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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

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。

第六章 查询处理与优化

第六章 查询处理与优化

6.1空间操作计算 六、空间连接操作算法
树匹配算法
SJ(R1,R2:R_NODE); REGIN FOR (a11 Er2 in R2) DO FOR (all Er1 in R1)DO IF (overlap(Er1· rect,Er2.rect))THEN IF (R1 and R2 are leaf pages) THEN output(Eri.oid,Er2.oid) ELSE IF (R1 is a leaf page) THEN ReadPage(Er2 .ptr); SJ(Er1.ptr,Er2.ptr) ELSE IF (R2 is a leaf page) THEN ReadPage(Er1.ptr); SJ(Er1.ptr,Er2.ptr) ELSE ReadPage(Er1.ptr),ReadPage(Er2.ptr) SJ(Er1.ptr,Er2.ptr) END-IF END一IF END-FOR END-FOR; END
第六章-查询处理与优化
空间操作计算 查询优化 空间索引结构分析 分布式空间数据库 并行空间数据库 小结
6.1空间操作计算 一、概述
空间数据库与关系数据库间的主要区别: 和关系数据库相比,空间数据库没有固定的 运算符集合 空间数据库处理对象复杂,具有空间范围, 不能自然按一维排序 检测空间谓词需要用到大量复杂计算,所以 CPU的代价不是主要由I/O时间决定
6.1空间操作计算 六、空间连接操作算法
2.树匹配 如果两个关系有R树索引,则可以使用树匹配策略。 每个结点代表一个矩形范围,假设两矩形集合分别 为R1和R2,则连接操作即为求这两个矩形的交: Rect(R1) ∩Rect(R2) ≠⊙ 若IR1和IR2分别表示关系R1和R2相应树索引结点所 占用的页面,则该连接操作的I/O代价为: IR1+IR2 该算法基于这样一个规律:如果两个目录项Er1和 Er2不相交,则其后子树中的所有数据矩形必然也 不相交。如果目录相交,则其子树有可能相交。

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

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。

关系查询处理和查询优化小结

关系查询处理和查询优化小结

关系查询处理和查询优化小结一.关系查询优化的概述1. 查询优化在关系数据库中的重要性及必要性关系系统的查询优化既是 RDBMS实现的关键技术又是关系系统的优点所在。

它减轻了用户选择存取路径的负担。

查询优化极大地影响RDBMS的性能。

用户只要提出“干什么”,不必指出“怎么干”。

查询优化的优点不仅在于用户不必考虑如何最好地表达查询以获得较好的效率,而且在于系统可以比用户程序的“优化’夕做得更好。

2.查询优化的可能性和优点1)优化器可以从数据字典中获取许多统计信息,而用户程序则难以获得这些信息2)如果数据库的物理统计信息改变了,系统可以自动对查询重新优化以选择相适应的执行计划。

在非关系系统中必须重写程序,而重写程序在实际应用中往往是不太可能的。

3)优化器可以考虑数百种不同的执行计划,程序员一般只能考虑有限的几种可能性。

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。

系统的自动优化相当于使得所有人都拥有这些优化技术;3.查询优化的一般准则( l )选择运算应尽可能先做;( 2 )把投影运算和选择运算同时进行;( 3 )把投影同其前或其后的双目运算结合起来执行;( 4 )把某些选择同在它前面要执行的笛卡儿积结合起来成为一个连接运算; ( 5 )找出公共子表达式;( 6 )选取合适的连接算法。

