elem /* = item */
{ int chiave, info; tpage p ;};
struct page
{ int cont; tpage p0;
struct elem e[PAG_ELEM] ;
} * pagina [MAX_PAGINE] ;
#define DIM_PAGINA (sizeof(struct page))
Un termine t (di tipo item o elem) e’ una terna: { keyi ,infoi ,pi }
con i = 1… 2*k; infoi = informazione associata alla keyi;
pi = puntatore associato alla keyi e Struttura della pagina (page) di
2*k termini:
p0 t1 t2 ……… t2*k
Eventuali
contatore punt.padre
Considerazioni:
la struttura ordinata di pagina dipende dal fatto sostanziale che
ogni insieme di termini in una pagina e’ un sottoalbero dell’
albero binario di ricerca che e’ la struttura di base del b-albero;
una volta letta la pagina in memoria, l’ ordinamento dei termini
al suo interno facilita il metodo di ricerca di una chiave: (tabelle
ordinate ricerca binaria.)
Legge tra chiavi e puntatori:
in page puntata da p0 devono trovarsi le keyj < key1
in page punt. da p1 sono le key y con: key1< y< key2
in “
“
“ p2 “
“ “ z “ key2< z< key3
……..
in page punt. da pm sono le key w con: keym < w
Questa legge condiziona l’ algoritmo di ricerca di un dato termine.
37
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Algoritmi di search, insert per b-alberi: appunti a mano 2 pag. da
dispense precedenti e da Acta Informatica.
Insert per b-albero di ordine 2: operazione split
addr.=700
10
101
102
12 4 9
5
11 12 13
20
30
103
23 26 28
25
104
31 32 35
25
viene inserito nella pagina 103 senza problemi, che ci
sono invece per l’ inserimanto di 5 nella page con
1 2 4 5 9. Sono troppi 5 termini quindi SPLIT di pagina:
si alloca una nuova pagina (di addr.=105) e vi si spostano
i 2 termini oltre il mediano ossia quelli con chiave 5 e 9;
il mediano si sposta nella pagina padre: si ottiene
4 10 20 30
101
12
105
5 9
102
11 12 13
103
23 25 26 28
104
31 32 35
. .. ma dovendo inserire anche
21
21 23 25 26 28 provocano un altro split che puo’
propagarsi fino alla radice. Come prima:
si alloca una nuova pagina e vi si spostano i 2 termini
oltre il mediano ossia 26 28;
il mediano 25 si sposta nella pagina padre che pero’ ora
e’ gia’ piena. Quindi si considerano i 5 termini:
4 10 20 25 30, si alloca una nuova pagina ove si spostano
i 2 termini oltre il mediano ossia 25 30; allocata una
nuova pagina radice vi si sposta il mediano 20 con il
puntatore p0 alla vecchia radice (contenente ora 4 e 10)
ed il puntatore p1 alla pagina appena allocata con 25 e 30.
N.B. Lo split ed il merge (cfr. lucido seg.) si propagano dalle foglie alla radice.
I b-tree crescono dalla radice !! e dalla radice anche decrescono per effetto di
38
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
cancelleazioni successive.
Algoritmo di delete: appunti a mano 1 pag. da Acta
Informatica.
La cancellazione di un termine su una pagina non foglia
(per es. 20) comporta le 2 alternative seguenti:
100 200
alternativa 1
20 50 70
alternativa 2
5
13
.1.2.3.4. .7.9. .14.15.17.
25
37
.22.23.24. .30.32. .39.40.
e produce (con alternativa 1) il risultato seguente:
100 200
17 50 70
5 13
.1.2.3.4. .7.9. .14.15.
25
37
.22.23.24. .30.32. .39.40.
In fase di cancellazione si puo’ far scattare un algoritmo di
catenazione (tra 3 pag.) per compattare termini e cercare di
evitare eventuali merging che si propagano. La catenazione
puo’ essere attivata anche in fase di inserzione per evitare lo
splitting ed il suo propagarsi.
39
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Delete per b-albero di ordine 2: operazione di merging
1 5
8 11
9 10
13 15
Cancellando 5 la pagina piu’ a
utilizzata: non puo’ stare in tale
merging con la pagina “sorella” ed
si hanno 4 chiavi: 1 8 9 10
pagina ottenendo:
sinistra diventa sottosituazione. Occorre un
il termine “padre”. Qui
possono stare tutte in 1
11
1 8 9 10
13 15
Poiche’ 8 e’ scesa di 1 livello sono scesi anche l’ info e il
puntatore associati (questo viene ridefinito a 0) e
1 8 9 10 viene puntata dal vecchio p0 .
Se a questo punto si cancellano 1 8 e 13 le quattro
chiavi restanti con un merging si pongono tutte in radice
che diventa:
9 10 11 15 ed e’ radice e foglia insieme !
b-tree: modello di Knuth: appunti a mano 1 pagina dal
Knuth.
Proprio lui 1972 fissava il range dei valori di k tra 64 e 128
per avere un numero limitato di accessi al disco con file
aventi 200 M di termini come e’ detto nel lucido seguente
(vedere 3.+ 4. )
40
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Caratteristiche riassuntive dei b-tree:
1. possono degenerare in lista lineare ? NO! Un b-tree di ordine
k alla peggio diventa un albero a k+1 rami che se k=1 e’ un b-tree di
ordine 1 (cfr. lucidi 49, 50…).
2. e’ possibile la scansione sequenziale-selettiva dei
termini? SI! Scansione sequenziale: visita del b-tree in modo
simmetrico; scansione sequenziale-selettiva: utilizzo degli indirizzi di
pagina e dell’ ordinamento dei termini entro la pagina.
3.
l’ algoritmo di search ha 2 ordini di grandezza search
di pagina e search di chiave, che pero’ e’ realizzato in C.M. ed e’
trascurabile rispetto al precedente importante e’ ridurre il numero di
accessi al disco ossia l’ altezza del b-tree occorre aumentare il
#termini/page ?! vedere considerazioni 3+4 !
4. nell’ algoritmo di insert lo split e’ propagato verso l’ alto
fino alla radice;
5. nell’ algoritmo di delete il merge e’ propagato verso l’
alto fino alla radice come appare dall’ esempio di b-tree
con k=2 e h=3:
9 20
3 6
13 16
23 35
1 2 4 5 7 8 …
…
Cancellazione del termine di chiave 1 sottoutilizzo della
page che aveva 1 2 merging con il termine “padre” 3 e
la page sorella con 4 5 2 3 4 5 in una sola page, ma
sottoutilizzo della page che aveva 3 6 merging con il
termine “padre” 9 e la page sorella con 13 16 …
3.+ 4. negli algoritmi di insert (e di delete ?), in C.M.
sono necessari h+1 buffer (ciascuno di dimensione pari alla
page) per lo split (e il merge ?) tanti quanto e’ lungo un
percorso di ricerca +1 per l’ eventuale inserzione di una
nuova radice PESANTE ! e condizionante la
dimensione della page ! (Ricordare limiti per k di Knuth !)
41
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Attenzione ! Necessaria ridristribuzione a scadenze &
conoscenza del legame tra h e k.
La ridristribuzione dei termini all’interno di un b-tree di ordine k
e’ realizzata col processo di catenazione cosi’ schematizzabile:
siano 2 pagine adiacenti P(pi-1) e P(pi) contenenti meno
di 2k termini per effetto di cancellazioni senza il merging
successivo;
sia Q la pagina padre con almeno k+1 entry tra cui:
... (key i-1, pi-1) (key i, pi) (key i+1, pi+1) …
In queste condizioni i termini delle 2 pagine P(pi-1) e P(pi)
col termine “padre” di Q si possono porre nella sola pagina
puntata da pi-1 e pi puo’ venire ridefinito.
La catenazione si puo’ usare a scopo di ridristribuzione dei
termini anche in condizioni non di sottoutilizzo, ma di un
certo “sbilanciamento” dei termini (indicato dai contatori di
pagina, per esempio utilita’ dei contatori!!) con
accumulo dei termini in un sotto_b-tree dove per es. ogni
contatore fosse =2*k ed invece in un adiacente sotto_b-tree
si avessero condizioni di minimalita’ (ogni contatore =k). In
questa situazione la ridristribuzione puo’ evitare casi di
sottoutilizzo (underflow di pagina) e soprautilizzo
(overflow di pagina) NON si propaga !
Nell’esempio precedente prima di possibili cancellazioni una
ridistribuzione dei termini di chiave da 1 a 9 poteva dare il b-tree:
20
5
13
16
1 2 3 4 6 7 8 9 …
23 35
… …
lasciando in radice un solo termine e ponendo quello di chiave
mediana 5 nella pagina padre delle due foglie piene: cosi’ la
cancellazione del termine di chiave 1 non avrebbe prodotto altri
effetti… ridistribuzione “su misura”!
