ch.7查询处理与查询优化
数据库的查询优化器的工作原理与优化方法
数据库的查询优化器的工作原理与优化方法作为现代信息系统的核心组成部分，数据库扮演着存储、管理和检索大量数据的重要角色。
而对于数据库系统来说，查询优化器作为其中关键的组成部分，承担着优化查询性能的重要任务。
本文将从数据库查询优化器的工作原理和优化方法两个方面进行探讨，旨在帮助读者更好地理解和应用数据库查询优化器。
一、数据库查询优化器的工作原理数据库查询优化器被设计用于解决查询语句在执行过程中可能遇到的性能问题，其主要任务是根据查询需求和已有的数据库统计信息，选择最优的查询执行计划。
其工作原理主要包括以下几个方面：1. 查询解析查询解析是查询优化器工作的第一步，它将用户输入的查询语句进行解析，转换为数据库内部能够理解和执行的格式。
这一过程主要包括语法分析和语义分析两个阶段，确保查询语句的语法正确，并解析出查询所需的基本信息和约束条件。
2. 查询重写在查询解析的基础上，查询优化器会进行查询重写的过程，目的是将查询语句转化为逻辑查询计划。
这一过程中，查询优化器会根据已有的索引信息、表关系和统计信息等，选择合适的连接顺序、连接算法和访问路径，以生成最佳的逻辑查询计划。
3. 查询优化在生成逻辑查询计划之后，查询优化器将根据具体情况进行进一步的查询优化工作，以进一步提升查询性能。
这一步骤主要包括谓词下推、冗余消除、列裁剪、代数化简等技术，以减少查询的开销和IO访问。
4. 查询评估在得到最佳查询执行计划之后，查询优化器会对生成的物理查询计划进行评估，并计算执行各个执行操作的成本估计值。
这些成本估计值主要包括CPU成本、IO成本和网络成本等，以帮助数据库系统选择最佳的查询执行计划。
5. 最优计划选择最后一步是根据之前的成本估计值，查询优化器将选择最优的查询执行计划，并将其返回给数据库引擎执行。
这一步骤是整个查询优化过程的最终结果，也是为了提高查询性能而不断演变和优化的关键。
二、数据库查询优化器的优化方法为了进一步提高查询性能，数据库查询优化器采用了一系列的优化方法和策略。
数据库查询性能分析与优化
数据库查询性能分析与优化数据库查询性能是保证系统运行效率和用户体验的重要因素之一。
一个高效的查询可以提高数据库的吞吐量和响应速度，从而提升整个系统的性能。
本文将介绍数据库查询性能分析的方法和优化策略，帮助读者更好地理解和应用这些技巧。
1. 查询性能分析在开始优化查询性能之前，我们需要先了解查询的执行过程以及可能导致性能问题的因素。
以下是查询性能分析的几个关键点：1.1. 查询计划分析查询执行前，数据库系统会首先生成一个查询计划，用来确定查询的执行路径和顺序。
查询计划的选择可以直接影响查询的性能。
通过分析查询计划，我们可以判断是否存在不必要的全表扫描、索引失效等问题。
1.2. 索引分析索引是提高查询性能最常用的手段之一。
分析索引的使用情况可以帮助我们判断是否需要添加新的索引、优化现有索引或者删除无用的索引。
1.3. 锁分析并发查询可能会导致锁竞争问题，降低查询的并发性能。
通过分析锁的使用情况，我们可以识别出潜在的并发问题，并采取相应的优化措施。
1.4. SQL语句分析对于复杂的查询语句，有时候会存在冗余的逻辑或者子查询，这会导致查询的执行时间过长。
通过分析SQL语句的结构和语义，我们可以找到优化的潜力。
2. 查询性能优化在分析了查询性能的瓶颈后，接下来我们需要采取相应的优化策略来提升查询性能。
以下是一些常用的查询性能优化方法：2.1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的关键。
根据查询的需求，选择合适的索引类型（如B树索引、哈希索引、全文索引等），并确保索引的覆盖度合适，可以有效减少查询的IO操作。
2.2. 合理设计数据模型良好的数据模型设计可以减少不必要的表连接和子查询，提高查询的执行效率。
尽量避免使用全表扫描和笛卡尔积，可以通过合理的数据表划分和数据冗余来优化查询性能。
2.3. 分批次查询对于大数据量的查询，可以采用分批次查询的方式，将查询结果按照一定的批次分批返回给客户端。
这样可以减少单次查询的数据量，提高查询的响应速度。
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。
数据库的查询处理与优化
数据库的查询处理与优化数据库是现如今数据存储和管理的重要工具，查询是数据库最常用的操作之一。
查询的效率和性能直接关系到系统的响应速度和用户体验。
因此，数据库的查询处理和优化显得尤为重要。
本文将从查询处理的流程和优化的角度进行探讨。
一、查询处理的流程数据库的查询处理可以分为以下几个步骤：解析查询语句、查询优化和执行查询计划。
1. 解析查询语句：数据库接收到用户发起的查询请求后，首先需要对查询语句进行解析。
解析器会对查询语句进行词法分析和语法分析，将查询语句分解成多个组成部分，并进行语法验证。
2. 查询优化：一旦查询语句被解析成功，接下来的步骤就是对查询进行优化。
查询优化的目标是找到最佳的执行计划，即通过选择合适的索引、表连接顺序和查询算法等手段，来提高查询的性能和效率。
3. 执行查询计划：在完成查询优化后，数据库会生成最佳的执行计划。
执行计划是指数据库在执行查询时的具体操作步骤，可以包括索引扫描、表扫描、排序、聚合等操作。
