对查询优化重写QRA算法的一种改进
数据库查询性能优化的统计信息和查询重写策略
数据库查询性能优化的统计信息和查询重写策略随着数据量的不断增长和复杂查询的普及，数据库查询性能优化变得越来越重要。
其中，统计信息的正确收集和查询重写策略的合理使用是优化查询性能的关键。
本文将介绍数据库查询性能优化中统计信息的应用和查询重写策略的使用方法。
一、统计信息的作用和收集方法统计信息是关于数据库对象和数据分布的信息，它可以用于优化查询计划生成和查询执行计划的选择。
在数据库查询优化过程中，统计信息对于数据库引擎决策查询计划的选择起到了至关重要的作用。
常见的统计信息包括表的行数、列的基数、索引的选择度以及关联列值的分布等。
其中，表的行数和列的基数可以帮助优化器评估查询的选择度和数据访问成本，索引的选择度则用于优化器判断索引使用与否，关联列值的分布可以帮助检测关联查询中的不一致或者重复查询。
为了保证统计信息的准确性，数据库管理系统提供了一系列的统计信息收集方法。
常用的统计信息收集方法包括使用自动统计收集工具、手动统计收集和增量统计信息收集。
自动统计收集工具是数据库管理系统自带的一种统计信息收集方法，可以定期自动收集统计信息。
手动统计收集则需要管理员手动运行收集统计信息的脚本，通常用于针对特定的查询或者特定的表进行统计信息收集。
增量统计信息收集是自动收集方法的升级版，通过只收集变化的数据来减少统计信息收集对系统资源的消耗。
二、查询重写策略的介绍和使用场景查询重写是一种通过重新组织和优化原始查询语句的方式来提高查询性能的方法。
它通过改变查询的结构，添加、删除或合并一些查询窗口、连接方式或过滤条件等来达到优化的目的。
在实际的数据库查询优化中，我们经常会遇到需要使用查询重写策略来优化查询性能的场景。
常见的查询重写策略包括关联转换、连续合并连接、条件下推以及子查询转换等。
关联转换指的是将关联查询转换为内连接查询或子查询。
连续合并连接则是通过合并多个简单的连接操作成一个复杂的连接操作。
条件下推可以将谓词条件从上层查询条件下推到下层子查询中，从而提高查询的性能。
如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询(九)
如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询引言在现代信息社会中，数据库是起到支撑和推动各种应用系统运行的重要基石。
然而，随着数据量的持续增长和应用场景的复杂化，数据库查询的性能问题日益凸显。
为了提升数据库查询性能，查询分析与重写成为了必不可少的手段之一。
本文旨在探讨如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询。
一、查询分析的重要性查询分析是数据库性能优化的基础，通过对查询执行进行分析，可以深入了解查询的执行计划、索引使用情况、性能瓶颈等信息，进而作出相应的优化决策。
查询分析的重要性主要有以下几个方面：了解查询执行计划查询执行计划是数据库在执行查询时生成的一种执行路线图，它告诉我们数据库是如何执行我们的查询的。
通过查询分析，可以深入了解查询的执行计划，找出执行计划中的低效操作，从而针对性地进行优化。
确定索引使用情况索引是提高数据库查询性能的重要手段之一。
查询分析可以帮助我们确定查询语句是否能够有效地利用索引，进而优化查询语句或者调整索引设计，提高查询性能。
识别性能瓶颈查询分析可以帮助我们找出数据库查询过程中的性能瓶颈，例如CPU利用率过高、磁盘IO繁忙等。
通过识别性能瓶颈，我们可以有针对性地进行性能调优，提升数据库查询响应速度。
二、查询分析工具的应用为了进行查询分析，我们可以借助大量的查询分析工具。
以下是几个常用的查询分析工具：SQL ProfilerSQL Profiler是微软提供的一款用于监测和分析SQL Server数据库的工具，可以记录所有或部分数据库活动，帮助我们进行查询分析和性能调优。
Explain AnalyzeExplain Analyze是PostgreSQL数据库提供的一种分析查询执行计划的工具。
通过Explain Analyze，我们可以深入了解查询执行计划，找出执行计划中的低效操作，并作出相应的优化策略。
ExplainExplain是MySQL数据库提供的一种分析查询执行计划的工具。
数据库查询优化中的查询重写与查询运行计划优化
数据库查询优化中的查询重写与查询运行计划优化数据库查询优化是提高数据库性能的重要手段之一，在数据库中，我们经常会遇到需要频繁查询数据的情况。
而查询重写和查询运行计划优化是两种重要的方法，可以帮助我们提高查询效率和性能。
本文将介绍数据库查询优化中的查询重写和查询运行计划优化，并探讨如何使用这些技术来提升数据库的性能。
查询重写是一种通过修改查询语句的方式来优化查询性能的方法。
在实际应用中，我们可能会遇到一些复杂的查询，这些查询语句可能包含了多个表的连接、子查询、聚合函数等复杂操作。
这些操作会导致查询的执行时间变长，影响数据库的性能。
而查询重写可以通过对查询语句进行优化，改变查询执行的方式，从而减少查询的执行时间。
在进行查询重写时，可以使用一些技术来优化查询性能。
比如，使用内联视图替换子查询、使用表连接替换多表查询、使用物化视图替换复杂查询等。
这些技术可以将原本复杂的查询语句转换成更简单、更高效的查询语句，从而提高查询性能。
此外，查询重写还可以通过创建索引、调整查询条件等方式来进一步优化查询性能。
除了查询重写，查询运行计划优化也是提高查询性能的重要手段之一。
查询运行计划是数据库在执行查询时所采用的执行策略和执行步骤的计划。
而查询运行计划优化就是通过选择合适的执行策略和执行步骤，来提高查询的执行效率。
在进行查询运行计划优化时，我们可以通过使用数据库提供的工具和技术来获取查询的运行计划，并进行分析和调优。
比如，可以使用数据库的性能分析工具来获取查询的执行时间、执行计划、IO消耗等信息，然后根据这些信息进行优化。
此外，我们还可以通过优化查询的条件、创建适当的索引、调整数据库的配置参数等方式来改善查询的执行效率。
综合使用查询重写和查询运行计划优化可以进一步提高数据库的查询性能。
首先，通过查询重写，可以优化查询语句的执行方式，将复杂的查询转换为简单的查询，从而减少查询的执行时间。
其次，通过查询运行计划优化，可以选取合适的执行策略和执行步骤，降低查询的IO消耗和执行时间。
数据库优化中的查询重写与重构实践方法分享
数据库优化中的查询重写与重构实践方法分享数据库是现代应用开发中的重要组成部分，对于大量数据的存储和查询具有至关重要的作用。
而数据库优化也是提升系统性能的关键一环。
