Green-IT und Datenbanken - ODBMS

6.2 Energieeffizienz und Indizes
Die Phase bis 110 Sekunden in Abbildung 6.4 entspricht Modul C in Abfrageplan 6.6.
Die Phase ab 110 Sekunden entspricht Modul B. Es ist aus der Auslastungsgrafik ersichtlich,
dass die Auswertung der WHERE-Bedingung anhand des Index und das
Schreiben der temporären Datei sehr CPU-intensiv ist. Die Verarbeitung von Modul
C hat eine niedrige CPU-Intensität und eine hohe Auslastung der Festplatte zufolge.
Für den Energiebedarf ist dies ein Optimum, da die CPU im Vergleich zur Festplatte
ein Vielfaches an Strom verbraucht. Wir sehen an Abfrage 6 mit Index, das die Nutzung
des selbigen Folgen für die Auslastung des Gesamtsystems und damit für den
Energieverbrauch hat.
Es gibt dafür zwei Gründe. Der Erste ist, das durch den Index effizient Datensätze
von der Berechnung ausgeschlossen werden können. Die weitere Bearbeitung der
Abfrage erfolgt auf einer Untermenge von Datensätzen aus der Tabelle lineitem. Somit
kann die Überprüfung der Datensätze schneller abgeschlossen werden. Dies hat
Auswirkungen auf die Bearbeitungszeit. Der zweite Grund ist die Reduzierung der
Berechnungen. Nach der Nutzung des Index muss für die Bearbeitung der Abfrage
eine Bedingung weniger ausgewertet werden, wodurch die die Gesamtzahl der Berechnungen
reduziert wird. Daraus folgt ein Sinken der CPU-Auslastung und ein Anstieg
der Leserate, wie in Abbildung 6.4 zu sehen ist.
Die Energieersparnis ergibt sich hier durch Reduzierung der Berechnungen bei gleichzeitiger
Reduzierung der Datensätze.Wir führen den folgenden SQL Befehl aus:
SELECT count(l_shipdate) FROM lineitem WHERE
l_shipdate >= ToDate(’1994-01-01’,’YYYY-MM-DD’)
and l_shipdate < DateAdd(’yyyy’,1,’1994-01-01’)
Das Ergebnis liefert 9.099.165 Datensätze zurück. Somit fallen 15 % der Datensätze
der Tabelle lineitem in den abgefragten Wertebereich. Das heißt ca. 85 % der Datensätze
wurden aus der Berechnung ausgeschlossen.
TPC-H Abfrage 8 hat einen komplexeren Aufbau :
select
o_year,
sum(case
when nation = ’BRAZIL’ then volume
else 0
end) / sum(volume) as mkt_share
from (
select
DatePart(’yyyy’,o_orderdate) as o_year,
l_extendedprice * (1 - l_discount) as volume,
n2.n_name as nation
from
101