数据库会根据执行计划逐步执行查询，返回查询结果。
二、查询优化的方法为了提高查询的性能和效率，数据库系统提供了多种查询优化的方法。
以下是一些常见的查询优化技术：1. 索引优化：索引是提高查询效率的重要手段。
优化索引可以通过选择合适的列、建立多列索引、使用覆盖索引等方式来提高查询速度。
2. 表分区：对大型表进行分区可以提高查询效率。
表分区可以根据某个列的值将表数据分成多个区，对每个区进行独立的查询和维护，降低了查询的范围，提高了查询效率。
3. 查询重写：通过查询重写可以将复杂的查询转化成简单的查询，减少执行的开销。
查询重写可以通过逻辑等价性的转换，将查询语句转化成等价的形式，从而提高查询效率。
4. 预编译查询：预编译查询是将查询语句在应用程序中预先编译好，然后在执行时直接调用编译好的查询计划。
这样可以减少编译的开销，提高查询的执行速度。
5. 缓存查询结果：通过缓存查询结果可以减少对数据库的频繁访问，提高查询性能。
第6章 查询处理和优化
…
目标码
预编译
编译和连接 执行
AM依赖因素
访问模块AM
优化不 占执行时 间！！
解释方式和编译方式各适用于什么情况？ 对于常见的例行事务，编译方式可提高性能。 对于简短的即时查询，解释方式灵活实用。
代数优化 对查询语句进行变换不涉及存取路 径
物理优化 根据存取路径选择合理的存取策略 进行优化
2.嵌入的查询块与上层查询有关 一般用代入法。
例如：
SELECT A1
FROM R1
WHERE R1.A2 比较符 CONST1
AND R1.A3 IN
(SELECT A4
FROM R2
WHERE R2.A5 比较符 R1.A1)
将第一层查询所涉及R1表中的每条记录，代入虚线框
所标出查询体，此时R1.A1为一个常量值，判断该记录
常用变换规那么
1. c 1 Ac N 2 .A .D . c N (R n D )c 1 (c 2 (..c( .R n ( ))...)
2. c1(c2(R ) )c2(c1(R ))
3.
( lis1t lis2(t ...(lisn(tR)).. .)) lis1(tR),
li1s tli2 s t.. . lin st
R 物理块
S 物理块
假设，bbbR和bbbS分别为关系R和关系S占用物 理块的数目(bbbR=[n/PR])，nB为可供连接使用 的缓冲块数。假设将其中的nB-1块作为外关系缓冲 块，1块作为内关系缓冲块。
那么以R为外关系、S为内关系，用嵌套循环法进 行连接所需访问的物理块数为bbbR+[bbbR/(nB1)]*bbbS，对应最小I/O值。
数据库系统中的查询处理与优化
数据库系统中的查询处理与优化在数据库系统中，查询是最常用的操作之一。
而查询的效率和性能对于数据库系统的运行起着至关重要的作用。
因此，查询处理和优化是数据库系统设计和管理中的重要方面。
本文将探讨数据库系统中的查询处理和优化，并提出一些优化策略和技术供读者参考。
查询处理是指数据库系统对查询语句进行解析、优化和执行的过程。
当用户提交一个查询请求时，数据库系统首先会对查询语句进行语法分析和语义分析，确保查询语句的正确性和合理性。
接下来，系统会将查询语句转化成一个查询计划，即确定如何从存储在数据库中的数据中检索所需的结果。
查询优化是指数据库系统对查询计划进行选择和优化的过程。
数据库系统会根据已有的统计信息和查询优化器的算法，选择最佳的查询执行路径，以避免不必要的磁盘I/O操作和筛选行数的操作。
查询优化的目标是提高查询性能，减少系统开销。
为了优化查询性能，可以采用以下一些策略和技术。
首先，建立适当的索引是一种常见的优化方法。
索引是数据库中的数据结构，它可以加速查询过程。
通过在经常用于搜索条件或连接条件上创建索引，可以减少磁盘I/O操作的次数，从而提高查询的性能。
其次，合理设计数据库的范式结构也是一种优化策略。
范式化的数据库结构避免了数据冗余，提高了数据存储的效率。
在查询过程中，系统只需要检索和处理必要的数据，避免了重复数据的查询和更新操作。
此外，使用查询优化器也可以提高查询性能。
查询优化器是数据库系统中的一个重要组件，它根据查询计划和系统的统计信息选择最佳的查询执行路径。
通过不断调整和改进查询优化器的算法和策略，可以优化查询的性能和效率。
还有一种常见的查询优化策略是查询重写（Query rewriting）。
查询重写是将一个查询重新形成一个等价但更高效的查询。
这涉及到了查询的逻辑重写和查询计划的重写两个步骤。
通过查询重写，可以减少查询的组合操作，从而提高查询的性能和效率。
此外，还可以通过分布式查询处理和并行查询处理来优化查询性能。
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。
数据库查询处理和查询优化
数据库查询处理和查询优化数据库查询是指用户通过查询语句向数据库发送请求，从数据库中获取所需的数据。
在实际应用中，数据库查询的性能对系统的响应时间和并发处理能力有重要影响。
因此，对数据库查询的处理和优化是数据库设计和开发中至关重要的一环。
数据库查询处理主要包括查询解析、查询优化、查询执行和结果返回等步骤。
首先，查询解析将用户发送的查询语句翻译为数据库内部能够处理的数据结构。
然后，查询优化会对查询语句进行优化，以减少查询的执行时间和资源消耗。
最后，查询执行将优化后的查询语句发送给数据库引擎执行，并返回查询结果给用户。
