关系查询处理和查询优化小结
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。
数据模型数据模型的三要素数据模型的分类和各自的特点
= 27.8小时
查询优化的必要性（续）
2. Ｑ2＝ ПＳname(бo=' 2' (Student ①
SC))
读取总块数= 2100块
读数据时间=2100/20=105秒
中间结果大小=10000 （减少1000倍）
写中间结果时间=10000/10/20=50秒
②б
读数据时间=50秒
③П
总时间＝105＋50＋50秒＝205秒=3.4分
（1）分解选择运算 利用规则4把形如бF1 ∧F2 ∧ … ∧ Fn (E)变换为 бF1 (бF2(… (бFn(E))… ))
关系代数表达式的优化算法 (续)
（2）通过交换选择运算，将其尽可能移到叶端 对每一个选择，利用规则4～8尽可能把它移
到树的叶端。
（3）通过交换投影运算，将其尽可能移到叶端 对每一个投影利用规则3，9，l0，5中的一般 形式尽可能把它移向树的叶端。
③П
总时间＝5＋5秒＝10秒
查询优化的必要性（续）
4. Ｑ2＝ ПＳname(Student бo='2' (SC)) 假设SC表在Cno上有索引，Student表在Sno上有
索引 ①б
读SC表索引= 读SC表总块数= 50/100<1块 读数据时间 中间结果大小=50条 不必写入外存
查询优化的必要性（续）
8. 选择与差运算的交换
假设：E1与E2有相同的属性名 бF(E1-E2)≡ бF(E1) - бF(E2)
关系代数等价变换规则（续）
9. 投影与笛卡尔积的交换
假设：E1和E2是两个关系表达式， A1，…，An是E1的属性， B1，…，Bm是E2的属性
π A1,A2, …,An,B1,B2, …,Bm （E1×E2)≡ π A1,A2, …,An（E1)× π B1,B2, …,Bm(E2)
基于关系代数的分布式数据库查询优化
１ 、如 果 全 局 查 询 语 言 ＿ 蜀部 数据 库 的 查 询 语 言 不 同 ， ． ２ 与 还 要 将 每一 个 逻 辑 子 查 询 都 转 ｉ 冀相 应 的 局 部 数 据 库 的 本 地 语 言 并 传 到 相 应 的局 部 数 据 库 中 执 行 。 １ 、 有 子 查 询 的结 果 返 回并 组 合成 最 终 的查 询 结 果 。 Ｉ所 ３ 个 全 局 查询 被 分解 成 两 类 逻 辑 子 查 询 ：一 类 是 相 对 应 于 每 一 个 局 部数 据 库 模 式 的 子 查 询 。 为输 出模 式 子 查 询 ： 一 类 称 另 是 把 各 个 子查 询 结 果 合 并 成 输 出 结 果 的 查 询 语 句 ．称 为后 处 理 查询 。 通 过 查 询 分解 以后 。 一 个 子查 询对 应 一 个 局 部 数 据 库 ， 每 但 子 查 询 的查 询 语 言 还 是 全 局 查 询 语 言 ．如 果 全 局 查 询语 言 和 本 地 语 育不 同 。还 要 通 过 查 询 转 换 把 全 局 查 询 语 言 转换 成本 地查 询语育。 不 同的 查 询分 解 对 应 不 同的 系 统 性 能 ．因 此 为 达 到优 化 系 统 性 能 的 目的 。 需要 相应 的查 询 优 化 器 。 还 查询 优 化 器 确 定 出 一 个执行计划。 说明需要访问哪些局部 数据 库， 如何组合成中间结 果。 在哪个站点执行全局处 理等 ， 最后启动执行查询计划。 在这里 。 我们 只是 粗 略 地 了 解 一 下查 询 过 程 ， 点 要 阐 述 重 分 布 式数 据库 查 询 优 化 。 ２ 分 布 式 数据 库查 询 优 化 的 目标 、 查 询 处 理 和 优 化 在 关 系 数 据 库 系 统 中 占有 非 常 重 要 的 地 位 。 是 分 布式 数 据 库 主要 研 究 问题 之 一 。在 集 中式 数 据 库 中 ， 也 查 询优 化 的 目 的在 于 为 每个 用 户查 询 寻 求 总 代 价 最小 的执 行 策 略 。 于这 种 系 统 一 般 都运 行 在 单 个 的计 算 机 上 。 么 使 总 代 价 由 那 最 小 就 意 味 着 使 查 询 的 响 应 时 间 最 短 。所 以 查 询 执 行 总 代 价＝ ｃ Ｕ代 价 ＋， 价 。 Ｐ Ｉ ０代
