第4章关系数据库的查询优化处理
关系数据库查询优化.ppt
• （2）计算Q2的查询时间 • ●计算自然连接：计算自然连接时读取S与SC表
的方式与Q1一致，总读取块数为2100块，花费时 间为10 5秒，但其连接结果块数大为减少，总计 104个，所花时间为104/10/20s=50s。仅为Q1的 千分之一。 • ●作选择操作：做选择操作的时间为50s。 • ●做投影操作：与Q1类似，其时间可忽略不计 • 这样，Q2的全部查询时间≈ 105+50+50= 205s
查询优化实例（5）
• 其中读S表100块，读SC表20次，每次100 块 。 由 于 每 块 花 费 时 间 1/20 秒 ， 此 时 总 共 花费时间105秒。
• 连接后的元组数为103×104=107，设每块 （约）能装10个元组，则写入中间文件要 花106/20=5×104s。
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化
查询优化实例（10）
• 从这3个计算时间可以看出，3种等价的查 询表达式具有完全不同的处理时间，它们 分别是10 5s、205s和10s，其差距之大令 人瞠目。
第4章 关系数据查询优化： 4.2 查询优化技术 4.2查询优化技术 4.2.1手动优化与自动优化
存放SC元组。 • ● 读/写一块磁盘的时间为1/20秒，即1秒读写20个磁盘
块。 • ● 为了简化起见，所有内存操作所花的时间忽略不计。
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化
查询化实例（4）
• （1）计算Q1的查询时间 • ① 首先做笛卡尔乘积 • 将S与SC的每个元组相连接，其方法为先读入S中的50个
元组（5*10）至s表中的内存缓冲区，然后不断地将SC的 元组按100位一块读入后与S的元组相连接，直至读完所 有SC元组（共计100次）。这种操作内连接满100位后就 写中间文件一次。反复进行这样的操作，直至做完笛卡尔 乘积，此时读取的总块数为 • = 100+20×100=2100块
第四章全局查询处理和优化
§4.4 查询优化的基础
2、查询树 在查询树中，叶子表 示关系，中间节点表 示运算，前序遍历关 系表示运算次序。 定义： ROOT：=T T：=R/（T） /TbT/UT U：=σF/ПA b： =∞/X/∪/∩//∝
§4.4 查询优化的基础
3、举例 例4.2.1 设有一供应关系数据库，有供应者和供应两关系，如下： 供应者：SUPPLIER{SNO，SNAME，AREA} 供应者编号 供应者姓名 供应者所属地域 供应：SUPPLY{SNO，PNO，QTY} 供应者编号 零件号 质量 查询要求：找出地域在″北方″供应100号零件的供应商的信息。 SQL查询语句：SELECT SNO，SNAME FROM SUPPLIER，SUPPLY WHERE AREA=″北方″AND PNO=100 AND SUPPLIER.SNO=SUPPLY.SNO
§4.4 查询优化的基础
（2）等价变换 重复律：UR ≡ UUR 交换律：U1U2R ≡ U2U1R 分配律：U（RbS）≡（UR）b（US） 结合律：Rb1（Sb2T）≡ （Rb1S）b2T 提取律：（UR）b（US） ≡ U（RbS） 其中：R、S、T为关系，U1、U2、U为一元运算符 ，b1、b2、 b为二元运算符。
§4.4 查询优化的基础
3、举例 等价的关系表达式： Q1：ПSNO，SNAMEσAREA=″北方″σPNO=100 （SUPPLIER∞SUPPLY） 查询树：
§4.2 Overview of Query Processing
通常用SQL语言操纵语言来表达全局查询。之后， 由系统将其转换成内部表示。实际上，在查询执 行过程时，最终涉及的是具体场地上的物理关系 的查询。影响查询处理效率的因素有：网络传输 代价（数据量和延迟等）、局部I/O代价及CPU 使用情况代价等，但主要由网络通信代价和局部 I/O代价来衡量。不同的分布式数据库系统可能对 评估查询处理的传输代价和I/O代价的侧重不同， 同时，为提高查询的效率，在查询处理过程中还 要进行优化处理，查询优化就是确定出一种执行 代价最小的查询执行策略或寻找相对较优的操作 执行步骤。一般可采用多级优化。本章介绍全局 查询的处理与优化。
关系数据库查询优化相关
关系数据库查询优化相关引言关系数据库是一种广泛应用的数据库模型，其核心特点是数据以表格形式进行存储和组织。
在实际应用中，数据库查询是经常进行的操作，因此优化关系数据库查询是非常重要的。
本文将介绍关系数据库查询优化的相关概念和技术，帮助读者更好地理解和应用这些优化方法。
查询优化概述查询优化是数据库系统中一个重要的领域，其目标是通过选择更高效的查询执行计划，减少查询响应时间。
在关系数据库中，查询优化采取了多种技术来实现这一目标：1.查询重写：通过将原始查询转化为等价但更高效的查询来优化查询性能。
2.查询分解：将复杂查询分解为多个简单查询，并使用关联和连接操作将结果合并。
3.索引优化：通过使用适当的索引来加速查询，减少数据检索操作。
4.统计信息收集：收集和维护数据表和索引的统计信息，以优化查询执行计划。
5.缓存和预编译：通过缓存查询结果和预编译查询语句来减少查询时间。
查询重写查询重写是一种将原始查询转化为等价但更高效的查询的技术。
在实际应用中，查询通常使用关系代数或SQL语句进行表示。
查询优化器通过对查询语句进行分析和重写，选择更高效的执行计划。
查询重写的常见技术包括：•展开查询：将嵌套查询转化为连接操作，减少查询的层数和数据扫描次数。
