关系数据库查询优化.ppt
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MySQL调优技术分享PPT
多表查询优化建议
二、连接和子查询的比较 开发效率：子查询将一个SQL拆分成多个SQL进行查询，连接查询只查询一个SQL，把业务逻辑放到
SQL中，提高了开发效率。 查询效率： （子查询优于关联查询）：联合查询相较于单查询减少了通信次数，降低了通讯上时间的消耗；
由于数据库存在缓存机制，所以开启MYSQL查询的话，单查询的可重用性较高，缓存效率比联合查询也 会更高。
多表查询优化建议
一、连接（关联查询）： 基础介绍： 1、内连接：两个表中同时满足某条件的数据记录组合，两个表的交集；关键词 inner join 或 join 2、外连接：（左外连接和右外连接还有全连接） ①：左外连接：A的全集以及A和B的交集；关键词：left join ②：右外连接：B的全集以及A和B的交集；关键词：right join ③：全连接：A与B的并集。 ④：交叉连接：A与B的笛卡尔乘积。关键词：cross join 内部实现原理： 嵌套循环关联，先确定一端，再进行匹配。
04
拓展
MYSQL缓存机制
一、MYSQL缓存机制
原理：MySQL的Query_Cache:将查询语句和返回的结果集使用KV形式存在内存中；当发起一个 查询请求，先对该SQL进行权限验证，接着就通过Query Cache来查找结果。它不需要经过Optimizer模块 进行执行计划的分析优化，更不需要发生同任何存储引擎的交互，减少了大量的磁盘IO和CPU运算，所以 有时候效率非常高。
索引下推
2020
演示完毕 感谢观看
锁竞争：联合查询查询速度比单个查询要慢，所以联合查询会增加锁的竞争关系。 （关联查询优于子查询）：MYSQL查询优化器更好读懂关联查询，所以更快预算出更好的查询
路径。
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。
第2章 数据库-关系模型1
• 在关系数据模型中一般将数据完整性分为三类
– 实体完整性
– 参照完整性 – 用户定义完整性
需要说明两点
• 关系是元组的集合，集合（关系）中的元素（元组） 是无序的；而元组不是分量di的集合，元组中的分量
是有序的。
例如，在关系中(a,b)≠(b,a)，但在集合中{a,b}={b,a}。
• 若一个关系的元组个数是无限的，则该关系称为无限
实体完整性规则
• 实体完整性是要保证关系中的每个元组都是可识别和唯一的。 • 实体完整性规则要求关系中元组的主键值不可以为空值。
• 实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件，也称作是
关系的不变性。 • 关系数据库管理系统用主键实现实体完整性，这是由关系系统 自动支持的。
对实体完整性规则的几点说明
关系数据语言
• 关系代数语言：如ISBL
• 关系演算语言：
– 元组关系演算语言（如Aplha,Quel)
– 域关系演算语言（如QBE)
• 具有关系代数和关系演算双重特点的语言：如SQL
返回
关系完整性约束
• 在数据库中数据完整性是指保证数据正确的特性。
它包括两方面的内容：
– 与现实世界中应用需求的数据的相容性和正确性； – 数据库内数据之间的相容性和正确性。
部门表(R1)
部门编号 01 02 03 04 部门名称 经理办公室 人事部 公关部 技术部 …
02 03
外部关系键
主关系键
注意事项：
• 外部关键字和相应的主关键字可以不同名，只要 定义在相同值域即可。 • 两个关系（R和S）也可以是同一个关系模式，表 示了属性之间的联系。 • 外部关键字的值是否为空，应视具体问题而定。
mysql性能优化精品PPT课件
MySQL优化
目录索引
MySQL优化方式 MySQL技巧分享 MySQL函数
MySQL优化方式
MySQL优化方式
系统优化：硬件、架构 服务优化 应用优化
系统优化
使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核CPU，专业的存 储服务器（NAS、SAN）
设计合理架构，如果 MySQL 访问频繁，考虑 Master/Slave 读写分离；数据库分表、数据库切片（分布式），也考虑使 用相应缓存服务帮助 MySQL 缓解访问压力
选项
max_connections query_cache_size sort_buffer_size
record_buffer table_cache
缺省值
100 0 (不打开）M 16M
16M 512
说明
MySQL服务器同时处理的数据库连接的最大数量
查询缓存区的最大长度，按照当前需求，一倍一倍 增加，本选项比较重要
每个线程的排序缓存大小，一般按照内存可以设置 为2M以上，推荐是16M，该选项对排序order by， group by起作用
每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分 配这个大小的一个缓冲区，可以设置为2M以上
为所有线程打开表的数量。增加该值能增加mysqld 要求的文件描述符的数量。MySQL对每个唯一打开 的表需要2个文件描述符。
8M
128M 0 256M
innodb_log_buffer_size
128K
8M
说明
InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据, 这 里你设置越大,你在存取表里面数据时所需要的磁盘 I/O越少，一般是内存的一半，不超过2G，否则系 统会崩溃，这个参数非常重要
InnoDB用来保存 metadata 信息, 如果内存是4G， 最好本值超过200M
目录索引
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MySQL优化方式
MySQL优化方式
系统优化：硬件、架构 服务优化 应用优化
系统优化
使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核CPU，专业的存 储服务器（NAS、SAN）
设计合理架构，如果 MySQL 访问频繁，考虑 Master/Slave 读写分离；数据库分表、数据库切片（分布式），也考虑使 用相应缓存服务帮助 MySQL 缓解访问压力
选项
max_connections query_cache_size sort_buffer_size
record_buffer table_cache
缺省值
100 0 (不打开）M 16M
16M 512
说明
MySQL服务器同时处理的数据库连接的最大数量
查询缓存区的最大长度，按照当前需求，一倍一倍 增加，本选项比较重要
每个线程的排序缓存大小，一般按照内存可以设置 为2M以上，推荐是16M，该选项对排序order by， group by起作用
每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分 配这个大小的一个缓冲区，可以设置为2M以上
为所有线程打开表的数量。增加该值能增加mysqld 要求的文件描述符的数量。MySQL对每个唯一打开 的表需要2个文件描述符。
8M
128M 0 256M
innodb_log_buffer_size
128K
8M
说明
InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据, 这 里你设置越大,你在存取表里面数据时所需要的磁盘 I/O越少，一般是内存的一半，不超过2G，否则系 统会崩溃，这个参数非常重要
InnoDB用来保存 metadata 信息, 如果内存是4G， 最好本值超过200M
2024版SQL基础培训教材课件pptx
03 统一的语言，可用于数据查询、数据操纵、数据 定义和数据控制。
SQL语言特点与优势
可移植性强，大多数 RDBMS都支持SQL。
SQL语言优势
面向集合的操作方式，支 持数据完整性约束。
01
03 02
SQL语言特点与优势
功能强大，支持复杂的数据操作和数据完整性约束。 学习曲线平缓，容易上手。
学习目标与课程安排
01 学习目标
02
掌握SQL基本概念和语法。
03
能够使用SQL进行数据查询、数据操纵、数据定义和数
据控制。
学习目标与课程安排
• 了解数据库设计和优化原则，能够编写高 效的SQL语句。
学习目标与课程安排
第1章
SQL概述与基础知识
第2章
SQL数据查询基础
学习目标与课程安排
第3章
SQL数据操纵基础
第5章
SQL数据控制基础
第4章
SQL数据定义基础
第6章
数据库设计和优化原则
02
数据类型、运算符与表达式
Chapter
数据类型介绍
01
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
03
数值型数据
包括整数、浮点数等， 用于存储数学运算中 的数值。
字符型数据
包括字符串、字符等， 用于存储文本信息。
日期型数据
包括日期、时间等， 用于存储和处理日期 时间信息。
主键、外键约束实现数据完整性
主键约束
确保表中每条记录的唯一性，防止重复数据的插入。
外键约束
建立表与表之间的关联关系，保证数据的引用完整性 和一致性。
级联操作
在外键约束中设置级联更新和级联删除，自动处理相 关联表的数据变更。
《数据库语言SQL》课件
06 SQL综合案例分析
CHAPTER
案例一：学生信息管理系统
要点一
总结词
要点二
详细描述
简单易用、功能全面
学生信息管理系统是一个常见的数据库应用案例，主要用 于存储和管理学生信息。通过SQL语言，可以实现对学生 信息的增删改查、排序、筛选等操作，方便学校对学生信 息的管理和维护。
案例二：商品销售系统
数据控制语言（DCL）
总结词
用于控制对数据库的访问权限
详细描述
DCL（Data Control Language）包括 GRANT和REVOKE等命令，用于控制对数 据库的访问权限。GRANT命令用于授予用
户或角色对数据库对象的访问权限，而 REVOKE命令则用于撤销先前授予的权限。 通过合理地使用DCL，可以确保数据库的安
数据操纵语言（DML）
总结词
用于插入、更新和删除数据库中的数据
详细描述
DML（Data Manipulation Language） 包括INSERT、UPDATE和DELETE等命令， 用于插入、更新和删除数据库中的数据。 INSERT命令用于向表中插入新行， UPDATE命令用于修改表中的现有行，而 DELETE命令则用于删除表中的行。
《数据库语言SQL》PPT课件
目录
CONTENTS
• SQL简介 • SQL基础语法 • SQL进阶知识 • SQL应用实践 • SQL与其他数据库语言的比较 • SQL综合案例分析