查询优化是数据库查询处理中的重要环节，目的是提高查询性能和效率。
查询优化的基本原则是尽量减少系统开销和减少数据访问次数。
以下是一些常见的查询优化技巧：1.创建适当的索引：索引可以加快查询速度，通过对需要经常查询的列创建索引，可以减少数据库的扫描次数。
2.使用合适的连接方式：对于涉及多个表关联的查询，选择适当的连接方式（如内连接、外连接）可以减少不必要的数据读取操作，提高查询性能。
3.避免全表扫描：全表扫描是一种低效的查询方式，应尽量避免使用。
可以通过创建索引、使用条件过滤等方式减少全表扫描的发生。
4.避免使用子查询：子查询是查询中的一个嵌套语句，执行效率较低。
可以通过使用连接查询或者合适的关联操作来替代子查询，提高查询性能。
5.合理设置数据库缓存和缓冲区：数据库缓存和缓冲区可以有效地减少磁盘I/O操作，提高数据库的查询性能。
合理设置缓存大小和缓冲区大小，可以充分利用内存资源，加快查询速度。
6.查询语句的优化：通过对查询语句的优化，可以减少不必要的数据读取和计算操作，提高查询性能。
例如，合理使用SELECT语句的列选择和条件过滤，减少返回结果集的大小。
7.优化表结构：通过合理设计数据库表的结构和关系，可以减少冗余数据和无效操作，提高查询性能。
例如，对表进行分解、垂直拆分或水平拆分等操作，以提高查询效率。
数据库查询优化的常用方法与技巧
数据库查询优化的常用方法与技巧数据库查询是现代应用中最常见的操作之一。
随着数据量的增加和查询复杂度的提高，优化数据库查询变得越来越重要。
优化数据库查询可以提升数据查询的速度和效率，从而提高整个系统的性能。
本文将介绍一些常用的方法和技巧来优化数据库查询。
一、选择索引索引是数据库中最重要的优化工具之一。
通过在关键字段上创建索引，可以大幅提高查询的速度。
在选择索引时，需要注意以下几点：1. 选择适当的字段作为索引，通常是一些经常被查询的字段，如主键、外键等。
2. 尽量避免在索引字段上进行计算、转换或者函数操作，因为这样会降低索引的效果。
3. 控制索引的数量，过多的索引会增加数据库的维护成本。
二、优化查询语句1. 使用JOIN查询代替子查询子查询是实现复杂查询的一种常用方法，但是在性能方面通常不如JOIN查询效率高。
尽量使用JOIN查询来减少数据库的访问次数。
2. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%keyword%'）通常需要扫描整个表，这对于大数据量的表会非常慢。
如果可以，尽量避免使用通配符查询。
3. 使用EXPLAIN语句分析查询MySQL等数据库系统提供了EXPLAIN语句来分析查询语句的执行计划，通过分析EXPLAIN的结果可以找到需要优化的地方，如需要添加索引、调整查询顺序等。
三、缓存查询结果缓存是提高数据库查询性能的一种有效方法。
通过将查询结果缓存在内存或者其他的缓存系统中，可以避免重复的查询操作，减少对数据库的访问次数。
四、分片和分区对于大型数据库来说，分片和分区是提高查询性能的重要策略。
1. 分片将大型数据库分成多个较小的数据库，每个数据库只包含部分数据。
这样可以将查询负载分散到多个数据库上，从而提高查询的并发性能。
2. 分区将大表按照某个规则分为多个子表，例如按照时间范围、地理位置等。
这样可以减少每次查询时需要扫描的数据量，提高查询效率。
五、定期优化数据库定期优化数据库可以清理无用数据、重建索引、收集统计信息等，从而提升数据库的性能。
关系查询处理和查询优化PPT课件
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9.1 关系数据库系统的查询处理
9.1.1 查询处理步骤 9.1.2 实现查询操作的算法示例
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9.1.2 实现查询操作的算法示例
查询最常用的运算是选择、投影和连接 投影运算的实现是简单的 通常投影可以并入其他步骤
nr：关系r的元组数 br：包含关系r的块数 lr：关系r的元组长度（字节数） V(r, A)：关系r在属性A上的不同值数目
在查询中经常同时出现的属性集上，也有类似的统计量 fr：关系r的块因子，即一块能够容纳关系r的元组数
当r存储在一个物理文件中时，br = nr/fr 关系r的哪些属性（集）上建立了索引，哪种索引（B+树索引、
组 3.把这些SC元组和Student连接起来 循环执行2、3步，直到Student表中的元组处理完为止
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25
连接操作的实现（续）
4.Hash Join方法 把连接属性作为hash码，用同一个hash函数把R和S中的元组散列到同
一个hash文件中 步骤：
划分阶段（partitioning phase）： 对包含较少元组的表（比如R）进行一遍处理 把它的元组按hash函数分散到hash表的桶中
第九章 关系查询处理和查询优化
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1
查询处理与优化