•引入投影：从查询中移除不必要的列，减小数据传输量。
•连接变换：通过改变连接顺序或使用不同的连接算法来优化连接查询。
•条件下推：将查询中的条件尽早应用到表上，减少检索的数据量。
•子查询优化：通过合并子查询或改变子查询的执行顺序来优化查询性能。
查询分解查询分解是将复杂查询分解为多个简单查询，并使用关联和连接操作将结果合并的技术。
复杂查询往往包含多个表之间的关系和条件，通过将查询分解为多个简单查询，可以减少内存的消耗和数据的扫描次数。
查询分解的常见技术包括：1.关联查询：通过连接操作将多个表的数据合并为一个结果集。
2.查询嵌套：将查询分解为多个嵌套查询，每个嵌套查询只关联一个表，最后通过连接操作将结果合并。
数据库原理关系系统及其查询优化
授课：XXX
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对于Q2
读Student和SC不变，仍为105秒； 中间结果10,000个元组，读写共两次： S2= (10,000/10)*2/20=100s 总时间S1+S2，约205秒，降低了3个数量级！
2021/3/10
授课：XXX
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对于Q3
先对SC进行选择，读100块，时间5s，满足 条件的元组50个，直接放在1个内存块中；
合成一个连接运算；
5. 把投影和其前或后的双目运算结合； 6. 找出公共子表达式。
2021/3/10
授课：XXX
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4.2.4 等价变换规则
1. 连接、笛卡儿集交换律
E1×E2 = E2×E1
E1 E2 = E2 E1
E1 E2 = E2 E1
F
F’
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授课：XXX
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分析它们，从Q1到Q4,一个比一个效率高， 感性地告诉我们：笛卡儿集运算最好能 和相应的选择一起构成连接运算；选择 能早做就尽量早做；在双目运算前增加 投影，只保留必要的字段。
2021/3/10
授课：XXX
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4.2.3 优化的一般策略
1.选择尽可能早做； 2.在连接前尽可能地预处理； 3.投影和选择同时进行； 4. 选择和它前面要进行的笛卡儿集运算结
接着读Student表，与内存块中的SC元组连接， 读Student表1遍时间为5s；
连接结果输出，不占I/O时间；
总时间10秒，再降低了1个数量级！
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授课：XXX
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对于Q4
类似于Q3，但不需要读取SC和Student元组 全部属性，只读Student的Sno和Sname，SC 的Sno，读写块数进一步减少，从而I/O时间 还可减少
关系数据库查询优化的方法与策略
关系数据库查询优化的方法与策略关系数据库是现代企业和组织中最常见的数据存储方式之一。
在大规模数据存储和复杂查询的情况下，数据库查询优化变得至关重要。
本文将讨论关系数据库查询优化的方法和策略，旨在提供有效的查询性能和响应时间。
1. 编写高效且简洁的查询语句在性能优化中，最基本也是最重要的一步是编写高效且简洁的查询语句。
避免使用过多的不必要的连接和子查询，优化WHERE子句，使用索引等，可以有效减少查询的执行时间。
2. 创建索引索引是提高查询性能的关键因素之一。
通过在表的列上创建索引，可以加快查询操作的速度。
根据查询的列和常用的查询条件，选择适当的列进行索引，比如经常用于连接的列、经常用于排序或者分组的列等。
3. 缓存常用查询结果对于一些复杂的查询，其结果不会经常变动，因此将这些查询的结果缓存起来可以提升后续的查询性能。
数据库缓存技术可以将常用查询的结果存储在内存中，以提供快速的访问。
这样可以避免每次查询都要从磁盘读取数据。
4. 避免JOIN操作JOIN操作在关系数据库查询中非常常见，但是经常也是影响查询性能的瓶颈之一。
在设计数据库结构时，可以考虑将一些JOIN操作替换为更有效的方式，比如使用冗余数据或者将关联的数据拆分到新的表中，以减少JOIN操作的使用。
5. 数据库分区和分区表数据库分区是一种水平切分数据库的方法，分区表将大表分割为多个较小的片段，每个分区独立于其他分区。
在进行数据查询时，可以只访问所需分区，提高查询性能。
分区还可以根据数据的增长情况和访问模式进行动态调整。
6. 垂直拆分和水平拆分如果数据库的表太大或者多个表之间存在复杂关系，可能导致查询性能下降。
通过垂直拆分和水平拆分数据库，可以将表拆分为更小的组件，以提高查询的效率。
垂直拆分是指将一个大表分解为多个较小的表，每个表只包含部分列。
水平拆分是指将一个大表拆分为多个相同结构的小表，每个表只存储一部分数据。
7. 表分析和统计分析定期对数据库表进行分析和统计可以发现表中的问题，并基于这些信息进行查询优化。
关系型数据库查询优化的使用教程
关系型数据库查询优化的使用教程关系型数据库是许多企业和组织最常用的数据存储解决方案之一。
然而，随着数据量的增加和查询需求的复杂化，数据库性能可能会受到影响。