在数据库优化中，查询重写与重构是常用的方法之一，本文将分享一些查询重写与重构的实践方法，帮助读者在数据库优化过程中取得更好的效果。
一、什么是查询重写与重构查询重写与重构是指对原有的查询语句进行修改和调整，从而提升查询的性能和效率。
在进行查询重写和重构时，我们需要对数据库的结构和索引有一定的了解，以便能够合理地调整查询语句，减少查询耗时、提高查询效率。
二、查询重写与重构的实践方法1.适当使用索引：索引是提高查询性能的关键因素之一。
当数据库中某个表的查询频率较高时，我们可以为该表的查询字段添加索引。
然而，滥用索引也可能导致性能问题，因此，我们应根据具体情况来确定是否需要添加索引，以及应该添加哪些字段的索引。
2.优化查询语句：查询语句在执行过程中需要进行多次的数据读取和比对操作，因此，我们在编写查询语句时应尽量避免全表扫描和大量的数据过滤操作。
可以通过调整查询语句的结构，合理地使用关键字和条件，来减少数据的读取和过滤操作，从而提高查询效率。
3.避免冗余查询或不必要的字段：有时候，在查询中可能会包含一些冗余或不需要的字段。
这些冗余字段或不必要的字段会增加数据的读取和传输开销，降低查询效率。
因此，在实际应用中，我们应该根据具体需求，保证查询中只包含必要的字段。
4.合理使用 JOIN 操作：当查询涉及多个表时，我们通常使用JOIN 操作来连接这些表。
在使用 JOIN 操作时，需要考虑表之间的关联关系和表的大小，避免 JOIN 操作过于频繁或过于复杂，从而减少数据的读取和比对次数，提高查询效率。
5.优化数据库结构：数据库的结构设计对于查询的效率也有重要影响。
在进行数据库结构设计时，我们应根据实际情况选择合适的数据表、字段和关联关系，以便更好地支持查询操作。
QR码算法的实现与优化
QR码算法的实现与优化随着移动支付的普及，二维码也变得越来越常见。
其中最常见的就是QR码，它是由日本DENSO公司于1994年开发出来的，现已成为一种国际标准。
QR码通常用于存储网址、文本、电话号码、电子邮件等信息，其优势在于存储量大、易识别、快速扫描等。
但是，QR码的实现和优化并不是一件简单的事情。
本文将从QR码的算法入手，探讨QR码的实现和优化。
一、QR码的算法QR码采用的是可纠错码（Reed-Solomon Code），这种码可以在一定程度上抵抗数据损坏。
每个QR码都由多个版本和多个纠错等级组成，根据不同需求可以选择不同版本和纠错等级。
QR码共有40个版本，从版本1到版本40，对应的编码长度从21个字节到177个字节。
版本1的尺寸为21×21个模块，而版本40的尺寸则为177×177个模块。
版本号越高，尺寸和存储能力越大，但同时也意味着扫描速度可能会变慢。
QR码的纠错等级分为L、M、Q、H四个级别，分别代表7%、15%、25%和30%的码字错误的恢复能力。
举个例子，如果QR码的纠错等级为M，则当二维码数据块受到不超过15%的损坏时，仍然可以被成功还原。
QR码的编码规则比较复杂，这里只简单介绍一下：首先将文本或数据转换为二进制码，然后通过一系列的算法，将二进制码映射到相应的数字和字母上，最终得到QR码。
二、QR码的实现1. QR码的生成Qt等多种库。
这些库封装了QR码的算法，使用起来非常方便。
以下是使用Python3的qrcode库生成QR码的简单示例代码：```import qrcodeqr = qrcode.QRCode(version=1,error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,box_size=10,border=4,)qr.add_data("hello, world!")qr.make(fit=True)img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white")img.save("hello.png")```这段代码使用qrcode库生成版本1、纠错等级为L的QR码，数据为“hello, world!”，保存到hello.png文件中。
数据库查询优化的查询重写与优化技巧总结
数据库查询优化的查询重写与优化技巧总结在进行数据库查询时，优化查询语句的效率对于提升系统的性能至关重要。
通过查询重写与优化技巧，可以优化查询的速度和执行效率，提升系统的响应时间。
本文将介绍一些数据库查询优化的查询重写与优化技巧，帮助开发人员在实践中更好地设计和执行查询。
一、查询重写1. 使用更有效的连接条件在查询中使用合适的连接条件可以减少查询的执行时间。
使用正确的列和表连接条件，可以保证查询的准确性和卓越的性能。
避免笛卡尔积等浪费资源的连接方式，同时注意索引的使用，加速查询的执行。
2. 使用子查询替代连接查询连接查询的性能常常低于子查询，可以考虑使用子查询来替代连接查询，以提高查询的执行效率。
子查询可以减少临时表的创建和磁盘IO的开销，减少资源的消耗。
3. 使用UNION替代OR操作符当查询中包含OR条件时，在执行计划中往往会导致全表扫描，降低查询的执行效率。
可以考虑使用UNION操作符来替代OR操作符，通过多个查询并集的方式来提高查询的性能。
4. 使用EXISTS替代IN操作符当查询需要判断某个值是否在另一个查询结果中存在时，使用EXISTS操作符优于使用IN操作符。
EXISTS操作符可以通过停止遍历，在找到第一个匹配项后立即返回，从而提高查询效率。
二、查询优化技巧1. 使用合适的索引索引是优化查询性能的有效手段之一。
在设计数据库时，根据查询的特点选择合适的列作为索引，可以提高查询的速度。
同时，定期检查和维护索引，删除无效的和重复的索引，避免索引过多或过少造成的性能问题。
2. 避免使用SELECT *语句使用SELECT *语句会查询所有字段，而不仅仅是需要的字段，这样会增加查询的开销。
通过明确指定查询所需字段，可以减少数据传输量，提高查询的执行效率。
3. 使用LIMIT语句限制查询结果在实际应用中，很少需要返回所有的查询结果，可以使用LIMIT语句限制查询结果集的大小。
通过设置合适的LIMIT 值，可以避免返回过多的数据，提高查询性能。
如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询(二)
如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询引言：在当今数字化时代，数据的处理和管理变得势在必行。
复杂数据库查询是现代企业日常工作中不可或缺的一部分，然而，处理庞大数据集的查询往往耗费时间和资源。
为了提高数据库查询的效率和性能，查询分析与重写成为了必不可少的技术手段。
本文将会讨论如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询，以提升数据库的性能。
