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6 Energieoptimierungen Prozent und Watt 0 50 100 150 TPC−H Befehl 12, 3 GB RAM (cold), 10 GB Datenbank Leistung [W] CPU [%] Disk Read [%] Disk Write [%] 0 100 200 300 400 500 Zeit in Sekunden Abbildung 6.11: TPC-H Befehl 8, 3 GB RAM (cold ), 10GB Datenbank. Prozent und Watt 0 20 40 60 80 100 140 TPC−H Befehl 12, 3 GB RAM (cold), 10 GB Datenbank (Zusatzindex) Leistung [W] CPU [%] Disk Read [%] Disk Write [%] 0 50 100 150 Zeit in Sekunden Abbildung 6.12: TPC-H Befehl 8, 3 GB RAM (cold ), 10GB Datenbank mit zusätzlichem Index. 108
6.2 Energieeffizienz und Indizes liegt in der Absenkung der CPU-Auslastung und der Leserate der Festplatte, während bei Abfrage 6 und 8 die CPU Auslastung auf ein Niveau von 30% gefallen ist, fällt die CPU Auslastung bei Abfrage 12 mit Index auf nahezu 0 %. Die Leserate bleibt im Vergleich zu Abfrage 6 & 8 (vgl.:6.10 und 6.4) auch auf niedrigem Niveau, während sie in den anderen Beispielen ansteigt. Das abweichende Verhalten bei Abfrage 12 ist mit dem Index zu erklären. Wir überprüfen wie viele Datensätze in den abgefragten Wertebereich l_receiptdate >= ToDate (’1994-01-01’,’YYYY-MM-DD’) and l_receiptdate < DateAdd(’y’,1,’1994-01-01’) fallen. Wir berechnen dies mit der SQL Abfrage: SELECT count(l_receiptdate) FROM lineitem WHERE l_receiptdate >= ToDate (’1994-01-01’,’YYYY-MM-DD’) and l_receiptdate < DateAdd(’y’,1,’1994-01-01’) Das Ergebnis ist 24803 Datensätze. Dies ist im Vergleich zu Abfrage 6 und 8 nur ein Bruchteil an Datensätzen, die für die weitere Bearbeitung in Frage kommen. Da durch die Nutzung des Index 99 % der Datensätze von der Berechnung ausgeschlossen werden ist die Energieersparnis entsprechend hoch. Da nur wenige Datensätze verarbeitet werden müssen, und diese nicht zusammenhängend auf der Festplatte gespeichert sind, kann die Festplatte nicht sequentiell lesen, sondern muss von einem Speicherbereich in den nächsten wechseln. Dadurch ist die Leserate der HDD so niedrig. Bei der Analyse der Abfragen 6, 8 und 12 fällt auf, dass die Anzahl der Werte, die nach der Auswertung des Index zur Berechnung verbleiben mit der Energieersparnis der Abfragen korrelieren. Die Tabellen 6.10 gibt an, wie viele Elemente nach Auswertung des Index noch zu verarbeiten sind. Die Anzahl der Elemente ist in Spalte „Anzahl Datensätze“ aufgeführt. Die Spalte „Joule Ersparnis“ gibt an, wie viel Prozent an Energie im Vergleich zu den Referenzdaten 6.4 eingespart wurde. Die Spalte „Tabelle“ gibt an, auf welcher Tabelle des Schemas ohne zusätzlichen Index eine Iteration über alle Elemente ausgeführt wurde. Die Tabelle ist nicht vollständig absteigend sortiert, da die Komplexität der Abfrage bei dem Grad der Einsparung eine Rolle spielt. Jedoch ist zu erkennen, das je mehr Datensätze von der Berechnung ausgeschlossen werden, die Energieeinsparungen umso größer ist. Zusammenfassend ist zu sagen, dass das Ausschließen von Datensätzen aus der Berechnung zu einer Steigerung der Energieeffizienz führt. Der Grad der Energieeinsparung hängt von der Anzahl der ausgeschlossenen Datensätze ab. Höherer Energiebedarf aufgrund von Indizes Bei Abfrage 16 und 18 kam es durch die Nutzung eines zusätzlichen Index zu einer höheren Laufzeit und einem höheren Energiebedarf. Abfrage 18 wurde durch einen 109
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Literaturverzeichnis [RD05] Ramamur
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A Anhang from ( select n1.n_name as
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