01 SQL简介
CHAPTER
Sured Query Language）是一种用于管理关系数 据库的标准编程语言。
分组等高级功能来处理查询结果。
数据定义语言（DDL）
总结词
《数据库概述》课件
3
部署和维护
4
将应用程序部署到生产环境并持续维 护。
需求分析
分析和确定数据库应用的具体需求。
程序开发
编写和测试与数据库交互的应用程序。
数据库应用程序的开发
1 Web应用
开发基于Web的数据库应用，方便用户通过浏览器访问和操作数据。
2 移动应用
开发移动应用，使用户可以随时随地对数据库中的数据进行操作。
2 数据操作
SQL可以用于插入、更 新、删除和查询数据库 中的数据。
3 数据定义
SQL还提供了定义数据 库结构和模式的功能。
数据库系统的组成
数据
存储在数据库中的数据，包 括结构和内容。
软件
数据库管理系统和其他应用 程序。
硬件
用于存储和处理数据库的计 算机和设备。
数据库应用开发
1
数据建模
2
设计和建立数据库的结构和模式。
数据库的作用
1 数据存储
数据库提供可靠的数据 存储，使数据不易丢失 或损坏。
2 数据管理
通过数据库，可以对数 据进行高效的管理和组 织。
3 数据分析
数据库可以支持复杂的 数据查询和分析，帮助 做出更明智的决策。
数据库分类
关系型数据库
通过表格和关系建立之间的连接来组织数Байду номын сангаас。
非关系型数据库
以不同方式组织和存储数据，适用于不同类型的 数据和应用场景。
关系型数据库
引入了关系模型，使数据之间的关系 更清晰和直观。
关系型数据库管理系统(RDBMS)
数据组织结构 ACID特性
事务管理
使用表格和关键字建立数据之间的关系。
提供原子性、一致性、隔离性和持久性的数据 操作。
部署和维护
4
将应用程序部署到生产环境并持续维 护。
需求分析
分析和确定数据库应用的具体需求。
程序开发
编写和测试与数据库交互的应用程序。
数据库应用程序的开发
1 Web应用
开发基于Web的数据库应用，方便用户通过浏览器访问和操作数据。
2 移动应用
开发移动应用，使用户可以随时随地对数据库中的数据进行操作。
2 数据操作
SQL可以用于插入、更 新、删除和查询数据库 中的数据。
3 数据定义
SQL还提供了定义数据 库结构和模式的功能。
数据库系统的组成
数据
存储在数据库中的数据，包 括结构和内容。
软件
数据库管理系统和其他应用 程序。
硬件
用于存储和处理数据库的计 算机和设备。
数据库应用开发
1
数据建模
2
设计和建立数据库的结构和模式。
数据库的作用
1 数据存储
数据库提供可靠的数据 存储，使数据不易丢失 或损坏。
2 数据管理
通过数据库，可以对数 据进行高效的管理和组 织。
3 数据分析
数据库可以支持复杂的 数据查询和分析，帮助 做出更明智的决策。
数据库分类
关系型数据库
通过表格和关系建立之间的连接来组织数Байду номын сангаас。
非关系型数据库
以不同方式组织和存储数据，适用于不同类型的 数据和应用场景。
关系型数据库
引入了关系模型，使数据之间的关系 更清晰和直观。
关系型数据库管理系统(RDBMS)
数据组织结构 ACID特性
事务管理
使用表格和关键字建立数据之间的关系。
提供原子性、一致性、隔离性和持久性的数据 操作。
常用中文数据库使用与检索技巧PPT课件
检索结果处理与利用
结果排序与筛选
排序方式
根据相关性、发表时间、被引次 数等指标对检索结果进行排序， 以便快速找到重要文献。
筛选条件
通过设置筛选条件，如文献类型 、学科领域、发表时间等，进一 步缩小检索范围，提高检索效率 。
结果排序与筛选
排序方式
根据相关性、发表时间、被引次 数等指标对检索结果进行排序， 以便快速找到重要文献。
检索结果处理
对检索结果进行排序、筛 选和导出；查看全文、摘 要和引文信息；利用个人 图书馆进行文献管理。
VIP维普资讯
数据库概述
检索结果处理
维普资讯是中国领先的学术文献数据 库之一，涵盖了多学科的期刊、学位 论文等学术资源。
对检索结果进行排序、筛选和导出； 查看全文、摘要和引文信息；利用个 人文献管理工具进行文献管理。
学位论文限定
限定检索结果为学位论文，获取 系统深入的研究资料。
专利文献限定
限定检索结果为专利文献，获取 技术创新和发明创造的详细信息 。
01
02
期刊论文限定
限定检索结果为期刊论文，获取 学术性较强的研究成果。
03
04
会议论文限定
限定检索结果为会议论文，获取 最新学术动态和研究成果。
文献类型限定
学位论文限定
数据库概述
定义
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，是一个长期存储在计算机内的、 有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
类型
根据存储内容的不同，数据库可分为关系型数据库和非关系型数据库。其中，关系型数据 库以表格形式存储数据，如MySQL、Oracle等；非关系型数据库则以键值对、文档等形 式存储数据，如MongoDB、Redis等。
结果排序与筛选
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筛选条件
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排序方式