一、查询分析查询分析是优化数据库查询的关键一步。
通过仔细分析查询语句的结构和逻辑，我们可以找到潜在的瓶颈，并设计出更高效的查询方式。
以下是几个有助于查询分析的方法：查询计划解释数据库管理系统通常会为每个查询生成一个查询计划，用于指导数据库执行查询操作。
我们可以通过解释查询计划来理解数据库执行查询的内部工作流程，并找到可能需要优化的地方。
例如，查看是否存在索引的使用、是否存在全表扫描等问题。
查询优化器查询优化器是数据库管理系统中的核心组件之一。
它负责选择最佳的执行路径，以使查询尽可能快速有效。
查询分析时，我们可以借助查询优化器的工作原理来评估查询中各个部分的成本，并加以优化。
数据库统计信息查询分析还可以通过查看数据库统计信息来了解数据库中各个表和字段的分布情况。
这些统计信息可以提供查询优化器更准确的选择执行路径。
通过对统计信息的分析，我们可以识别哪些字段的查询效率低下，从而进行重写操作。
二、查询重写查询重写是通过重新构造或改写查询语句来优化查询性能的一种方法。
通过这种方法，我们可以更好地利用数据库索引、聚合操作等功能，以减少查询的复杂度和执行时间。
以下是几个常用的查询重写技术：子查询展开子查询在复杂查询中经常出现，但它们往往会导致性能下降。
通过展开子查询，将其转化为更简单的查询形式，可以显著提高查询效率。
例如，将子查询的结果集存储在临时表中，然后与主查询进行连接操作。
视图替换视图是数据库中用于简化数据访问的一种结构。
然而，视图可能会引入额外的查询开销。
通过替换视图中的查询语句，我们可以避免额外的开销，并且使查询更加高效。
数据库查询优化的启发式算法与优化策略
数据库查询优化的启发式算法与优化策略数据库查询优化是提高数据库系统性能和响应速度的关键任务之一。
在大型数据库系统中，查询优化能够有效地减少查询时间，提高查询效率，从而提高整个系统的性能。
本文将介绍数据库查询优化的启发式算法和优化策略，以帮助数据库管理员和开发人员更好地优化数据库查询。
1. 启发式算法在数据库查询优化中的应用启发式算法是一种基于经验和启迪规则的计算方法，能够在较短时间内找到搜索空间中接近最优的解。
在数据库查询优化中，启发式算法可以帮助我们在有限的时间内寻找到接近最优的查询执行计划。
以下是几种常见的启发式算法：(1) 贪心算法(Greedy Algorithm)：该算法基于最佳资源利用准则，通过逐步选择最佳操作，直到找到一个近似最优解。
在数据库查询优化中，贪心算法可以优化选择最佳连接顺序的问题。
(2) 遗传算法(Genetic Algorithm)：该算法模拟了自然界中的进化过程，通过选择、变异和交叉等操作，在个体之间产生新的解，并逐代演化，从而找到近似最优解。
在数据库查询优化中，遗传算法可以应用于选择最佳执行计划的问题。
(3) 禁忌搜索算法(Tabu Search Algorithm)：该算法主要用于解决在搜索过程中出现的局部最优问题。
通过记录和禁忌一些解集合，在搜索过程中避免陷入局部最优解，从而更容易找到全局最优解。
在数据库查询优化中，禁忌搜索算法可以用于优化查询语句中的关联谓词问题。
2. 数据库查询优化的策略除了启发式算法，还有一些常见的优化策略可以应用于数据库查询优化。
下面是几种常见的优化策略：(1) 索引优化：合理创建索引可以大幅提高查询效率。
在数据库查询优化中，通过根据数据库中的查询频率和模式创建合适的索引，可以减少磁盘IO和CPU消耗，提高查询性能。
(2) 分区优化：将大型表分割成更小的物理存储单元可以提高查询性能。
通过将数据按照某种划分策略存储在不同的存储设备上，可以减少查询时的磁盘IO次数，提高查询效率。
数据库查询优化中的查询重写技术
数据库查询优化中的查询重写技术随着互联网的迅猛发展，数据库成为了现代社会中重要的信息存储和管理工具。
在大数据时代的背景下，大量的数据需要进行高效的查询与分析。
因此，数据库查询的性能优化就显得尤为重要。
本文将介绍数据库查询优化中的一个重要技术--查询重写技术。
查询重写技术是数据库优化的一个关键环节，其目的是通过改变查询语句的结构或者逻辑，来提高查询的执行效率。
它主要通过改变查询的拓展算子顺序、增加或者减少查询的条件以及使用索引来优化查询性能。
下面将从不同的角度探讨查询重写技术在数据库查询优化中的应用。
首先，查询重写技术可以优化查询的拓展算子顺序。
在实际的查询中，往往存在多个拓展算子（如SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY等）连续出现的情况。
不同的拓展算子的执行顺序会影响查询的性能。
查询重写技术可以通过调整拓展算子的顺序，使得查询结果集的大小减小，从而减少了查询的开销。
例如，可以推测出较大的表排在前面，以便能更早地进行查询条件过滤；可以在GROUP BY之前加入过滤条件，减少需要分组的数据量。
这些优化都可以通过查询重写技术来实现。
其次，查询重写技术可以增加或者减少查询的条件。
在实际的查询中，有时候我们需要加入一些额外的条件来规定查询的范围，这就需要做到条件的灵活变动。
查询重写技术可以通过增加或减少查询的条件来提高查询性能。
例如，可以通过添加额外的条件来减少查询结果集的大小；可以根据查询的实际需求来调整过滤条件的数目。
这些灵活的条件调整都离不开查询重写技术的支持。
此外，查询重写技术可以利用索引来优化查询的性能。
索引是数据库中提供高效访问数据的一种机制。
通过建立合适的索引，可以减少查询的IO操作，提高查询的效率。
查询重写技术可以根据查询的结构和条件选择合适的索引，以加速查询的执行。
例如，可以利用覆盖索引来避免对磁盘的读取操作；可以使用联合索引来减少IO开销。
这些索引优化都需要查询重写技术的支持。
优化算法改进策略总结
优化算法改进策略总结
优化算法改进策略总结的关键是根据具体问题的特点，选择合适的改进策略和技巧。
下面总结几种常见的优化算法改进策略：
1.贪心策略：贪心算法选择局部最优解，并希望通过不断选择
局部最优解来达到全局最优解。
贪心策略适用于那些具有贪心选择性质的问题。
2.动态规划：动态规划通过将原问题划分为多个子问题，并保
存子问题的解，通过递推求解子问题来得到原问题的解。
动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。
3.分支界定：分支界定通过建立一个解空间树，将搜索过程转
化为对解空间树的遍历，通过剪枝操作来减少搜索空间。
分支界定适用于具有可行解空间结构的问题。
4.回溯法：回溯法通过试探和回溯的方式来寻找问题的解，它
适用于具有多个可能解，并且每个可能解满足一定的约束条件的问题。
