数据库原理-第9章-查询优化
数据库查询优化器的原理与应用
数据库查询优化器的原理与应用在现代的数据库系统中，查询优化是一个至关重要的任务。
它涉及到数据库查询的执行计划的选择，以尽可能高效地执行用户的查询请求。
数据库查询优化器是负责完成这一任务的组件，它基于给定的查询语句和数据库统计信息，评估各种可能的查询执行计划，并选择最佳的执行计划进行查询。
数据库查询优化器的原理如下：1. 查询解析：查询优化器首先对查询语句进行解析，以确定查询的语义及其表达方式。
它将查询语句分解为不同的操作符和操作数，并为每个操作符构建相应的解析树。
2. 查询转换：查询优化器将解析树转换成一种更高级的查询表示形式，通常是逻辑查询计划。
逻辑查询计划是一个比解析树更抽象的表示形式，它描述了查询的逻辑操作流程。
3. 优化器目标函数：在执行查询计划之前，查询优化器必须定义一个目标函数来评估每个可能的执行计划的成本。
常见的目标函数包括执行时间、磁盘IO和CPU负载等。
4. 查询优化：查询优化器使用各种优化算法和启发式技术，通过考虑各种不同的查询执行计划选项，找到最小成本的执行计划。
这些算法包括基于成本的搜索、简化和转换等。
5. 执行计划选择：查询优化器从所有可能的执行计划中选择一个最佳的执行计划。
它采用成本最小的执行计划作为最终选择，并将其返回给数据库引擎进行实际查询执行。
数据库查询优化器的应用：1. 提高查询性能：数据库查询优化器能够根据查询语句和数据库统计信息，在多个执行计划中选择最佳的执行计划，从而显著提高查询性能。
通过优化查询执行计划的选择，可以降低查询的响应时间，并减少系统资源的消耗。
2. 适应不同的工作负载：数据库查询优化器能够根据不同的查询请求和数据库的实际数据分布，动态地调整查询执行计划。
这使得数据库能够适应不同的工作负载要求，并提供高效的查询处理能力。
3. 自动优化查询：查询优化器能够自动根据用户查询请求的语义和目标，生成最优的执行计划。
这消除了手动调整查询性能的需要，使得开发人员可以专注于业务逻辑，而不是查询性能调优。
数据库查询优化
数据库查询优化数据库是现代信息系统中十分重要的组成部分，它用于存储和管理大量的数据。
在实际应用中，我们经常需要对数据库进行查询操作，以便获取所需的数据。
然而，由于数据量大、查询复杂等原因，查询的性能可能受到限制，导致系统的响应速度变慢。
因此，进行数据库查询优化成为了提高系统性能的关键步骤。
数据库查询优化是通过调整查询语句、设计合适的索引以及利用适当的查询策略来提高查询性能。
下面将从这三个方面对数据库查询优化进行详细介绍。
1. 调整查询语句首先，合理设计查询语句是提高查询性能的关键。
在编写查询语句时，应尽量避免使用复杂的子查询、嵌套查询和联合查询，因为这些查询操作需要进行多次数据库访问，增加了查询的开销。
相反，应该尽量使用简单的查询语句，避免不必要的表连接操作，减少数据的读取量。
另外，可以通过使用Where、Order by、Group by等关键字优化查询语句。
Where关键字可以用来限制查询的范围，只获取满足条件的数据，减少不必要的数据读取；Order by关键字可以对查询结果进行排序，提高结果的可读性；Group by关键字可以进行分组统计操作，减少数据的读取次数。
2. 设计合适的索引索引是数据库查询优化的重要手段。
通过合理的定义索引，可以加速查询的速度。
在设计索引时，应根据实际查询需求和数据的特点来选择合适的字段进行索引。
首先，需要对经常被查询的字段进行索引。
例如，在订单表中，经常需要根据订单号查询订单信息，此时可以对订单号字段进行索引。
其次，需要对经常用于连接的字段进行索引。
例如，在订单表和用户表中，经常需要根据用户ID连接两个表，此时可以对用户ID字段进行索引。
此外，应尽量避免对重复值较多的字段进行索引，因为索引会占用额外的存储空间。
3. 利用适当的查询策略查询策略是指选择合适的查询算法来执行查询操作。
通过选择合适的查询策略，可以减少查询的时间复杂度，提高查询性能。
常见的查询策略包括全表扫描、索引扫描和使用临时表等。
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。
数据库的数据查询与优化
数据库的数据查询与优化数据库是一个存储和管理数据的系统，其数据查询和优化是数据库应用中的重要环节。
通过优化查询可以提高数据库的响应速度，提升系统的性能和用户体验。
本文将从数据库查询的基本原理、数据查询的优化方法和实践经验等方面进行论述。
一、数据库查询的基本原理数据库查询是通过结构化查询语言（SQL）来进行的，其基本原理包括查询语句的编写和执行。
查询语句通常包括SELECT、FROM、WHERE等关键词，用于指定需要查询的数据表和查询条件。
数据库查询的基本原理如下：1. 查询语句的编写：根据业务需求编写查询语句，包括选择要查询的字段、指定查询条件和排序方式等。
2. 查询语句的解析：数据库会解析查询语句，并根据语法规则进行验证，以确定查询的语义和执行计划。
3. 数据的读取和比对：数据库根据查询语句执行计划，从数据表中读取符合查询条件的数据，并进行比对或合并等操作，最后生成查询结果。
4. 查询结果的返回：数据库将查询结果返回给应用程序或客户端，供进一步处理和展示。
二、数据查询的优化方法为了提高数据查询的效率，我们可以采取一些优化方法来优化查询语句和数据库的设计。
