关系系统及查询优化
关系型数据库中多表查询效率优化方法
关系型数据库中多表查询效率优化方法在关系型数据库中，多表查询是常见的操作，尤其在复杂的业务逻辑中。
然而，多表查询可能导致性能问题，影响系统的响应时间和吞吐量。
为了优化多表查询的效率，我们可以采取以下几种方法：1. 索引设计优化：合理设计和使用索引可以显著提升多表查询的效率。
在多表查询中，尤其需要确保每个查询字段都有相应的索引。
为了避免过多的索引导致维护成本增加，我们需要深入了解查询的具体需求，并根据实际情况选择合适的索引策略。
2. 优化查询语句：编写高效的查询语句是提升多表查询效率的关键。
首先，避免使用SELECT *语句，尽量指定需要返回的字段，减少不必要的数据传输。
另外，合理利用JOIN语句，确保查询条件的精确性和正确性。
对于大数据量的表，我们可以采用分页查询的方式，减少每次查询返回的数据量。
3. 数据库设计优化：数据库设计的合理性直接关系到多表查询的效率。
我们可以考虑在关联表中添加冗余字段，以避免复杂的JOIN操作。
此外，合理划分表空间、分表、分区等技术手段也可以提高查询效率。
使用数据库调优工具，分析数据库的瓶颈，并进行必要的优化调整。
4. 数据库缓存和查询缓存：利用数据库缓存可以有效减少查询的IO操作，提高查询效率。
我们可以根据实际情况调整数据库缓存的大小，避免频繁的IO操作。
此外，合理使用查询缓存，避免重复的查询操作，提升查询的响应速度。
5. 表的拆分和冗余数据的管理：当一个表的数据量过大时，我们可以考虑将其拆分为多个子表，将不同的数据分离存储，以减少查询的数据量。
另外，合理管理冗余数据，避免重复查询和多次JOIN操作，可以显著提升查询效率。
6. 调整数据库参数和硬件资源：根据实际情况，我们可以调整数据库参数以优化多表查询的性能。
例如，调整数据库的缓存大小、最大连接数等参数。
此外，根据实际负载情况，合理分配硬件资源，增加CPU、内存等硬件资源，提高系统的并发处理能力。
7. 动态分区和查询优化器设置：对于拥有大量历史数据的数据库，我们可以考虑使用动态分区技术，将数据按时间段等条件进行分区存储，以提高查询效率。
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)
数据库习题库
第1章绪论1.数据库数据具有__________、__________和__________三个基本特点。
答案：永久存储、有组织、可共享2.试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。
3.使用数据库系统有什么好处？4.数据库管理系统是数据库系统的一个重要组成部分，它的功能包括__________、__________、__________、__________。
答案：数据定义功能、数据操纵功能、数据库的事物管理和运行管理、数据库的建立和维护功能5.数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由__________、__________、__________和__________构成。
答案：数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员6.试述文件系统与数据库系统的区别和联系。
7.数据库管理技术的发展是与计算机技术及其应用的发展联系在一起的，它经历了三个阶段：__________阶段，__________阶段和__________阶段。
答案:人工管理、文件系统、数据库系统8.举出适合用文件系统而不是数据库系统的例子；再举出适合用数据库系统的应用例子。
9.数据库具有数据结构化、最小的__________、较高的__________和易扩展性等特点。
答案：冗余度、数据独立性10试述数据库系统的特点。
11.DBMS还必须提供__________保护、__________检查、__________、__________等数据控制功能。
答案：数据的安全性数据的完整性并发控制数据库恢复12.数据库管理系统的主要功能有哪些？答案：①数据库定义功能；②数据存取功能；③数据库运行管理；④数据库的建立和维护功能。
13.模式（Schema）是数据库中全体数据的__________和__________的描述，它仅仅涉及到__________的描述，不涉及到具体的值。
答案：逻辑结构、特征、型14.试述数据模型的概念、数据模型的作用和数据模型的三个要素。
第九章 sql 数据库 关系查询处理与查询优化 中央财经