5.深度优先搜索：深度优先搜索通过不断地向前搜索到不能再
继续搜索为止，然后回退到上一个节点，再继续搜索。
深度优先搜索适用于解空间较大，但解的深度较小的问题。
6.广度优先搜索：广度优先搜索通过不断地将当前节点的所有
相邻节点入队，然后按照队列中的顺序进行遍历，直到找到目标节点或者遍历完所有节点。
广度优先搜索适用于解空间较小，
但解的广度较大的问题。
总的来说，对于优化算法的改进策略，需要根据具体问题的特点进行选择，针对问题的特点使用合适的算法和技巧，以提高算法的效率和准确性。
优化算法改进策略总结
优化算法改进策略总结随着计算机科学的发展和应用场景的不断增多，优化算法的改进变得越来越重要。
优化算法是指通过寻找最优解来解决问题的一种方法。
然而，在实际应用中，往往会遇到各种各样的问题和挑战，如算法复杂度高、收敛速度慢、局部最优解等。
因此，优化算法的改进策略变得至关重要。
本文将从不同的角度总结和探讨优化算法的改进策略。
一、改进算法的初始化策略在优化算法中，初始化是一个非常关键的步骤。
良好的初始化策略可以加速算法的收敛速度和提高全局搜索能力。
常见的初始化策略包括随机初始化、基于问题特点的初始化和启发式初始化等。
随机初始化是一种简单且常用的策略，但它往往容易陷入局部最优解。
基于问题特点的初始化是根据问题的特点来设计初始化策略，可以更好地引导算法搜索到全局最优解。
而启发式初始化是利用启发式方法来指导初始化，通过学习和经验来提高初始化的效果。
二、改进算法的搜索策略搜索策略是优化算法中另一个重要的方面。
不同的搜索策略可以对算法的性能产生较大的影响。
常见的搜索策略包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
这些算法都是基于不同的搜索策略来进行优化的，每种算法都有其适用的场景和优势。
例如，遗传算法适用于搜索空间较大的问题，模拟退火算法适用于搜索空间较小但存在均匀分布的问题，粒子群算法适用于搜索空间连续且存在局部最优解的问题。
三、改进算法的选择策略选择策略是指在优化算法中选择合适的解决方案的策略。
在优化算法中，选择策略通常是通过评估目标函数来实现的。
目标函数是衡量解决方案优劣的指标，通过选择最优的解决方案来指导算法的搜索方向。
选择策略的改进可以通过引入多目标优化方法、局部搜索方法和自适应权重等方式来实现。
多目标优化方法可以同时优化多个目标函数，局部搜索方法可以在搜索过程中引入随机性以避免陷入局部最优解，自适应权重可以根据问题的特点来调整目标函数的权重。
四、改进算法的终止策略终止策略是指在优化算法中确定何时终止算法的策略。
数据库优化器的查询优化与查询改写的策略与技巧的比较与应用分析
数据库优化器的查询优化与查询改写的策略与技巧的比较与应用分析数据库优化器是数据库系统中的重要组件，它负责对查询进行优化和改写，从而提高数据库的查询性能和效率。
在实际应用中，不同的优化器会采用不同的策略和技巧来优化和改写查询，本文将比较并分析数据库优化器中常用的查询优化和查询改写的策略与技巧。
一、查询优化策略与技巧1. 查询重写查询重写是指通过改变查询表达式的结构和组合方式来优化查询的效率。
常见的查询重写技巧有：- 子查询转换：将子查询改写为连接查询，提高查询性能。
- 合并子查询：将多个相关联的子查询合并成一个查询，减少查询的次数。
- 归并连接：将多个连接查询改写为归并连接，减少查询的磁盘IO操作。
- 视图重写：将查询中的视图替换为其定义的查询语句，减少查询的数据量。
2. 自适应查询优化自适应查询优化是指根据查询的特性和执行环境对查询进行动态的优化，以适应不同的查询需求和系统状态。
常见的自适应查询优化技巧有：- 动态选择索引：根据查询的条件和数据分布动态选择最合适的索引来加速查询。
- 动态调整连接顺序：根据查询的条件和连接表的大小动态调整连接的顺序，减少查询的开销。
- 动态调整缓存策略：根据查询的数据访问模式和系统状态动态调整缓存策略，提高查询的命中率。
- 自动并行执行：根据查询的复杂度和系统资源动态调整查询的并行度，加速查询的执行。
3. 统计信息收集和利用统计信息是优化器进行查询优化和执行计划生成的重要依据。
常见的统计信息包括表的大小、数据分布、索引的选择性等。
优化器可以收集并利用统计信息来优化查询的执行计划。
常见的统计信息收集和利用技巧有：- 自动收集统计信息：优化器可以自动收集表和索引的统计信息，以便用于查询优化。
- 强制收集统计信息：用户可以通过指定语句强制收集统计信息，以改善查询的执行计划。
- 统计信息的粒度：用户可以选择具体的统计信息粒度，以适应不同的查询需求和系统状态。
- 统计信息的准确性：优化器可以根据统计信息的准确度和实时性来选择执行计划。
优化算法改进策略总结
优化算法改进策略总结以优化算法改进策略总结为标题的文章如下：在计算机科学中，算法优化是提高算法性能和效率的关键步骤。
通过对算法进行改进和优化，可以使计算机程序更快、更准确地执行任务。
本文将总结一些常用的优化算法改进策略，帮助读者更好地理解和应用这些策略。
一、分而治之思想分而治之思想是一种将复杂问题分解为更小、更简单的子问题，然后逐个解决的方法。
通过将问题分解为多个子问题，可以降低问题的复杂度，从而提高算法的效率。
在实践中，可以使用递归算法或迭代算法来实现分而治之思想。
二、动态规划动态规划是一种通过将问题分解为子问题的方式来解决复杂问题的方法。
通过使用一个表格来存储已计算的中间结果，可以避免重复计算，从而提高算法的效率。
动态规划常用于解决最优化问题，如最短路径、背包问题等。
三、贪婪算法贪婪算法是一种通过每一步选择当前最优解来逐步构建解决方案的方法。
贪婪算法通常简单且高效，但并不保证得到最优解。
因此，在使用贪婪算法时需要注意问题的特性和限制条件，以确保得到满意的解决方案。
四、回溯算法回溯算法是一种通过逐步尝试所有可能的解决方案来解决问题的方法。
回溯算法通常用于解决组合问题、排列问题等。
在实践中，可以通过剪枝操作来减少不必要的尝试，提高算法的效率。
五、启发式算法启发式算法是一种通过模拟自然界的演化过程来搜索问题空间的方法。
启发式算法通常使用某种评估函数来评估解决方案的质量，并根据评估结果进行搜索和优化。
常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法等，它们可以在大规模、复杂的问题中找到较好的解决方案。
六、并行计算并行计算是一种通过同时执行多个计算任务来提高算法效率的方法。
通过将问题分解为多个子问题，然后并行地解决这些子问题，可以加速算法的执行过程。
并行计算适用于多核处理器、分布式系统等环境，可以极大地提高算法的运行速度。