42
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
B-tree di ordine k e altezza h: legame tra h e k dedotto da
kmin= #min. di termini ad ogni livello
kmax= #max. di termini ad ogni livello
Livello #min. page
kmin
#max. page
1
1
1
1
2
2
2k
2k+1
3
2(k+1)
2(k+1) k
(2k+1)2
4
2(k+1)2 2(k+1)2 k
(2k+1)3
…
i
2(k+1)i-2 2(k+1)i-2 k
(2k+1)i-1
…
h
2(k+1)h-2 2(k+1)h-2 k
(2k+1)h-1
kmin Tot = 1 + 2 k (
h-2
kmax
2k
2k (2k+1)
2k (2k+1)2
2k (2k+1)3
2k (2k+1)i-1
2k (2k+1)h-1
(k+1)i ) =
i=0
= 1+ 2k ( (k+1) h-1 -1)/(k+1-1) = 2(k+1) h-1 –1
(kmin Tot +1)/2 = (k+1) h-1 logk+1((kmin Tot +1)/2) = h-1
kmax Tot = 2 k (
h-1
(2k+1)i ) =
i=0
= 2k ( (2k+1) h -1)/(2k+1-1) = (2k+1) h -1
kmax Tot +1 =(2k+1) h log2k+1(kmax Tot +1) = h
Posta n la cardinalita’ dell’ archivio da inserire nel b-tree
kmax Tot = kmin Tot = n
log2k+1(n+1) h logk+1((n+1)/2) +1
43
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Prestazioni dei b-tree.
Data la legge:
log2k+1(n+1) h logk+1((n+1)/2) +1 che fornisce il legame
tra h e k, per definirne i valori occorre stabilire le proirita’
su cio’ che interessa di +.
1. +importante sia limitare il numero di accessi al disco per
es. porlo 3
h logk+1((n+1)/2) +1 3
logk+1((n+1)/2) 2
(n+1)/2) (k+1)2
(n+1)/2) (k+1)
e quindi dedurre il valore di k (se per es. si ha
n = 2*104 k = 99)
2. +importante sia limitare l’ uso della C.M. imponendo per
es. max.dimensione/page = 2k = 60
h log31((n+1)/2) +1
e quindi dedurre il valore di h: se per es. si ha
n = 31249 log31(15625) = 2.8 h 4
e il totale della C.M. necessaria vale: 2k(h+1) 300
La dimensione della page dipende da:
n. ro page da porre contemporaneamente in C.M. e
per questo valgono le considerazioni fatte al punto
3.+4. del lucido 41;
dimensione del termine che e’ fondamentale.
44
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Dimensione page - dimensione termine:
schematizzando il termine con la chiave si assume
implicitamente che il termine sia di dimensioni limitate,
altrimenti la dimensione del termine puo’ porre un altro
limite al valore di k che deve essere ridotto.
Sorge l’ obiezione: riducendo k si avra’ un aumento di h e
del numero di accessi al b-tree ossia al disco …
La giusta obiezione fornisce l’ innesco al processo di
modifica del modello originale che produce altri modelli
analoghi, ma piu’ “snelli”.
Il b-tree e’ un modello di struttura che si presta a
memorizzare archivi con record brevi, ma il record +breve
e’ quello formato dalla sola chiave che lo identifica
se si accetta di memorizzare i record completi solo
nelle pagine foglie e nelle altre solo le chiavi con i
puntatori associati, si avranno 2 formati diversi per le page
foglie e per quelle intermedie.
Si ottiene un modello derivato dal b-tree che puo’ essere
un B*tree o un B+tree, 2 varianti del b-tree nei quali le page
non foglie contengono i “riferimenti” ai record. Questa
funzione di riferimento e’ quella svolta da un indice =
=f(A, B) che associa 2 entita’ A e B che possono essere la
chiave del record (A) ed il suo indirizzo (B).
Si deduce che i B*tree ed i B+tree sono adatti a
memorizzare file con indice o file indexati.
Il modello file con indice e’ ben posto da Wirth come
indicato di seguito.
45
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Modello teorico di file indexato di Wirth
(da N. Wirth
“Algorithm + Data Structure =Programs”, pag.39-4: Index File in Pascal.)
type unitrecord = record …. end;
T0 = file of unitrecord;
struct unitrecord {…};
T1 = file of T0;
typedef FILE *T0;
T2 = file of Ti;
typedef FILE **T1; ?!
….
Ti = file of Ti-1;
…
T0 realizzabile fisicamente tramite un buffer di tipo
unitrecord (in C unitrecord sara’ una struct)
T1 come si puo’ implementare ? bufferT1 di quale tipo
e’? di tipo T0 ? ma il tipo T0 e’ un file sequenziale
quindi con cardinalita’ indefinita, variabile …
Modello di implementazione:
una variabile di tipo T0 e’ dinamica e quindi trattabile
come le variabile dinamiche tramite il meccanismo dei
puntatori ossia con indirizzamento indiretto anche a piu’ livelli;
la cardinalita’ di un file varia nel tempo: al tempo
t=t1 una variabile S di tipo T0 avra’ una cardinalita’
definita, VALUTABILE. S viene detta Segmento,
IndSeg e’ il suo puntatore ossia:
var IndSeg = ^ T0; {^ indica il puntatore in Pascal};
una variabile X di tipo T1 si puo’ allora rappresentare
al tempo t=t1 come una sequenza di puntatori a var. S: T0
X ={ IndSeg1, IndSeg2, … IndSegi}
Ossia X e’ un file indexato ad un solo livello con
modifiche effettuabili nella sequenza di indirizzi e nelle
variabili di tipo T0: ripetendo il ragionamento per Y di
tipo T2 si otterra’ un file indexato a due sottolivelli … e
cosi’ di seguito.
46
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
L’ oggetto X avra’ la forma seguente:
|IndSeg1| IndSeg2| …. |IndSegi|
|____| |____|
|____| |____|
|____| …
…
|____| |____| |____|
|____| |____| |____|
|____| |____| |____|
|____| …
|____|
|____|
… .
Le frecce verticali ed orizzontali indicano possibilita’ di
incremento e decremento dei file T0 e della sequenza di
puntatori si ricordi che si tratta di file non di tabelle !!
L’ oggetto X di tipo T1 sara’ il primo componente di Y di
tipo T2 file indexato a 2 sottolivelli … e cosi’ di seguito.
Modello b*tree
variante del modello b-tree con 2 formati per le pagine a
secondo che si tratti di pagine foglie e non foglie.
Max. formato di pagina NON foglia di un b*tree di
ordine k:
p0 key1 p1 key2 p2 ……… key2*k p2*k
dove p0 punta ad un sotto-b*tree con keyj < key1
p1 punta ad un sotto-b*tree con key1 keyj < key2
p2 punta ad un sotto-b*tree con key2 keyj < key3
…
p2*k punta ad un sotto-b*tree con key2*k keyj
Si notino le ripetizioni di chiave (sotto-alberi p1^, p2^,…) dovute
alle disuguaglianze deboli che nel b*tree sostituiscono a sinistra le
disuguaglianze forti del b-tree.
47
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Max. formato di pagina foglia di un b*tree di ordine k:
(key1 inf1) (key2 inf2) ………(key2*k inf2*k) ?punt.sorella
dove il puntatore alla pagina foglia adiacente (sorella) e’
opzionale.
Esempio:
non foglia
17 50 70
foglie
5 inf5 13 inf13
inf17inf17 inf17
inf13
Modello
b+tree
17 inf17 23 inf23 39 inf39
inf23 inf23 inf23
iinf23inf23inf39
25 37
altra variante del modello
b-tree con struttura della
pagina foglia uguale a quella dei b*tree: le foglie
possono essere collegate tra loro in lista lineare doppia
Struttura della pagina non foglia puntatore p0 eliminato
e ogni altro pi e’ associato alla chiave “sua” keyi nel senso
che ogni chiave keyi e’ la +grande tra quelle contenute nel
sotto-b+tree puntato dal puntatore pi;
la radice contiene almeno 2 chiavi.
L’ esempio mostra le pagine del precedente b*tree collegate
in un b+tree
non foglia 17 50 70
foglie
5 inf5 13 inf13 17
inf17
23 inf23 39 inf39 50
inf50
25 37
Il b+tree rispetto al b*tree ha prestazioni analoghe. Rispetto al btree l’ elaborazione sequenziale-selettiva e’ migliore per i
collegamenti delle foglie, peggiore e’ la ricerca del singolo record.
48
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Un indice (breve con meno di 1000 voci) si puo’ realizzare
in C.M. con un albero binario AVL bilanciato o con un btree di ordine k=1 (binary b-tree: bb-tree).
SI TRATTA DI B-TREE e quindi vale:
log2k+1 (n+1) <= hbb<= 1+ logk+1 ((n+1)/2)
log3 (n+1) <= hbb<= 1+ log2 ((n+1)/2)
log3 (n+1) <= hbb<= 1+ log2 (n+1) - log2 2
log3 (n+1) <= hbb<= log2 (n+1)
Confronto immediato con modello albero binario
AVL bilanciato
log2 (n+1) hAVL 1.4404 log2 (n+2) –0.328
Essendo:
log3 (x) < log2 (x)
log2 (n+1) < 1.4404 log2 (n+2)
risulta: il range di variabilita’ per l’ altezza dei bb-tree e’
+piccolo, spostato verso il basso ed ha un limite superiore
+piccolo
hbb< hAVL
Pero’ per la lunghezza di ricerca media risulta:
Lmedia-AVL < Max. Lbb
Perche’? Dipende dalla struttura della pagina (nodo) del bbtree contenente 2 termini: per trovare la pagina ed il termine
cercato occorre fare 2 confronti per ogni pagina. Essendo
tutta la struttura in C.M. non ci sono diversi ordini di
grandezza per la ricerca di pagina e la ricerca del termine.