为此，优化数据库查询是提高性能和效率的关键步骤。
本文将介绍一些关系型数据库查询优化的最佳实践和技巧。
1. 确定查询优化的需求在开展查询优化之前，我们首先需要明确有关查询的需求。
这包括操作的目的、所需的数据、查询的复杂性以及响应时间的要求。
通过明确这些需求，我们可以有针对性地制定查询优化策略。
2. 尽可能使用索引在关系型数据库中，索引是提高查询性能的关键元素之一。
索引可以加快数据检索的速度，并减少查询所需的时间。
使用索引的关键是确定需要创建索引的列。
通常，经常出现在WHERE子句、JOIN子句或ORDER BY子句中的列是创建索引的最佳选择。
3. 避免在查询中使用通配符通配符在查询中使用是方便，但也会对性能产生负面影响。
通配符搜索在数据库中进行全文搜索，并且会增加查询的复杂性。
如果查询性能成为问题，优化查询是可以考虑避免使用通配符，或使用通配符前缀查询来减少搜索结果集的大小。
4. 使用合适的JOIN类型在查询中，JOIN操作常常被使用来将两个或更多表中的数据连接起来。
使用合适的JOIN类型是提高查询性能的关键。
根据表之间的关系选择INNER JOIN、LEFT JOIN或RIGHT JOIN等不同的JOIN类型。
正确选择JOIN类型可以避免产生不必要的数据并提高查询性能。
5. 分解复杂的查询复杂的查询可能会导致性能下降。
一种解决方法是将复杂查询拆分为多个简单查询，并使用子查询或临时表来组合结果。
这不仅可以提高查询性能，还可以使查询更易于理解和维护。
6. 使用正确的数据类型在数据库中，正确选择和使用数据类型可以提高查询性能。
由于不同的数据类型所占用的存储空间和计算成本可能会有所不同，因此选择最合适的数据类型可以减少数据的存储和运算成本。
7. 数据库优化器的使用关系型数据库通常具有自动查询优化功能，通过选择最佳执行计划来提高查询性能。
数据库系统概论 第4章
查询优化的优点是使用户不必考虑如何最好地去 表达查询以便获得较好的查询效率，而且系统在作 查询优化时要比用户程序做得更好。这是因为： 1、优化器可以从数据字典中获取许多统计信息， 优化器可以根据这些信息选择有效的执行计划，而 用户程序则难以获得这些信息。 2、若数据库的物理统计信息改变了，系统可以自 动对查询进行重新优化以选择相适应的执行计划。 3、优化器可以考虑许多种不同的执行计划。 4、优化器中具有许多复杂的优化技术。
准则5：统一的数据子语言准则。一个关系系统可 准则 以具有几种语言和多种终端使用方式（如表格填空 方式、命令方式等）。但必须有一种语言，它的语 句可以表示为具有严格语法规定的字符串，并能全 面地支持：数据定义和视图定义、数据操作（交互 式或程序式）、完整性约束、授权以及事务处理功 能（事务开始、提交、回滚）等。 准则6： 视图更新准则。所有理论上可更新的视图 准则 也允许由系统更新。“理论上可更新的视图”是指 对此视图的更新要求，存在一个与时间无关的算法， 该算法可以无二义性地把更新要求转换为对基本表 的更新序列。该准则对于系统支持数据逻辑独立性 是不可缺少的。
4.1.2 关系系统的分类
关系系统可以分为： 1、表式系统 仅支持关系（即表）数据结构，不支持集合级的操作。 所以表式系统实际上不能算是关系系统。 2、（最小）关系系统 仅支持关系数据结构和三种基本关系运算操作。 3、关系完备的系统 支持关系数据结构和所有的关系操作。 4、全关系系统 支持关系模型的所有特征。
4.2.2 一个实例 4.2.3 查询优化的一般准则
1、选择运算应尽可能地先做。 2 2、在执行连接前对关系适当地预处理。 3、把投影运算和选择运算同时进行。 4、把投影同其前或后的双目运算结合起来。 5、把某些选择同在它前面要执行的笛卡尔积结合 起来成为一个连接运算。 6、找出公共子表达式。
数据库 4关系系统及其查询优化
4.6关系代数表达式的优化算法
我们可以应用前面讨论的变换法则来优化关系表达式。 使优化后的表达式能遵循4.2.3中的一般原则。例如把 选择和投影尽可能地早做(即把它们移到表达式语法树 的下部)。以下给出查询关系表达式的优化算法。 算法：关系表达式的优化。 输入：一个关系表达式的语法树。 输出：计算该表达式的程序。 方法： 1. 利用规则(4)把形如F1∧F2...∧Fn(E)变换为 F1(F2(...(Fn(E))...)) 2. 对每一个选择，利用规则(4)～（8）尽可能把它移到 树的叶端。
一个例子
例如STUDENTSC这样的自然连接，用索引连接方法的 步骤是： 1) 在SC上建立Sno的索引 2) 对STUDENT中每一个元组,由Sno值通过SC的索引 查找相应的SC元组 3) 把这些SC元组和STUDENT元组连接起来 这样Student表和SC表均只要扫描一遍。处理时间只是 两个关系大小的线性函数。
几点解释 · 为什么关系系统除了要支持关系数据结构外，还必 须支持选择、投影、连接运算呢？因为不支持这三种 关系运算的系统，用户使用仍不方便，不能提高用户 的生产率，而提高用户生产率正是关系系统主要目标 之一。 为什么要求这三种运算不能依赖于物理存取路径呢？ 因为依赖物理存取路径来实现关系运算就降低或丧失 了数据的物理独立性。不依赖物理存取路径来实现关 系运算就要求关系系统自动地选择路径。为此，系统 要进行查询优化以获得较好的性能。这正是关系系统 实施的关键技术。 要求关系系统支持这三种最主要的运算而不是关系代 数的全部运算功能，是因为它们是最有用的运算功能， 能解决绝大部分的实际回题。