七、数据结构优化数据结构优化是一种通过选择合适的数据结构来提高算法效率的方法。
合适的数据结构可以使算法的执行过程更快、更简单。
数据库性能优化中的查询重写与优化器技巧总结
数据库性能优化中的查询重写与优化器技巧总结数据库性能优化是提高系统响应速度和处理能力的关键之一。
在优化过程中，查询的优化和重写是非常重要的步骤。
通过优化查询和合理利用优化器的技巧，可以显著提高数据库的性能。
本文将对数据库性能优化中的查询重写和优化器技巧进行总结和分析。
一、查询重写1. 简化查询语句查询语句的简化是重写查询的首要目标。
简化查询语句可以减少数据库的工作量，提高查询的速度。
常见的简化查询语句的方法有：- 使用简洁的语法：尽量使用简洁的SQL语法，避免使用冗长的查询语句。
- 移除无用的条件：检查查询语句中的条件，并移除那些对结果没有影响的无用条件。
- 合理使用聚合函数：尽量使用聚合函数来代替复杂的子查询，减少嵌套查询的使用。
2. 优化复杂查询复杂查询通常涉及多个表的关联和大量的数据操作。
在进行复杂查询的重写时，需要考虑以下几个方面：- 表的连接方式：根据实际需求选择不同的表连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等。
避免使用笛卡尔积操作，以减少查询的复杂度。
- 使用索引：对查询中经常使用的列创建索引，以提高查询的速度。
同时，避免过多的索引，以减少数据库的存储空间和维护成本。
- 分页查询优化：对于需要分页查询的场景，使用合适的分页方法，如LIMIT语句或ROWNUM语句。
减少返回结果集的大小，提高查询的效率。
- 子查询优化：避免过多的嵌套子查询，可以考虑使用WITH语句或临时表来优化查询性能。
二、优化器技巧数据库中的优化器是一个重要的组件，它负责决定如何执行查询，并选择最优化的执行计划。
在进行数据库性能优化时，充分利用优化器的技巧可以提高查询的效率。
以下是一些常见的优化器技巧：1. 统计信息的更新和收集优化器根据数据库中的统计信息来做优化决策，因此保持统计信息的准确性对于优化器的决策至关重要。
定期更新和收集表、字段的统计信息，可以提高优化器的查询计划选择准确度。
2. SQL绑定变量的使用对于频繁执行的查询语句，使用绑定变量可以减少SQL解析的时间消耗和数据库资源的占用。
如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询
如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询随着互联网的迅猛发展，数据的规模和复杂性不断增加，数据库查询的效率和性能优化变得愈发重要。
在这个背景下，查询分析和重写成为了优化复杂数据库查询的两个关键技术。
本文将探讨如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询，并将其分为以下三个部分进行论述。
第一部分：查询分析的重要性与实践方法在进行数据库优化时，查询分析是非常关键的一步。
通过对查询语句进行分析，我们可以了解查询的执行方式、资源消耗以及可能存在的问题。
最常用的查询分析工具是查询执行计划，它可以展示查询语句的执行路径，以及每个操作的开销和资源利用情况。
通过仔细分析查询执行计划，可以找出潜在的性能瓶颈，有针对性地进行优化。
在进行查询分析时，需要考虑以下几个方面：首先，确定查询的目标，即要达到的优化效果。
这可以是减少查询所需时间、减少系统资源的消耗，或者提高系统的可扩展性。
其次，分析查询的数据流，从输入到输出的每一步操作，确定每个操作对性能的影响。
还要注意查询的复杂度，避免过多的操作和冗余的查询操作。
第二部分：查询重写的原理与技巧查询重写是通过对查询语句进行优化和重组，以提高查询性能和效率。
在进行查询重写时，可以考虑以下几个方面：首先，利用索引来加速查询。
索引可以快速定位数据，减少查询所需的IO操作，提高查询的效率。
其次，合理使用连接操作，避免重复计算和冗余查询。
通过优化连接顺序和操作顺序，减少数据的移动和传输，可以显著提高查询的性能。
此外，还可以通过并行查询和并行计算来提高查询的效率。
通过将查询任务分解为多个子任务，并行计算可以将计算负载分布到多个处理单元上，提高查询的并发性和响应速度。
最后，考虑对查询进行缓存和预处理。
将常用的查询结果存储在缓存中，可以避免重复的查询操作，提高整体的查询性能。
第三部分：查询分析与重写的实践案例为了更好地理解查询分析与重写的具体应用，我们将以一个实际案例进行分析。
假设我们有一个包含百万级别数据的电商网站数据库，需要统计每个用户在一天内的购买金额。
改进二值化算法在QR码识别中的应用
改进二值化算法在QR码识别中的应用随着二维码技术的普及和应用范围的扩大，识别二维码的需求也越来越迫切。
而改进二值化算法在QR码识别中的应用可以提升二维码识别的准确性和鲁棒性。
下面将介绍二值化算法的基本原理和在QR码识别中的应用。
二值化算法是将连续灰度图像转化为二值图像的过程，即将灰度图像中的像素值转化为0或255。
传统的二值化算法通常使用固定的阈值进行转化，即将灰度值大于阈值的像素设为255，灰度值小于等于阈值的像素设为0。
这种固定阈值的方法对于光线暗弱或光线过强的图像容易出现分割效果不理想的问题。
为了改进这个问题，可以使用自适应阈值二值化算法，在不同区域使用不同的阈值来进行二值化。
这种算法先通过对图像进行预处理，提取出各个子区域的统计特征（例如均值或中值），然后根据这些特征来确定每个子区域的阈值。
这样可以更好地适应不同区域的光照变化，提高图像的二值化效果。
在QR码识别中，二值化算法的应用非常重要。
二维码通常包含大量的黑白模块，通过识别这些模块的排列和形状可以解码出二维码中的信息。
二值化算法的效果直接关系到后续的识别结果。
传统的固定阈值二值化算法在处理QR码图像时，由于光照、对比度等因素的影响，往往不能完美地将图像中的黑白模块分离开来，导致识别错误。
而自适应阈值二值化算法通过对每个子区域使用不同的阈值，可以克服一定程度上的光照不均匀或光照变化的问题，提高图像的二值化效果。
由于QR码的黑白模块一般都具有特定的形状，例如正方形或长方形，可以根据这些形状特征来进一步优化二值化算法。
可以使用形态学运算，例如膨胀和腐蚀，来改善图像中二维码模块的形状，并进一步提高识别准确性。
除了上述方法之外，也可以引入机器学习的方法来改进二值化算法。
例如使用卷积神经网络（CNN）来训练一个二值化模型，根据图像的特征来自动确定二值化阈值，从而提高识别准确性。
改进二值化算法在QR码识别中的应用可以提高图像的二值化效果，增加QR码的识别准确性和鲁棒性。
一种改进的QR分解检测算法