Quindi la lunghezza di ricerca massima nei bb-tree e’
proporzionale a 2*hbb mentre le lunghezze di ricerca medie
risultano:
Lmedia-AVL = Lmedia-bb= O(h) = O(log2 (n))
49
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
almeno 1 termine e 2 puntat.
Page(b-tree di k=1)
{
fino a 2 termini e 3 puntatat.
In C.M. non e’ ammissibile la perdita del 50% quindi
per la page non va bene una tabella, ma una lista di 1 o
al piu’ 2 termini.
tabella
“
Primo modello: lista a destra
termine = {key, info,left, h, right }
1 se puntatore right orizzontale
con h = {
0 “ “
100 -----------> 200
h=1
h=2
a
a
“ verticale
a
lista
100
key<100 100<key<200
200<key
Risulta: asimmetria di trattamento nelle inserzioni a
destra e a sinistra
50
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Siano da inserire:
a destra A e B:
a sinistra B e A:
A
B
B
A
a destra B puo’ diventare fratello destro di A salendo a
livello superiore, ma a sinistra A non puo’ diventare fratello
sinistro di B ... ASIMMETRIA di trattamento
Altro Modello.
Si noti come lo split e la catenazione tra pagine sorelle dei
b-tree si ripropongono nei bb-tree in forma particolare.
Secondo modello:
SBB-tree: Symmetric Binary B-tree (Bayer ’72):
entrambi i puntatori possono essere orizzontali o
verticali
termine = {key, info, lh, left, rh, right }
lh, rh: 2 variabili booleane con significato:
TRUE il termine ha un fratello
FALSE “ “
non ha “
Situazione di split: 3 fratelli sullo stesso livello ossia
2 puntatori orizzontali (a sinitra e/o a destra).
SBB-tree = hedges (siepi) nome che deriva dalla loro
crescita come appare dalla fig. 4.53 di Wirth. Alla classe
degli hedges appartengono gli AVL_tree e vale:
Lmedia-AVL < Lmedia-hedges
Pero’ le ristrutturazioni sono meno frequenti negli hedges:
quindi questi sono preferiti specie per ricerche come
avviene negli indici brevi realizzati in C.M.
Esempi di Search_Insert per gli hedges: appunti a mano 1 pagina dal Wirth.
51
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Modello Alberi Binari Ottimi
Tornando a parlare di strutture in C.M. occorre considerare
anche questo modello utile nel caso in cui l’ ordinamento
delle chiavi non e’ di tipo alfabetico ne’ numerico crescente
o decrescente.
Si introduce con la seguente analisi semplificata
L’ algoritmo di costruzione di Alb. Bin. di Ricerca di n
nodi inserisce il nuovo nodo come foglia si hanno
inserimenti a livello 1 (radice) 2, 3 … h Prima di ogni
inserimento e’ necessaria la ricerca il nodo e’ gia’
presente nell’ Albero ? e si ottiene: P i = O(h) = O(log2 n)
se h = log2 n.
Un’ alternativa costruire una tabella di n elementi
disordinati e poi ordinarla con un algoritmo di sort
interno efficiente Complessita’ = O(nlog2 n).
Fin qui: n.ro operazioni necessarie nei 2 casi ~ uguale.
Se pero’ occorrono altri inserimenti (per es. altri m
inserimenti) si ha:
nell’ Albero:
n. ro operazioni m log2 (m+n)
nella Tabella, inserendo in fondo e poi ordinando:
n. ro operazioni (m+n) log2 (m+n)
Si giunge alla solita conclusione qui ribadita in modo
+elementare: se la struttura non e’ soggetta a modifiche
frequenti assomigliando ad una struttura statica
e’ valido il tipo Tabella; altrimenti
e’ valido e +conveniente il tipo Ab. Bin. di Ricerca,
ma con h = log2 n.
52
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Dall’ analisi semplificata si deduce che la tabella delle chiavi
ordinate, diventa un modello alternativo all’ albero binario di
ricerca se e solo se il numero di cancellazioni ed inserzioni e’
vicino a 0; va anche bene se le inserzioni sono poco frequenti
con intervalli lunghi (annuali) tra una e l’ altra.
Questo e’ il caso delle parole chiave di un compilatore.
Gli aggiornamenti su queste sono poco frequenti o nulli per
lunghi periodi
per le parole chiave di un compilatore va bene un
modello statico tipo la tabella ordinata;
la funzione d’ ordine pero’ deve essere scelta sulle
frequenze di accesso a tali parole.
Cio’ si ottiene col modello albero binario ottimo.
Si tratta di un modello alternativo all’albero binario di
ricerca valido come lo e’ la tabella ordinata quando
cancellazioni ed inserzioni tendono a 0 “nel tempo” o anche
la loro frequenza tende a 0.
Caso tipico di questa situazione si ha con le parole riservate
di un linguaggio artificiale aggiornamenti su esse 0
Un modello statico sembra +adatto per memorizzarle.
Quale ? NO tabella ordinata in ordine alfabetico
Es. avendo 3 parole riservate del C come function, goto, if
se si inseriscono in ordine alfabetico in una tabella o in A.B.
di ricerca risulta:
root
goto
function
if
Il privilegio della radice e’ per goto che non dovrebbe
essere mai usato … SI tabella o A.B. ma la funzione d’
ordine deve usare la frequenza di accessoAlbero Ottimo
Appunti a mano 1 pag. da Knuth con es. per parole inglesi.
53
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Alberi Binari Ottimi o Ottimali nel senso della ricerca.
“Alberi” binari di ricerca la cui forma dipende dalla
frequenza d’ accesso delle chiavi poste nei nodi dell’
“albero” non e’ detto che si ottengono alberi bilanciati!
la forma e’ scelta in base alle frequenze d’ accesso ai
nodi che devono essere note (in generale non lo sono !)
intuitivamente il criterio di costruzione e’ il seguente:
la chiave +spesso interrogata va in radice; nei nodi
interni vanno le chiavi con frequenza intermedia; le
chiavi –spesso interrogate vanno nelle foglie;
modello usato nella costruzione: “albero” binario esteso
in quanto occorre considerare anche le ricerche che
portano a nodi esterni (identificatori non chiavi)
ricerche di chiave con e senza successo;
motivazioni le chiavi e le loro frequenze sono note in
partenza: non aumentano ne’ diminuiscono, ma sono
spesso interrogate; il modello tabella ordinata con
algoritmo di ricerca binaria non utilizza la frequenza di
accesso; “albero” e’ un albero binario implementato
con una struttura tabellare statica (non di tipo dinamico).
Lunghezza media dell’ albero Pstrumento usato per
poter scegliere in base a tali frequenze la forma dell’
albero che minimizza P (ricordarne le espressioni: lucidi 6 e seg.).
Costruzione dell’ albero ottimo la cui forma produca il
minimo costo di ricerca fra tutti gli alberi binari di ricerca
contenenti le stesse chiavi.
IPOTESI
Le n chiavi da porre nell’ albero sono tutte presenti,
ordinate in senso crescente e contrassegnate da indici numerati da
1 a n (k1,k2,… kn con k1=array, k2=begin …in Pascal o k1 =auto,
k2=break … in C);
54
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Sono note le probabilita’ che risulti x = ki ossia
Pr{ x= ki } = pi per i =1, 2,…n e con x=argomento
di ricerca;
Sono note le probabilita’ che risulti x ki ossia
Pr{ki < x < ki+1 } = qi per i =1, 2,…n-1 ed inoltre
Pr{ x < k1} = q0;
Pr{ x > kn} = qn con il vincolo
che:
n (pi) + n (qj) =1.
i=1
j=0
Si definisce costo dell’ albero la sua lunghezza media
pesata con le probabilita’ pi di accesso ai nodi normali e qi
di accesso ai nodi esterni ossia:
Pmedia = pihi + qjhj’ = Pi media + Pe media
n
n
i=1
j=0
dove hi e hj’ sono le lunghezze dei nodi normali ed esterni
date dai livelli. In pratica invece delle probabilita’ si usano
contatori di frequenza (ai per pi e bj per qj) arrivando all’
espressione della lunghezza cumulata pesata data da:
P = aihi + bjhj’
i=1
j=0
e quindi Pmedia = P/W con il peso dell’
n
n
albero definito da W = ai + bj
n
i=1
n
j=0
Esempi del Criterio di Scelta
della forma con la lunghezza di ricerca:
Albero ottimale di 3 nodi normali e 4
esterni con Key1=3, Key2=5, Key3=9;
a1=1, a2 =2, a3 =6; b0=b1=b2=b3=1;
Ci sono 5 forme ammissibili: una
La sua P= i ai hi + i bi h’i=6+2+6+
3+4+4+2=27
Un’ altra forma e la relativa P seguono:
9
9 < key
3
key <3
3< key <5
5
5<key<9
55
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
P= i ai hi + i bi h’i=2+2+12+3+3+3+3=28
5
3
key <3
3<key <5
9
9<key
5<key <9
La terza forma e la relativa P
sono:
P= i ai hi + i bi h’i=6+4+3+2+3+4+4=26
9
5
9<key
L’albero ottimo e’ in questo caso
5< key <9
la lista lineare !