如何以有效的方式处理用户查询是RDBMS有效实现的关键问题之一 数据库的更新运算要么是简单的（如插入一个元组），要么与一个 复杂的更新条件相关联（如删除满足某些条件的元组） 复杂的更新首先需要找到要更新的元组，然后才能进行更新。因此， 只有能够有效地处理查询，才能有效地实现更新
关系查询处理和查询优化
➢ 当扫描到Sno不相同的第一个SC元组时，返回 Student表扫描它的下一个元组，再扫描SC表 中具有相同Sno的元组，把它们连接起来
➢ 重复上述步骤直到Student 表扫描完
3） 索引连接(index join)方法
步骤： ① 在SC表上建立属性Sno的索引，如果原来 没有该索引。 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 循环执行②③，直到Student表中的元组处理 完为止。
关系查询处理和查询优化
内容要求
掌握关系系统查询优化的相关概念 了解查询优化的一般准则及步骤 能够运用关系代数表达式的优化算法画
出查询语法树以及优化后的语法树
本讲内容
一、关系数据库系统的查询处理 二、关系数据库系统的查询优化 三、代数优化 四、物理优化
一、 关系数据库系统的查询处理
什么是查询处理？ 从数据库中检索数据的活动。 查询处理的任务 把用户提交给RDBMS的查询语句转换为高效的
σ Q2=πSname( o='2' (Student SC)) Q3=πSname(Student σo='2'(SC))
查询优化的必要性（续）
（1）第一种情况
Q1=πSname(σStudent.Sno=SC.Sno∧o=‘2’ (Student×SC))
1) 计算广义笛卡尔积 把Student和SC的每个元组连接起来的做法：
（3） 查询优化
查询优化：选择一个高效执行的查询处理策略 查询优化分类 ：
代数优化：指关系代数表达式的优化 物理优化：指存取路径和底层操作算法的选择 查询优化方法选择的依据： 基于规则(rule based) 基于代价(cost based) 基于语义(semantic based)
关系查询处理和查询优化课件
03
查询优化技术
查询优化概述
查询优化概述
查询优化是关系数据库管理系统中的 一项关键技术，旨在通过改进查询计 划的生成和执行，提高查询的效率和 响应时间。
查询优化目标
查询优化重要性
查询优化在关系数据库中非常重要， 因为关系数据库通常存储大量的数据， 而用户查询的需求也日益复杂和多样 化。
查询优化的目标是找到一个高效、可 靠的查询执行计划，以最小化系统资 源消耗和满足用户对查询性能的需求。
详细描述
连接索引可以提高连接操作的效率，嵌套 循环连接在某些情况下比嵌套结果集更高效。
总结词
避免使用笛卡尔积连接
详细描述
笛卡尔积连接会导致结果集急剧增大，通 过合理设计连接条件和限制结果集数量， 避免笛卡尔积连接。
子查询优化
总结词
减少子查询的复杂度和执行次数、提 高子查询效率
详细描述
通过将子查询结果缓存、减少子查询 的复杂度和执行次数等手段，提高子 查询效率。
感谢观 看
THANKS
关系查询处理的分类
简单查询
只包含单一的SELECT语句， 不涉及复杂的连接、子查 询或聚合函数等操作。
复杂查询
包含多个表之间的连接、 子查询、聚合函数等操作， 需要更复杂的处理过程。
分布式查询
在分布式数据库系统中， 查询涉及多个节点和数据 副本，需要进行分布式处 理和协调。
02
关系查询处理算法
嵌套循环连接算法
排序-合并连接算法是一种基于排序的连接算法，其基本思想是将两个关系分别按照连接条件中的某个属性进行排序，然后逐 个比较两个关系中的元素，将满足连接条件的元组组合起来形成结果关系。该算法适用于大数据量的情况，但需要额外的排 序操作，时间复杂度较高。
数据库系统中的查询优化与性能优化
数据库系统中的查询优化与性能优化一、引言随着互联网时代的到来，现今各种形式的业务应用系统，如电子商务、在线教育、社交应用等，都以数据库技术为核心支撑。
但随着数据量的增加和业务的复杂性提高，数据库的性能瓶颈问题日益严重，要解决这一问题，查询优化与性能优化成为不可避免的重要问题。
本文将从查询优化和性能优化两个方面入手，分析数据库系统中的查询优化和性能优化相关知识和实现方法，以期让读者对此有更深入的了解。
二、查询优化查询优化是指在保证查询结果正确的情况下，通过优化查询方式和途径，以达到提高查询效率、降低查询成本的目的。
查询优化不仅需要对数据表进行设计优化，还需要考虑如何编写高效的查询语句。
1. 定期进行数据表统计信息MySQL 等数据库管理系统都会自动维护各个数据表的统计信息，以供优化器使用。
但自动统计的信息可能无法精确反映表中的数据特征，从而影响查询优化的效果。
因此可以通过手动分析表中数据特征，并利用以下 SQL 语句来手动更新数据表的统计信息:ANALYZE TABLE table_name;2. 利用索引优化查询索引是数据库管理系统的重要组成部分，它可以提高 SQL 查询的效率。
一般来说，根据查询的不同，我们可以通过不同的方式来优化索引。
（1）在 WHERE 和 JOIN 子句中使用索引列WHERE 子句中的查询条件如果使用了符合索引条件的列，则可以大幅提高查询效率。
此外，JOIN 子句中通常也需要使用在查询的表中挑选索引的列作为连接条件。
（2）避免全表扫描为了避免全表扫描，我们通常会在查询某个字段时使用索引。
