OVERVIEW QUERY PROCESSING Muhammad Hasan (07650071) Ginong Pratidhina Nur M (08650002) Eka Farizqi Martalena (08650006) Devi Puspitasari (08650007) R Katu Unggara (08650017) Andi Febriyanto (08650020) Intan Dwi Utami (08650022) Muhtar Ali Irfani (08650032)

Masalah Query Processing Pada dasarnya low-level Query mengimplementasikan strategi eksekusi untuk query. Perubahan level query harus memenuhi nilai kebenaran dan efisien. Yaitu benar bila low level query hasilnya sama dengan query aslinya. Setiap strategi eksekusi memiliki perbedaan dalam penggunaan sumber daya komputer. Kesulitan utama ialah untuk memilih strategi eksekusi yang meminimalkan penggunaan sumberdaya (efisiensi).

Tujuan Query Processing Yaitu untuk mengubah query level tinggi dari basis data terdistribusi ke strategi eksekusi yang efiseien yang diperlihatkan pada low level language pada database lokal. Tujuannya ialah mencapai efisiensi dan meminimalisir penggunaan sumber daya. Pada sistem basis data terdistribusi yang harus diminimalisir adalah biaya CPU, I/O, dan komunikasi.

Komplesitas Operasi Aljabar relasional karena kompleksitas adalah relatif terhadap hubungan kardinalitas, operasi paling selektif yang mengurangi kardinalitas harus di lakukan terlebih dahulu. operasi harus diperintah dengan meningkatkan kompleksitas sehingga hasil kartesius dapat dihindari atau ditunda.

Karakteristik Query Processors Bahasa Bahasa input untuk query processor dapat didasarkan pada kalkulus relasional atau aljabar relasional. Jenis optimisasi (exhaustive search, heuristics) Waktu optimisasi (statis, dinamis, hybrid) Statistik untuk memilih operasi mana yang harus dilakukan terlebih dahulu. Decision sites (Sentralisasi, Terdistribusi, Hybird) Pemanfaatan topologi jaringan (Wide Area Network, Local Area Network) Pemanfaatan Replicated fragment untuk memotong biaya komunikasi. Penggunaan semijoins Mengurangi ukuran ukuran relasi operand. Meningkatkan pemrosesan operasi join terdistribusi yang mengurangi ukuran pertukaran data antar situs.

Lapisan Pemrorosesan Query

Query decomposition: Menguraikan pendistribusian query kalkulus menjadi query aljabar pada hubungan global. Data localization: Membatasi data query dalam menggunakan data informasi distribusi. Global optimization: Menemukan startegi eksekusi untuk queri yang mendekati optimal. Local optimization: Memilih algoritma untuk melakukan operasi relational.

Kesimpulan Pengolahan Query berfungsi untuk mengubah query level tinggi (relasional kalkulus/SQL) ke sebuah level query yang lebih rendah (relasional aljabar) untuk mencapai efisiensi. Optimasi query bertujuan untuk meminimalkan fungsi biaya CPU, I/O, dan komunikasi. Pengoptimalan query bervariasi menurut jenis pencariannya (exhaustive search, heuristic) dan jenis algoritma (dinamis, statis, hybrid). Statistik berfungsi untuk mendukung optimasi query. Optimalisasi query bervariasi oleh decision site (terpusat, terdistribusi, hybrid) Pengolahan query dilakukan dengan urutan sebagai berikut: query decompotion, data localization, global optimization, dan local optimization.