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02
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会议论文限定
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学位论文限定
数据库概述
定义
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，是一个长期存储在计算机内的、 有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
类型
根据存储内容的不同，数据库可分为关系型数据库和非关系型数据库。其中，关系型数据 库以表格形式存储数据，如MySQL、Oracle等；非关系型数据库则以键值对、文档等形 式存储数据，如MongoDB、Redis等。
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)
《MySQL数据库》教学讲解课件
插入、更新和删除数据操作
01
插入数据
使用INSERT INTO语句向表中插入数据，可以插入单条或多条记录。
02
更新数据
使用UPDATE语句更新表中的数据，需要指定更新的条件和更新的内容。
03
删除数据
使用DELETE FROM语句删除表中的数据，需要指定删除的条件。同时
需要注意删除操作可能带来的数据丢失问题，建议在进行删除操作前备
企业级应用
支持企业的各种业务系统和数据仓库 建设。
MySQL应用领域与前景
移动应用
为移动应用提供数据存储和查询服务。
嵌入式应用
将MySQL嵌入到各种设备和系统中， 提供本地数据存储和查询功能。
MySQL应用领域与前景
01
前景
02
随着大数据时代的到来，数据库技术将越来越受到重视，MySQL作 为其中的一员，将继续保持其领先地位。
03
随着云计算技术的发展，MySQL在云数据库领域的应用将更加广泛， 为用户提供更加便捷、高效的数据存储和管理服务。
04
MySQL将不断推出新的功能和特性，满足用户不断增长的需求，推 动数据库技术的不断发展。
02
MySQL安装与配置
安装MySQL服务器
1 2
选择合适的MySQL版本 根据操作系统和硬件环境选择合适的MySQL版 本进行下载。
数据库基本概念
包括数据库、数据库管理系统（DBMS）、数据库系统（DBS） 的定义与关系。
MySQL基础
介绍MySQL的特点、安装与配置，以及基本的SQL语句（如 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等）。
数据定义语言（DDL）
详细讲解如何使用CREATE、ALTER、DROP等语句来定义、修改 或删除数据库和表结构。
数据库规范化理论课件
对于大型数据库，可以考虑分区和分片来提高数 据库的性能。这包括将数据分散到不同的物理位 置、使用分布式数据库等。
监控和调整数据库性能
定期监控和调整数据库性能，以确保其正常运行 。这包括监控CPU使用率、磁盘IO等指标，以及 调整数据库参数等。
07
数据库规范化理论 总结
数据库规范化的意义与作用
提高数据一致性和完整性
Boyce-Codd范式的定义与性质
要点一
定义
要点二
性质
Boyce-Codd范式（BCNF）是关系数据库的规范化理论中 的一种，它基于第三范式（3NF）进行进一步规范化。在 BCNF中，所有非主键列必须完全依赖于主键，而不能依赖 于非主键列。
BCNF是第三范式（3NF）的子集，因此满足3NF的数据库 也一定满足BCNF。同时，BCNF是关系数据库的最高规范 化级别之一，它确保了数据的冗余和一致性。
第三范式的优点与局限性
第三范式的优点
第三范式具有以下优点
减少数据冗余
第三范式要求每个字段都必须依赖于主键，而不 是依赖于其他字段，从而减少了数据冗余。
提高数据一致性
第三范式要求每个字段都必须依赖于主键，从而 提高了数据的一致性。
第三范式的优点与局限性
简化数据库管理
第三范式的表结构更加简洁和清晰，便于维护和管理。
第一范式的优点与局限性
第一范式的局限性
可能导致数据冗余：由于第一范式要求每列都是不可再分的最小数据单元，因此在某些情况下可能会产 生大量的数据冗余。
可能影响查询效率：由于每列都是最小的数据单元，因此在查询时可能需要使用更多的条件语句来过滤 数据，从而影响了查询效率。
03
第二范式（2NF）
第二范式的定义与性质
监控和调整数据库性能
定期监控和调整数据库性能，以确保其正常运行 。这包括监控CPU使用率、磁盘IO等指标，以及 调整数据库参数等。
07
数据库规范化理论 总结
数据库规范化的意义与作用
提高数据一致性和完整性
Boyce-Codd范式的定义与性质
要点一
定义
要点二
性质
Boyce-Codd范式（BCNF）是关系数据库的规范化理论中 的一种，它基于第三范式（3NF）进行进一步规范化。在 BCNF中，所有非主键列必须完全依赖于主键，而不能依赖 于非主键列。
BCNF是第三范式（3NF）的子集，因此满足3NF的数据库 也一定满足BCNF。同时，BCNF是关系数据库的最高规范 化级别之一，它确保了数据的冗余和一致性。
第三范式的优点与局限性
第三范式的优点
第三范式具有以下优点