下面是一些常见的数据查询优化方法：1. 创建索引：索引是数据库中的一种数据结构，可以加速数据的查找和检索。
在频繁查询的字段上创建索引，可以提高数据的查询速度。
2. 优化查询语句：合理编写查询语句，避免查询中的全表扫描和不必要的字段选择，减少不必要的开销。
3. 表的分区和分片：对于大型数据库，可以将表分成多个分区或分片，分别存储在不同的物理设备或节点上，以提高并行处理能力和系统的扩展性。
4. 缓存查询结果：对于一些频繁查询的结果，可以将其缓存起来，减少数据库的访问次数，提高数据查询的效率。
5. 数据库的垂直拆分和水平拆分：当数据库表结构庞大复杂时，可以将表进行拆分，分成多个较小的表，以减少查询的数据量和提高查询效率。
6. 定期优化数据库：定期对数据库进行性能优化和参数调整，以确保数据库的正常运行和高效稳定。
《数据库原理》知识点之查询优化
2.4.1 关系代数表达式的优化问题 考核要求：达到“领会” 层次知识点：关系代数表达式的优化问题 查询优化的⽬的就是为了系统在执⾏时既省时间⼜能提⾼效率。
在关系代数运算中，通常是先进⾏笛卡尔积或联接运算，再进⾏选择和投影。
笛卡尔积或联接运算却往往花费教多的时间。
因此，恰当地安排选择、投影和联接的顺序直接影响到整个操作所需要的时间和空间。
如何安排若⼲关系的运算操作步骤，是查询优化所要考虑的问题。
2.4.2 关系代数表达式的等价变换规则 考核要求：达到“识记” 层次知识点：等价变换规则 两个关系代数表达式等价是指⽤同样的关系实例代替两个表达式中相应关系时所得到的结果是完全⼀样的。
等价变换规则有很多，不要死记，从语义上理解。
其实，只要在前⾯的学习中已经掌握关系运算的真正含义，就可以判断两个关系代数表达式是否等价。
2.4.3 优化的策略 考核要求：达到“领会” 层次知识点：优化的策略及其简单应⽤ 优化的策略主要有以下⼏点： （1）在关系代数表达式中尽可能早地执⾏选择操作； （2）把笛卡尔积和随后的选择操作合并成F联接运算； （3）同时计算⼀连串的选择和投影操作； （4）保留同⼀⼦表达式的结果； （5）适当对关系⽂件进⾏预处理； （6）计算表达式之前先估计⼀下怎么计算合算。
以上优化策略要求会简单应⽤：先做选择，运⽤投影去除多余属性等等。
2.4.4 关系代数表达式的优化算法 考核要求：达到“简单应⽤” 层次知识点：语法树 学会画语法树，并掌握优化算法。
举例 在教学数据库S、SC、C中，⽤户有⼀查询语句：检索⼥同学选修课程的课程名和任课教师名。
（1）试写出该查询的关系代数表达式； （2）试写出查询优化的关系代数表达式； （3）画出该查询初始的关系代数表达式的语法树； （4）使⽤2.4.4节的优化算法，对语法树进⾏优化，并画出优化后的语法树。
第9章 数据库查询优化.ppt
πS#σAREA=‘North’（Sp
其相应的查询树如下： π s#
∞ Dept） D＃=D＃
б AREA=‘Nouth’
∞
D＃=D＃
显然，边为 E1（∞ ，Sp ） D＃=D＃
时，则Sp是非叶节点 ∞ 的分量。
Sp
Dept
查询表达式的等价性
[例]：对关系 Emp,有如下SQL查询表达式 Select ENAME,DNO
一种是采用半联接技术来减少联接操作的操作数，以降低通讯费用； 另一种是直接进行联接操作的代价计算
9.3.2 联接操作
联接操作是从两个关系的笛卡尔积中选取属性间满足一定条件的元 组。记作：
其中A和B分别为R和S上可比的属性组。 自然联接（Natural join）是一种特殊的等值联接，它要求两个关系中 进行比较的分量必须是相同的属性组，并且要在结果中把重复的属性 去掉。即若R和S具有相同的属性组B，则自然连接可记作：
半联接操作是关系代数操作中联接（JOIN）操作的一种缩减，关系R和S 的半联接记为R∝S。其结果关系是R和S的自然联接（Natural JOIN）后， 在R的属性上的投影，可用下述表达式表示：
R∝S=πR（R∞S） 等价方法：将S中与R有相同属性名的属性集投影出来，然后与R完成自然 联接，其等价公式为：
交的，即不包含公共属性的情况下，θ-连接的结果才是有定义的。
实例：考虑分别列出车模和船模的价格的表“车”和“船”。假设一个顾客要购 买一个车模和一个船模，但不想为船花费比车更多的钱。在关系上的θ-联接 CarPrice ≥ BoatPrice 生成所有可能选项的一个表。
图 θ-联接实例
9.3.3 半联接操作原理和不对称性
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。
数据库查询优化器的工作原理分析
数据库查询优化器的工作原理分析数据库查询优化器是数据库管理系统中至关重要的一个组成部分，它的主要目标是根据给定的查询语句，选择最佳执行计划以最大化查询的效率。
在数据库查询处理过程中，查询优化器的工作原理发挥着关键作用，对于数据库性能的提升具有重要意义。
查询优化器的核心任务是将查询语句转化为一个最优的执行计划，它会根据数据库中的统计信息、索引和操作代价等因素进行综合考虑。
以下是查询优化器的工作原理分析。
1. 查询解析与语义验证：查询优化器首先对查询语句进行解析与语义验证，它会检查语法错误以及语义的合法性。
如果查询语句不合法，优化器将会生成错误信息并中止查询执行。
否则，优化器将继续优化处理。
2. 查询语句转化：在查询语句转化阶段，优化器将查询语句转化为一个查询树或者是一个等价的查询图，这个过程称为逻辑查询重写。