DBXT10-11(DA)
数据库系统原理福州大学计算机系郭红G u o h o n g @f z u .e d u .c n第10-11章习题课第三篇系统篇*第九章关系查询处理和查询优化第十章数据库恢复技术第十一章并发控制*第十二章数据库管理系统查询处理步骤查询优化是查询处理的核心，只在具有非过程性查询语言的D B M S 才具有此功能。
在这样系统中，用户使用数据库语言定义查询要求，而无需要说明怎样去查询，因此查询优化是完全必要而且非常重要的。
查询优化包括：1、代数优化——关系代数表达式优化改变表达式中操作的次序和组合，提高查询效率2、物理优化——存取路径和低层操作算法的选择。
选择的依据可以是基于规则，代价或语义。
关系查询处理与查询优化关系代数表达式优化的一般准则典型的启发式规则:1、选择运算应尽可能先做。
2、同时执行相同关系上的多个选择与投影操作，以免多次扫描关系。
3、把投影同其前或后的双目运算结合起来，以免多次扫描关系。
关系代数表达式优化的一般准则n4、某些选择运算＋在其前面执行的笛卡尔积===>等值连接运算例：бS t u d e n t.S n o=S C.S n o(S t u d e n t×S C)S t u d e n t∞S CS t u d e n t.S n o=S C.S n on5、提取公共子表达式关系代数表达式的内部表示查询的内部表示形式——查询树∏A(σp=‘IS’AND N=‘User’((R1×R2) ×R3))×∏AσP=‘IS’AND N=‘User’×R3R2R1优化的关系代数表达式∏C,CN ((∏SC.C#(∏S#(σSD=’IS’(S))∞S.S#=SC.S#∏S#.C#(SC))∞SC.C#=C.C#∏C#,CN (C))∏∞SC.C#=C.C#∏SC.C# ∏C.C#,∞S.S#=SC.S# C∏S.S# ∏SC.S#, SC.C#σSD=’IS’SCD B M S 的数据控制功能数据库系统中的数据是由D B M S 统一管理和控制的。
ch.7查询处理与查询优化
ch.7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，通常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，是DBMS实现的关键技术，对系统性能有很 大影响。
1、引言
2、代数优化 3、物理优化
2012年12月19日星期
2012年12月19日星期
数据库教程（06.8）
3
ch.7
（3）、一个启发性的例子
1.引言
例7-1 设有Shop(商店)，Customer(顾客)，SC(购物关系)三个关系，关系模 式如下： Shop (S#,Sname,Address) Customer (C#,Cname,Address) SC(S#,C#, Item, Quantity,Price) 查询是“给出销售彩电的商店名称” 1）、用SQL语句表达如下： SELECT Sname FROM Shop，SC WHERE Shop.S# ＝ SC.S# AND Item=’彩电’ 2）、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)) 选择条件Shop.S# ＝ SC.S#与笛卡儿积组合成连接操作： ΠSname(σItem=’彩电’(Shop⋈ SC)) 选择条件Item=’彩电’还可以移到连接中的关系SC前面： ΠSname(Shop⋈σItem=’彩电’(SC))
3.物理优化
数据库实现的基础是文件，对数据库的任何操作最终都会落实为 对文件的操作。关系数据库中，数据和存取路径分离。后者对用户是 隐蔽的，可以动态建立、删除，例如顺序扫描、索引、散列等。理论 研究和实际应用说明，选择合适的存取路径，能够收到显著的优化效 果，应成为优化的重点。然而，前面介绍的代数优化并没有利用存取 路径的便利，对各种操作的执行策略进行选择，只是利用一些变换规 则来调整和重新安排操作的次序和组合，优化效果也是很有限的。因 此，充分考虑存取路径，利用它们进一步改善查询效率，具有非常重 要的意义。 依赖于存取路径的规则优化，即物理优化，决定如何执行查询， 基本策略是将表达式看成是由一系列关系操作（选择、连接、投影、 集合运算等）构成，各种操作间保持一定的相互依赖关系。对于每个 可能的操作，都具有一组可用的实现技术. (1)、选择 (2)、连接 (3) 、投影 (4)、集合运算