减少数据冗余
第三范式要求每个字段都必须依赖于主键，而不 是依赖于其他字段，从而减少了数据冗余。
提高数据一致性
第三范式要求每个字段都必须依赖于主键，从而 提高了数据的一致性。
第三范式的优点与局限性
简化数据库管理
第三范式的表结构更加简洁和清晰，便于维护和管理。
第一范式的优点与局限性
第一范式的局限性
可能导致数据冗余：由于第一范式要求每列都是不可再分的最小数据单元，因此在某些情况下可能会产 生大量的数据冗余。
可能影响查询效率：由于每列都是最小的数据单元，因此在查询时可能需要使用更多的条件语句来过滤 数据，从而影响了查询效率。
03
第二范式（2NF）
第二范式的定义与性质
第3章 分布式数据库中的查询处理和优化
5 6
7
由此可见，一个好的查询处理应该使数据的传输量和通信次 数最少，这样才能使查询所花费的数据传输/或通信时间减少， 从而减少查询的总代价。 如果对第6种方法利用分布式的并行处理，即在A地选择男 生和B地选择‘MATHS’课程名同时进行，这样的总的处理时间还 可以减少。
8
9
3.2 分布式查询优化中的基础知识
3.2.1 用关系代数表达式SQL语句表示一个查询 分布式数据库基本上都采用关系数据模型,以非过程化语言 作为与用户接口的主要语言。这些非过程化语言一般都与SQL语 言兼容，且大多数就是SQL语言。因此，用户向分布式数据库发 出的一个查询，总是可以用关系代数表达式或SQL语言的 SELECT语句来表示。 1、用SQL语句来表示一个查询 SQL已被选作关系数据库的标准语言，查询语句SELECT是 一个功能极强的查询语句。对关系数据库的各种复杂的查询要求， 都可以用SELECT语句来表示。 例3.2 教学数据库中，有三个全局关系： 学生信息S（S#，SNAME，AGE，SEX） 课程设置关系C（C#，CNAME，TEACHER） 选课关系SC（S#，C#，GRADE） 查询选修课程号为‘C03’的学生姓名。
4
（2）在高速局域网中 传输时间比局部处理时间要短得多。在这种情下，往往以响 应时间作为优化目标。响应时间既与通信时间有关，也与局部处 理时间有关，但局部处理时间是关键，所以减少局部处理的时间 是问题的主要方面。 在某些情况下，查询处理同时以减少通信费用与响应时间作 为优化目标。这时，算法往往需要在这两者之间做出权衡。 3、查询代价的估算方法 设一个查询执行的预期代价为QC，则 在集中式中：QC=I/O代价+CPU代价 在分布式中：QC=I/O代价+CPU代价+通信代价 通信代价可用如下公式作粗略估算： TC（X）=C0+C1*X 其中，X为数据的传输量，通常以bit为单位计算； C0为两站点间通信初始化一次所花费的时间，它由通信系统确 定，近似一个常数，以秒为单位； C1为传输率（传输速度的倒数），即单位数据传输的时间，单 5 位是 b/s。
《数据库原理及应用》课件
数据库的种类与结构
关系型数据库
采用表格形式存储数据，支 持数据的增删改查操作，如 MySQL、Oracle等。
非关系型数据库
不依赖于固定的数据结构， 如MongoDB、Redis等。
数据库结构
包括表、记录、字段等基本 组成，以及主键、外键等关 联关系。
数据库管理系统简介
数据库管理系统（DBMS）
关系操作
对关系执行的操作，包括选择、投影、连接、聚 合等。
ABCD
关系完整性约束
确保关系中数据的准确性和一致性。包括实体完 整性、参照完整性和用户定义完整性。
关系代数
一种用于描述关系操作的数学语言，包括并、差 、笛卡尔积等基本操作。
数据库语言与SQL
SQL语言
用于管理关系数据库的标准编程语言。包括数据查询语言 （DQL）、数据定义语言（DDL）和数据控制语言（DCL ）。
《数据库原理及应用》PPT课件
• 数据库概述 • 数据库原理 • 数据库应用 • 数据库新技术与发展趋势 • 实践与应用案例
01
数据库概述
数据库的定义与作用
数据库定义
数据库是一个长期存储在计算机内的 、有组织的数据集合，它能够满足各 种用户对数据共享的需求。
数据库的作用
数据库用于存储、检索、更新和管理 大量数据，支持企业或组织的运营和 决策。
详细描述
介绍一个实际的数据库安全防护案例，包 括权限管理、数据加密、备份恢复等策略 ，以及如何防范SQL注入、跨站脚本攻击 等安全威胁。
THANK YOU
SQL查询优化案例
总结词
通过实际案例展示SQL查询优化的方法和技巧。
详细描述
介绍一个实际的SQL查询优化案例，包括查询优化前的性能瓶颈、使用EXPLAIN分析 查询执行计划、优化SQL语句的技巧等，以及优化后的性能提升情况。
SQL优化PPT课件
• 从索引中获取数据，减少了读取的数据块的数量; • 通过索引来实现索引覆盖查询，但前提条件是，查询返回的字段数足够少，
更不用说select *之类的了。毕竟，建立key length过长的索引，始终不是一 件好事情。
2020/2/23
13
二次检索优化
• select sql_no_cache rental_date from t1 where inventory_id<80000; • Using index condition,返回8w条记录， 0.2s • alter table t1 add key(inventory_id,rental_date); • select sql_no_cache rental_date from t1 where inventory_id<80000; • Using index,0.1s