（6）找出公共子表达式。 如果重复出现的子表达式的查询结果不是很大的 关系，并且从外存中读入这个关系比计算该子表达式 的时间少得多，则先计算一次公共子表达式并把结果 写入中间文件是合算的。 当查询的是视图时，定义视图的表达式就是公共子 表达式的情况。
第四章 关系查询处理和查询优化
第四章 关系查询处理和查询优化1、给出各类关系系统的定义：最小关系的系统；关系完备的系统；全关系型的 关系系统。
答：(最小)关系系统：仅支持关系数据结构和三种关系操作。
许多 微机关系数据库系统如FoxBASE，FoxPro等就属于这一类。
关系完备的系统： 这类系统支持关系数据结构和所有的关系代数操作(功能20世纪90年代初的许多关系数据库管理系统属于这一类。
上与关系代数等价)。
全关系系统：这类系统支持关系模型的所有特征。
即不仅是关系上完备的 而且支持数据结构中域的概念，支持实体完整性和参照完整性。
目前，大多数 关系系统已不同程度上接近或达到了这个目标。
2、试述查询优化在关系数据库系统中的重要性和可能性。
答：查询优化在关系数据库系统中有着非常重要的地位。
关系数据库系统和 非过程化的SQL语言能够取得巨大的成功， 关键是得益于查询优化技术的发展。
关系查询优化是影响RDBMS性能的关键因素。
优化对关系系统来说既是挑战又是机遇。
所谓挑战是指关系系统为了达到用户 可接受的性能必须进行查询优化。
由于关系表达式的语义级别很高，使关系系 统可以从关系表达式中分析查询语义，提供了执行查询优化的可能性。
这就为 关系系统在性能上接近甚至超过非关系系统提供了机遇。
3．对学生-课程数据库有如下的查询：查询信息系学生选修的所有课程名称:SELECT Cname FROM St,Course,SCWHERE St.Sno=SC.Sno AND o=o AND St.Sdept=’IS’试画出用关系代数表示的语法树，并用关系代数表达式优化算法对原始的语法 树进行优化处理，画出优化后的标准语法树。
答：关系代数表达式如下：πcname(бSt.sdept=’IS’(бst.sno=sc.Sno(бo=o(ST×SC ×COURSE)))用关系代数表示的语法树如下左图：πcname πcnameбSt.sdept=’IS’ бo=oбst.sno=sc.Sno ×бsc．Cno=o бSt.sno=sc.sno πcno,cname× × Course× Course πsno πsno,cnoSt Sc St.sdept=’IS’ ScSt用关系代数表达式优化算法对原关系代数表达式进行优化，优化后的关系代数表达式如下：πcname(бo=o((бSt.sno=sc.sno(πsno(бSt.sdept=’ IS’(ST))×πsno,cno(SC))) ×πcno,cname(Course))优化处理后的标准语法树如上右图。
数据库技术与应用PPT课件第四章 关系数据库查询优化
2020/4/13
4.1.4 查询优化概述 1 查询优化的必要性(续)
假设1：外存： Student:1000条,SC:10000条, 选修2号课程:50条 一个硬盘块放10个student或者100个SC
假设2：一次I/O交换元组:10个Student, 或100个SC, 内存中一次可以存放: 5块Student元组（即50个Student）,
③П
总时间<1~2秒（不必遍历所有的元组记录）
2020/4/13
4.1.4查询优化概述 2 查询优化的可能性
• 用户不必考虑如何最好地表达查询以获 得较好的效率。
• 关系数据语言的级别很高，使 DBMS可以从关系表达式中分析查 询语义。
• 系统可以比用户程序的优化做得更好。
2020/4/13
4.1.4查询优化概述
2 查询优化的可能性(续)
Student×SC（做SC×Student） 读取总块数= 读SC表块数 + 读Student表遍数 *每遍块数
(读Student表遍数=SC表的总元组数/在内存中的元组数) =10000/100+(10000/(100×1))
×(1000/10) =100+100×100=10100
读数据时间=100/20=5秒
中间结果大小=50条 不必写入外存
②
读Student表总块数= 1000/10=100块
读数据时间=100/20=5秒
③П
总时间＝5＋5秒＝10秒 （减少中间结果,且全部在内存）
2020/4/13
4.1.4查询优化概述
1 查询优化的必要性(续)
4. Ｑ4＝ ПＳname(Student бo='2' (SC)) 假设SC表在Cno上有索引，Student表在Sno上
第四章全局查询处理和优化
查询处理概述
查询处理问题
集中查询处理器必须：
将演算查询转换为代数操作 选择最好的执行计划
例如:
SELECT ENAME FROM E,G WHERE RESP = “Manager” and E.ENO=G.ENO
第四章 分布查询处理和优化
查询处理概述
关系代数 1: ( RESP " M anager " E . EM O G . EN O ( E G )) EN AM E
查询优化的基础
• 读取自然连接结果, 执行选择运算, 需50s, 选择结果均可放 在内存 • 投影运算: • 总花费为: 105+50+50=205s 3.4分钟 Q3= sname( Students Cno=„2‟(SC))
Q3代价计算(仅考虑I/O代价)
计算对SC做选择运算的代价 • 需读SC到内存进行选择运算 • 读SC块数为: 10000/100=100 • 花费为: 100/20=5s • 选择结果为50个SC元组, 均可放在内存