• ［例1-C3］ 以C3为例，Sage>20，并且Sage 上有B+ 树索引
– 使用B+树索引找到Sage＝20的索引项，以此为入口点在 B+树的顺序集上得到Sage>20的所有元组指针 – 通过这些元组指针到student表中检索到所有年龄大于20的 学生。
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
• 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
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
• ［例2］ SELECT * FROM Student，SC
WHERE Student.Sno=SC.Sno；
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
• 用多种等价的关系代数表达式来完成这一查询 Q1=πSname(σS.Sno=SC.Sno∧o='2'(S×SC)) • 执行查询的总时间≈105＋2×5×104≈105s • Q2=πSname(σo='2'(S∞SC)) • 总的执行时间≈105＋50＋50≈205s • Q3=πSname(S∞σo='2' (SC)) • 总的执行时间≈5＋5≈10s。
数据库系统概论 第4章
查询优化的优点是使用户不必考虑如何最好地去 表达查询以便获得较好的查询效率，而且系统在作 查询优化时要比用户程序做得更好。这是因为： 1、优化器可以从数据字典中获取许多统计信息， 优化器可以根据这些信息选择有效的执行计划，而 用户程序则难以获得这些信息。 2、若数据库的物理统计信息改变了，系统可以自 动对查询进行重新优化以选择相适应的执行计划。 3、优化器可以考虑许多种不同的执行计划。 4、优化器中具有许多复杂的优化技术。
准则5：统一的数据子语言准则。一个关系系统可 准则 以具有几种语言和多种终端使用方式（如表格填空 方式、命令方式等）。但必须有一种语言，它的语 句可以表示为具有严格语法规定的字符串，并能全 面地支持：数据定义和视图定义、数据操作（交互 式或程序式）、完整性约束、授权以及事务处理功 能（事务开始、提交、回滚）等。 准则6： 视图更新准则。所有理论上可更新的视图 准则 也允许由系统更新。“理论上可更新的视图”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。该准则对于系统支持数据逻辑独立性 是不可缺少的。
4.1.2 关系系统的分类
关系系统可以分为： 1、表式系统 仅支持关系（即表）数据结构，不支持集合级的操作。 所以表式系统实际上不能算是关系系统。 2、（最小）关系系统 仅支持关系数据结构和三种基本关系运算操作。 3、关系完备的系统 支持关系数据结构和所有的关系操作。 4、全关系系统 支持关系模型的所有特征。
4.2.2 一个实例 4.2.3 查询优化的一般准则
1、选择运算应尽可能地先做。 2 2、在执行连接前对关系适当地预处理。 3、把投影运算和选择运算同时进行。 4、把投影同其前或后的双目运算结合起来。 5、把某些选择同在它前面要执行的笛卡尔积结合 起来成为一个连接运算。 6、找出公共子表达式。
关系数据库的设计与优化方法
关系数据库的设计与优化方法关系数据库是一种常用的数据库模型，被广泛应用于各个领域的数据管理和处理中。
在设计和优化关系数据库时，需要考虑多个因素，包括数据结构、索引、规范化、查询优化等。
本文将探讨关系数据库的设计与优化方法，旨在帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、关系数据库的设计方法1. 数据建模数据建模是关系数据库设计的重要一环，它主要包括确定实体与实体之间的关系、属性的定义以及建立实体之间的联系。
常用的数据建模方法包括实体-联系模型（ER模型）、层次模型、网络模型等。
在进行数据建模时，需要充分了解业务需求和数据关系，合理划分实体和属性，并定义准确的关系。
2. 规范化数据库规范化是将数据库设计中的冗余和不一致性进行消除或最小化的过程。
通过规范化，可以提高数据存储和查询的效率，并减少数据的重复。
常用的规范化方法包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
在进行规范化时，需要合理划分和组织表结构，并减少属性之间的冗余。
3. 表设计表设计是关系数据库设计中的关键环节，它涉及表结构的定义、字段的选择和索引的建立。