3
L’albero ottimo di 3 nodi normali
e 4 nodi esterni e’ indicato con T03
key <3
3<key <5
L’albero ottimo di 4 nodi normali
e 5 nodi esterni e’ T03 + nuovo nodo normale in posizione ottimale !
Da quest’ ultima considerazione si puo’ partire per qualche cenno sull’
algoritmo di costruzione di T0n che:
si basa sulla proprieta’ fondamentale degli alberi ottimi che dice: “Tutti
i sottoalberi di un albero ottimo sono ottimi” (pag. 228-229 Wirth
fornite con appunti a mano) ossia
P = Pleft + W + Pright e se P e’ ottima lo sono pure Pleft e Pright
si basa sul formalismo proprio della struttura che indica in T i,j l’ albero
ottimo formato da j-i nodi normali (con le chiavi ki+1, ki+2,… ki+j e
contatori di frequenza ai+1, ai+2, … ai+j) e da j-i+1 nodi esterni (con
contatori di frequenza bi, bi+1, bi+2, … bi+j (Si noti come questo
formalismo a 2 indici introduca la forma matriciale per implementare
rispettivamente i parametri peso Wi,j e lunghezza Pi,j dell’ albero Ti,j.)
L’ algoritmo inizia col costruire gli alberi Ti,i di 0 nodi normali ed 1
nodo esterno;
Poi quelli Ti,i+1 di 1 nodo normale e 2 nodi esterni;
Poi quelli Ti,j = Ti,i+2 di 2 nodi normali e 3 nodi esterni scegliendo
quello con la forma che produce la minima Pi,j = Pleft + Wi,j +
Prightaggiungendo un nodo normale alla volta viene costruito l’
albero ottimo T0,n di n nodi normali.
Ma la complessita’ ? Dovendo cercare l’elemento ottimo di una matrice
(n*n) sembrerebbe O(n3), invece analizzando e sfruttando “al meglio” le proprieta’
degli alberi ottimi si arriva a Complessita’ O(n2). Per approfondimenti cfr. appunti a
mano da Wirth pag.230-240 col programma optimal_tree dove e’ bene notare il
numero di parole riservate (di un linguaggio Pascal-like) =31: in generale se ne
avranno al piu’ 100 dimensione corretta di un Albero Ottimo.
56
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Sez. 2
Interrogazione di archivi:
_ chiave primaria (e alternative);
_ chiavi secondarie.
Problema organizzazione degli archivisi articola in sottoproblemi:
_ velocita’ di risposta &
_ precisione di risposta anche con attivita’ di accessi simultanei per ogni
tipo di interrogazione.
Soluzioni possibili:
1. di tipo tradizionale archivi indicizzati (file indexati):
applicazioni del Modello teorico di file indexato di Wirth (lucido 46) e
Sistema di Indici: considerazioni successive e 2 pag. es. da dispense)
2. Soluzioni di tipo specifico alberi a piu’ dimensioni +oltre
57
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Si estendono le considerazioni fatte in Parte2 (luc. 48) sull’
organizzazione degli archivi:
Archivio insieme di record contraddistinti da una chiave (primaria) e
tanti campi (attributi) tra cui possono esserci chiavi secondarie. Ogni
attributo puo’ essere una chiave secondaria che generalmente identifica
non un solo record, ma un gruppo di record per es. “Professione” per un
archivio di Cittadini con chiave primaria “Codice_Fiscale”.
Archivio Inverso insieme di attributi indicizzati
y = f(x)
x = f -1( y)
libro = Archivio (informazione)
informazione = Archivio -1 (libro)
Indice
Indice completo = Archivio completamente invertito
File invertito scambio di ruolo tra record e attributi, da usare insieme
all’ originale per non avere troppe difficolta’ nella
gestione
Evoluzione Archivi:
sequenziali: ordinati per chiave primaria; per usare una
delle chiavi secondarie occorre uno specifico
ordinamento per la chiave secondaria scelta, con
conseguente lentezza d’ uso;
ad accesso diretto: costruiti in funzione della chiave
primaria
hashing: veloce reperimento
record, ma solo accesso
selettivo, NO sequenziale
funzione
Indice: si puo’ costruire su ogni
Attributo (Archivio
completamente invertito)
Esigenza: Sistema di indici snello
58
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Considerazioni su archivi & indici in ambiente a multiutenza accessi
concorrenti di processi ad una struttura a b*tree di ordine k che
implementa l’ indice.
lettura
Processi{
modifica
Problema:
permettere a +processi di accedere simultaneamente all’ indice
salvaguardandone l’ integrita’.
Soluzioni:
1. +semplice: serializzare in modo stretto tutti i Processi di modifica
imponendo un lucchetto sull’ intero b*tree. Ogni modificatore
(anche di solo 1 termine) deve ottenere il controllo sull’ intero
b*tree una volta ottenutolo inibisce l’ accesso ad ogni altro
modificatore fino alla fine del suo lavoro; l’ accesso simultaneo e’
consentito solo a Processi di lettura SOLUZIONE
SODDISFACENTE SOLO SE il #accessi concorrenti e’ basso
rispetto ad attivita’ globale.
2. –semplici: attivare un lucchetto sulla singola pagina del b*tree
inibendone l’ accesso finche’ non e’ accertata la condizione di
integrita’{
in cancellazione deve risultare m > k
” inserzione
“
“
m < 2k
I lucchetti sono posti
da uno Schedulatore delle richieste secondo un ordine FIFO
consultazioni +rapide, ma ATTENZIONE ai DEAD-LOCK !!
Problema accessi concorrenti & Soluzioni tratte da Bayer &
Schkolnick (Acta Informatica 1977) illustrate con i
successivi esempi dove per fissare le idee si considera il seguente b*tree
(con k=2 e h=3 e nelle foglie chiavi tra parentesi che sintetizzano anche le info.)
.
10000
20
40
10020
11110
8
14
20
27
40 60 80 90
10050
(8) (9) (11) (12)
(8) (9) (11) (12)
(1) (3) (4)
8)
(14) (17)
11120
(32) (34) (36) (38)
(40) (48)
59
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Integrita’ della pagina in inserzione: m < 2*k; in
cancellazione: m > k
Attivazione lucchetti di protezione, anche inibitori di altri
processi per raggiungere l’ OBIETTIVO dell’ alta concorrenza.
lettura
Esistono sono 2 tipi di lucchetti di protezione
scrittura
compatibile con altri (condiviso)
incompatibile “ “
(esclusivo)
“
“ “
“
Es. Si consideri l’ inserimento nel b*tree di (49) finche’ non
e’ raggiunta la pagina 11120 non si puo’ dire se la pagina
11110 sara’ integra occorre un lucchetto su 11110 fino a
che non e’ stato verificato che la modifica su 11120 non
propaghera’ split ossia che nella pagina 11120 risulti m<2*k.
…ma basta o e’ obbligatorio ?
Attenzione ai deadlock !!
Considerata la porzione di b*tree
40 60 80 90
qui a fianco, si considerino 2
processi u1 con lucchetti 1 e 1
(32) (34) (36) (38)
e u2 con lucchetti 2 e 2 .
Il processo u1 vuole inserire l’ informazione di chiave 39
ossia(39).
Per farlo il codice potrebbe essere cosi’ fatto:
…. Attiva 1 su pagina(_padre)
Leggi pagina(_padre)
Attiva 1 su pagina(_figlio)
Leggi pagina(_figlio)
If (not integrita’ pagina(_figlio))
then attiva 1 su pagina(_padre)...
Se durante l’ analisi di integrita’_figlio subentra il processo u 2 che
vuole leggere pagina(_figlio), u2 pone 2 su pagina(_padre) e cosi’
inibisce l’ attivazione di 1 da parte di u1… e cosi’ u1 aspetta u2 che
aspetta u1…
60
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Schema libero da deadlock valido per ogni pagina:
…. Attiva 1 su pagina
Leggi pagina
Attiva 1 su figlio
Leggi figlio
If (integrita’ figlio) then disattiva 1 da pagina
& attiva 1 su “
A questo punto (1 e’ disattivato) il processo u2 puo’ porre 2
(compatibile con 1) sulla pagina padre e partire .… ma l’
iniziale 1 non e’ troppo restrittivo? … e allora soluzioni con
+tipi di e di ma con complessita’ maggiore!!
