gistfile1.txt

1. Apresente a árvore de consulta otimizada para a expressão abaixo. Considere todos os dados de eleições da República do  Brasil (desde 1892) cadastrados no banco consultado, 98% do número de doações a campanhas feitas por pessoas que não os próprios candidatos, 2% do número de doações com valor superior a 10.000, 1,5% das candidaturas em 2016 e 14% de pessoas rés. Considere ainda cada registro de Pessoa ocupando 256 bytes e índice primário por id<X> para cada tabela <X>, além de índice auxiliar por cada chave estrangeira, D.valor, C.ano e P.dtNasc.

SELECT  P.*,  SUM(D.valor) AS total,
        COUNT (DISTINCT Cand.*) AS  nroCands
FROM  Pessoa AS P, Doacao AS D, Campanha AS C, Pessoa AS Cand
WHERE   P.idP = D.idDoador   AND   D.idC = C.idC   AND
              C.idCand = Cand.idP   AND         P.idP = Cand.idP   AND
              D.valor > 10.000   AND   C.ano > 2015   AND   Cand.reu = ‘TRUE’
GROUP BY  P.*       HAVING total > 100.000
ORDER BY total, nroCands DESC;

2. Sejam 128 milhões de pessoas cadastradas, idP com 8 bytes, ponteiro para bloco com 7 bytes, ponteiro para registro com 8 bytes e registros de tamanho fixo. Quantos blocos de 1 Kbyte ocupa a tabela Pessoa da questão anterior? Quantos blocos ocupa o índice primário de Pessoa (por idP) implementado como uma B+-Tree com ocupação mínima de 50% de cada bloco (nodo)? Qual a sua profundidade de tal árvore? Mostre sucintamente sua solução.

3. Apresente a árvore de consulta relacional otimizada para a expressão em SQL abaixo. Considere dados históricos do Brasil desde 1892, CC.nome sendo chave candidata, incidência de tornados menor que 1% do número de catástrofes, cerca de 2% do número de investimentos em “prevenção de danos” e cerca de 5.3% dos municípios brasileiros com M.UF = 'SC'. Considere também a existência de índices primários em todas as tabelas, além de índices auxiliares por todas as chaves estrangeiras, C.data, CC.nome, F.tipo e M.UF. Indique algoritmos eficientes para executar operadores da estratégia proposta, em termos do número de tuplas em cada tabela (|I|, |F|, |M|, |C|, |CC|) e nos resultados de cada algoritmo.

SELECT  M.nome,  SUM (C.prejuizos) AS tp,  SUM(I.valor) AS ti,  tp / ti AS ip
FROM  Investimento AS I, FinalidadeI AS F, Municipio AS M, Catastrofe AS C, ClasseC AS CC
WHERE  I.idM = M.idM  AND  I.idF = F.idF  AND  F.idCC = CC.idCC  AND  M.idM = C.idM  AND  C.idCC = CC.idCC   AND
         C.data > '28/04/1914'  AND  CC.nome = “tornado”  AND  I.data < C.data  AND  F.tipo = 'prevenir danos'  AND  M.UF = 'SC'
GROUP BY  M.nome    HAVING ip > 0.1    ORDER BY ip DESCENDING ;