一种改进的QR分解检测算法夏禹;叶方;刘丹丹【期刊名称】《信息技术》【年(卷),期】2017(41)2【摘要】结合排序和循环迭代的思想,提出了一种基于PIC预处理的循环迭代SQRD检测算法.该改进算法对排序后的信道矩阵进行循环迭代检测,在每次循环迭代检测过程中,利用PIC思想对检测数据进行更新.在得到所有层的判决值后,丢弃其它层的检测值,只保存最后检测层的判决值,并作为下次循环检测的最先检测值.算法同时克服了传统QR分解检测算法的误差扩散和最先检测层分集效益低的缺点.仿真结果表明,改进算法的检测性能要优于SQRD检测和循环迭代检测算法.%Combining the thought of sorting and loop iteration,this paper proposes a cyclic iteration SQRD detection algorithm based on the PIC preprocessing.The improved method implements loop iteration detection in sorted channel matrix,using PIC to update decision value in every iteration detection process.After getting decision values of all layers,it only saves the decision value in the final detection layer and discards values in other layers,then using retained values as first detection value in next loop detection.The new method overcomes the error diffusion and low diversity benefit in the first detection layer of traditional QR decomposition algorithm.The simulation results show that the detection performance of improved algorithm is superior to the SQRD detection and iterative detection algorithm.【总页数】5页(P47-51)【作者】夏禹;叶方;刘丹丹【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001;黑龙江科技大学电气与控制工程学院,哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TN911.23【相关文献】1.改进的基于QR分解的分层空时检测算法 [J], 陈亮;李建东;陈东2.VBLAST-OFDM系统中改进的QR分解检测算法 [J], 傅洪亮;李永杰;张元;管爱红3.基于QR分解的MIMO-OFDM检测算法的改进 [J], 陈磊;张敏;赵瑞弟;王可霞4.一种新的平行干扰消除QR分解检测算法 [J], 李永杰;傅洪亮;杨铁军5.一种改进的排序QR分解MIMO检测算法 [J], 王赟;汪晋宽;解志斌因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询(五)
优化复杂数据库查询是提高系统性能的关键一环。
在现代信息技术快速发展的时代，海量数据日益增多，对数据库查询的要求也越来越高。
在解决复杂查询方面，查询分析和重写技术成为了重要的工具。
本文将深入探讨如何通过查询分析与重写来优化复杂数据库查询。
一、查询分析的意义与方法查询分析是指对用户查询语句进行分析并生成查询计划的过程。
通过查询分析，可以更好地理解用户的查询意图，提供更高效的执行计划。
查询分析涉及的方法包括语法解析、语义分析、查询优化等。
语法解析语法解析是对用户查询语句进行词法分析和语法分析的过程。
通过识别关键字、标识符、运算符等，确定查询语句的结构，为后续的语义分析和优化奠定基础。
语义分析语义分析是对查询语句进行语义解释和转换的过程。
通过对表名、字段名、条件等进行解析，确定查询语句的语义含义，进一步优化查询执行效率。
查询优化查询优化是通过对查询语句进行等价重写和物理重写等操作，寻找最优的执行计划。
等价重写是指将查询表示成等价的形式，以便找到更高效的执行计划；物理重写是指根据底层存储和计算引擎的特性，对查询进行物理优化。
二、重写技术的应用与实践重写技术是指对查询语句进行转换和重构的过程，以优化查询执行效率。
主要包括子查询重写、条件重写和连接重写等方面。
子查询重写子查询在复杂查询中经常出现，但往往会导致性能下降。
通过将子查询重写成关联查询、嵌套查询或连接查询，可以减少查询次数和查询复杂度，提高查询效率。
条件重写条件重写是通过条件约束的转换等操作，来减少查询过程中需要对大量数据进行处理的情况。
例如，通过将包含函数操作的条件提取到查询外部，减少计算量和资源消耗。
连接重写连接重写是指对查询中连接操作的优化处理。
通过合理选择和安排连接类型（如内连接、外连接、半连接等），以及优化连接条件和连接顺序，减少连接操作的时间和资源消耗。
三、案例分析与实践方法为进一步说明查询分析与重写在优化复杂数据库查询中的应用，下面以一个具体案例进行分析。
oracle查询优化改写技巧与案例
oracle查询优化改写技巧与案例在进行Oracle数据库查询优化时，我们经常会遇到各种复杂的查询语句和性能瓶颈。
本文将介绍一些Oracle查询优化改写技巧，并结合实际案例进行详细讲解，希望能够帮助大家更好地理解和应用这些技巧。
首先，我们需要明确一个概念，即查询优化的目标是尽量减少查询的执行时间，提高查询的效率。
在实际工作中，我们经常会遇到一些常见的性能问题，比如查询语句执行时间过长、索引未命中、全表扫描等。
针对这些问题，我们可以采取一些改写技巧来优化查询。
一、合理使用索引。
索引是提高查询效率的重要手段之一。
在编写查询语句时，我们应该尽量避免全表扫描，而是通过合理使用索引来定位数据。
比如，可以通过使用WHERE子句来限定索引的范围，或者使用ORDER BY子句来优化索引的使用效果。
此外，还可以考虑使用覆盖索引来减少查询的IO开销。
案例，假设我们有一个名为employee的表，其中包含了员工的姓名、部门、工资等信息。
如果我们需要查询工资大于10000的员工信息，我们可以通过在工资字段上创建索引，并使用WHERE子句来限定索引的范围，从而提高查询效率。
二、优化子查询。