数据库原理与应用第2章答案解析主编肖海蓉、任民宏
数据库原理与应⽤第2章答案解析主编肖海蓉、任民宏第2章关系数据库基础2.1关系的概念2.2关系数据模型2.2.1关系模型及其要素2.2.2关系的性质及类型2.3关系代数2.3.1关系代数概述2.3.2传统的集合运算2.3.3专门的关系运算2.3.4关系代数运算实例分析及查询优化2.4关系演算2.4.1元组关系运算2.4.2域关系运算本章⼩结习题2第2 章关系数据库基本理论课后习题参考答案1、选择题（1）~（4）：C、A、C、B（5）~（8）：D、B、C、C（9）~（12）：C、A、D、C2、简答题1）定义并解释下列术语，说明它们之间的联系。
答：候选码：在关系中可以唯⼀标识⼀个元组的属性或属性组。
主码：如果⼀个关系中有多个候选码，则选定其中最⼩属性组为主码；主码⼀般⽤下划横线标⽰。
外码：如果属性 X 不是关系R2 的主码，⽽是另⼀关系R1 的主码，则该属性X 称为关系R2 的外码；外码⼀般⽤波浪线标⽰。
域：域是⼀组具有相同数据的值的集合。
笛卡尔积：设定⼀组域 D1,D2,D3,…,D n，这些域中允许有相同的， D1,D2,D3,…,D n 的笛卡尔积为：D1×D2×D3×…×D n={(d1,d2,d3,…,d n)∣d i∈D i ,i=1,2,…,n} 即诸域 D1,D2,D3,…,D n 中各元素间的⼀切匹配组合构成的集合。
其中每个元素(d1,d2,d3,…,d n)称为⼀个元组，元素中的每个值 d i(i=1,2,…,n)称为⼀个分量。
关系：笛卡尔积 D1×D2×D3×…×D n 的⼦集称为域D1,D2,D3,…,D n 上的⼀个 n 元关系，表⽰为：R(D1,D2,D3,…,D n)；关系是笛卡尔积的⼦集，故关系也是⼀张⼆维表，关系中每个元素(d1,d2,d3,…,d n)是关系的元组，对应⼆维表中的⾏，关系中的每个域 D i(i=1,2,…,n)对应表中的⼀列即属性。
关系DBS的查询优化
DBMS把对数据库更新操作的全部情况都记载下来，以 便数据库的恢复。 ⑩ 应用程序检查状态信息，若成功，对工作区中的数据 正常处理；若失败，决定下一步如何执行。
6.2 关系DBS的查询优化
数据查询是DBS中最基本、最常用和最复杂的数据操 作，查询优化是影响关系DBMS性能的关键因素。
② ∏Cno(σ F2 ∧F3 ( S ⋈ SC ) ) ③ ∏Cno(σ F2 (S) ⋈ σ F3 (SC) )
分析： 哪种效率高？
6.2 关系DBS的查询优化
连接时间复杂度为：
① ∏Cno(σ F1 ∧F2 ∧F3 ( S×SC ) ) ① O(107)
② ∏Cno(σ F2 ∧F3 ( S ⋈ SC ) ) ③ ∏Cno(σ F2 (S) ⋈ σ F3 (SC) )
关系数据理论基于关系代数，同一个查询要求可以 对应多个不同形式却相互等价的表达式。
关系数据查询语言是非过程化的，由DBMS自动生成 若干候选的查询计划并择优使用。
6.2 关系DBS的查询优化 1.查询处理的过程
查询语句
语法分析与 翻译
查询输出
执行引擎
关系代数表达式 优化器 执行计划
数据
有关数据的统计 信息
再利用规则5～8 把每一个选择运算尽可能移到树的叶端。
（2）对每一个投影利用规则3、5、9、l0，尽可能把它移向树
的叶端。
（3）利用规则3～5把选择和投影的串接合并成单个选择、单个
投影或一个选择后跟一个投影。使多个选择或投影能同时执行，
或在一次扫描中全部完成，
（4）使用规则12 使选择运算与笛卡尔积结合成连接运算。
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)
演示文稿数据库系统概论第五版
❖ 连接字段：连接谓词中的列名称
连接条件中的各连接字段类型必须是可比的，但名字不 必相同
第4页，共81页。
连接查询（续）
1.等值与非等值连接查询 2.自身连接 3.外连接 4.多表连接
第5页，共81页。
1. 等值与非等值连接查询
❖ 等值连接：连接运算符为=