4. 查询优化的一般步骤( l)把查询转换成某种内部表示,通常用的内部表示是语法树。

( 2)把语法树转换成标准(优化)形式。

即利用优化算法,把原始的语法树转换成优化的形式。

( 3)选择低层的存取路径。

( 4)生成查询计划,选择代价最小的。

5.代价模型一般DBMS采用基于代价的优化算法:集中式数据库单用户系统总代价 = I/O代价 + CPU代价多用户系统总代价 = I/O代价 + CPU代价 + 内存代价分布式数据库总代价 = I/O代价 + CPU代价[+ 内存代价] + 通信代价二.关系数据库查询优化方法1.代数优化关系代数表达式等价指用相同的关系代替两个表达式中相应的关系所得到的结果是相同的1)查询树启发式优化,一般规则有选择运算应尽可能先做(最重要,最根本)目的:减小中间关系投影运算和选择运算同时做目的:避免重复扫描关系将投影运算与其前面或后面的双目运算结合目的:减少扫描关系的遍数在执行连接操作前对关系适当进行预处理按连接属性排序在连接属性上建立索引某些选择运算+在其前面执行的笛卡尔积===> 连接运算2)查询树的启发式优化—算法(1)分解选择运算(2)通过交换选择运算,将其尽可能移到叶端(3)通过交换投影运算,将其尽可能移到叶端(4)合并串接的选择和投影,以便能同时执行或在一次扫描中完成(5)对内结点分组(6)生成程序例:бStudent.Sno=SC.Sno (Student×SC)Student SC提取公共子表达式;例如:查询小王选修的所有课程。

第6章 查询处理和优化

第6章 查询处理和优化
CALL AM(参数)

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。

简述查询处理步骤

简述查询处理步骤

简述查询处理步骤
查询处理步骤是指数据库管理系统中执行查询操作的过程。

一般包括以下步骤:
1. 语法分析和解析:将查询语句进行语法分析,判断语句是否符合规范,然后进行解析,将语句转化为内部数据结构,以便后续处理。

2. 查询优化:对查询语句进行优化,通过选择最优的查询执行方式来提高查询效率。

包括选择合适的查询算法、选择合适的索引、重写查询语句等。

3. 查询重写:根据查询优化的结果,对查询语句进行重写,将查询语句转化为具体的查询操作,包括表的连接、过滤条件的应用等。

4. 查询执行:将重写后的查询语句进行执行,在数据库中查找符合查询条件的数据。

执行过程中可能需要进行磁盘访问和计算操作。

5. 结果返回:将查询的结果返回给用户或应用程序。

结果返回可以是一个表格或者一个数据集,包含满足查询条件的数据。

整个查询处理过程是一个复杂的过程,需要综合考虑查询的语法、语义、性能等方面的因素,以提供快速、准确的查询结果。

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

关系查询处理和查询优化

第九章关系查询处理和查询优化内容概述通过实例讲解关系数据库查询优化的重要性和可能性。

讲解RDBMS的查询处理步骤,即查询分析、查询检查、查询优化和查询执行;查询优化的基本概念,查询优化包括代数优化和物理优化;代数优化是指关系代数表达式的优化;物理优化则是指存取路径和底层操作算法的选择,所以先讲解实现查询操作的主要算法,主要是选择操作和连接操作的主要算法思想,然后讲解关系代数表达式等价变换规则,关系代数表达式的优化,物理优化方法(基于启发式规则的存取路径选择优化,操作算法的执行代价估算方法,基于代价的优化方法)。

本章目标本章并不要求学生掌握RDBMS查询处理和查询优化的内部实现技术,因此没有详细讲解技术细节。

本章的目的是希望学生了解RDBMS查询处理的基本步骤,查询优化的概念、基本方法和技术,为数据库应用开发中利用查询优化技术提高查询效率和系统性能打下基础。

重点和难点重点:了解关系数据库查询优化的重要性。

掌握查询处理各个步骤的主要功能。

能够把SQL语句转换成查询树,对查询树进行代数优化,转换成优化的查询树。

掌握物理优化的基本方法。

难点:能运用本章学习的查询优化知识,对于比较复杂的查询,尤其是涉及连接和嵌套的查询,写出适合RDBMS自动优化的SQL语句。

对于RDBMS不能优化的查询需要重写查询语句,进行手工调整以优化性能。

不要把优化的任务全部放在RDBMS上。

实验内容实验9 查询优化通过本章实验,了解你安装使用的RDBMS的查询优化方法和查询计划表示,能够利用它分析查询语句的实际执行方案和查询代价,进而通过建立索引或者修改SQL语句来降低查询代价,达到优化系统性能的目标。

具体实验内容:1. 对单表查询例如以下的查询(可以自己给出查询语句)select * from student where age>20;2. 连接查询,普通的两表连接查询或多表连接查询3. 嵌套查询,自己写几个带有子查询的例子,主要考虑带有IN和EXISTS谓词的子查询,包括相关子查询和不相关子查询。