域演算：{ x 1 , x 2 , . . . x n | F ( x 1 , x 2 , . . . , x n )} 其中 x‟s: 域变量, F(x1,…,xn): wff 例如: { x , y | E ( x , y , " manager
" )}
第四章 分布查询处理和优化
查询处理概述
第四章 分布查询处理和优化
第四章 分布查询处理和优化
查询处理概述
优化的查询
G 1 ' RESP
E1 '
" Manager "
( G 1)
关系数据库查询优化
关系数据库查询优化在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织的重要资产，而关系数据库则是存储和管理这些数据的常见方式。
然而，随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，如何高效地从关系数据库中获取所需的数据成为了一个关键问题。
这就引出了关系数据库查询优化的重要性。
首先，我们来理解一下什么是关系数据库查询。
简单来说，当我们向关系数据库提出一个问题，例如“找出所有年龄大于 30 岁的用户”，数据库就会执行一系列的操作来回答这个问题，这个过程就是查询。
那么，为什么需要对查询进行优化呢？想象一下，如果一个数据库中有数百万甚至数十亿条记录，一个效率低下的查询可能需要花费数分钟甚至数小时才能返回结果。
这不仅会影响用户的体验，还可能导致业务流程的延误。
查询优化的目标就是要尽可能地减少查询执行的时间和资源消耗，以快速准确地返回结果。
要实现这一目标，需要从多个方面入手。
索引是查询优化中一个非常重要的手段。
就像我们在一本书的目录中查找特定的章节一样，索引可以帮助数据库快速定位到所需的数据。
例如，如果经常需要根据用户的年龄进行查询，那么在年龄字段上创建索引就可以大大提高查询效率。
但需要注意的是，过多的索引也会带来负面影响，因为每次插入、更新或删除数据时，数据库都需要维护这些索引，这会增加额外的开销。
查询语句的编写方式也对性能有着重要影响。
在编写查询语句时，应该尽量避免使用复杂的子查询和连接操作，因为这些操作通常会增加数据库的计算量。
例如，能使用简单的连接条件就不要使用复杂的子查询来获取相同的结果。
另外，数据库的表结构设计也是优化的关键因素之一。
合理的表结构可以减少数据冗余，提高数据的一致性和完整性，同时也有助于查询的优化。
例如，如果一个表中的数据经常被一起查询，那么可以将这些相关的数据放在同一个表中，避免频繁的表连接操作。
数据库的配置参数也会对查询性能产生影响。
不同的数据库系统都有一系列的配置参数，例如缓存大小、并发连接数等。
数据库系统第四章 关系系统及其查询优化
需要支持三种运算：方便用户的操作，这也 是关系系统的目标； 运算不能依赖物理路径：会降低或丧失物理 独立性； 只要求支持三种运算：它们是最有用的功能， 能解决绝大部分实际问题。
4.1.2 关系系统的分类
进行标识的三部分： Fra bibliotek数据结构S：structure 完整性I：integrity 数据操纵M：manipilation
第四章 关系系统及其查询优化
关系系统的定义和分类 关系系统的查询优化 （概念、基本原理和技术）
4.1 关系系统
第二章针对关系模型：
关系数据结构、关系的完整性、三类等价的 关系操作 支持关系模型的数据库管理系统。
关系系统：
问题：
关系模型中的各部分不是一样重要； 如何给出一个关系系统的最小要求以及分类 的定义。
四个步骤：
4.2 查询优化
查询的代价
I/O+CPU+内存 从DD中获取许多统计信息； DB的物理信息改变，能很好的适应； 可以考虑几百种不同的执行计划； 包括了很多复杂的优化技术。
系统优化的好处
4.2 查询优化
几个例子
SQL中：嵌套查询、连接查询、EXISTS的等 价形式 关系代数中：连接、选择、投影的顺序。
4.1.1 关系系统的定义
一个系统可定义为关系系统，当且仅当它：
支持关系数据库（关系数据结构）
用户看到的数据库中只是表这一种数据结构。
支持选择、投影和(自然)连接运算，且不要求 定义任何物理存取路径
不应要求用户建立索引才能支持； 不要求相应运算完全一样，只要有等价的功能就 可以。
浅析关系数据库的查询优化
浅析关系数据库的查询优化随着数据量的不断增加，关系数据库系统的查询优化显得愈加重要。
通过合理的查询优化，可以使得查询效率显著提升，从而为用户提供更加稳定、高效的服务。
关系数据库的查询优化主要涉及两个方面：查询计划的生成和索引的优化。
查询计划是指对用户查询请求的响应过程中，数据库系统生成的一组操作序列，以完成用户所需的查询或更新操作。
而索引优化则是指通过优化表上的索引，减少数据库内部数据的访问次数和范围，从而达到减少查询时间的目的。
在关系数据库查询优化过程中，一个常见的问题是如何生成最优的查询计划。
通常情况下，优化器会尝试生成多个可能性的查询计划，然后比较各个计划的代价，以选择代价最小的计划。
这里的代价通常是指查询执行时间或者输入输出数据的数量等因素。
优化器会根据统计信息和查询的特征，对每个可能的计划进行估算，并从中选出最优的计划。
除了查询计划的优化之外，还有一项与之密切相关的任务就是索引的优化。
索引的建立可以提高查询效率，但也可能影响到数据的更新操作，增加额外的开销。
因此，在进行索引建立时，需要权衡各种因素，以找到最优的索引位置和类型。
此外，还需要定期对索引进行维护，以保证其性能。
同时，关系数据库查询优化还涉及到许多其他因素，如数据存储和查询语句的设计。
为了保持数据库的高性能，需要在设计数据结构时就考虑查询的效率。
例如，可以使用水平和垂直分割技术，将数据存储在多个表中，以减少表的行数，从而提高查询效率。