[例 3.49] 查询每个学生及其选修课程的情况
Sdept CS CS CS CS CS MA IS
Cno 1 2 3 2 3
NULL NULL
Grade 92 85 88 90 80
NULL NULL
第21页，共81页。
连接查询（续）
1.等值与非等值连接查询
2.自身连接 3.外连接
4.多表连接
第22页，共81页。
4. 多表连接
❖ 多表连接：两个以上的表进行连接
连接条件的元组，找到后就将表1中的第一个元组与该 元组拼接起来，形成结果表中一个元组。当遇到表2中 第一条大于表1连接字段值的元组时，对表2的查询不再 继续
第9页，共81页。
连接操作的执行过程（续）
（2）排序合并法（续）
找到表1的第二条元组，然后从刚才的中断点处继续顺序扫描表2，查 找满足连接条件的元组，找到后就将表1中的第一个元组与该元组拼
此查询为不相关子查询。
第32页，共81页。
带有IN谓词的子查询（续）
用自身连接完成[例 3.55]查询要求
SELECT S1.Sno, S1.Sname,S1.Sdept FROM Student S1,Student S2 WHERE S1.Sdept = S2.Sdept AND
S2.Sname = '刘晨';
王珊《数据库系统概论》章节题库(关系查询处理和查询优化)【圣才出品】
第9章关系查询处理和查询优化一、选择题1．关系代数表达式的优化策略中，首先要做的是（）。
A．对文件进行预处理B．尽早执行选择运算C．执行笛卡尔积运算D．投影运算【答案】B2．在关系代数运算中，最费时间和空间的是（）。
A．选择和投影运算B．除法运算C．笛卡尔积和连接运算D．差运算【答案】C【解析】在关系代数运算中，最费时间和空间的是笛卡尔积和连接运算，所以尽可能放在后面做。
3．根据系统所提供的存取路径，选择合理的存取策略，这种优化方式称为（）。
A．物理优化B．代数优化C．规则优化D．代价估算优化【答案】A【解析】物理优化是根据数据字典中的存取路径、数据的存储分布以及聚簇情况等信息来选择低层的存取路径。
4．在关系代数表达式的等价优化中，不正确的叙述是（）。
A．尽可能早地执行连接B．尽可能早地执行选择C．尽可能早地执行投影D．把笛卡尔积和随后的选择合并成连接运算【答案】A【解析】在关系代数表达式中，连接运算的结果常常是一个较大的关系。
如果尽可能早地执行连接，则运算得到的中间结果就会很大。
5．设E是关系代数表达式，F是选取条件表达式，并且只涉及A1，…，A n属性，则有（）。
A．бF（πA1，…，An（E））≡πA1，…，An（бF（E））B．бF（πA1，…，An（E））≡πA1，…，An（E）C．бF（πA1，…，An（E））≡πA1（бF（E））D．πA1，…，An（бF（E））≡πA1，…，An（бF（πA1，…，An，B1，…，Bm（E）））【答案】A6．如果一个系统定义为关系系统，则它必须（）。
A．支持关系数据库B．支持选择、投影和连接运算C．A和B均成立D．A、B都不需要【答案】C7．如果一个系统为关系完备系统，那么它支持（）。
A．关系数据结构B．A与选择、投影和连接C．A与所有的关系代数操作D．C与实体完整性、参照完整性【答案】C二、填空题1．关系系统的查询优化既是关系数据库管理系统实现的关键技术，又是关系系统的优点。
第3章 分布式数据库中的查询处理和优化
5 6
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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。
多对多关系以及多表查询优化处理
多对多关系什么是多对多关系在数据库中，多对多关系是指两个表之间存在多对多的关联关系。
这种关系通常需要中间表来实现，也被称为联结表或中间表。
例如，在一个公司中，一个员工可以参与多个项目，同样，一个项目也可以有多个员工参与。
这种情况下，员工表和项目表之间就存在多对多的关系，需要通过中间表来实现关联。
为什么需要多对多关系多对多关系允许我们将数据分离为多个独立的表，从而更好地管理数据。
它可以帮助我们设计数据库，以处理复杂的数据结构。
在多对多关系中，每个表都可以保持其独立性，从而更容易维护和更新。
此外，使用多对多关系可以减少数据冗余。