但是，如果某个查询语句中的 field 或 where 语句引用的是整个表中的超过 20% 左右的记录，那么 MySQL 数据库优化器就会认为建立索引不划算，这时候需要考虑优化 SQL 查询语句。
3. 优化 SQL 语句编写一个高效的 SQL 查询语句，不仅可以提升数据库的查询效率，还能避免一些不必要的书库操作，减少服务器的运算压力，提升整个系统的性能。
数据库查询优化与查询执行计划的优化步骤
数据库查询优化与查询执行计划的优化步骤数据库是现代应用程序中不可或缺的组成部分，而查询是数据库最为常见的操作之一。
一旦数据库中的数据量增加，查询的性能可能会受到影响，因此数据库查询优化是提升整体性能的重要步骤之一。
查询执行计划的优化是数据库查询优化的关键环节，通过优化查询执行计划可以减少查询时间和资源消耗。
本文将介绍数据库查询优化的常见步骤和查询执行计划的优化方法。
一、数据库查询优化的一般步骤1. 分析查询需求：首先要了解查询的目的和需要查询的数据，包括查询条件、要返回的字段、排序需求等等。
仔细分析查询需求可以为后续的优化工作做好准备。
2. 确定索引策略：数据库索引是提高查询性能的关键因素之一。
根据查询的需求和数据表的结构，选择合适的字段来创建索引，加快查询速度。
同时也要注意索引的维护成本，避免过多索引导致性能下降。
3. 优化查询语句：根据查询需求和数据库的特点，优化查询语句可以减少不必要的查询操作，提高查询效率。
例如，避免使用通配符查询，尽量避免使用OR操作符，保持查询语句简洁等。
4. 使用合适的连接方式：在多表查询时，连接方式的选择也会影响查询性能。
根据实际情况选择合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等，避免使用不必要的连接操作。
5. 执行性能测试：在完成以上优化步骤后，可以进行性能测试以验证优化效果。
通过数据库性能测试工具模拟实际负载，并观察查询的响应时间和资源消耗，以评估查询性能的提升效果。
二、查询执行计划的优化步骤查询执行计划是数据库优化中的关键工具，它是数据库系统为了执行查询语句而生成的一种执行方案。
通过分析执行计划，可以发现查询语句中存在的性能瓶颈，并进行相应的优化。
以下是查询执行计划优化的常见步骤：1. 分析执行计划：在执行查询语句时，数据库系统会根据查询语句和数据表的索引等信息生成执行计划。
通过使用数据库管理工具提供的查看执行计划的功能，可以详细了解查询语句的执行过程、使用的索引和所占资源等信息。
数据库查询优化的常见问题与解决方案
数据库查询优化的常见问题与解决方案数据库查询优化是提高数据库性能和响应速度的重要手段，它对于数据相关的系统和应用具有重要意义。
然而，在进行数据库查询优化的过程中，会遇到一些常见问题。
本文将介绍这些常见问题，并给出相应的解决方案。
问题一：慢查询速度慢查询是指执行时间长或响应延迟的查询。
可能的原因包括索引不合理、查询语句复杂等。
解决方案：1. 检查索引：通过使用适当的索引，可以提高查询速度。
可以使用数据库系统提供的索引优化工具来检查是否有缺失的索引或不合理的索引。
2. 优化查询语句：简化查询语句，避免使用复杂的连接或子查询，减少不必要的关联表和字段。
问题二：全表扫描全表扫描是指查询没有利用索引，而是扫描整个数据表。
这种方式下查询速度较慢。
解决方案：1. 创建索引：通过为查询语句的关键字段创建索引，可以实现快速的定位和过滤，避免全表扫描。
2. 更新统计信息：数据库系统根据统计信息来评估查询计划，如果统计信息过时，查询计划可能会选择错误的执行方式。
因此，及时更新统计信息是优化查询的重要步骤。
问题三：过度连接过度连接是指在查询语句中过多地使用连接操作，导致查询速度下降。
解决方案：1. 减少连接数量：尽量避免在查询中过多使用连接，可以通过适当的数据冗余来减少连接操作。
2. 批量操作：将多个小查询合并为一个复杂查询，通过减少查询次数来提高查询效率。
问题四：复杂子查询复杂的子查询会增加查询的执行时间，降低查询效率。
解决方案：1. 优化子查询逻辑：简化复杂的子查询逻辑，尽量避免使用嵌套查询。
2. 子查询转换为连接：将子查询转换为连接操作，使用JOIN操作来替代子查询。
问题五：数据分布不均衡数据分布不均衡是指数据在表中的分布不均匀，导致查询时某些数据区域的访问速度较慢。
解决方案：1. 数据重分布：通过重新分布数据来实现均衡访问，可以使用数据库系统提供的数据重分布工具来实现。
2. 分区表：将表按照特定的规则分成多个分区，使得数据分布更加均匀，提高查询性能。
数据库查询优化优化查询语句以提高性能
数据库查询优化优化查询语句以提高性能数据库查询优化是提高数据库性能的重要手段。
在实际开发中，查询语句的性能往往成为影响整个系统性能的关键因素之一。
本文将介绍一些常见的数据库查询优化技巧，帮助读者了解如何优化查询语句以提高性能。
1. 使用索引索引是一种数据库的数据结构，它能加快查询速度。
在查询语句中，通过使用合适的索引来加速数据的查找和匹配是重要的优化手段之一。
对于经常被查询的字段，可以考虑在数据库中创建索引，以提高查询性能。
2. 减少查询字段在设计查询语句时，只选择需要的字段可以减少不必要的数据传输，提高查询效率。
如果查询结果中只需要部分字段，尽量避免使用"*"通配符来查询所有字段。
3. 使用JOIN语句在需要从多个表中检索数据时，使用JOIN语句可以将多个表连接起来，提高查询效率。