在实际查询中，我们经常会遇到嵌套子查询的情况。
对于一些复杂的子查询，我们可以考虑将其改写为连接查询或者临时表来提高查询效率。
此外，还可以考虑使用WITH子句来优化子查询的性能。
案例，假设我们需要查询每个部门的平均工资，并找出工资高于部门平均工资的员工信息。
我们可以通过使用连接查询或者WITH子句来改写子查询，从而提高查询效率。
三、避免使用SELECT 。
在编写查询语句时，我们应该尽量避免使用SELECT 来查询所有字段。
因为这样会增加数据库的IO开销，降低查询效率。
我们应该明确需要查询的字段，并只查询必要的字段。
案例，假设我们需要查询员工的姓名和工资信息，我们应该明确指定需要查询的字段，而不是使用SELECT 来查询所有字段。
四、适当使用分区表。
改进二值化算法在QR码识别中的应用
改进二值化算法在QR码识别中的应用QR码是一种广泛应用在各个领域的二维码，它具有容量大、使用方便、纠错能力强等特点，因此在物流、支付、广告等众多应用场景中得到了广泛的应用。
QR码的识别是QR码应用的关键环节之一，而二值化算法是QR码识别的基础。
目前常见的QR码识别算法中，二值化算法是必不可少的一步。
二值化算法的目的是将彩色图像转换为二值图像，以便提取图像中的信息。
二值化算法的核心思想是将图像中的像素点根据其亮度值进行分类，将亮度高于某个阈值的像素点设置为白色，亮度低于阈值的像素点设置为黑色。
采用合适的二值化算法可以提高QR码的识别率和准确度。
传统的二值化算法主要有全局阈值法、自适应阈值法和局部阈值法等。
全局阈值法是最简单、最常用的二值化算法之一，它将整个图像的亮度平均分为两个部分，根据阈值将亮度高于阈值的像素点设为白色，低于阈值的设为黑色。
全局阈值法存在一个问题，即在图像亮度变化较大的情况下，得到的二值图像可能会有很大的部分模糊或丢失。
为了解决这个问题，自适应阈值法和局部阈值法应运而生。
自适应阈值法和局部阈值法的核心思想是根据像素点周围的相邻像素点的亮度值来确定阈值，并将其应用于当前像素点。
自适应阈值法根据像素点所在的位置选择相应的阈值，通常选取像素点的邻域平均值作为阈值。
而局部阈值法则将图像分成多个小区域，根据每个小区域的平均亮度值来确定阈值。
这两种方法可以更好地适应图像亮度变化较大的情况，提高QR码的识别率和准确度。
除了传统的二值化算法，还有一些改进的二值化算法可以应用在QR码识别中。
基于像素差分的二值化算法可以有效地去除图像中的光照和背景噪声，提高QR码的边缘检测和定位精度；基于统计学方法的二值化算法可以根据图像中像素点的统计特征选择合适的阈值，提高QR码的识别速度和鲁棒性。
二值化算法在QR码识别中起着重要的作用。
根据QR码图像的特点和应用需求，选择合适的二值化算法可以提高QR码的识别率和准确度。
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第25卷第4期 计算机应用与软件Vol 125No .42008年4月 Computer App licati ons and Soft w are Ap r .2008对查询优化重写QRA 算法的一种改进涂利明1 郑 宁1 葛 龙21(杭州电子科技大学计算机学院 浙江杭州310018)2(杭州电子科技大学软件职业技术学院 浙江杭州310012)收稿日期:2006-05-16。
涂利明,硕士生,主研领域:信息处理,数据仓库。
摘 要 数据仓库系统中利用物化视图可以提高查询效率,但是,过分使用物化视图重写查询有时不一定能起到提高查询性能这一预期目的。
针对QRA 算法的不足并结合左深度处理树技术提出一种改进算法,通过实验结果表明由改进算法优化后查询的性能更优。
关键词 物化视图 查询重写 查询优化 QRA 算法AN IM PRO VED QUERY REFO R M ULAT I O N AL GO R I TH M FO R QUERY O PT IM I ZAT I O NTu L i m ing 1 Zheng N ing 1 Ge Yingl ong21(College of Co m puter Science,Hangzhou D ianzi U niversity,Hangzhou 310018,Zhejiang,China )2(College of Soft w are Technology,Hangzhou D ianzi U niversity,Hangzhou 310012,Zhejiang,China )Abstract M aterialized vie ws can i m p r ove the perf or mance of queries in data warehouse syste m.However,s ometi m es the perf or mance of queries may not be raised if the materialized vie ws are overused t o re write queries .Considering the shortage of the QRA algorith m,and with the combinati on of the technol ogy of left 2deep p r ocessing tree,an advanced algorith m is p r oposed .Experi m ents show that the queries op ti m ized by the advanced algorith m perf or m better than bef ore .Keywords Materialized vie ws Query ref or mulati on Query op ti m izati on QRA algorith m0 引 言随着数据仓库技术应用越来越广泛,数据仓库中查询使用频率也越来越高,查询性能已成为数据仓库系统一个重要的性能指标。
查询优化已经成为数据仓库领域中研究热点之一。
文献[1]侧重研究了树结构数据仓库系统查询优化问题。
文献[4]给出判断一个查询能否利用物化视图来提高其查询效率的实用算法。
文献[3]中QRA 算法的主要思想是尽可能地利用数据仓库中物化视图来优化重写查询,该算法优点是查询时能充分发挥物化视图的作用,但查询利用的物化视图越多查询越复杂,结果是查询代价也相应地增加。
因此,仅仅强调利用物化视图优化查询有时并不能真正达到提高查询性能的目的。
本文研究了查询优化问题现状,重点分析了QRA 算法,并针对QRA 算法的不足并结合左深度处理树技术提出一种改进的新算法,通过实验结果表明经改进算法优化后查询的性能表现更优。