数据库查询优化的常见问题与解决方法

数据库查询优化的常见问题与解决方法

数据库查询优化的常见问题与解决方法随着数据量和业务复杂度的增加,数据库查询优化变得越来越重要。

一个优化良好的查询能够提高系统的性能,减少响应时间,并减轻数据库服务器的负载。

然而,在进行数据库查询优化时,我们可能会遇到一些常见的问题。

本文将介绍一些常见问题,并提供相应的解决方法。

1. 慢查询问题慢查询是指运行时间较长的查询,它可能会导致系统响应缓慢,用户体验下降。

慢查询的原因可能是数据库设计不合理、索引缺失或者查询语句不优化等。

为了解决慢查询问题,可以使用以下几个方法:1.1 优化数据库设计:合理的数据库设计可以提高查询性能。

通过拆分冗余列、设计适当的表关系,可以最小化查询的复杂度。

1.2 创建索引:索引能够提高查询速度,因此在常用的查询字段上使用索引是一种常见的优化方法。

1.3 优化查询语句:避免查询多余的列,优化查询条件,使用正确的操作符和连接方式,可以减少查询的复杂度,并提高查询性能。

2. 过度查询问题过度查询是指一个查询中涉及了过多的表和列。

这会导致查询变得复杂,并增加数据库系统的负载,进而影响查询的性能。

为了解决过度查询问题,可以使用以下方法:2.1 建立必要的关系:只查询所需的表和列。

避免不必要的关联操作,只选择必要的数据。

2.2 分解查询:将一个复杂查询拆分为多个简单查询,这样可以将负载分散到多个查询中,减少每个查询的复杂度。

2.3 缓存查询结果:对于相同的查询,可以考虑将结果缓存起来,下次请求直接从缓存中取得结果,减少数据库负载。

3. 锁等待问题当多个查询或事务同时访问同一份数据时,可能会导致锁等待的问题,从而降低系统的并发性能。

为了解决锁等待问题,可以采用以下方法:3.1 避免长时间事务:尽量减少事务的运行时间,避免长时间占用锁资源。

3.2 使用合适的隔离级别:了解不同隔离级别的特性,选择适合实际业务的隔离级别。

使用 READ COMMITTED 级别可以减少锁等待的概率。

3.3 避免不必要的锁:只在必要时使用锁机制,减少锁等待的概率。

Ch06-标准化和一致性管理

Ch06-标准化和一致性管理

• 全面管理与工程实施
软件过程改进方法与实践案例
王安生
洛克希德马丁的标准建立与剪裁
LM 企业政策 ANS/EIA-632 ISO 9001:2000 CMMI 1.1 ISO/IEC-12207 LM-硬件过程 标准 ISO/IEC-15288 IEEE 1220 公共标准源 项目特定标准 行业标准 信息 参考 政府标准 领域特定标准 领域特的标准 LM-IEP 标准 组织层面 的标准 过程 EPI:工程过程改进 标准过程 集成方法 集成工作 产品
– 具体的过程任务的生产效率和质量特性,可以用来评 估任务的效率,标识过程改进中最需要处理的领域。
软件过程改进方法与实践案例
王安生
过程库中收集的常用数据
数据类型 软件规模 Software size 工作量 成本 同行评审的覆盖率 度 量 元 Line of Code(LOC代码行) Normalized Line of Code (规范化代码行) 按各阶段统计的工作量 按各阶段统计的成本 例如,评审的需求文档数/总的需求文档数 * 100 % 计划的 实际的
RI = Requirements Incorrect(需求不准确)
DH = DE = Data Handling Error(数据处理错误) Design Error(设计错误) IN = Interface Error(接口错误) DB = Data Base error(数据库错误) CL = Clerical Error(书写错误) OT = Other
关键过程域
分类 等级 管 理 类 组 织 类 技术更改管理(TCM) 过程更改管理(PCM) 定量过程管理(QSM) 集成软件管理(ISM) 组间协调(IC) 组织过程焦点 (OPF) 组织过程定义 (OPD) 培训大纲(TP) 缺陷预防(DP) 软件质量管理(SQM) 软件产品工程(SPE) 同行评审(PR) 工 程 类