Quelli presentati sono semplici esempi di metodi di protezione
attuati su b*tree valevoli anche per i b+tree. … ma come sono
realizzati nei DBMS i metodi di protezione? A questo punto
interessa il Collegamento con i DBMS ed il File System in
modo da poter ritrovare applicati tanti meccanismi e metodi
presentati con le strutture dati.
Nei DBMS e’ il Gestore o controllore della concorrenza ad
attuare i metodi di protezione: come indicato nella parte 3 si
tratta di un modulo del DBMS (detto anche genericamente
Scheduler) che stabilisce se le richieste di lettura/scrittura sul
d.b. sono ammissibili o no. Prima di parlare dello Scheduler, si
comincia con la descrizione del comportamento del DBMS
rispetto alle strutture dati viste. E’ gia’ stato indicato che le
strutture dati piu’ interessanti negli RDBMS sono quelle di tipo
gerarchico che permettono operazioni di ricerca e modifica in
modo efficiente. Un indice definito dall’ utente su un attributo
o piu’ attributi di una tabella viene implementato con un
struttura di tipo b*tree (o b+tree). Esistono comunque anche
strutture sequenziali e calcolate con “hashing” di chiave. Si e’
gia’ detto poi che le operazioni di I/O su disco in ambiente
NON distribuito possono essere effettuate tramite il File
System (F.S.) dal DBMS col Buffer Manager che lo integra.
61
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Il DBMS “attiva” il Buffer Manager che si occupa di
caricare/scaricare le pagine da disco in/da C.M. Per caricare/scaricare le
pagine da disco in/da C.M. il DBMS utilizza una zona di C.M. (una
“pila” di buffer ciascuno con dimensione pagina=blocco di disco)
preallocata dal DBMS e condivisa tra le varie transazioni.
“Correlazioni” tra F.S. e Buffer Manager:
le primitive di F.S. relativamente ad un file sono:
create, delete, open, close, read, read-seq, write, write-seq,
con read e write che si riferiscono a 1 blocco = pagina di
memoria di massa.
Il Buffer Manager del DBMS puo’ usare queste
funzioni, ma anche altre sue proprie. Per es. quando la
transazione in esecuzione richiede un’ informazione su
una pagina di un file, il Buffer Manager puo’ usare la sua
primitiva fix che effettua la ricerca della pagina nei
buffer di C.M. Spesso la trova (per il principio di
localita’!), ma in caso di insuccesso “tenta” di leggere
un’ altra pagina dalla memoria di massa.
Tenta perche’ prima occorre far posto nella pila di buffer il
Buffer Manager deve scaricare (per es. con la primitiva flush)
dalla pila una pagina “vittima” scelta tra quelle gia’ rilasciate
da un’ altra transazione.
Tenta perche’ prima occorre stabilire che le operazioni di
lettura e scaricamento non siano in conflitto con altre
operazioni … funzione dello Scheduler …
Altre primitive del Buffer Manager sono: unfix per rilasciare
una pagina; use per confermare la pagina “fixata” come pagina
valida; force e flush per trasferire pagine in memoria di massa.
Queste primitive sono innescate dal metodo di accesso (
modulo di ®DBMS detto Gestore dei metodi di accesso)
specifico dell’ organizzazione fisica dei dati. L’ architettura di
®DBMS descritta da Atzeni & … e’ rappresentata nelle fig. 9_1, 10_1
fuse e schematizzate in Appendice. Vi si vedono alcuni metodi di
accesso tra cui per es. il B+tree manager.
62
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Organizzazione delle pagine, Gestore dei metodi di
accesso & Scheduler
Molto sinteticamente: i metodi di accesso sono in grado
di conoscere la disposizione e l’organizzazione delle
tuple nelle pagine (= blocchi di disco).
Ogni pagina oltre alle informazioni (dati, tuple per
RDBMS) utili per l’utente contiene informazioni di
controllo sia per il F.S. (o per il Buffer Manager) sia per
il metodo di accesso. Queste sono: la parte iniziale e
finale (block-header & block-trailer, page-header &
page-trailer con informazioni rispettivamente per il
Buffer Manager e per il Metodo di accesso). Dentro la
pagina le informazioni, i dati utili all’ utente sono
organizzati nel modo previsto dalla struttura di
appartenenza ossia b(*/+)-tree (di cui si e’ gia’ parlato) o
strutture sequenziali o calcolate. Comunque ogni pagina
generalmente contiene un dizionario di pagina con
puntatori ai dati, (per es. alle tuple cfr. fig.9.16 di Atzeni
& …) e poi eventuali puntatori ad altre pagine
(precedenti o successive nella struttura dati utilizzata),
contatori, controlli di parita’… Scopo ovvio di tali indicatori
e’ il recupero rapido e corretto di qualunque informazione utile
per l’utente (per es. un attributo in una tupla).
La lettura/scrittura di ogni pagina prima di essere attuata
deve passare dal filtro dello Scheduler (lo Schedulatore
delle richieste di cui si e’ gia’ accennato in Parte 3 e
relativamente all’ integrita’ dei b*tree) che stabilisce se l’
operazione e’ in conflitto con altre operazioni. E
passando ad architetture distribuite cresce la complessita’
dello Scheduler. In Atzeni & … la teoria del controllo di
concorrenza e’ trattata in ambienti non distribuiti e distribuiti
nei capitoli 9 e 10 partendo dai sistemi non distribuiti.)
63
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Tra i metodi illustrati quello piu’ usato in pratica (e per
tale motivo anche descritto con esempi relativi ai b*tree)
e’ il locking la gestione dei lock e’ effettuata dal
Lock Manager, parte fondamentale dello Scheduler.
L’ idea su cui si basa e’ che ogni operazione di
lettura/scrittura deve essere protetta da primitive di tipo
r-lock per la lettura e w-lock per la scrittura. Queste
devono precedere ogni operazione di lettura/scrittura che
deve essere seguita da una primitiva un-lock.
Il lock (come gia’ noto dagli esempi sui b*tree) puo’
essere esclusivo (non puo’ coesistere con altri lock) o
condiviso e le relative richieste devono essere
automaticamente fatte dal processo che genera la
lettura/scrittura tipicamente dal metodo di accesso.
Il Lock Manager concede i lock sulle pagine (in
generale sulle risorse) in base:
al loro stato di cui tiene conto in una tabella di lock
riportata qui sotto da Atzeni & …;
ed al contatore cont dei lock di ogni risorsa che e’
incrementato ad ogni concessione di r_lock sulla
risorsa e decrementato ad ogni unlock.
Stato delle Risorse
r_locked
w_locked
Richieste
Libero
OK / r_locked OK / r_locked
r_lock
w_lock
unlock
OK/ w_locked NO/ r_locked
Error
NO/ w_locked
NO/ w_locked
OK / libera o OK / libera
r_locked se cont >0
tabella di lock
64
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Dalla tabella di lock si nota che, come gia’ indicato, c’e
compatibilita’ solo tra i lock di lettura
si possono sommare e quando ne e’ rilasciato 1, la
risorsa puo’ essere libera o ancora bloccata se il suo
contatore resta > 0.
Il Lock Manager deve anche assicurarsi che le
operazioni di lettura/scrittura seguano un ordine
temporale in modo che la loro sequenza sia logicamente
serializzabile ( NO aggiornamento di una pagina
prima della sua lettura, per esempio !)
Gli eventi temporali possono essere ordinati con
indicatori i timestamp (gia’ nominati nella parte 3)
che sono indicatori associati alle transazioni e memorizzano
gli istanti iniziali delle transazioni permettendone un ordinamento
e controllo temporale. Un metodo che usa i timestamp e’ il
controllo della concorrenza mediante timestamp (T.S.)
anche se facile da realizzare (specie in sistemi centralizzati
tramite l’ orologio del sistema), produce molti abort di
transazioni, superabili solo replicando i dati da aggiornare.
In generale il metodo +diffuso e’ quello che usa il il
protocollo di locking a 2 fasi che sembra sufficiente a
garantire la sequenza logicamente serializzabile di ogni
transazione. La regola relativa e’:
ogni transazione dopo aver rilasciato un lock non ne
puo’ aquisire altri
Con questo tipo di controllo sui lock si evidenziano
due fasi nell’ esecuzione della transazione: quella in
cui si richiedono e (se il Lock Manager li concede)
acquisiscono i lock sulle risorse necessarie all’
esecuzione della transazione, e quella successiva in cui
si rilasciano i lock posti
65
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Con transazioni che seguono questi criteri (e si dicono
“benformate rispetto ai lock”) e le relative restrizioni si
realizzano sistemi transazionali.
Il protocollo di locking a 2 fasi specifica che i lock
acquisiti all’ inizio di ogni transazione sono rilasciati
solo al termine della transazione dopo che ogni dato e’
stato portato al suo stato finale.
Si puo’ comunque arrivare al blocco critico che si
verifica quando 2 transazioni non possono procedere
perche’ le richieste dei lock da loro effettuate bloccano
reciprocamente le risorse che le 2 transazioni vorrebbero
usare.