在进行表设计时，需要考虑数据访问模式、数据关系以及系统性能。
一个好的表设计应具备简洁明了的结构、较高的查询性能和灵活的数据处理能力。
二、关系数据库的优化方法1. 索引优化索引是提高查询性能的重要手段之一，通过在表中创建合适的索引，可以加快查询速度。
在进行索引优化时，需要选择合适的字段和索引类型，并避免重复或不必要的索引。
此外，还可以通过定期维护索引和优化查询语句，进一步提升性能。
2. 查询优化查询优化是关系数据库优化的核心内容，它涉及查询语句的编写和执行计划的生成。
在进行查询优化时，可以采用以下几种方法：- 重写查询语句：通过改写查询语句的形式或逻辑，优化查询性能。
- 选择合适的连接方法：对于多表查询，可以选择合适的连接方法，如内连接、左连接、右连接等。
- 分解复杂查询：对于复杂的查询语句，可以将其分解为多个简单查询，并适时使用子查询或临时表。
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
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。
第四次作业—关系查询优化
关系查询优化关系查询优化是影响DBMS性能的关键因素，关系系统的查询优化即使DBMS实现的关键技术又是关系系统的有点所在。
查询优化的工作包括两个方面，一方面是关系数据库系统内部提供的优化机制，另一方面是用户通过改变查询的运算次序和建立索引等机制进行优化。
关系数据库系统查询优化的目标是：选择有效的策略，快速求得给定关系表达式的值，以减少查询执行的总开销。
总代价= I/O代价+CPU代价+(其他代价)我们先看一个简单的列子，说明为什么要进行查询优化。
一、举例说明我用Microsoft Visual foxPro建立三个数据库文件，他们的文件名分别是c#.dbf存储课程信息、S#.dbf存储学生的基本信息、sc#.dbf存储学生的学习成绩信息，通过对三个数据表的操作，可以了解学生的所修的全部课程和他们的各门课程的成绩。
数据表2 sc#.dbf当输入如下的查询的语句，运行结果为：系统可以用多种等价的关系代数表达式来完成这一查询：①Q1=∏s#.姓名(σs#.学号=sc#.学号(s#×sc#))②Q2=∏s#.姓名(σsc#.课程号=’01100002’③Q3=∏s#.姓名(σ课程号=’01100002’(sc#))二、从时间复杂度进行计算表达式（1）的查询执行时间分析：①计算广义笛卡尔积。
把S#和SC#的每个元组连接起来。
一般连接的做法是：在内存中尽可能多地装入某个表（如S#表）的若干个元组，留出一块存放另一个表（如SC#表）的元组。
然后把SC#中的每个元组和S#中每个元组连接，连接后的元组装满一块后就写到中间文件上，再从SC#中的读入一块和内存中的S#元组连接，直到SC#表处理完。
这时再一次读入若干块S#元组，读入一块SC#元组，重复上述处理过程，直到把S#表处理完。
设一个块能装10个S#元组或100个SC#元组，在内存中存放中存放5块S#元组和1块SC#元组，则读取总块数为：21001002010010010105101010433=⨯+=⨯⨯+ (块) 其中读S#表100块。
数据库系统中的流式数据处理与实时查询优化
数据库系统中的流式数据处理与实时查询优化随着互联网的迅速发展和大数据技术的日益成熟，数据库系统中的流式数据处理和实时查询优化变得越发重要。
在传统的关系型数据库系统中，数据是以批处理的方式进行处理和查询的，无法对实时产生的大量数据进行及时分析和查询。
因此，数据库系统需要引入流式数据处理和实时查询优化技术，以满足实时性和高性能的数据处理需求。
流式数据处理是指对连续产生的数据流进行实时处理和分析的技术。
与传统的批处理方式不同，流式数据处理能够实时处理数据，并触发实时行为和响应。
流式数据处理的一个关键概念是事件时间。
事件时间是指事件真正发生的时间，而不是事件被收集或处理的时间。
通过使用事件时间，流式数据处理可以更准确地处理和分析数据。
流式数据处理中的关键技术之一是流式数据管理系统（Stream Data Management System，SDMS）。
SDMS是一种基于流式数据模型的管理系统，能够实现数据的流式处理和分析。
SDMS提供了一套完整的功能，包括数据收集、数据处理、数据存储和数据查询等。
同时，SDMS还支持流处理语言和流查询语言，以便用户可以灵活地定义处理流程和查询需求。
在数据库系统中实现流式数据处理还需要考虑数据流的管理和优化。
首先，数据库系统需要对流式数据进行接收和管理，以确保数据的完整性和可靠性。