当多个实体共享一个关系时，不需要将相同的信息存储在多个地方。
这不仅可以降低存储和维护成本，还可以提高数据的一致性和完整性。
如何实现多对多关系为了实现多对多关系，需要使用中间表，这个表通常包含两个外键，分别与两个表的主键相关联。
例如，在上述的员工-项目关系中，中间表可以被称为员工-项目关联表，其中包含员工ID和项目ID两个外键，这两个外键都分别与员工表和项目表的主键相关联。
当插入数据时，需要在中间表中插入两个外键值，以建立员工与项目之间的关联。
查询数据时，需要使用关联表将两个表连接在一起。
这样可以通过关联表找到员工和项目的关系。
多表查询优化处理什么是多表查询多表查询指的是同时从多个相关表中查询数据。
在实际的业务场景中，通常需要从多个表中检索数据，以获取特定的信息。
例如，在一个电商平台中，需要同时查询商品信息、订单信息和用户信息，以获取订单详情。
如何优化多表查询在进行多表查询时，需要注意一些优化策略，以提高查询效率和减少查询时间。
1. 避免使用SELECT *SELECT * 操作会返回所有列，包括不需要的列。
这样会增加查询时间和数据传输量。
因此，在进行多表查询时，应该只检索需要的列，以减少查询时间和数据传输量。
2. 添加索引在多表查询中，使用索引可以大大提高查询速度。
索引可以快速定位需要检索的数据，避免全表扫描，从而减少查询时间。
laravel 模型 select用法
文章标题：深度解析Laravel模型select用法在Laravel中，模型是对数据库表的抽象表示，通过模型可以方便地对数据库进行增删改查操作。
而在实际开发中，经常会遇到需要查询特定字段或排除特定字段的情况。
这时就需要使用select方法来指定需要查询的字段。
本文将从浅入深，全面探讨Laravel模型select用法，帮助读者更全面地了解这一功能。
1. Laravel模型select方法简介在Laravel中，使用Eloquent模型进行数据库查询时，可以通过select方法来指定需要返回的字段。
这在实际开发中非常有用，可以避免返回不必要的数据，减少数据传输量，提高查询效率。
2. 基本用法让我们先来看一下select方法的基本用法。
在使用Eloquent模型进行数据库查询时，可以通过select方法传入需要查询的字段名，如：```php$users = User::select('id', 'name')->get();```上述代码将返回所有用户数据中的id和name字段，其它字段将被排除在外。
3. 字段别名除了指定需要查询的字段之外，select方法还支持给字段取别名。
这在需要对字段进行重命名的情况下非常有用。
例如：```php$users = User::select('id', 'name as username')->get();```上述代码将返回所有用户数据中的id字段和name字段，并将name 字段取别名为username。
4. 动态选择字段有时候，需要根据不同的条件动态选择查询字段。
这时可以结合when 方法进行动态的字段选择。
例如：```php$column = true;$users = User::when($column, function ($query) {return $query->select('id', 'name');})->get();```上述代码将根据$column的值动态选择查询的字段。
关系数据库的常见问题与解决方案
关系数据库的常见问题与解决方案在使用关系数据库时，我们经常会遇到一些常见问题。
这些问题可能会导致数据的丢失、性能下降或系统崩溃等严重后果。
为了帮助您解决这些问题，下面是一些常见的关系数据库问题及其解决方案。
问题一：数据库连接问题在使用关系数据库时，由于网络问题或数据库服务器故障，可能会出现连接问题。
这导致应用程序无法与数据库进行通信，从而无法处理用户请求。
解决方案：1. 检查网络连接是否正常：检查网络设置、防火墙和路由器等。
2. 检查数据库服务器状态：确保数据库服务器正在运行，并且监听正确的端口。
3. 检查数据库凭据：确保应用程序使用正确的用户名和密码连接数据库。
问题二：数据冲突和并发控制问题在多个用户同时访问数据库时，可能会发生数据冲突。
例如，当两个用户尝试同时修改同一行数据时，可能会导致数据不一致或丢失。