Una “soluzione” al blocco critico e’ il time-out
dopo un tempo prefissato una delle 2 transazioni
e’ abortita.
66
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Ogni problema diventa comunque +complesso quando si
passa all’ ambiente distribuito
In questo caso una transazione puo’
coinvolgere +Server facendo uso delle risorse
relative a ciascuno di loro.
Il controllo delle risorse di ogni Server spetta ad un
Processo tipico di ogni Server: il Resource Manager
(R.M.) che con il protocollo di locking a 2 fasi
contrassegna con r-lock o w-lock le risorse richieste,
nella prima fase.
Pero’ la prenotazione e’ resa effettiva da un altro
Processo, il Transaction Manager (T.M.) del DBMS
che coordina le transazioni concorrenti. Questo puo’
essere il DBMS del Client che fa la richiesta o del
Server al quale il Client invia la richiesta e che come
“Coordinatore” smista la relativa transazione ad altri
Server “Partecipanti”. T.M. scambia messaggi con gli
R.M. di tutti i Server coinvolti: se tutte le risposte
indicano che le risorse sono in stato di pronto (ready) la
transazione puo’ iniziare, altrimenti e’ abortita.
In questa fase l’ abort puo’ essere provocato anche da
assenza di messaggi tra R.M. e T.M. e/o da guasti.
Nella seconda fase (finale) la transazione puo’ essere
completata solo se tutti gli R.M. coinvolti comunicano
esito positivo
il T.M. risponde con l’ esito finale della transazione.
SE mancano alcuni messaggi degli R.M. si ha la
ripetizione delle trasmissioni da parte del T.M.
SE si verifica un guasto nel T.M. le risorse bloccate dagli
R.M. restano bloccate … fino ad un global abort.
67
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Dopo tutte le considerazioni e analisi relative alle Soluzioni di
tipo tradizionale si passa a
2. Soluzioni di tipo specifico: alberi a piu’ dimensioni
Problema: estrazioni di dati soddisfacenti condizioni su
un numero prestabilito di attributi (= chiavi secondarie).
Soluzione: strutture multidimensionali cosi’ chiamate
perche’ ogni record puo’ essere interpretato come un
punto nello spazio a k-dimensioni essendo k il numero
delle chiavi secondarie che lo identificano.
I record sono quelli di un archivio in cui ogni record
contiene k chiavi a1, a2, … ak ordinate ed altri campi
(trascurati per sinteticita’). Ogni interrogazione puo’
essere:
specificata esattamente: a1 = x, a2 = y, … ak = z
con risultato = 1 record (o anche 0 record) con
possibilita’ di inferenza statistica da un’
interrogazione apparentemente innocua si
possono estrarre informazioni riservate come per
es. la targa dell’ automobile di un utente
privilegiato (polizia, servizi segreti …)
specificata parzialmente: a1 = x, a2 = r, e
nessuna condizione sulle altre chiavi con
risultato = un insieme di record (o anche 0)
specificata su un intervallo: x1 a1 x2 … z1
ak z2 con risultato = un insieme di record (o
anche 0 record)
specificata su un intervallo parzialmente
specificato (solo sulle prime r chiavi con r < k)
con risultato = un insieme di record (o anche 0
record)
68
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Finora tutte queste interrogazioni sono di tipo intersezione.
Ci sono poi le interrogazioni
di cardinalita’ con risultato = # di record
di vicinanza con risultato = 0, 1, +record vicini
ad un record specificato
Si noti: il concetto di vicinanza implica aver definito una
metrica … (Where wheat is grown ? Spatial indexing !!)
Dovendo stabilire una metrica sui dati da rappresentare,
questi vengono indicati come “dati spaziali”ed in Atzeni
& … sono introdotti molto brevemente nel capitolo
dedicato alle O.O.D.B.M.S. definendoli nel contesto dei
Sistemi Informativi Geografici…(ma la Geografia e’
intesa in senso lato ossia puo’ “spaziare” in svariati
campi, non solo relativi alla superficie terrestre e non
solo a 2 dimensioni !!)
Nel testo “Principles of Data Mining” di Hand, Mannila,
Smyth, 2001 The MIT Press, sono introdotti i modelli ad
albero nel contesto della classificazione dei dati per la
previsione di variabili: tra le k chiavi e’ scelto un
discriminante, di cui si parla nel seguito, in modo da
ottimizzare una funzione obiettivo. (Per esempio nel
campo diagnostico tale funzione puo’ essere lo scarto
quadratico medio tra i valori dati e quelli attesi o un test
statistico: in generale si tratta di una funzione statistica
dei dati.) Cosa si intende per Data Mining e’ gia' stato
indicato in d.b.2003p3.
Esiste una classe di strutture dati gerarchiche basate sul
principio della decomposizione ricorsiva dei dati che
comprende strutture multidimensionali per estrarre quei
dati soddisfacenti le interrogazioni sopra indicate: i k-d
alberi (k-d tree), i 2d -tree e gli R-tree appartengono a questa classe.
69
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Il k-d tree (struttura k-dimensionale) e’ un’ estensione
dell’ albero binario di ricerca nello spazio delle k chiavi
secondarie: puo’ risiedere in C.M. o su disco in
dipendenza dal valore di k. L’ analogia con l’ albero
binario di ricerca e’ che si sceglie una chiave (tra le k)
come discriminante; la differenza e’ che la scelta
cambia ad ogni livello dell’ albero.
Per la radice si usa a1;
a livello 2 si usa a2; …
a livello k si usa ak;
a livello k+1 si usa di nuovo a1;
a livello k+2 si usa di nuovo a2 e cosi’ via.
Ogni confronto produce 2 insiemi dall’ insieme di
partenza 2 sottoalberi
Record con chiave ai sottoalbero sinistro
“
“ “
> ai sottoalbero destro
difficile il bilanciamento !!
Se il k-d albero risiede in C.M. la rappresentazione delle
pagine e’ omogenea: ogni pagina contiene un record
completo, l’ indice della chiave discriminante i 2
puntatori sinistro e destro. Se il k-d albero risiede su
disco la struttura delle sue pagine puo’ assumere 2
formati diversi (analogamente a quella dei b*tree). In
questo caso nelle pagine non foglie, radice compresa, si
trova solo la chiave discriminante, il suo indice e i 2
puntatori sinistro e destro, nelle foglie i record completi.
Nel contesto del Data Mining, per la classificazione e
previsione di variabili dipendenti dai dati, la funzione
obiettivo deve migliorare ad ogni confronto ossia ad
passo di suddivisione, se peggiora l’ insieme non si
suddivide.
70
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Il problema del bilanciamento si puo’ risolvere:
o individuando quei discriminanti che permettono una
ripartizione bilanciata delle chiavi, ma … non e’ facile;
o con un altro tipo di struttura: il 2d-tree dove d e’ la
dimensione
se d=2 si ha il quad-tree
se d =3 si ha l’ oct-tree
…
e la sua “linearizzazione” che permette di implementarla
come b*tree.
Suddivisione di Spazio a k dim. in k insiemi=iperrettangoli
Esempio: Automobili costruite dopo il 1983 con
DISCRIMINANTE 1 = colore,
DISCRIMINANTE 2 = MARCA,
DISCRIMINANTE 3 = modello
MARCA
modello
VW
TALBOT
RENAULT
PORSCHE
IBIZA
FIAT
ALFA
azzurro bianco blu GIALLO grigio nero rosso verde colore
Questo es. si riferisce alla situazione mostrata con
Appunti a mano (1 pagina); altro esempio in Appunti a
mano 1 pagina.
71
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Quad-tree & Oct-tree (Finkel & Bentley 1974)
Paradigma di base: divide et impera;
Definizione di 2d tree il numero d di dimensioni
diventa esponente di 2 anche a significare che le
dimensioni
in
questo
modello
sono
usate
simultaneamente ...
Nel seguito si considerano principalmente i Quad-tree e
precisamente i Region-Quad-tree anche se il prefisso
Region e’ spesso omesso. Il motivo della sua
introduzione e’ che esistono 2 tipi di Quad-tree: i PointQuad-tree ed i Region-Quad-tree.
La distinzione tra i Region-Quad-tree ed i Point-Quadtree e’ di Hanan Samet in “The Design Analysis of
Spatial Data Structure”, Addison Wesley, 1989. Samet
definisce Region-Quad-tree quella struttura in cui “le
regioni risultanti dal processo di suddivisione hanno
uguali dimensioni” cosa che non avviene per i PointQuad-tree. Per questi (come per i k-d tree che talvolta ne
possono rappresentare un miglioramento) i punti che
individuano i dati diventano i punti di suddivisione,
dando luogo a regioni di dimensioni diverse.
Esistono vari metodi per adattare i Region-Quad-tree a
rappresentare i Point-Quad-tree: un modello usato per
associare i punti dati alle regioni (quadranti) di
suddivisione e’il PR Quad-tree dove P indica Point ed R
Region ed e’ sostanzialmente quello descritto nel
seguito.
.
.