关系查询处理和查询优化

关系查询处理和查询优化



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
本章只讨论等值连接(或自然连接)最常用的实现算法
[例2] SELECT * FROM Student,SC

WHERE Student.Sno=SC.Sno

1.嵌套循环方法(nested loop) 2.排序-合并方法(sort-merge join或merge join)
9.1.1 查询处理步骤(续)

表达式计算代价评估的统计信息 DBMS的数据字典中存储并维护了关于数据库关系的如下统计信息 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、 Hash索引、聚集索引 B+树索引包括 属性A上B+树高度h(r, A) B+树叶节点数l(r, A)等信息
9.1.1 查询处理步骤(续)

查询检查 根据数据字典对合法的查询语句进行语义检查 根据数据字典中的用户权限和完整性约束定义对用户的存取权限进 行检查 检查通过后把SQL查询语句转换成等价的关系代数 RDBMS一般都用查询树,也称语法分析树,来表示扩展的关系代 数表达式 把数据库对象的外部名称转换成内部表示

内存代价 用查询处理所需的内存量度量 最坏的情况:内存缓冲区只能容纳数目不多的数据块——大约每个 关系一块或几块
9.1.1 查询处理步骤(续)

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

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。

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6.1 概述
二、查询优化及其方法 (cont.) 查询优化的方法
两个层次 代数层:将查询所对应的关系代数表达式以抽象的语法 树来表示,然后等价变换之,以期减小查询过程中的中 间结果大小。 物理层:选择高效的存取路径存取表数据,以期提高磁 盘I/O的效率。 两种策略 基于规则(Rule):运用启发式规则为查询确定一个理 论上认为“最优的”执行计划。 基于代价(Cost)估算:为查询确定几个理论上认为“较优 的”执行计划,然后根据数据字典中的参数分别估算它 们的执行代价(时间开销),选择代价最小者作为“最优的” 执行计划。
Lecture Notes - Principles of Databases Systems. By Zhuoming Xu 第1部分 数据库系统引论
Байду номын сангаас
Last update: Nov.2009
8
目录 Contents
6.1 概述 6.2 代数优化 6.3 依赖于存取路径的规则优化 6.4 代价估算优化
可见,查询处理的关键/核心步骤是查询优化。
Lecture Notes - Principles of Databases Systems. By Zhuoming Xu 第1部分 数据库系统引论 Last update: Nov.2009 4
6.1 概述
二、查询优化及其方法 查询优化(Query Optimization): 为一个查询确定一个效 率(较)高的执行计划(即:操作的先后顺序,表数 据的I/O方法,等)。
Lecture Notes - Principles of Databases Systems. By Zhuoming Xu 第1部分 数据库系统引论
Last update: Nov.2009
5
6.1 概述
二、查询优化及其方法 (cont.) DBMS为何要进行查询优化?
为了提高数据库的性能
虽然影响数据库性能的因素有很多( 虽然影响数据库性能的因素有很多(如:操作的执行效率、 操作的执行效率、 DB的设计质量、通讯开销、硬件性能,…),但在相同环 的设计质量、 ),但在相同环 的设计质量 通讯开销、硬件性能, ), 境下,执行效率是关键因素。 境下,执行效率是关键因素。
Lecture Notes - Principles of Databases Systems. By Zhuoming Xu 第1部分 数据库系统引论
Last update: Nov.2009
9
6.2 代数优化
目标
代数优化是对查询进行等效变换,尽量减小查询中 间结果的大小。 关系代数表达式等价:指用相同的关系代替两个表 达式中相应的关系所得到的结果是相同的。
DBMS中承担优化工作的部分称优化器(Optimizer)。 一般地,优化器的工作对用户是透明的。 但有的系统允许用户询问优化器为某个查询选择的执 行计划(e.g. Oracle中通过EXPLAIN PLAN命令);还允 许用户建议优化器如何优化一个查询(e.g. Oracle中通过 在SELECT中插入优化提示)。
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6.2 代数优化
常用等价变换规则(续)
σF(R θ S) ≡ (σF(R)) θ (σF(S))
集合运算θ∈{∪, ∩,-}
list1⊆list2, list1和list2为属性集