总之，关系数据库查询优化是一个非常重要的任务，需要考虑多种因素，如查询计划的生成、索引的优化、数据存储和查询语句的优化等等。
只有通过不断地调整和优化这些因素，才能够实现关系数据库系统的高效运行和更好的用户体验。
第四章 关系数据库系统的查询优化
34
（3）优化器可以考虑数百种不同的执 行计划，而程序员一般只能考虑有限 的几种可能性。
35
（4）优化器中包括了很多复杂的优化 技术，这些优化技术往往只有最好的 程序员才能掌握。
36
系统的自动优化相当于使得所有人 都拥有这些优化技术。
关系数据库查询优化的总目标是： 选择有效的策略，求得给定关系表 达式的值。
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准则6 视图更新准则。
所有理论上可更新的视图也应该允 许由系统更新。 什么叫“一个视图是理论上可更新 的视图”呢？ 它是指对此视图的更新要求，存在 一个与时间无关的算法，该算法可以 无二义性地把更新要求转换为对基本 表的更新序列。
22
准则7 高级的插入、修改和删除操作。 关系系统的操作对象是单一的关 系。以关系为操作对象不仅简化了用 户查询，提高了用户生产率，而且也 为系统提供了很大的余地来进行查询 优化，提高了系统的运行效率。 它允许系统来选择存取路径，以便 得到最有效的运行代码。
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准则2 保证访问准则。 依靠表名、主码和列名的组合，保证 能以逻辑方式访问关系数据库中的每个数 据项(分量值)。 保证访问准则表明关系系统所采用的 是关联寻址(association addressing)的 访问模式，而不是那种面向机器的寻址方 法。这是关系系统独有的方式。
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准则3 空值的系统化处理。 全关系型的DBMS应支持空值的概念， 并用系统化的方式处理空值。 以往处理空值的办法常常是对每个允 许取空值的字段定义一种特殊的值来表示 空值。 这不是系统化的好办法。因为这样的 话，用户必须对每个字段或域采用不同的 方法来处理空值。这种方法必然会大大降 低用户生产率。
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⑷ 生成查询计划。
查询计划也称查询执行方案，是由 一系列内部操作组成的。 这些内部操作按一定的次序构成查 询的一个执行方案。 通常这样的执行方案有多个，需要 对每个执行计划计算代价，从中选择 代价最小的一个。
关系数据库查询优化
第4章 关系数据库查询优化 章
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化 章 关系数据查询优化：
4.1 查询处理与优化
查询要求 DML 处理器
关系数据查询过程
查询转换为内部格式
相关数据统计信息
关系代数语法树 查询优化器 制定执行策略
数据库 查询计划 代生成器 生成执行代码
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化 章 关系数据查询优化：
查询优化实例（3） 查询优化实例（ ）
• 作如下的统一约定： 作如下的统一约定： • ● 设S有1000个元组，SC有10000个元组，其中修读 有 个元组， 有 个元组， 个元组 个元组 其中修读C5 的元组数为50。 的元组数为 。 • ● 磁盘中每个物理块能存放 个S元组，或100个SC元组。 磁盘中每个物理块能存放10个 元组 元组， 元组。 个 元组 • ● 内存有 个块的缓冲区，其中 块可以存放 元组，1块 内存有6个块的缓冲区 其中5块可以存放 元组， 块 个块的缓冲区， 块可以存放S元组 存放SC元组 元组。 存放 元组。 • ● 读/写一块磁盘的时间为 写一块磁盘的时间为1/20秒，即1秒读写 个磁盘 秒读写20个磁盘 写一块磁盘的时间为 秒 秒读写 块。 • ● 为了简化起见，所有内存操作所花的时间忽略不计。 为了简化起见，所有内存操作所花的时间忽略不计。
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化 章 关系数据查询优化：
查询优化实例（7） 查询优化实例（ ）
• ③ 最后做投影操作 • 第二项操作的结果满足条件的元组数为50个，它 第二项操作的结果满足条件的元组数为 个 们可全部存放在内存。对他们在S上做投影操作 上做投影操作， 们可全部存放在内存。对他们在 上做投影操作， 由于是在内存中进行，其时间可忽略不计。 由于是在内存中进行，其时间可忽略不计。这样 Q1的全部查询时间约为 的全部查询时间约为105+2×5×104 ≈ 105s。 × × 。 的全部查询时间约为 注意到一天为86400s，所以这个运算需要超过一 注意到一天为 ， 天的时间来完成。 天的时间来完成。
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2、连接操作的实现
连接操作是查询处理中最耗时的操作之一
本节只讨论等值连接(或自然连接)最常用的实现 算法
［例4.2］ SELECT * FROM S，SC
WHERE
S.Snum=SC.Snum；
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连接操作的实现(续)
1. 嵌套循环方法(nested loop)