• SELECT * FROM tb_regist r WHERE NOT EXISTS (SELECT regId FROM tb_regist e WHERE e.`regStudentId` = r.regStudentId AND e.`regCreateDate`< r.regCreateDate )
t1.stuId=t2.stuId • 0.145s
• 通过使用覆盖索引查询返回需要的主键，再根据这写主键关联原表获得 • 需要的行，这可以减少mysql扫描那些需要丢弃的行
• 子查询不是魔鬼，当子查询中能命中索引或覆盖索引，且子查询结果集较小时，有奇效 • 覆盖索引在某些场景下，具有意想不到的优化效果。
•
id: 1
பைடு நூலகம்
• select_type: SIMPLE
•
更不用说select *之类的了。毕竟，建立key length过长的索引，始终不是一 件好事情。
2020/2/23
13
二次检索优化
• select sql_no_cache rental_date from t1 where inventory_id<80000; • Using index condition,返回8w条记录， 0.2s • alter table t1 add key(inventory_id,rental_date); • select sql_no_cache rental_date from t1 where inventory_id<80000; • Using index,0.1s
• SELECT * FROM tb_regist r WHERE NOT EXISTS (SELECT regId FROM tb_regist e WHERE e.`regStudentId` = r.regStudentId AND e.`regCreateDate`< r.regCreateDate )
t1.stuId=t2.stuId • 0.145s
• 通过使用覆盖索引查询返回需要的主键，再根据这写主键关联原表获得 • 需要的行，这可以减少mysql扫描那些需要丢弃的行
• 子查询不是魔鬼，当子查询中能命中索引或覆盖索引，且子查询结果集较小时，有奇效 • 覆盖索引在某些场景下，具有意想不到的优化效果。
•
id: 1
பைடு நூலகம்
• select_type: SIMPLE
•
《关系数据库基础》课件
SQL编程：用于操作数据库的语言，包括查询、更新、删除等操作
事务处理：确保数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性
事务隔离级别：包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化
事务控制：使用事务控制语句（如BEGIN TRANSACTION、COMMIT、ROLLBACK等）进行事务管理
关系数据库的维护与管理
数据加密：对敏感数据进行加密处理
数据库的性能优化与调整
优化数据库配置：调整内存、CPU、磁盘IO等资源分配，优化数据库参数
优化查询语句：使用索引、减少JOIN操作、避免使用子查询等
优化数据库结构：合理设计表结构、减少冗余数据、使用分区表等
定期备份与恢复：定期备份数据库，确保数据安全，发生故障时能够快速恢复。
关系模型具有规范化、简单性和易理解性等特点
关系数据结构
关系模型：由一组关系组成，每个关系由多个元组组成
关系：由多个属性组成，每个属性对应一个值
属性：具有相同数据类型和长度的数据项
值：属性的具体值，可以是数字、字符、日期等类型
关系数据结构的特点：简单、清晰、易于理解和使用
关系数据结构的应用：广泛应用于数据库管理系统、数据仓库、数据挖掘等领域
事务处理：支持事务处理，保证数据的一致性和完整性
安全性和可靠性：提供数据备份和恢复功能，保证数据的安全性和可靠性
扩展性：支持分布式数据库，便于扩展和升级
关系数据库的体系结构
数据库系统的组成
数据库用户：使用数据库的人员，包括数据库管理员、应用程序开发人员等
数据库管理系统（DBMS）：负责管理和控制数据库的软件系统
关系数据库基础
汇报人：
目录
01
添加目录标题
02
关系数据库概述
事务处理：确保数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性
事务隔离级别：包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化
事务控制：使用事务控制语句（如BEGIN TRANSACTION、COMMIT、ROLLBACK等）进行事务管理
关系数据库的维护与管理
数据加密：对敏感数据进行加密处理
数据库的性能优化与调整
优化数据库配置：调整内存、CPU、磁盘IO等资源分配，优化数据库参数
优化查询语句：使用索引、减少JOIN操作、避免使用子查询等
优化数据库结构：合理设计表结构、减少冗余数据、使用分区表等
定期备份与恢复：定期备份数据库，确保数据安全，发生故障时能够快速恢复。
关系模型具有规范化、简单性和易理解性等特点
关系数据结构
关系模型：由一组关系组成，每个关系由多个元组组成
关系：由多个属性组成，每个属性对应一个值
属性：具有相同数据类型和长度的数据项