72
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Quad-tree & Oct-tree Si considera un insieme S di n
punti in uno spazio d-dimensionale: S = {P1, P2,… Pn}
essendo ogni punto Pi = (pi1,pi2,…pid) espresso da una
d-upla di coordinate.
Un 2d tree per S si ottiene considerando un punto Pi di S
come radice dell’ albero e confrontandolo con un
qualsiasi altro punto Pj di S: si ottengono 2d possibili
alternative. Quindi Pi divide S in 2d sottoinsiemi che
diventano i figli di Pi nell’ albero (vedere disegni e
appunti a mano). Il procedimento e’ iterato
ricorsivamente per ogni sottoinsieme (nodo dell’ albero)
con piu’ di un punto.
Nel piano (S bidimensionale) un quad-tree e’ un 22 tree
in cui ogni nodo o e’ foglia o ha 4 figli che rappresentano
i 4 quadranti in cui viene suddiviso il piano da un suo
punto. Il piano e’ visto come un quadrato universale che
corrisponde al nodo radice dell’ albero: la suddivisione
e’ iterata ricorsivamente fino a incastonare tutti i punti in
quadranti sempre piu’ piccoli. Tali quadranti, per i quali
non sono necessarie ulteriori suddivisioni, corrispondono
alle foglie dell’ albero.
Si noti che nei 2-d tree per discriminare i punti del piano
prima si usava una retta parallela all’ asse Y, poi una
parallela all’ asse X e cosi’ via; nei 22 tree le rette
(virtuali) funzionano simultaneamente.
Nello spazio 3-D un oct-tree si ottiene considerando che
un punto P suddivide lo spazio (cubo universale) in 8
parti (cubetti) che diventano i suoi figli in un 23 tree
ossia in un albero di grado 8. Esempi & algoritmo di
costruzione di un quad-tree in Algol da Acta Informatica: appunti a
mano 1 pagina. Loro maggior uso: GRAFICA !!
73
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Linearizzazione dei Quad-tree
L’ idea di base e’ passare da una struttura a d
dimensioni, come e’ l’ albero 2d, ad una struttura lineare
che lasci consecutivi tutti i punti appartenenti allo stesso
insieme (“quadrato”) d-dimensionale.
Per la linearizzazione esistono varie possibilita’ con uso
di codici diversi e che producono varianti del modello
linearizzato.
Una possibilita’ per i quad-alberi e’ usare la Chiave di
Peano dedotta dalla Curva di Peano: un frattale che
passa per tutti i punti del piano e mantiene la sua
struttura e complessita’ ad ogni livello di scala.
Il metodo e’ stato introdotto da R. Laurini (Univ. Lione) e indipendentemente da
Dalla Libera, Gosen, Quartieri (Univ. PD) negli anni 1980-90.
Sinteticamente:
_ ad ogni punto del piano corrisponde un valore della
curva
di Peano: si assume come chiave del punto;
_ l’ ordinamento della chiave lascia consecutivi i punti
appartenenti ad uno stesso quadrato del quad-albero a
qualsiasi livello di suddivisione.
Deduzione logica:
Ottenuta la linearizzazione il quad-tree puo’ essere
implementato con un b*tree (o un b+tree) ordinato sulla
Chiave di Peano risolvendo i problemi di bilanciamento.
Curva e chiave di Peano: appunti a mano, 1 pagina dal
“Formulario matematico”.
74
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Per costruire la chiave di Peano a N (in cui il generatore
appare come una N -appunti a mano 1 pag. tratta da Laurini ‘85-)
da una coppia di coordinate intere X e Y (quali sono
quelle di uno schermo) basta “interallacciare” le r+1 cifre
(i bit) di X,Y ottenendo da:
X = xr, xr-1, … x1, x0
Y = yr, yr-1, … y1, y0
KeyPeano = (2xi + yi) 4 i Regola di composizione!
r
i=0
Se per esempio X e Y sono espressi con 2 bit con:
X= 01 (0 in posizione 1 ed 1 in posizione 0)
Y= 11 (1 “ “
“ “ 1 “ “
“)
si
ottiene:
KeyPeano = (2xi + yi) 4 i = ((2+1)+4))10 =(10+1+100)2
i=0
= 0 1 1 12=710
con il primo 0 in posizione 3 (da X), il primo 1in posizione
2 (da Y), il secondo 1 in posiz. 1 (da X), il terzo 1 in posiz.
0 da (da Y). Risulta:
KeyPeano= (y0+2x0) 4 0 + (y1+2x1) 41 =
= (y0+2x0) 2 0 + (y1+2x1) 2 2
1
Quindi con X,Y espressi in base 2 con r bit e tali che:
0 X 2 r –1
0 Y 2 r –1
si ha: 0 KeyPeano 4 r–1= 2 2r –1
che fornisce la chiave corrispondente alla “curva ricorsiva”
di Peano a N dove si nota che il numero di bit necessari per
la rappresentazione di KeyPeano e’ doppio di quello
necessario per X o Y. Quindi (almeno fin qui) non c’e’
risparmio di memoria, ma allora perche’ linearizzare ?
75
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
In generale: individuare i punti di un insieme (archivio) con
un codice unico permette di effettuare un’ inversione sull’
archivio costruendo un indice da implementare con un
b*tree. Piu’ in dettaglio: l’ obiettivo della linearizzazione
non era risparmiare memoria, ma riuscire a implementare
un quad-albero come un b*-tree o una struttura simile
ordinata su un codice (Chiave di Peano) risolvendo i
problemi di bilanciamento; se poi si riesce anche a
risparmiare memoria … meglio !!
Seguono alcuni esempi di procedimenti.
Si pensi per semplicita’ all’ archivio dei punti del piano
+tipicamente usato in informatica il video display
composto da alcuni pixel, per es. da 1024*1024 PIXEL.
Individuare i pixel con un codice univoco da’ la possibilita’
di effettuare un’ inversione su tale archivio costruendo un
indice sui pixel.
Nel contesto del d.b. si puo’ considerare una relation
definita per ogni pixel di cui si vuole evidenziare il colore il
cui schema e’ il seguente:
Griglia (X,Y, colore).
L’ indice su X,Y si puo’ esprimere con:
Ind_gri (X,Y, code)
dove code e’ il codice univoco che individua i punti di
coordinate X,Y. Si noti che si possono costruire diversi
codici, usando anche altre curve che passano per tutti i punti
del piano come quella di Hilbert, ma quello +semplice e
ottimale e’ la chiave di Peano a N.
L’ indice costruito e’ un indice spaziale che permette:
_ di indirizzare i pixel del video display usando per esempio
Griglia1(code,colore) che sostituisce Griglia
_ e di individuare i punti di un’ immagine del piano.
76
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Si noti per prima cosa che si ottiene un ordinamento dei punti del
piano che non e’ l’ ordine “lexicografico” (usato per es. in topografia)
che ordina i punti del piano P(X,Y) prima sui valori di X e poi su quelli
di Y, ma e’ stato dimostrato che la distanza media tra punti nell’
ordinamento “di Peano” e’ minore di quella calcolata con l’
ordinamento lexicografico … +accuratezza !
Il problema di individuare i punti di un’ immagine rientra
nella classe dei “problemi geografici” del tipo seguente
Determinare i punti del piano cartesiano appartenenti ad
un dato poligono. (Il poligono puo’ individuare una zona petrolifera,
l’insieme dei ricoverati in via di guarigione, …) La soluzione di
questo tipo di problemi si ottiene confrontando i punti del
piano con quelli appartenenti al poligono. Questi si possono
individuare con un quadtree contenente il poligono e
posizionato con il vertice piu’ in basso a sinistra nell’
origine del piano. I quadrati del quadtree - ottenuti per
suddivisioni ricorsive di un array iniziale di 2r*2r elementi
(pixel) in regioni (quadrati) del piano sempre piu’ piccole
fino al pixel - si possono individuare usando la chiave di
Peano a N. Il quadtree e’ allora detto Peano-based.
In un quadtree Peano-based ogni quadrato e’ localizzato
tramite la chiave di Peano a N che compete al suo vertice
in basso a sinistra. L’ ordinamento ricorsivo permette
teoricamente la fusione dei quadrati quadtree dai piu’
piccoli (pixel) ai piu’ grandi fino all’ intera griglia che li
contiene tutti. Per convincersene basta ragionare sulla
figura 2b della fotocopia tratta da Laurini ‘85 (fornita con appunti a
mano, 1 pagina). Appare che la KeyPeano (a N) relativa all'
origine del piano cartesiano puo’ individuare sia il
quadratino di un pixel, sia quello di 4 pixel, sia l’ intera
griglia, basta aumentare il numero delle cifre componenti
la chiave di Peano stessa
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Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
La codifica della KeyPeano dei primi 4 pixel (visti
come 4 quadratini di lato 1), richiede 1 cifra in base 4
(ossia 04, 14, 24, 34, ossia 2 bit): insieme essi forniscono
un quadratino di lato 2 individuato dalla KeyPeano=0.