通过合理选择JOIN的类型和JOIN的顺序，可以减少查询时间和资源消耗。
4. 避免使用子查询尽量避免使用子查询，因为子查询会增加数据库的负担和查询耗时。
可以考虑使用JOIN语句或者其他更高效的查询方式来代替子查询。
5. 使用合适的数据类型和字段长度在数据库设计阶段，选择合适的数据类型和字段长度是十分重要的。
过长或不合适的字段长度会增加存储和检索的开销，影响查询性能。
同时，使用最合适的数据类型可以减少空间的占用，提高查询效率。
6. 编写高效的SQL语句编写高效的SQL语句是优化查询性能的关键。
避免在查询中使用函数或者复杂的表达式，以尽量减少数据库的负担。
尽量简化条件表达式，避免使用“%”通配符在查询语句中。
7. 分批处理大数据量查询对于大数据量的查询，可以考虑分批处理的方式来减少单次查询的数据量。
通过限制每次查询的数据量，可以减少数据库的负担，提高整个查询过程的效率。
总结而言，通过使用索引、减少查询字段、使用JOIN语句、避免使用子查询、使用合适的数据类型和字段长度、编写高效的SQL语句以及分批处理大数据量查询等方法，可以有效地优化查询语句，提高数据库性能。
数据库系统中的查询优化与性能调优
数据库系统中的查询优化与性能调优一、概述数据库系统中的查询优化和性能调优是保证数据库系统高效运行的重要工作之一。
对于数据库系统来说，优化查询和调整性能不仅可以提高数据的访问效率，还能帮助用户更快地查询到所需要的数据信息。
本文将从以下几个方面阐述数据库系统中的查询优化和性能调优：查询优化的基本原则、查询优化方法、索引优化和性能调优。
二、查询优化的基本原则1. 确定查询目标在进行查询优化时，需要明确查询的目标，即要查询的结果是什么。
只有在明确查询目标的情况下，才能确保查询的有效性和高效性。
2. 提高查询效率查询效率是指查询所需要时间的快慢程度。
要提高查询效率，可以采取合理的索引策略、避免全表扫描、优化SQL语句等方法。
3. 降低查询成本查询成本是指查询所占用的系统资源的投入量。
要降低查询成本，可以使用一些合适的方案进行查询，例如创建合理的索引、优化查询语句以及使用缓存等。
4. 提高查询返回结果的精度查询返回结果的精度是指查询所返回的结果是否符合查询需求。
通过合理的查询优化工作可以提高查询结果的精度。
三、查询优化方法1. 选择合适的查询方式在数据库系统中，查询方式的选择对查询效率的提高至关重要。
一些常用的查询方式有全表扫描、索引查询、排序查询等。
通过选择合适的查询方式，可以在尽可能短的时间内获取所需要的数据信息。
2. 创建合理的索引创建合理的索引是提高数据库系统查询效率的一种重要手段。
索引可以帮助数据库更快地定位所需数据，提高数据读取效率。
在创建索引时需要根据实际情况进行调整，避免过多或不必要的索引导致系统压力增加。
3. 优化查询语句优化查询语句是提高数据库查询效率的另一种重要方式。
主要包括SQL语句的重构、尽量避免使用OR语句、限制查询结果的行数等。
4. 通过缓存提高查询效率将查询结果缓存到内存中可以有效地提高查询效率。
在查询数据时，先从缓存中获取，如果缓存中不存在再重新查询数据库。
可以有效地减轻数据库的压力。
查询处理与优化课件
目录
9.1
查询处理
9.2
查询优化
查询处理
查询处理(query processing)是指从数据库中提取数据 时所涉及的一系列活动。
语法分析与翻译 查询优化 查询执行
查询处理过程
语法分析与翻译器
查询处理开始之前，系统必须将查询语句翻译成可使用 的形式。
语法分析与翻译阶段的主要工作有： ➢检查用户查询的语法，利用数据字典验证查询中出现的 关系名、属性名等是否正确； ➢构造该查询语句的语法分析树表示，并将其翻译成关系 代数表达式。
（1）第一种情况 计算广义笛卡尔积 作选择操作 作投影操作
执行总时间为105s
（2）第二种情况 计算自然连接 作选择操作 作投影操作
执行总时间为205s
（3）第三种情况 先对SC作选择运算 作连接运算 作投影操作
执行总时间为10s
查询优化概述
■ 例：找出2008级修读“数据库系统概论”课程的学生姓名。初始 关系表达式为：
选择运算对θ连接运算的分配律
➢ 选择条件θ0的所有属性只涉及θ连接的表达式之一时，满足分配律
0 (E1 ⋈θ E2) = (0 (E1))⋈θ E2
➢ 当选择条件θ1只涉及E1的属性，且选择条件θ2只涉及E2的属性时满足 分配律
(E 12 1 ⋈θ E2) = ⋈ (1(E1)) θ (2(E2))
∏studentName(((σgrade=2008(Class) ⋈ Student) ⋈ Score) ⋈ σcourseName='DB'(Course))
步骤：
应用等价规划(1) ，表达式可以转换为 ∏studentName(σgrade=2008(σcourseName='DB'((Class ⋈ Student) ⋈ (Score ⋈ Course))))
ch.7查询处理与查询优化
16
ch.7 3.物理优化
（1)选择
选择操作执行策略，与选择条件、可用的存取路径以及选取的元组数在整个关 系中所占的比例有关，分成下列几种情况来实现。
1）、顺序扫描法(对被选择关系的每个文件块均被扫描，并且按选择条件对所 有元组检验，在选中的元组数在关系中占有较大的比例或小关系情况下 ，值得使用 .)