值：属性的具体值，可以是数字、字符、日期等类型
关系数据结构的特点：简单、清晰、易于理解和使用
关系数据结构的应用：广泛应用于数据库管理系统、数据仓库、数据挖掘等领域
事务处理：支持事务处理，保证数据的一致性和完整性
安全性和可靠性：提供数据备份和恢复功能，保证数据的安全性和可靠性
扩展性：支持分布式数据库，便于扩展和升级
关系数据库的体系结构
数据库系统的组成
数据库用户：使用数据库的人员，包括数据库管理员、应用程序开发人员等
数据库管理系统（DBMS）：负责管理和控制数据库的软件系统
关系数据库基础
汇报人：
目录
01
添加目录标题
02
关系数据库概述
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。
21
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。
17
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。
18
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。
39
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。
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查询优化实例（8）
• （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（3）
• 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C5
的元组数为50。 • ● 磁盘中每个物理块能存放10个S元组，或100个SC元组。 • ● 内存有6个块的缓冲区，其中5块可以存放S元组，1块
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化
查询优化概念
• 一般而言，相同查询要求和结果存在不同 实现策略，系统执行这些查询策略的开销 通常有很大差别。对于一个数据库系统来 说，查询处理过程都必须面对如何从查询 的多个执行策略中进行“合理”选择的问 题，这种“择优”的过程就是“查询处理 过程中的优化”，简称为查询优化。
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化
4.2.2 查询优化器（1）
• 自动进行查询优化应当是DBMS的关键技 术。由DBMS自动生成若干候选查询计划 并且从中选取较“优”的查询计划的软件 程序称谓查询优化器。
第4章 关系数据查询优化： 4.2 查询处理与优化
4.2.2 查询优化器（2）
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（2）
• 考虑查询语句对应的三种代数表达式： • Q1 =∏Sn（σS.S# =SC。S#SC.C# =‘C5’
（S×SC））； • Q2 =∏Sn（σSC.C# =‘C5’（SSC））； • Q3 =∏Sn（SσSC.C# =‘C5’（SC））。
• 1.查询优化器所使用的技术可分三类. • ① 规则优化技术 如果查询仅仅涉及查询语句本身，根据
某些启发式规则，例如“先选择、投影和后连接”等就可 完成的优化。其特点是对相应关系代数表达式进行等价变 换，以减少执行开销，也称为代数优化。 • ② 物理优化技术 如果优化与数据物理组织和访问路径有 关，需要对如何选择实现策略进行必要考虑。 • ③ 代价估算优化技术 对于多个候选策略逐个进行执行代 价估算，从中选择代价最小的作为执行策略。
数据库系统基础教程
第4章 关系数据库查询优化
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化
4.1 查询处理与优化 关系数据查询过程
查询要求 相关数据统计信息
数据库
查询结果
DML 处理器
查询转换为内部格式
关系代数语法树
查询优化器
制定执行策略
查询计划
代码生成器
生成执行代码
执行代码
运行处理器
执行查询代码
• 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
们可全部存放在内存。对他们在S上做投影操作， 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105+2×5×104 ≈ 105s。 注意到一天为86400s，所以这个运算需要超过一 天的时间来完成。
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（6）
• ② 其次做选择操作 • 从中间文件中读出连接后的元组，按选择
要求选取纪录（此项为内存操作，时间可 忽略不计），此项操作所需时间与写入中 间文件时间一样，即5×104s。满足条件的 元组假设为 50个，均放在内存。
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（7）
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（9）
• （3）计算Q3的查询时间 • ●对SC做选择操作：对SC表作选择操作需读SC