查询树将查询语句分解成一个或多个连接操作、选择操作和投影操作等基本算子。
这样可以更方便地对查询进行优化处理。
3. 统计信息收集：为了进行优化处理，优化器需要收集数据库中的统计信息，例如表的行数、列的数据分布以及索引的选择性等。
这些统计信息主要用于生成不同执行计划的代价估计，以便评估执行计划的相对效率。
4. 执行计划生成：在执行计划生成阶段，优化器根据查询树或者查询图以及统计信息来生成不同的执行计划候选。
一个查询可能有多个等价的执行计划，优化器会针对每个候选计划进行代价估计。
5. 代价估计：代价估计是查询优化器中关键的一环，它对每个执行计划候选进行代价估计。
代价估计计算的是执行计划的计算成本，例如磁盘IO次数、排序和连接操作的开销等。
优化器会通过估计执行计划的代价来选择最佳的执行计划。
6. 执行计划选择：在代价估计完成后，优化器根据代价估计的结果选择最佳的执行计划。
通常，优化器会选择执行计划代价最小的计划作为最终执行计划。
这保证了查询在短时间内能够高效执行。
7. 执行计划输出与查询执行：最后，查询优化器将生成的执行计划输出给查询执行器，执行器依据执行计划执行查询操作。
9数据库系统原理 第九章 关系查询处理和查询优化
9.1.2实现查询操作的算法示例
• 一、选择操作的实现
–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。 •简单，但对大表进行扫描时效率偏低。 –索引扫描方法 •通过索引先找到满足条件的元组主码或元 组指针。 •通过元组指针直接在查询的基本表中找到 元组。
一、选择操作的实现－索引扫描方法
9.3.1关系代数表达式等价变换规则
• 6.选择与笛卡儿集的交换律（*）
–假设：F中涉及的属性都是E1中的属性 σF（ E1×E2）≡ σF （ E1 ） ×E2 –假设：F=F1∧F2，并且F1只涉及E1中的属性， F2只涉及E2中的属性 则由上面的等价变换规则1，4，6可推出： σF（ E1×E2）≡ σF 1（ E1 ） × σF 2 （E2 ） –假设： F=F1∧F2 ，并且F1只涉及E1中的属性， F2涉及E1和E2两者的属性 σF（ E1×E2）≡ σF
二、连接操作的实现
•
例2: SELECT * FROM student S,SC WHERE S.sno=SC.sno –嵌套循环方法 • 对外层循环的每一个元组，检索内层循环中的每一个元组， 并检查这两个元组在连接属性上是否相等。若满足，则串接 后输出，直到外层循环表中的元组处理完毕。 –排序－合并方法 • 如果连接的表没有排序，首先对两个表按连接属性排序； • 取S表中第一个sno，一次扫描SC表中具有相同sno的元组， 把它们连接起来； • 当扫描到sno不相同的第一个SC元组时，返回S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2个步骤，直到S表扫描完毕。
二、连接操作的实现
例2: SELECT * FROM student S, SC WHERE S.sno=SC.sno –索引连接方法 •在SC表上建立属性sno的索引； •对Student表中每一个元组，由sno值通过SC的索引 查找相应的SC元组； •把这些SC元组和Student表中的元组处理完为止； •重复上述2个步骤，直到Student表扫描完毕。
数据库原理试题库完整
《数据库原理》试题库一、选择题第一章数据库的根底知识数据库系统概述1．以下容中不属数据库所具特点的是〔c〕。
A．数据共享B．数据完整性C．存储数据量大D．最小宂余2．以下四项中，不属于关系数据库特点的是( )A．数据冗余小B．数据独立性高C．数据共享性好D．多用户访问3．以下表示数据库管理系统的是〔〕A．DBA B．DBMS C．DB D．DATA4．数据库系统的核心是〔〕。
A．数据库B．软件工具C．数据模型D．数据库管理系统5．数据库与文件系统的根本区别在于( )A．提高了系统效率B．方便了用户使用C．数据的结构化D．节省了存储空间6．数据管理技术开展阶段中，文件系统阶段与数据库系统阶段的主要区别之一是数据库系统( )A．数据可共享B．数据可长期保存C．采用一定的数据模型组织数据D．有专门的软件对数据进展管理7．下面列出的条目中，哪些是数据库技术的主要特点〔〕。
Ⅰ．数据的结构化Ⅱ．数据的冗余度小Ⅲ．较高的数据独立性Ⅳ．程序的标准化A．Ⅰ、Ⅱ和ⅢB．Ⅰ和ⅡC．Ⅰ、Ⅱ和ⅣD．都是8．在数据库中，以下说法〔〕是不正确的。
A．数据库防止了一切数据的重复B．假设系统是完全可以控制的，那么系统可确保更新时的一致性C．数据库中的数据可以共享D．数据库减少了数据冗余9．以下四项中说法不正确的选项是( )A．数据库减少了数据冗余B．数据库中的数据可以共享C．数据库防止了一切数据的重复D．数据库具有较高的数据独立性10．数据库系统的最大特点是〔〕。
A．数据的三级抽象和二级独立性B．数据共享性C．数据的结构化D．数据独立性11．以下哪个是存储在计算机有结构的数据的集合。