I primi 4 quadratini di lato 2 sono individuati ciascuno
dalle KeyPeano 010, 410, 810, 1210 che sono multiple di 4 e
richiedono 2 cifre in base 4 (04, 104, 204, 304) ossia 4 bit
…
La codifica della KeyPeano di tutta l’ array richiede r
cifre in base 4 ossia 2r bit.
Questo ordinamento ricorsivo dei quadrati uno interno
all’ altro e tutti contenuti nell’ array iniziale, permette la
fusione dei quadrati dai +piccoli ai +grandi purche’ le
KeyPeano che li identificano siano multiple di 4.
Esempi di utilizzo di tale ordinamento ricorsivo
_ la ricostruzione di un’ immagine di colore per es. nero
su fondo bianco (algoritmo elementare qui sotto schematizzato);
_ trovare i punti interni ad un poligono contenuto nell’
array iniziale (algoritmo di Dalla Libera, Gosen, Quartieri, Atti Aica
1982);
_…
L’ algoritmo relativo al primo problema scandisce l’
array iniziale 2 r*2 r (contenente l’ immagine), pixel per
pixel, iniziando a considerare i pixel a partire da quello
con KeyPeano=0. Quando l’ algoritmo trova 4 pixel
consecutivi dello stesso colore, se il primo ha KeyPeano
multipla di 41 li fonde in un unico quadratino di lato 2
che viene inserito (sostituendoli) nella relation che in
figura 3d della fotoc. Laurini ’85 rappresenta il quadtree ossia:
Quad(KeyPeano, nomequadratino,latoquadratino,colorquadratino)
78
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Se invece i pixel sono di colore diverso vengono inseriti
tutti singolarmente nella relation Quad.
La fusione utile anche a risparmiare memoria si ripete
per i quadratini di lato 2 a partire da quello con
KeyPeano=0.
Quando l’ algoritmo trova 4 quadratini di lato 2
consecutivi dello stesso colore, ed il primo con KeyPeano
multipla di 42, li fonde in un unico quadratino di lato
doppio (ossia di lato 4) che viene inserito (in loro
sostituzione) nella relation Quad.
In generale la fusione e’ applicata ai quadrati (inclusi
nell’ array) di lato i, per ogni i 2r-1, purche’ le
KeyPeano che li identificano siano multiple di 4i se i
quadrati sono dello stesso colore sono fusi in un quadrato
di lato 2i che viene inserito (in loro sostituzione) nella
relation Quad.
Pero’ e di nuovo per ogni i < 2 r, (e positivo) se i
quadrati sono di colore diverso vengono inseriti tutti
singolarmente nella relation Quad.
Questa che rappresenta il quad-albero e’ ordinata sulla
KeyPeano e potra’ essere implementata come un B*tree o
altra struttura bilanciata.
.
79
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
R-tree
Si tratta di una struttura gerarchica derivata dal B+-tree che
viene usata (con modelli collegati detti R+ tree o R*tree)
per creare indici “spaziali” in vari DBMS come per es. in
Oracle. Scopo degli R-tree e’ rappresentare dati ossia
oggetti j-dimensionali che si ipotizzano racchiusi in
rettangoli (a j dimensioni. Valgono “regole” simili a quelle
dei B+-tree con k (ordine) = #min. e 2*k=#max. termini e
figli in nodi non radice ove puo’ stare anche 1 solo termine.
Ogni nodo non foglia di un R-tree corrisponde al piu’
piccolo rettangolo j-dimensionale che contiene i suoi figli;
il suo termine generico e’ una coppia data da (R, P) dove R
e’ il rettangolo che spazialmente contiene i rettangoli
contenuti nel nodo figlio puntato da P. Tutti i nodi foglia di
un R-tree sono allo stesso livello ed ogni nodo foglia
contiene m coppie delle forma (R,O) dove R e’ il piu’
piccolo rettangolo j-dimensionale che spazialmente
contiene l’ oggetto O con k m 2*k (k=ordine albero).
Piu’ in generale O=puntatore ad oggetti (tabelle) di un d.b.
Es. per semplicita’nel piano: insieme di oggetti = rettangoli a 2 dimensioni
(0,40)
R1
R3
A
7
R2
I
R5
B
J
I
C
Z R6
F
R4
E
T
(0,0)
(40,40)
Oggetti 2dim. sono
i rettangoli A, B, C,
D, E, F, I, J,T, Z.
I rettangoli box
(contenitori) hanno
perimetri tratteggiati.
7 e’ il nome di un box
di cui si parla +oltre
Rombo = una finestra di query
(40,0) FIG.1
80
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Il corrispondente R-tree di ordine k=2 appare in FIG.2:
R1 R2
R3 R4
A I
E T
R5 R6
B C
Z F J
FIG. 2
Si noti: qui gli oggetti O si sono identificati coi rettangoli
R contenitori. Inoltre R-tree non e’ unico: per es. l’
oggetto J potrebbe essere contenuto anche in R1 ed R3.
La struttura di R-tree dipende pesantemente dall’ ordine
in cui gli oggetti dell’ insieme ed i box che li contengono
sono inseriti in (ed eventualmente cancellati da) R-tree.
Come i B+-tree gli R-tree crescono dalle foglie ed e’
anche previsto un algoritmo di split se i termini inseriti in
un nodo superano 2*k.
Nel valutare la lunghezza di ricerca di un R-tree e’
importante considerare i concetti di copertura e di
overlap = sovrapposizione.
La copertura di un livello di un R-tree e’definita come l’
area totale di tutti i box relativi ai nodi di quel livello.
L’ overlap e’ definito come l’area totale contenuta in
piu’ nodi. L’ efficienza della ricerca richiede che
entrambi copertura ed overlap siano minimi.
Copertura minima riduce la quantita’ di spazio “morto”
coperto dai nodi. L’ overlap e’ anche piu’ importante
81
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Si consideri una finestra di ricerca o “rettangolo” di
query, (nel caso della FIG.1 e’ il rombo ), che si trovi
in un’ area comprendente n box ossia nodi di R-tree a
livello l;
nel caso peggiore occorre eseguire n cammini alle foglie
ossia uno per ogni nodo che si sovrappone con (h-l+1)*n
accessi ai nodi invece di l. (In FIG.1 il rombo e’ dentro
il box R1 e R3 ed anche fa parte di R2 ed R6: quindi
deve essere eseguita una ricerca sia nel sotto-R-tree con
padre R1, sia in quello con padre R2 e solo questo
restituira’ i punti dell’ oggetto J.) La lunghezza di ricerca
puo’ degenerare da logaritmica a lineare.
Il controllo dell’ overlap non e’ semplice specialmente
durante lo split dinamico dei nodi nelle inserzioni. Per
superare l’ ostacolo e’ stato introdotto una variante del
modello ossia gli R+tree, come riportato da Sellis,
Roussopoulos, Faloustos dell’ Universita’ del Maryland
(1988). L’ idea alla base degli R+tree e’ permettere che
un oggetto (nell’ esempio di FIG.1 un rettangolo che lo
rappresenta) possa appartenere a 2 o piu’ box contenitori
che non devono sovrapporsi. Negli R+tree i box
contenitori devono raggrupparsi in modo da non
sovrapporsi. (In FIG.1 il rettangolo I potra’ essere
contenuto nel box R3 opportunamente ridotto (ossia
senza l’ area contenente il nuovo box 7) per circa 2/3 e
nel nuovo box 7 per circa 1/3. Il corrispondente R+tree
appare nel lucido seguente FIG.3).
82
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Si noti che evitare l’ overlap produce un aumento di
termini nei nodi di R+tree che puo’ portare ad un
incremento dell’ altezza: si tratta pero’ di un incremento
logaritmico distribuito su tutto l’ albero. Inoltre l’
incremento dell’ altezza e’ compensato dal beneficio di
evitare molteplici cammini di ricerca usando finestre di
query. (Nell’ esempio di FIG.1 per individuare il
rettangolo I bastera’ una ricerca in piu’ nel sotto-R+tree
con padre R1 e figlio 7 avendo gia’ effettuato quella
con padre R1 e figlio R3 ridotto. Si noti ancora che in 7
e’ anche contenuta tutta la finestra di query .)
Le specifiche precise degli R+tree e gli algoritmi sono
lasciati all’ interesse degli studenti.
R1 (R2 -7)
R3-7 R4 7
A I
E T
R5 R6
I J
B C
D F
FIG.3
83
Anna Maria Carminelli Gregori: Appunti su d.b. parte4 A.A.2003
Appendice
A
L
T
R
I
M
O
D
U
L
I (*)
Gestore Metodi
di Accesso
Sc
an
Ma
na
ger
B+
Tree
Man
ager
Buffer
Manager
Scheduler
Primitive
del File_
System e/o
del
D.B.M.S.
d.b.
DBS
LOG
Schema di architettura dei DBS relativa all’ accesso al d.b.
(da Atzeni &… Fig. 9.1 - 10.1)
( * ) Tra gli ALTRI MODULI ci sono l’ Ottimizzatore (a monte del
Gestore dei Metodi di accesso) ed il Controllore dell’ affidabilita’
con procedure di ripristino in caso di malfunzionamento (a valle).
Fine
84