1 左深度处理树已知{R 1,R 2,…,R m }是关系数据库中的一组关系。
只考虑查询中的连接操作,可以用一种二叉树来表示查询过程的连接操作,树中叶子结点代表基本关系,内部结点代表连接操作,这种二叉树称为左深度处理树[2]。
整个左深度处理树内部结点的连接操作代价之和,称为连接操作总代价。
如果查询子表达式有多个连接操作,则理论上有P n n 个不同的连接形式。
假设某查询的子表达式中包含连接操作R 1∞R 2∞R 3,其中|R 1|,|R 2|,|R 3|表示关系集的大小,值分别为20,30,40。
查询的理论左深度处理树有6种不同的形式,为了问题的简单,忽略同一内部结点左右子树因相互交换位置而产生的差异。
图1给出了其中同一结构的两种不同连接形式的左深度处理树。
图中(a )处理树R 1∞R 2的代价20330=600,已知R 1∞R 2产生20个结果,那么R 1∞R 2与R 3的连接代价为20340=800,(R 1∞R 2)∞R 3的总代价为600+800=1400。
假设(b )处理树R 1∞R 3产生10个结果,那么用同样方法,可以计算得到右边处理树(R 1∞R 3)∞R 2的总代价为20340+10330=1100。
可见虽然这些左深度处理树的结构形态相同,但它们连接形式不同则连接操作总代价也不同。
显然,对查询的连接操作进行优化是减少查询代价,提高查询效率的一种有效手段。
(a ) (b )图1 左深度处理树第4期 涂利明等:对查询优化重写QRA算法的一种改进245 2 QRA算法分析QRA算法由FindRecover V ie ws和Ref or mulati on两部分组成[3],其中FindRecover V ie ws是整个QRA算法的关键。
FindRe2cover V ie ws功能是判断视图缺失属性集m是否可恢复,如果可恢复则返回用于恢复m的物化视图集的接连。
算法对视图V能够从物化视图Vi 得到恢复的缺失属性mi产生一个属性集mi∩m。
由此可知,缺失属性集m中的每一属性mi,在视图集中至少有一个视图Vj (1∈j∈k)含有该属性,其中Vj在∞[{V,V1,…,Vk}≤T]接连无关。
在FindRecover V ie ws中求解viewset是一个难点,因为缺失属性的恢复代价不仅依赖于视图还依赖于数据库本身的属性如索引,数据分布等。
如果用vie wset中得到的视图的数量最少来替代视图的代价最小,能减少QRA算法的搜索空间,此时QRA算法和贪婪算法的时间复杂度相同,都为O(|MV|2),其中|MV|是物化视图的个数。
Ref or mulati on第一步判断输入的查询Q和视图V是否满足QRA算法要求满足的条件1和条件2。
如果满足就能保证找到一个选择谓词集S{V}(Q′)。
第二步判断是否满足条件3。
再由FindRecover V ie ws来测试m是否能通过其它物化视图集来得到恢复,如果可恢复,则最后通过P(Q′),S(Q′),J(Q′)来获得重写后的查询Q′,否则返回False。
从以上分析可知,如果能保证算法最后得到的结果查询代价最小则能提高查询效率。
而QRA算法没有考虑优化后查询的代价是否为最小。
针对此不足,结合左深度处理树中连接操作优化技术,本文提出一种改进的QRA算法用于优化查询,进一步改善数据仓库系统查询性能。
3 M QRA算法3.1 算法描述假定查询和视图都不带集合操作。
MQRA(Mend Query Re2 for mulati on)是一种基于QRA的改进算法,MQRA算法框架如下: Mend Refor mulati on(Q,M)input:Q and V are a query and a view defined in(1)out put:m ini m um cost of Q″BEGI N For each Vi∈MV, if Refor mulati on(Q,Vi)then 比较查询Q和Q′两者的代价; Qte mp=查询总代价小者; else Qte mp=Q; if Qte mp存在多个连接操作then 对于Qte mp语句子表达式中的连接操作进行优化, 保留查询结果与Qte mp相等的查询,得到一个扩 大的查询候选集。
计算候选集中的各个查询的总代价; Q″=查询总代价小者; else Q″=Qte mp return Q″;END第一步,对于指定的查询Q,物化视图集MV中的每个视图V i通过QRA算法来寻找利用物化视图重写后的查询Q′。
如果找到Q′,比较Q和Q′两者的总代价,代价小者给Qte mp,如果没有找到Q′,则查询Q赋给Qte mp。
第二步,如果上一步得到的Q te mp子表达式存在多个连接操作,则利用左深度处理树的连接操作优化方法对连接操作进行优化,取与原查询Q等价且总代价最小的候选查询赋给Q′。
如果Qte mp不存在多个连接操作,则直接把Qte mp赋给Q″。
最后返回优化后的查询Q″。
3.2 算法分析MQRA算法具有以下优点:(1)由于QRA算法只考虑利用物化视图来重写查询,而没有考虑利用的物化视图越多查询变得越复杂,查询所花费的代价就越大,优化后查询代价可能不是最小。
针对此种情况,MQRA算法增加了对优化后查询Q′与原有查询Q的比较,取其优者,从而很好地弥补了原QRA算法的不足;(2)对查询的连接操作进行优化,从而更进一步地提高了查询的性能;(3)保证了优化后查询的查询总代价最小。
当然MQRA算法与原QRA算法相比较,如果查询子表达式有多个连接操作时,MQRA算法对连接操作优化需要额外花费一定的时间,连接操作数越多所花费的时间越长。
4 实验结果按照这种方法,我们在CP U I ntel(R)2.66GHz、1G RAM、W indows2000p r ofessi onal的平台上取某公交的数据仓库系统中20个查询进行模拟实验。
实验1对查询分三种情况进行比较分析:(Ⅰ)对原查询不进行任何的优化处理;(Ⅱ)利用QRA算法对原查询进行优化;(Ⅲ)采用MQRA算法对原查询进行优化。
按查询数的不同对查询时间进行比较,实验结果如表1所示。
从表1可以看出,利用算法QRA和MQRA优化后的查询明显比没有优化的查询所花费的时间少,且MQRA查询花费时间比QRA减少了15%左右。
表1 实验1查询时间(单位:s)查询情况查询个数ⅠⅡⅢ568.4847.6640.2310170.82134.24114.5915396.56302.82252.6820634.78511.30415.07实验2对QRA和MQRA算法中不同连接操作数对运行时间的影响进行对比测试,实验结果如图2所示。
图2 连接操作个数对算法运行时间的影响该图表明当查询子表达式中少于3个连接操作时,MQRA 算法运行时间与原来QRA算法运行时间相差无几。