公共子表达式并把结果写人中间文件。当查询的是视图时，定义视 图的表达式就可成为公共子表达式。
2020年1月28日星期二
数据库教程（沈--06.8）
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ch.7 2.代数优化
（2）代数优化的等价变换规则
1)选择的串接 σc1(σc2(…(σcn (E))…))≡σc1AND c2…ANDcn(E) 2)选择的交换 σc1(σc2(E))≡σc2(σc1(E)) 3)投影的串接. πL1(πL2(…πLn(E)…)) ≡πL1(E) 4)选择与投影的交换. πL(σC(E))≡σC(πL(E)) 5)连接／笛卡儿积的交换率 E1E2≡E2 E1 E1×E2≡E2×E1
例如让选择、投影等一元操作先做，再做连接等二元操作。 2）代数优化。先把查询语句转换成某种内部表示，通常是语法树，然
后应用等价变换规则进行优化。例如依据已经经过证明的规则交换 一元和二元操作的顺序，缩短执行时间。这种查询优化方法仅涉及 查询语句本身，而不涉及存取路径，又称独立于存取路径的优化。 3）物理优化。合理选择各种操作的存取路径，以取得显著的优化效果 。例如考虑如何执行查询，是否存在索引或者其它的物理存取路径 、数据值的分布情况等。又称为依赖于存取路径的优化。 4）代价估算优化。构造一组查询执行策略，进行代价估算，从中选择 一个代价最低的。一般地讲，产生所有的执行策略不太可能，这会 造成选择本身代价太大，将产生的策略的数目保持在一定范围内才 是比较合理的。
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ch.7查询处理与查询优化 查询处理与查询优化
查询是数据库系统中使用最频繁、最基本的操作。对于一个给定的查询， 查询是数据库系统中使用最频繁、最基本的操作。对于一个给定的查询，通常 会有许多种可能的执行策略， 会有许多种可能的执行策略，查询优化就是从众多策略中找出高效执行策 略的处理过程， 实现的关键技术， 略的处理过程，是DBMS实现的关键技术，对系统性能有很大影响。 实现的关键技术 对系统性能有很大影响。
ch.7 2.代数优化 2.代数优化
2。代数优化 。
（1）代数优化的基本原则 ） 1），选择运算应尽可能先做。在优化策略中这是最重要、最基本 ），选择运算应尽可能先做。在优化策略中这是最重要、 ），选择运算应尽可能先做 的一条。它常常可使执行时节约几个数量级， 的一条。它常常可使执行时节约几个数量级，因为选择运算 一般使计算的中间结果大大变小。 一般使计算的中间结果大大变小。 2），在执行连接前对关系适当地预处理。预处理方法主要有两种 ），在执行连接前对关系适当地预处理。 ），在执行连接前对关系适当地预处理 在连接属性上建立索引和对关系排序，然后执行连接。 ，在连接属性上建立索引和对关系排序，然后执行连接。第 一种称为索引连接方法，第二种称为排序合并（ 一种称为索引连接方法，第二种称为排序合并（SORTMERGE）连接方法。 ）连接方法。 3），将投影运算和选择运算同时进行。如有若干投影和选择运算 ），将投影运算和选择运算同时进行。 ），将投影运算和选择运算同时进行 并且它们都对同一个关系操作， ，并且它们都对同一个关系操作，则可以在扫描此关系的同 时完戌所有的这些运算以避免重复扫描关系。 时完戌所有的这些运算以避免重复扫描关系。
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ch.7
（3)一个启发性的例子 一个启发性的例子
1.引言 1.引言
设Байду номын сангаасShop(商店 ，Customer(顾客 ，SC(购物关系 三个关系，关系模 商店)， 顾客)， 购物关系)三个关系 例7-1 设有 商店 顾客 购物关系 三个关系， 式如下： 式如下： Shop (S#,Sname,Address) Customer (C#,Cname,Address) SC(S#,C#, Item, Quantity,Price) 查询是“给出销售出彩电的商店名称” 语句表达如下 查询是“给出销售出彩电的商店名称”，用SQL语句表达如下： 语句表达如下： SELECT Sname FROM Shop，SC ， WHERE Shop.S# ＝ SC.S# AND Item=’彩电’ 彩电 关系代数表达式表达这个查询语句 表达这个查询语句： 用关系代数表达式表达这个查询语句： ΠSname(σShop.S# ＝ SC.S# ∧ Item=’彩电’ (Shop×SC)) 彩电’ 彩电 × 选择条件Shop.S# ＝ SC.S#与笛卡儿积组合成连接操作： 与笛卡儿积组合成连接操作： 选择条件 与笛卡儿积组合成连接操作 ΠSname(σItem=’彩电’(Shop⋈ SC)) 彩电’ 彩电 ⋈ 选择条件Item=’彩电’还可以移到连接中的关系 前面： 前面： 选择条件 彩电 还可以移到连接中的关系SC前面 ΠSname(Shop⋈σItem=’彩电’(SC)) 彩电’ ⋈ 彩电
C C
πL1∪L2(E1×E2) ≡πL1 (E1) ×πL2 (E2) ∪ × 8)选择对∪、∩、－的分配率 选择对∪ 、－的分配率 选择对 、－ σc(E1∪E2) ≡σc(E1) ∪σc(E2) ∪ σc(E1∩E2) ≡σc(E1) ∩σc(E2) σc(E1－E2) ≡σc(E1) －σc(E2) － 9)投影对∪的分配率 投影对∪ 投影对 的分配率. πL (E1∪E2) ≡πL (E1) ∪πL (E2) ∪