表一遍共计读100块，花费5s结果为50个元组故 不需要使用中间文件。 • ●做连接运算：对S选择后的SC左联接运算，由 于选择后的SC已全部在内存，因此全部操作时间 为S读入内存的时间共100块，花费时间为5秒。 • ●作投影运算：其时间忽略不计。 • 这样，Q3的全部查询时间≈ 5+5=10s
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（1）
• 设有关系S，C，SC，查询修读课程号为 C5的所有学生姓名。
• 对应于此查询的SQL查询语言的语句为： • SELECT S.Sn • FROM S,SC • WHERE S.Sn=SC.Sn AND SC.C# = ＇
C5＇；
• （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（3）
• 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C5
的元组数为50。 • ● 磁盘中每个物理块能存放10个S元组，或100个SC元组。 • ● 内存有6个块的缓冲区，其中5块可以存放S元组，1块
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化
查询优化概念
• 一般而言，相同查询要求和结果存在不同 实现策略，系统执行这些查询策略的开销 通常有很大差别。对于一个数据库系统来 说，查询处理过程都必须面对如何从查询 的多个执行策略中进行“合理”选择的问 题，这种“择优”的过程就是“查询处理 过程中的优化”，简称为查询优化。
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化
4.2.2 查询优化器（1）
• 自动进行查询优化应当是DBMS的关键技 术。由DBMS自动生成若干候选查询计划 并且从中选取较“优”的查询计划的软件 程序称谓查询优化器。
第4章 关系数据查询优化： 4.2 查询处理与优化
4.2.2 查询优化器（2）
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（2）
• 考虑查询语句对应的三种代数表达式： • Q1 =∏Sn（σS.S# =SC。S#SC.C# =‘C5’
（S×SC））； • Q2 =∏Sn（σSC.C# =‘C5’（SSC））； • Q3 =∏Sn（SσSC.C# =‘C5’（SC））。
• 1.查询优化器所使用的技术可分三类. • ① 规则优化技术 如果查询仅仅涉及查询语句本身，根据
某些启发式规则，例如“先选择、投影和后连接”等就可 完成的优化。其特点是对相应关系代数表达式进行等价变 换，以减少执行开销，也称为代数优化。 • ② 物理优化技术 如果优化与数据物理组织和访问路径有 关，需要对如何选择实现策略进行必要考虑。 • ③ 代价估算优化技术 对于多个候选策略逐个进行执行代 价估算，从中选择代价最小的作为执行策略。
数据库系统基础教程
第4章 关系数据库查询优化
第4章 关系数据查询优化： 4.1 查询处理与优化
4.1 查询处理与优化 关系数据查询过程
查询要求 相关数据统计信息
数据库
查询结果
DML 处理器
查询转换为内部格式
关系代数语法树
查询优化器
制定执行策略
查询计划
代码生成器
生成执行代码
执行代码
运行处理器
执行查询代码
• 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
们可全部存放在内存。对他们在S上做投影操作， 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105+2×5×104 ≈ 105s。 注意到一天为86400s，所以这个运算需要超过一 天的时间来完成。
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（6）
• ② 其次做选择操作 • 从中间文件中读出连接后的元组，按选择
要求选取纪录（此项为内存操作，时间可 忽略不计），此项操作所需时间与写入中 间文件时间一样，即5×104s。满足条件的 元组假设为 50个，均放在内存。
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（7）
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（9）
• （3）计算Q3的查询时间 • ●对SC做选择操作：对SC表作选择操作需读SC
表一遍共计读100块，花费5s结果为50个元组故 不需要使用中间文件。 • ●做连接运算：对S选择后的SC左联接运算，由 于选择后的SC已全部在内存，因此全部操作时间 为S读入内存的时间共100块，花费时间为5秒。 • ●作投影运算：其时间忽略不计。 • 这样，Q3的全部查询时间≈ 5+5=10s
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（1）
• 设有关系S，C，SC，查询修读课程号为 C5的所有学生姓名。
• 对应于此查询的SQL查询语言的语句为： • SELECT S.Sn • FROM S,SC • WHERE S.Sn=SC.Sn AND SC.C# = ＇
C5＇；