2. 排序-合并方法(sort-merge join 或 merge join) 3. 索引连接(index join)方法
≈105+2×5×104≈105s
– 所有内存处理时间均忽略不计
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• 二、 第二种情况
Q2=πSname(σum='C001' (S
1. 计算自然连接
SC))
执行自然连接，读取S和SC表的策略不变，总的读取块数仍为 2100块花费105 s 自然连接的结果比第一种情况大大减少，为104个 写出这些元组时间为104/10/20=50s，为第一种情况的千分之一
排序-合并连接方法示意图
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4.1.3 查询优化的开销
• 查询优化在关系数据库系统中有着非常重要
的地位
• 关系查询优化是影响RDBMS性能的关键因素 • 由于关系表达式的语义级别很高，使关系系
统可以从关系表达式中分析查询语义，提供 了执行查询优化的可能性
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RDBMS通过某种代价模型计算出各种查询执行 策略的执行代价，然后选取代价最小的执行方案 集中式数据库
4. Hash Join方法
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连接操作的实现(续)
200215121 200215122
200215121 1 92 200215121 2 85 200215121 3 88 200215122 2 90 200215122 3 80
. . .
200215123
200215124 . . .
使用B+树索引找到Sage＝20的索引项，以此为入口点 在B+树的顺序集上得到Sage>20的所有元组指针 通过这些元组指针到S表中检索到所有年龄大于20的学 生。
14 例4.1］的C4为例，Dnum＝‘D001' AND Sage>20，如果Dname和Sage上都有 索引：
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1、 选择操作的实现
［例4.1］假设在学生表S中进行查询，条件表达 式分为C1、C2、C3和C4这4种情况，其中： 考虑<条件表达式>的几种情况： C1：无条件； C2：Snum＝‘0903330001'； C3：Sage>20； C4：Dnum＝‘D001' AND Sage>20； Select * from S where <条件表达式>
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4.1.4 查询优化的必要性 [例4.3] 求选修了C001课程的学生姓名。 解：
SELECT S.Sname FROM S，SC WHERE S.Snum=SC.Snum AND um=‘C001’；
假定学生-课程数据库中有1000个学生记录， 10000个选课记录 其中选修C001课程的选课记录为50个
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4. 查询执行
依据优化器得到的执行策略生成查询计划 代码生成器(code generator)生成执行查询计 划的代码
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4.1.2 实现查询操作的算法示例 1、选择操作的实现
选择操作的实现一般由两种方法：一 是简单的全表扫描的方法；二是索引（或 散列）扫描方法。下面以简单的选择操作 为例介绍这两种方法。
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选择操作的实现(续)
选择操作典型实现方法：
1. 简单的全表扫描方法
对查询的基本表顺序扫描，逐一检查每个元组是否 满足选择条件，把满足条件的元组作为结果输出 适合小表，不适合大表
2. 索引(或散列)扫描方法
适合选择条件中的属性上有索引(例如B+树索引或 Hash索引)
通过索引先找到满足条件的元组主码或元组指针， 再通过元组指针直接在查询的基本表中找到元组
第四章 关系数据库的查询优化处理
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Outline
查询处理和查询优化 查询优化技术
代数优化
关系代数表达式的优化策略和算法
物理优化
小结
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本章重点
关系代数等价变换规则 关系代数表达式的查询优化问题 优化的策略
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4.1 查询处理和查询优化
4.1.1 查询处理的内容和步骤
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关系查询优化技术要点
有关系模型的基础特征决定了在关系数据库中查询优 化技术的两个要点。
（1）设置一个查询优化器，从该优化器上输入关系语言， 例如，SQL的查询语句，经优化器处理后产生优化的查 询表达式。 （2）使用优化的查询代数表达式进行查询操作，从而提 高查询的效率。