A．数据库系统B．数据库C．数据库管理系统D．数据结构12．在以下所列的条目中，哪些是数据库管理员DDA的职责〔〕①决定数据库存取结构和存取策略②决定数据库中的容和结构③定义数据安全性的要求和完整性约束条件④为用户提供资料和培训方面的帮助A．①和②B．①、②和③C．③和④D．都是13．在DBS中，DBMS和OS之间的关系是〔〕A．相互调用B．DBMS调用OSC．OS调用DBMS D．并发运行14．下面列出的条目中，哪些是数据库系统的组成成员？〔〕Ⅰ．操作系统Ⅱ．数据库管理系统Ⅲ．用户Ⅳ．数据库管理员Ⅴ．.数据库A．Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ B．Ⅱ、Ⅳ和Ⅴ C．Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ和ⅤD．都是15．下面列出的数据管理技术开展的三个阶段中，哪个(些)阶段没有专门的软件对数据进展管理〔〕。
数据库管理系统中的查询优化
数据库管理系统中的查询优化一、概述数据库管理系统（DBMS）是管理和处理数据库中数据的软件系统。
在实际的应用中，数据库中的数据往往非常庞大，因此查询优化是DBMS中不可或缺的一个环节。
查询优化能够提高数据库的性能和效率，减少查询时间，使用户得到更快、更准确的结果。
二、查询优化的基本原则1、选择最适合的查询方案每个查询都可以使用不同的方案来处理。
用正确的方案可以提高数据库的访问速度和效率。
DBMS的查询处理模块会根据查询语句的特征和访问模式选择最合适的方案。
2、尽可能利用索引索引可以加速数据库的查找操作，减少系统I/O的开销。
在进行查询优化时，应该尽可能利用索引来提高查询性能。
但需要注意的是，索引会增加数据库中数据的访问时间和空间消耗。
3、使用分区技术分区技术可以将数据分散到不同的物理设备上，使得查询操作只需要访问部分数据，从而提升查询效率。
分区技术适用于数据量大的数据表，但需要注意的是，分区也会增加数据库的复杂度和管理难度。
三、查询优化的具体策略1、优化查询语句查询语句的优化是数据库查询优化的基础。
在查询语句中尽可能地减少使用通配符，增加查询限定条件，避免在查询条件中使用函数等操作。
优化查询语句可以使得查询处理的效率更高，从而提升整个数据库的性能。
2、使用覆盖索引技术覆盖索引是指一个索引包含了查询结果需要的全部信息，无需再从数据表中获取数据。
使用覆盖索引技术可以减少系统I/O的开销，提高查询效率。
3、使用内存中的临时表内存中的临时表能够提高查询处理的效率，减少磁盘I/O的开销。
当查询结果不能直接使用索引时，可以先将数据存储在内存中的临时表中，然后从该临时表中获取查询结果。
4、修改数据库物理结构修改数据库物理结构，例如重新设计表的结构、增加或减少索引等操作，可以提高数据库查询的效率。
但是，这些操作需要谨慎处理，避免对数据库的其他操作产生不利影响。
四、总结查询优化是DBMS中重要的环节。
选择最适合的查询方案、尽可能利用索引、使用分区技术、优化查询语句、使用覆盖索引技术、内存中的临时表以及修改数据库物理结构等策略可以提高数据库查询的效率。
数据库索引原理及优化——查询算法
数据库索引原理及优化——查询算法 我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之⼀。
我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的⾓度进⾏优化。
那么有哪些查询算法可以使查询速度变得更快呢？顺序查找（linear search ）最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），也就是对⽐每个元素的⽅法，不过这种算法在数据量很⼤时效率是极低的。
数据结构：有序或⽆序队列复杂度：O(n)实例代码：//顺序查找int SequenceSearch(int a[], int value, int n){int i;for(i=0; i<n; i++)if(a[i]==value)return i;return -1;}⼆分查找（binary search）⽐顺序查找更快的查询⽅法应该就是⼆分查找了，⼆分查找的原理是查找过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某⼀特定元素⼤于或者⼩于中间元素，则在数组⼤于或⼩于中间元素的那⼀半中查找，⽽且跟开始⼀样从中间元素开始⽐较。
如果在某⼀步骤数组为空，则代表找不到。
数据结构：有序数组复杂度：O(logn)实例代码：//⼆分查找，递归版本int BinarySearch2(int a[], int value, int low, int high){int mid = low+(high-low)/2;if(a[mid]==value)return mid;if(a[mid]>value)return BinarySearch2(a, value, low, mid-1);if(a[mid]<value)return BinarySearch2(a, value, mid+1, high);}⼆叉排序树查找⼆叉排序树的特点是：1. 若它的左⼦树不空，则左⼦树上所有结点的值均⼩于它的根结点的值；2. 若它的右⼦树不空，则右⼦树上所有结点的值均⼤于它的根结点的值；3. 它的左、右⼦树也分别为⼆叉排序树。
数据库系统的查询优化
数据库系统的查询优化数据库系统是现代信息管理和数据处理的关键工具。
它的目标是提供高效的数据存储和检索功能，以满足用户对数据的各种查询需求。