解决方案：1. 使用事务：事务是一组原子操作，要么全部成功，要么全部失败。
通过使用事务，可以确保数据的一致性和完整性。
2. 使用锁定机制：通过在访问数据库之前设置锁定，可以确保只有一个用户可以修改数据。
3. 使用乐观并发控制：当多个用户尝试同时修改同一行数据时，系统可以检测到冲突，并根据事务的先后顺序处理这些冲突。
问题三：性能问题随着数据量增长，关系数据库可能会面临性能下降的问题。
例如，查询响应时间变长、插入和更新操作变慢等。
解决方案：1. 索引优化：使用合适的索引可以加快查询速度。
将索引添加到经常用于筛选和排序的列上可以提高性能。
2. 查询优化：通过重写冗长的查询、使用合适的连接和选择合适的数据类型等方式来优化查询。
3. 数据库优化：定期清理过期数据、优化数据库配置参数以及分区表等都可以提高性能。
4. 使用缓存：将经常使用的数据缓存在内存中，可以显著提高查询和响应时间。
问题四：数据安全问题关系数据库中的数据具有重要性，需要采取措施来保护数据的安全性，防止未经授权的访问或恶意操作。
解决方案：1. 数据备份：定期备份数据以防止数据丢失。
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。
第九章关系数据库的查询优化
关系系统及其查询优化（ 关系系统及其查询优化（续）
• 本章目的： 本章目的： – RDBMS的查询处理步骤 的查询处理步骤 – 查询优化的概念 – 基本方法和技术 • 查询优化分类 ： – 代数优化 – 物理优化
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
连接操作的实现（续） 连接操作的实现（
2. 排序 合并方法 排序-合并方法 合并方法(sort-merge join 或merge join)
– 适合连接的诸表已经排好序的情况 – 排序－合并连接方法的步骤： 排序－合并连接方法的步骤：
如果连接的表没有排好序，先对 表和SC表 如果连接的表没有排好序，先对Student表和 表 表和 按连接属性Sno排序 排序 按连接属性 表中第一个Sno，依次扫描 表中具有 取Student表中第一个 表中第一个 ，依次扫描SC表中具有 相同Sno的元组 的元组 相同
第九章 关系系统及其查询优化 9.1 关系数据库系统的查询处理 9.2 关系数据库系统的查询优化 9.3 代 数 优 化 9.4 物 理 优 化 9.5 小 结
9.2 关系数据库系统的查询优化
• 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 关系查询优化是影响RDBMS性能的关键因素 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 由于关系表达式的语义级别很高， 从关系表达式中分析查询语义， 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
选择操作的实现（续） 选择操作的实现（
• 选择操作典型实现方法： 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， 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， 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 适合小表，
浅谈关系数据库的查询处理和优化
［ 关键词 ］ 关系数据库 查询优化 数据库设计 ｓ ＱＬ语 言
关 系系统 的查询优化既是数据库管理系统 （ Ｄ Ｍ ） Ｒ Ｂ Ｓ 实现的关键技 术 又是关 系系统 的优点所在 ， 的总 目标是选择有效 的策 略 ， 它 求得给定 关 系表达式的值 ，使得查询代价较小 。 目前使用 的关 系数据 库均支持 Ｓ Ｌ语言 ， Ｑ 用户使用 Ｓ Ｌ语言表 达查询 的要求， Ｑ 不必关 心 Ｒ Ｂ Ｄ ＭＳ的具 体执行 过程， 由 Ｒ Ｂ 而 Ｄ ＭＳ确定合 理 的、 有效 的查询 策略 ， 同时 ， 户设 用 计 的数据库和提交的 Ｓ Ｌ语 言是数据库 系统优 化的基础 ，两者的密切 Ｑ 结合将会更好的达到查询优化的效果 。 １查 询 处 理 的 步骤 ． 查询处理是关系数据库管理系统（ Ｄ ＭＳ） ＲＢ 的核心 。在系统查询处 理之前首先要将用户输入的高级语 言表示 的查询转换为 系统 物理层能 够识别和实现的形式 关系代数表达式的语 法树， 通常这种转换结果并不 唯一。 Ｒ ＭＳ的查 询任 务是把用 户提交给的查询语 句转换为高效的 即 ＤＢ 执 行 过 程 。 系 Ｒ ＭＳ查 询 处 理 可 以 分 为 ４个 阶 段 ： 询 分 析 、 询 检 关 ＤＢ 查 查 查、 查询优化和查询执行 ， 如图 １所示。