Π list(σF(R)) ≡ σF(Π list(R))
如果选择条件F所使用的属性全在属性集list中
R
S ≡S
R S
σF(R
S) ≡(σF(R))
如果F中所涉及的属性都是 R中的属性,即 Attr.(F) ⊆ Attr.(R)
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6.1 概述
二、查询优化及其方法 (cont.) 查询优化的方法(cont.) 实际系统中往往综合运用以上两种策略,在两个层次 上进行优化。
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6.2 代数优化
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目录 Contents
6.1 概述 6.2 代数优化 6.3 依赖于存取路径的规则优化 6.4 代价估算优化
为了方便用户
DBMS有了优化机制后,用户可随意表达查询要求,而不必 有了优化机制后,用户可随意表达查询要求, 有了优化机制后 考虑效率问题。这是使用高度非过程化、说明性语言( 考虑效率问题。这是使用高度非过程化、说明性语言(SQL) ) 的关系数据库环境所必须的。 的关系数据库环境所必须的。
由系统来“优化”比由用户来“优化”更有效
第6章
查询处理和优化
2009. 11
目录 Contents
6.1 概述 6.2 代数优化 6.3 依赖于存取路径的规则优化 6.4 代价估算优化
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f
(ΠB1,…Bm (S))
属性集L={A1,…,An,B1,…,Bm},其中 {A1,…,An} ⊆Attr.(R), {B1,…,Bm} ⊆ Attr.(S), Attr.(f) ⊆L。 含义是如果将投影操作推到连接前执行,必须将参与连接的 关系中与连接条件有关的属性保留。若属性集L没有完全包 括这些属性,则在交换投影与连接操作时,必须把这些属性 补充到相应的关系的投影属性集中。
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6.1 概述
一、查询与查询处理
查询(Query):是数据库的最基本、最常用、最复杂的操 作。包括: 直接的SELECT:
e.g. SELECT…FROM…WHERE…( SELECT… )…;
间接的SELECT:
e.g. INSERT INTO…SELECT…; DELETE FROM…WHERE…( SELECT… )…; UPDATE…SET…WHERE…( SELECT… )…; CREATE VIEW…AS SELECT…;
词法、语法分析 SELECT操作转换为语法树; 操作转换为语法树; 操作转换为语法树 权限检查 检查用户是否对有关模式对象有相应的访问权限; 检查用户是否对有关模式对象有相应的访问权限; 语义分析与查询优化 形成高效/优化的执行计划 形成高效/优化的执行计划(execution plan); ; 执行计划 执行查询并返回结果 按执行计划执行查询,并返回结果。 按执行计划执行查询,并返回结果。
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6.2 代数优化
代数优化的基本步骤和规则
以SELECT子句对应投影操作,以FROM子句对应笛 卡儿乘积,以WHERE子句对应选择操作,生成原始 查询树。 应用变换原则,尽可能将选择条件移向树叶方向; 先做小关系间的连接/笛卡尔积,后做大关系间的连 接/笛卡尔积; 将“笛卡尔积+选择”合并为“连接”; 对每个叶节点加必要的投影,以消除对查询无用的属 性。
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6.1 概述
一、查询与查询处理(cont.) 查询处理(Query Processing):从DBMS接受一个查询请 求到返回查询结果的处理过程。包括以下步骤:
6.2 代数优化
常用等价变换规则(续)
σF1∧ F2(R ΠL(R
S) ≡ σF1(R)
σF2(S)
如果F1中所涉及的属性都是R中的属性,F2中所涉及的属性 都是S中的属性,即Attr.(F1) ⊆ Attr.(R), Attr.(F2) ⊆ Attr.(S)
f
S) ≡ (ΠA1,…An (R))
DBMS可充分利用数据字典(DD)中保存的各种参数进行 可充分利用数据字典( ) 可充分利用数据字典 优化,这比网状/层次数据库系统中由用户来写“ 优化,这比网状/层次数据库系统中由用户来写“优化 语句更为有效。 的”DML语句更为有效。 语句更为有效
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6.2 代数优化
常用等价变换规则 σF1 (σF2(R))≡ σF1∧ F2(R) σF1 (σF2(R))≡ σF2 (σF1(R)) Π list1(Πlist2(R)) ≡ Πlist1(R)
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