然而，当数据库中的数据量庞大时，查询的效率可能会受到一定的影响。
为了提高查询的性能，数据库系统要进行查询的优化操作。
查询优化是数据库系统中非常重要的一个环节，它的目的是通过改变查询的执行计划、优化算法和存储引擎等方式来提高查询的速度和效率。
下面将介绍数据库系统中的几种查询优化技术。
一、索引优化索引是数据库系统中一种重要的数据结构，它用于加速数据的检索过程。
数据库中的索引可以分为多种类型，如B树索引、哈希索引和全文索引等。
通过合理地创建和使用索引，可以使得查询操作更加高效。
索引的创建需要根据实际应用场景和查询需求来选择适当的索引类型，并在合适的列上创建索引。
同时，还需要考虑索引的更新和维护成本。
如果数据库中的数据频繁更新，那么索引的更新成本会比较高，需要谨慎选择和使用索引。
二、查询重写查询重写是一种通过改变查询语句的形式来优化查询的方法。
通过对查询语句进行逻辑等价变换，可以得到与原查询等效但运行更高效的查询。
例如，可以将嵌套查询转化为连接查询，或者使用子查询进行查询优化。
查询重写的关键是对查询语句进行分析，了解其逻辑含义和查询目的，然后根据查询的特点和数据库的存储结构来选择最优的重写方式。
通过查询重写，可以减少查询的复杂度和计算量，提高查询的执行效率。
三、查询分析和优化查询分析和优化是数据库系统中的重要环节，它的目标是通过对查询进行详细的分析和优化，找出查询语句的潜在问题并加以解决。
查询分析和优化的过程包括查询解析、查询重写、查询优化和查询执行等多个阶段。
在查询分析和优化的过程中，需要分析查询的执行计划、查询的数据流和查询的成本等方面的信息。
通过优化器来选择最优的查询计划，并利用缓存、预编译和并行执行等技术来提高查询的速度。
四、硬件和存储优化除了软件层面的优化之外，还可以通过硬件和存储的优化来提高数据库查询的性能。
9数据库第九章关系查询处理和查询优化
2011-1-5
数据库系统原理
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• RDBMS通过某种代价模型计算出各种查询执行 通过某种代价模型计算出各种查询执行 策略的执行代价， 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
执行开销主要包括： 执行开销主要包括：
– 磁盘存取块数 磁盘存取块数(I/O代价 代价) 代价 – 处理机时间 处理机时间(CPU代价 代价) 代价 – 查询的内存开销
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πA1, A2, ⋯, An (σF (πA1, A2,
2011-1-5
数据库系统原理
9.3.1 关系代数等价变换规则
6、选择与笛卡尔积的交换律 (1) 假设：F中涉及的属性都是E1中的属性 假设： 中涉及的属性都是E
σF (E1×E2)≡ σF (E1)×E2
(2) 假设：F=F1∧F2，并且F1只涉及E1中的属性， 假设： 并且F 只涉及E 中的属性， F2只涉及E2中的属性 只涉及E 则σF (E1×E2) ≡ σ F1(E1)× σF2 (E2) (3) 假设： F=F1∧F2，F1只涉及E1中的属性， 假设： 只涉及E 中的属性， F2涉及E1和E2两者的属性 涉及E
2011-1-5
数据库系统原理
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二、一个实例
Q3＝ПSname(Student (1) σ 读SC表总块数= 10000/100=100块 SC表总块数 10000/100=100块 表总块数= 读数据时间=100/20= 读数据时间=100/20=5秒 中间结果大小=50条 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 Student表总块数 1000/10=100块 表总块数= 读数据时间=100/20= 读数据时间=100/20=5秒 (3) П 总时间＝ 总时间＝5＋5秒＝10秒 10秒 σ o=' 2' (SC)) SC.
数据库查询优化
数据库查询优化数据库查询是应用程序与数据库之间重要的交互方式之一，查询的效率直接影响了系统的响应速度和性能。
针对大规模数据、复杂查询和高并发访问的情况，进行数据库查询优化是至关重要的。
本文将介绍一些常用的数据库查询优化技巧。
一、数据建模优化1. 合理设计表结构：对于不同类型的数据，选择适当的数据类型和字段长度，避免过度冗余和浪费。
根据业务需求，进行范式化设计或者反范式化设计。
2. 创建索引：根据查询的字段和条件，创建合适的索引。
索引可以有效地减少数据的扫描和比较次数，提高查询效率。
但是过多的索引也会增加数据写入和更新的开销，需要权衡利弊。
二、查询语句优化1. 避免全表扫描：全表扫描是查询效率较低的一种操作，尽量通过条件对数据进行范围缩小，使用索引或者覆盖索引来减少扫描的数据量。
2. 使用合适的连接方式：根据表之间的关系，选择适合的连接方式，如内连接、外连接或者子查询。
避免不必要的连接操作和数据冗余。
3. 避免使用通配符查询：通配符查询（如%abc%）会导致全表扫描，可以通过使用前缀索引或者全文索引来优化。
4. 使用预编译语句：预编译语句可以重复使用已编译的查询计划，减少每次执行时的解析和优化时间。