一
Ｃｏ ｒ ｅＳ ｕ ｓ，Ｃ
Ｗ ＨＥＲＥ Ｓ ｕ ｅ ｔ ｎ ＝ Ｃ． ｎ ｔ ｄ ｎ． ｏ Ｓ Ｓ ｏ Ｓ ＡＮＤ Ｃ． ｏ ． ｕ ｃ ． ｏ Ｓ Ｃｎ － Ｃｏ ｒ ｅ Ｃｎ
Ａ Ｄ Ｓｕ ｅｔ ｄ ｐ＝ Ｉ” 先 把 Ｓ Ｎ ｔｄｎ． ｅ ｔ”Ｓ ； Ｓ ＱＬ语 句 转 化 为 语 法 树 ，并 且 进 行 优化。
查询优化可 以有 多种 方法 ，按照优化 的层 次一 般可以分为代数优 化和物理优化 。 代数优化是指按照一定 的规则 ， 改变代数表达式 中操作 的次序和组合 ， 使查询执行更 高效 ； 物理优化是指存取 路径 和底层操作 算法的选择 。 下面重点介绍查询树 的启发式优化和基于代价 的优化 ， 进 步 了解具 体的查询计划 ， 如建立索 引 、 修改 Ｓ Ｌ语句 、 Ｑ 建立 视图或临 时表等来降低查询代价 ， 达到优化 系统性能 的 目标 。 ２３１查询树的启发式优化 ．． 查询树的启发式规则有 ： 择运算应尽可能先做 ， 选 把投 影运算和选 择运算 同时进行 ， 把投影 同其前 或后的双 目运算结合起来 ， 把笛卡尔积 转化 为连接运算 ，提出公共字 表达式 。Ｓ Ｌ Ｃ ａ ｅＦ Ｏ Ｓｕｅ ｔ Ｅ Ｅ ＴＣｎｍ Ｒ Ｍ ｔｄ ｎ，
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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。
可以用关系代数来表达多种不同的查询方法。
S1=πcno（σS.sno=SC.sno ∧ S.sname=“小王”( S×SC))
S2=πcno（σ S.sname=“小王”
( S SC))
S3=πcno（σS.sname=“小王” ( S） SC)
三种查询的结果是完全相同的，但三种查询的具体操作、所占用的内存、所消耗的时间是不相同的。
显然：
S3 优于 S2 优于 S1
查询优化对减少系统开销、提高运行速度是很重要的。
2.物理优化
物理优化就是要选择高效合理的操作算法或存取路径，球的优化的查询计划，达到查询优化的目标。
1）物理优化可以选择的方法
（1）基于规则的启发式优化；大多数情况下都适用。
（2）基于代价估算的优化；优化器估算不同执行策略的代价，并选出具有最小代价的执行计划。
（3）两者结合的优化方法。
2）选择操作的启发式规则
对于小关系，使用全表顺序扫描，即使选择列上有索引；
对于大关系，启发式规则有：
对于选择条件是主码＝值的查询；
查询结果最多是一个元组，可以选择主码索引；
一般的RDBMS会自动建立主码索引；
对于选择条件是非主属性＝值的查询，并且选择列上有索引
要估算查询结果的元组数目
如果比例较小(<10%)可以使用索引扫描方法
否则还是使用全表顺序扫描
3）全表扫描算法的代价估算公式
如果基本表大小为B块，全表扫描算法的代价 cost＝B
如果选择条件是码＝值，则平均代价 cost＝B/2
4）排序-合并连接算法的代价估算公式
如果连接表已经按照连接属性排好序，则cost＝
Br+Bs+(Frs*Nr*Ns)/Mrs。
如果必须对文件排序
需要在代价函数中加上排序的代价
对于包含B个块的文件排序的代价大约是
(2*B)+(2*B*log2B)
三.总结
对于数据库的设计，数据库的查询优化是必不可少的；查询处理时RDBMS的核心，而查询优化技术是查询处理的关键。
一个好的查询优化处理能使的执行效率更高，减小程序的设计代价。
查询优化能避免不必要的复杂性，对于有些查询构建方法，优化器无法总能给出最优执行计划。
给优化器提供约束和统计信息，询优化器生成的执行计划的性能和健壮性很大程度上依赖于可获得信息的质量。