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一、第一种情况
Q1=πSname (σ
S.Snum=SC.Snum∧um='C001'
(S×SC))
1. 计算广义笛卡尔积 把S和SC的每个元组连接起来的做法：
在内存中尽可能多地装入某个表(如S表)的若干块，留出一块存放 另一个表(如SC表)的元组。
把SC中的每个元组和S中每个元组连接，连接后的元组装满一块后 就写到中间文件上 从SC中读入一块和内存中的S元组连接，直到SC表处理完。 再读入若干块S元组，读入一块SC元组 重复上述处理过程，直到把S表处理完
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4.2.2 查询优化器
1.查询优化器和三类优化技术 查询优化器所使用的技术可以分为三类：
（1）规则优化技术 （2）物理优化技术 （3）代价估算优化技术
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2.关系查询优化的可行性
关系代数具有5种基本运算，这些运算本身和相互间满足 一定的运算定律，例如，结合律、交换律、分配率和串接 律等，这就意味着不同的关系代数表达式可以得到同一结 果，因此用关系代数语言进行的查询就有进行的必要优化 的可能。 （1）关系代数中的等价表达式 （2）等价的不同表达形式与相应查询效率间的必然联系 （3）获取较高查询效率表达式的有效算法
• 总的存取时间将进一步减少到数秒
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把代数表达式Q1变换为Q2、 Q3， 即有选择和连接操作时，先做选择操作，这样 参加连接的元组就可以大大减少，这是代数优 化 在Q3中 SC表的选择操作算法有全表扫描和索引扫描2 种方法，经过初步估算，索引扫描方法较优 对于S和SC表的连接，利用S表上的索引，采 用index join代价也较小，这就是物理优化
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选择操作的实现(续)
以［例4.1］的C2为例，Snum=‘0903330001’， 并且Snum上有索引(或Snum是散列码)
使用索引(或散列)得到Snum为‘0903330001’ 元组的 指针 通过元组指针在S表中检索到该学生
以［例4.1］的C3为例，Sage>20，并且Sage 上 有B+树索引
执行开销主要包括：
– 磁盘存取块数(I/O代价) – 处理机时间(CPU代价) – 查询的内存开销
I/O代价是最主要的
分布式数据库
总代价=I/O代价+CPU代价+内存代价＋通信代价
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查询优化的总目标： 选择有效的策略 求得给定关系表达式的值 使得查询代价最小(实际上是较小)
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系统可以用多种等价的关系代数表达式来完成这 一查询 Q1=πSname(σS.Snum=SC.Snum∧um=‘C001' (S×SC)) Q2=πSname(σum='C001' (S Q3=πSname(S SC)) σum='C001'(SC))
查询处理是指从数据库中提取数据时涉及的一
系列活动。这些活动包括：将用高层数据库语
言表示的查询语句翻译为能在文件系统的物理 层上使用的表达式，为优化查询而进行转换以 及查询的实际执行。
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RDBMS查询处理阶段
• 查询分析 • 查询检查
• 查询优化
• 查询执行
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查询处理步骤
算法一：分别用上面两种方法分别找到Dnum＝ ‘D001'的一组元组指针和Sage>20的另一组元组 指针 求这2组指针的交集 到S表中检索 得到计算机系年龄大于20的学生 算法二：找到Dnum＝‘D001'的一组元组指针，
通过这些元组指针到S表中检索 对得到的元组检查另一些选择条件(如Sage>20)是否 满足 把满足条件的元组作为结果输出。
2. 读取中间文件块，执行选择运算，花费时间也为50s。 3. 把第2步结果投影输出。 第二种情况总的执行时间≈105+50+50≈205s
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• 三、 第三种情况
Q3=πSname(S σum=‘C001'(SC))
1. 先对SC表作选择运算，只需读一遍SC表，存 取100块花费时间为5s，因为满足条件的元组 仅50个，不必使用中间文件。 2. 读取S表，把读入的S元组和内存中的SC元组 作连接。也只需读一遍S表共100块，花费时间 为5s。 3. 把连接结果投影输出 第三种情况总的执行时间≈5+5≈10s
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2. 作选择操作
– 依次读入连接后的元组，按照选择条件选取满 足要求的记录 – 假定内存处理时间忽略。读取中间文件花费的 时间(同写中间文件一样)需5×104s – 满足条件的元组假设仅50个，均可放在内存
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3. 作投影操作