5. 合理使用分页查询：分页查询可能引发大量的IO操作，可以使用优化的分页方式，如游标分页或者使用视图进行分页查询。
三、数据库配置优化1. 适当增加系统资源：针对大规模数据和高并发访问的场景，增加服务器的CPU、内存、磁盘等硬件资源，提高系统的处理和响应能力。
2. 调整数据库参数：根据实际情况，调整数据库的配置参数，如内存缓冲区大小、并发连接数、查询缓存等，以提高性能。
3. 合理分配存储空间：对于大量写入和更新操作的数据库，合理划分数据文件和日志文件的大小，以避免频繁的磁盘写入和空间分配。
四、数据访问优化1. 使用批量操作：对于批量的数据读取或写入操作，可以使用批量提交，减少网络开销和数据库操作次数。
2. 缓存热点数据：对于频繁读取但不经常变化的数据，可以通过缓存技术（如Redis、Memcached等）将数据存储在内存中，提高读取速度。
数据库技术中的数据查询与查询优化(九)
数据库技术中的数据查询与查询优化引言随着信息技术的快速发展，数据库管理系统在各个领域得到了广泛应用。
而数据查询作为数据库技术的核心功能之一，对于用户使用数据库进行数据检索和分析至关重要。
本文将探讨数据库技术中的数据查询与查询优化的相关问题。
一、数据查询的基本原理查询语言数据库查询语言是用户与数据库系统进行交互的桥梁，常见的SQL（Structured Query Language）就是一种常用的查询语言。
通过使用SQL语句，用户可以实现对数据库中的数据进行检索、排序、过滤等操作。
查询处理过程在数据库系统进行查询时，首先需要进行查询解析和语法分析，将用户的查询请求转化为系统可识别的数据结构。
然后进行查询优化和执行计划生成，通过选择最优的查询策略和执行计划，提高查询效率。
最后执行查询操作，获取结果并返回给用户。
二、查询优化的重要性提高查询效率优化查询可以有效提高查询效率，减少用户等待时间。
通过选择合适的索引、优化查询语句的写法、使用适当的查询策略等手段，可以减少系统资源消耗，提高数据库的响应速度。
节省系统资源查询优化还可以节省系统资源的利用，减少硬件成本。
通过使用合适的查询策略和索引，可以避免全表扫描、减少磁盘I/O操作等，从而节省存储空间和网络传输带宽。
优化数据模型通过优化查询，可以发现数据库设计中的潜在问题，并进行调整和优化。
例如，可以合理划分表和字段，避免冗余和重复数据，提高数据库整体的性能和可维护性。
三、查询优化的方法索引优化索引是提高查询效率的关键因素之一。
通过在关键字段上创建合适的索引，可以加快查询的速度。
但是过多的索引也会导致索引维护的开销增加，需要权衡索引的数量和使用频率，选择合适的索引策略。
查询语句优化优化查询语句的书写方式也是提高查询效率的重要手段。
例如，避免使用“SELECT *”的通配符查询，只选择需要的字段；合理使用JOIN关键字，避免重复访问相同的数据。
数据分区和分片对于大规模的数据库系统，可以采用数据分区和数据分片的方式来优化查询。
数据库查询优化器原理
数据库查询优化器原理数据库是现代应用程序中必不可少的组成部分，它的性能直接影响着应用程序的运行效率。
在数据库中，查询是最常用的操作之一。
而查询优化器则是负责优化查询语句执行计划的核心组件。
本文将介绍数据库查询优化器的原理。
一、概述数据库查询优化器是数据库管理系统中的一个重要组件，主要负责分析查询语句，并选择合适的查询执行计划，以提高查询效率。
优化器的目标是找到最佳查询执行计划，即使用最小的成本和时间来执行查询。
二、查询优化器的工作过程1. 语法分析查询优化器首先对查询语句进行语法分析，确保查询语句的合法性。
它会识别查询语句中的各个元素，如表名、字段名、查询条件等。
2. 查询重写查询重写是优化器的第一步，它将根据查询语句的语义等价性，将查询语句重写成等效的形式。
这个过程主要是为了简化查询语句的结构，以方便后续的优化处理。
3. 查询优化在查询优化阶段，优化器会考虑多种可能的执行计划，并估算每个执行计划的成本。
对于复杂的查询语句，可能有数百种不同的执行计划可供选择。
优化器将根据一定的规则和算法，选择一个最佳的执行计划。
4. 查询执行计划一旦确定了最佳的执行计划，查询优化器将生成一棵查询执行计划树，其中包含了查询的各个操作步骤及其执行顺序。
这个执行计划将作为查询语句的执行路线图，用于执行查询操作。
5. 查询执行最后，数据库引擎根据生成的查询执行计划，执行查询操作，并返回结果给用户。
在执行过程中，数据库引擎可能会根据实际情况进行动态调整，以提高查询效率。
三、查询优化器的原理1. 成本估算查询优化器通过估算每个执行计划的成本，来选择最佳的执行计划。
成本主要包括磁盘IO成本、CPU成本和内存消耗等。
优化器会利用统计信息和数据库的元数据来估算这些成本，以便在多个执行计划之间进行比较。
2. 索引选择索引是提高查询效率的关键。
查询优化器会评估查询语句的查询条件，并选择合适的索引来加速查询操作。
选择合适的索引可以减少磁盘IO次数和数据读取量，提高查询性能。
深入理解数据库原理优化查询性能
深入理解数据库原理优化查询性能数据库是现代应用程序中常用的数据存储和管理工具。
一个高效的数据库系统能够极大地提升应用程序的性能和响应速度。
在实际应用中，数据库查询是最常用的操作之一，因此优化查询性能变得至关重要。
本文将深入探讨数据库优化查询性能的原理和方法。
一、查询性能的影响因素在开始优化查询性能之前，我们首先需要了解查询性能受到哪些因素的影响。