查询优化大致可分成以下四类： 查询优化大致可分成以下四类： 1）规则优化。仅根据一般能提高查询效率的规则，选择执行的策略。 ）规则优化。仅根据一般能提高查询效率的规则，选择执行的策略。 例如让选择、投影等一元操作先做，再做连接等二元操作。 例如让选择、投影等一元操作先做，再做连接等二元操作。 2）代数优化。先把查询语句转换成某种内部表示，通常是语法树，然 ）代数优化。先把查询语句转换成某种内部表示，通常是语法树， 后应用等价变换规则进行优化。 后应用等价变换规则进行优化。例如依据已经经过证明的规则交换 一元和二元操作的顺序，缩短执行时间。 一元和二元操作的顺序，缩短执行时间。这种查询优化方法仅涉及 查询语句本身，而不涉及存取路径，又称独立于存取路径的优化。 查询语句本身，而不涉及存取路径，又称独立于存取路径的优化。 3）物理优化。合理选择各种操作的存取路径，以取得显著的优化效果 ）物理优化。合理选择各种操作的存取路径， 例如考虑如何执行查询， 。例如考虑如何执行查询，是否存在索引或者其它的物理存取路径 数据值的分布情况等。又称为依赖于存取路径的优化。 、数据值的分布情况等。又称为依赖于存取路径的优化。 4）代价估算优化。构造一组查询执行策略，进行代价估算，从中选择 ）代价估算优化。构造一组查询执行策略，进行代价估算， 一个代价最低的。一般地讲，产生所有的执行策略不太可能， 一个代价最低的。一般地讲，产生所有的执行策略不太可能，这会 造成选择本身代价太大， 造成选择本身代价太大，将产生的策略的数目保持在一定范围内才 是比较合理的。 是比较合理的。
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ch.7 2.代数优化 2.代数优化
（2）代数优化的等价变换规则 ）
1)选择的串接 选择的串接 σc1(σc2(…(σcn (E))…))≡σc1AND c2…ANDcn(E) 2)选择的交换 选择的交换 σc1(σc2(E))≡σc2(σc1(E)) 3)投影的串接 投影的串接. 投影的串接 πL1(πL2(…πLn(E)…)) ≡πL1(E) 4)选择与投影的交换 选择与投影的交换. 选择与投影的交换 πL(σC(E))≡σC(πL(E)) 5)连接／笛卡儿积的交换率 连接／ 连接 E1><E2≡E2 >< E1×E2≡E2×E1 E1 × ×
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ch.7 2.代数优化 2.代数优化
6)选择对连接／笛卡儿积的分配率. 选择对连接／笛卡儿积的分配率 选择对连接 σc(E1 ><E2) ≡ (σc (E1)) >< E2
C C
σc(E1×E2) ≡ (σc (E1))×E2 × × 7)投影对连接／笛卡儿积的分配率 投影对连接／ 投影对连接 笛卡儿积的分配率. πL1∪L2(E1 >< E2) ≡πL1 (E1) ><L2 (E2) π ∪
10) ><、×、∪、∩的结合率 的结合率 (E1>< E2) >< E3≡E1 >< >< (E2 E3)
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ch.7 2.代数优化 2.代数优化
（3）代数优化算法 ） 算法7-1：关系代数表达式的优化算法。 算法 ：关系代数表达式的优化算法。 输入：一个关系代数表达式的语法树。 输入：一个关系代数表达式的语法树。 输出：经过代数优化后计算该表达式的程序。 输出：经过代数优化后计算该表达式的程序。 方法：主要包括以下基本步骤。 方法：主要包括以下基本步骤。 应用7.2.2小节中提到的等价变换规则（1），把形如 c1AND c2…ANDcn(E)的子表达式转换 小节中提到的等价变换规则（ ），把形如σ ），把形如 ①应用 小节中提到的等价变换规则 的子表达式转换 为σc1(σc2(…(σcn (E))…))。 。 对每个选择操作，利用涉及选择的规则，尽可能将选择操作下推移向树叶方向。 ②对每个选择操作，利用涉及选择的规则，尽可能将选择操作下推移向树叶方向。及早 执行选择操作可以减少对中间结果进行排序的代价。 执行选择操作可以减少对中间结果进行排序的代价。 ③对每个投影操作，利用涉及投影的规则，尽可能将投影操作下推移向树叶方向。 对每个投影操作，利用涉及投影的规则， 尽可能将投影操作下推移向树叶方向。 注意：规则（ ）会使某些投影操作消失，规则（ ）可能会把一个投影分裂成两个， 注意：规则（3）会使某些投影操作消失，规则（4）可能会把一个投影分裂成两个，其 中一个有可能移向树的叶端。若一个投影涵盖被投影的表达式的所有属性， 中一个有可能移向树的叶端。若一个投影涵盖被投影的表达式的所有属性，则可消 去该投影操作。 去该投影操作。 使用规则（ ）（ ）（4）将选择和投影串接成单个选择、 ）（3）（ ④使用规则（1）（ ）（ ）将选择和投影串接成单个选择、单个投影或一个选择后跟 一个投影。使多个选择、投影能同时执行，或在一次扫描中全部完成。 一个投影。使多个选择、投影能同时执行，或在一次扫描中全部完成。 将经过上述步骤得到的语法树的内结点分组。每个二元操作（ ，－）结点 ⑤将经过上述步骤得到的语法树的内结点分组。每个二元操作（×，⋈，∪，－）结点 和它的直接祖先（不超过别的二元操作结点）的一元操作结点（ 或 ）为一组。 和它的直接祖先（不超过别的二元操作结点）的一元操作结点（σ或π）为一组。如 果其后代直到叶子结点都是一元操作，则也将它们并入该组。 果其后代直到叶子结点都是一元操作，则也将它们并入该组。 注意：如果二元操作是笛卡儿积， 注意：如果二元操作是笛卡儿积，而且它后面的选择又不能与它结合为等值连接时 选择条件要单独分为一组。 ，选择条件要单独分为一组。 最后输出程序，每组结点的计算是程序中的一步。各步的顺序是任意的， ⑥最后输出程序，每组结点的计算是程序中的一步。各步的顺序是任意的，但要保证任 何一组的计算不会在其后代组之前计算。 何一组的计算不会在其后代组之前计算。
这个例子充分说明查询优化是必要的，实际中怎样的优化是可能的。 这个例子充分说明查询优化是必要的，实际中怎样的优化是可能的。 例如，可以的情况下，先做选择后做连接， 例如，可以的情况下，先做选择后做连接，而不是先做连接后做选 择。