以下是一些常见的影响因素：1. 数据库表的设计：合理的表结构和索引设计能够大大提升查询性能。
例如，使用适当的数据类型、避免过度冗余数据等。
2. 查询语句的编写：良好的查询语句能够减少数据库的资源消耗。
例如，使用合适的条件和操作符、避免查询中的全表扫描等。
3. 硬件设备的配置：数据库运行的硬件环境直接影响查询性能。
例如，CPU 的性能、内存的容量、硬盘的读写速度等。
4. 数据库的参数配置：数据库系统提供了许多可调优化的参数，适当地设置这些参数能够提升查询性能。
例如，缓冲池的大小、并发连接数等。
二、优化查询性能的原则在优化查询性能时，我们应该遵循以下原则：1. 减少数据访问量：只请求需要的数据列，避免不必要的数据抓取和传输。
这可以通过合适的查询语句编写和索引的使用来实现。
2. 减少数据操作次数：合理地使用连接查询、子查询和事务等数据库技术，减少不必要的数据操作次数。
3. 尽量避免全表扫描：全表扫描会消耗大量的资源，应该通过索引的使用来尽量避免全表扫描。
4. 合理使用索引：索引是提升查询性能的重要工具，但过多或不合理的索引使用会降低性能。
应根据具体查询场景和表结构来选择和创建索引。
5. 定期维护数据库：定期进行数据库的优化和维护工作，如表结构优化、索引重建、统计信息更新等。
三、优化查询性能的方法根据以上原则，我们可以采取以下方法来优化查询性能：1. 优化查询语句：合理地编写查询语句，使用合适的条件、操作符和连接方式。
避免不必要的全表扫描，减少数据访问量和操作次数。
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查询优化概述（续）
(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
B+树
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选择操作的实现（续）
［例1-C4]以C4为例，Sdept＝‘CS’ AND Sage>20，
如果Sdept和Sage上都有索引：
算法一：分别用上面两种方法分别找到Sdept＝‘CS’的 一组元组指针和Sage>20的另一组元组指针
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)
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4. 查询执行
1）依据优化器得到的执行策略生成查询计划 2）代码生成器(code generator)生成执行查询 计划的代码
–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
• 试探阶段(probing phase)：也称为连接阶段(join phase)
–对另一个表(S)进行一遍处理 –把S的元组散列到适当的hash桶中 –把元组与桶中所有来自R并与之相匹配的元组连接起来
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连接操作的实现（续）
2. 排序-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：
如果连接的表没有排好序，先对Student表和SC表按连接 属性Sno排序 取Student表中第一个Sno，依次扫描SC表中具有相同 Sno的元组
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连接操作的实现（续）
200215121 200215122 200215123 200215124 . . .
200215121 1 92 200215121 2 85 200215121 3 88
200215122 2 90
200215122 3 80
分布式数据库
总代价=I/O代价+CPU代价+内存代价＋通信代价
1. 查询分析
对查询语句进行扫描、词法分析和语法分析 从查询语句中识别出语言符号
进行语法检查和语法分析
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2. 查询检查
1）根据数据字典对合法的查询语句进行语义检查
2）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
二、 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2］ SELECT * FROM Student，SC WHERE Student.Sno=SC.Sno；
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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 4. Hash Join方法
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连接操作的实现（续）
1. 嵌套循环方法(nested loop)
对外层循环(Student)的每一个元组(s)，检索内层循 环(SC)中的每一个元组(sc) 检查这两个元组在连接属性(sno)上是否相等 如果满足连接条件，则串接后作为结果输出，直到外
层循环表中的元组处理完为止
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. . .
排序-合并连接方法示意图
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连接操作的实现（续）
排序－合并连接方法的步骤（续）：
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
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连接操作的实现（续）
Student表和SC表都只要扫描一遍
如果2个表原来无序，执行时间要加上对两个表的排序时间
对于2个大表，先排序后使用sort-merge join方法执行连接， 总的时间一般仍会大大减少
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9.2.1 查询优化概述
9.2.2 一个实例
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9.2.1 查询优化概述
关系系统的查询优化
非关系系统
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查询优化概述（续）
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
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关系系统及其查询优化（续）
本章目的：
RDBMS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
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9.1 关系数据库系统的查询处理
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选择操作的实现（续）
［例1-C2］ 以C2为例，Sno＝‘200215121’，并且 Sno上有索引(或Sno是散列码)
使用索引(或散列)得到Sno为‘200215121’ 元组的指针 通过元组指针在student表中检索到该学生
重要性：
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
可能性：
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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9.2 关系数据库系统的查询优化
连接操作的实现（续）
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
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‛做得更好
(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。
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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)：
3）检查通过后把SQL查询语句转换成等价的关系 代数表达式
RDBMS一般都用查询树(语法分析树)来表示扩展的关 系代数表达式
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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
［例1］Select * from student where <条件表 达式> ； 考虑<条件表达式>的几种情况：
C1：无条件； C2：Sno＝‘200215121’；（等值条件） C3：Sage>20；（范围条件） C4：Sdept＝‘CS’ AND Sage>20； （复合条件）
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数库系统概论
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第九章 关系查询处理和查询优化
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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
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连接操作的实现（续）
上面hash join算法前提：假设两个表中较小的表 在第一阶段后可以完全放入内存的hash桶中 若不能放入，可以使用 分区方法。
以上的算法思想可以推广到更加一般的多个表的 连接算法上
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第九章 关系系统及其查询优化