其次，数据库系统需要优化流式数据的处理和分析过程，提高处理效率和查询性能。
常见的流式数据处理优化方法包括数据压缩、批量处理和流式索引等。
与流式数据处理密切相关的是实时查询优化。
在传统的数据库系统中，实时查询往往会面临性能瓶颈，难以及时响应用户的查询需求。
为了优化实时查询，数据库系统需要引入一些高性能的查询优化技术。
首先，数据库系统可以采用多核并行处理技术，将查询任务分解成多个子任务，并利用多核CPU同时进行处理。
这样可以极大地提高查询的并行度和处理速度。
其次，数据库系统可以利用内存数据库技术来加速实时查询。
第9章关系查询处理和查询优化
An Introduction to Database System
第九章 关系查询处理和查询优化
1
第九章 关系查询处理和查询优化
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
2
9.1 关系数据库系统的查询处理
查询语句
分布式数据库
总代价 = I/O代价 + CPU代价+ 内存代价+ 通信代价
18
9.2.2 查询优化的必要性(举例)
例：求选修了2号课程的学生姓名 SELECT Student.Sname FROM Student, SC WHERE Student.Sno=SC.Sno AND o='2';
则由上面的等价变换规则1，4，6可推出：
бF(E1×E2) ≡б F1(E1)×бF2 (E2)
34
关系代数等价变换规则（续）
(3) 假设： F=F1∧F2，
F1只涉及E1中的属性， F2涉及E1和E2两者的属性 бF(E1×E2)≡б
F2(бF1(E1)×E2)
它使部分选择在笛卡尔积前先做
35
关系代数等价变换规则（续）
(E1
F1
E2)
F2
E3 ≡ E1
F1
(E2
F2
E3)
30
关系代数等价变换规则（续）
3. 投影的串接定律
π A1,A2, ,An(π B1,B2, ,Bm(E))≡ π A1,A2, ,An (E)
假设： 1)E是关系代数表达式
2)Ai(i=1，2，…，n), Bj(j=l，2，…，m)是属性名
关系数据库查询优化
关系数据库查询优化在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织的重要资产，而关系数据库则是存储和管理这些数据的常见方式。
然而，随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，如何高效地从关系数据库中获取所需的数据成为了一个关键问题。
这就引出了关系数据库查询优化的重要性。
首先，我们来理解一下什么是关系数据库查询。
简单来说，当我们向关系数据库提出一个问题，例如“找出所有年龄大于 30 岁的用户”，数据库就会执行一系列的操作来回答这个问题，这个过程就是查询。
那么，为什么需要对查询进行优化呢？想象一下，如果一个数据库中有数百万甚至数十亿条记录，一个效率低下的查询可能需要花费数分钟甚至数小时才能返回结果。
这不仅会影响用户的体验，还可能导致业务流程的延误。
查询优化的目标就是要尽可能地减少查询执行的时间和资源消耗，以快速准确地返回结果。
要实现这一目标，需要从多个方面入手。
索引是查询优化中一个非常重要的手段。
就像我们在一本书的目录中查找特定的章节一样，索引可以帮助数据库快速定位到所需的数据。
例如，如果经常需要根据用户的年龄进行查询，那么在年龄字段上创建索引就可以大大提高查询效率。
但需要注意的是，过多的索引也会带来负面影响，因为每次插入、更新或删除数据时，数据库都需要维护这些索引，这会增加额外的开销。
查询语句的编写方式也对性能有着重要影响。
在编写查询语句时，应该尽量避免使用复杂的子查询和连接操作，因为这些操作通常会增加数据库的计算量。
例如，能使用简单的连接条件就不要使用复杂的子查询来获取相同的结果。
另外，数据库的表结构设计也是优化的关键因素之一。
合理的表结构可以减少数据冗余，提高数据的一致性和完整性，同时也有助于查询的优化。
例如，如果一个表中的数据经常被一起查询，那么可以将这些相关的数据放在同一个表中，避免频繁的表连接操作。
数据库的配置参数也会对查询性能产生影响。
不同的数据库系统都有一系列的配置参数，例如缓存大小、并发连接数等。
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。
关系数据库管理系统查询优化的一般准则
关系数据库管理系统查询优化的一般准则1.索引设计：合理的索引设计是查询优化的基础。
根据查询的需求和频率，选择合适的索引字段。
避免在频繁更新的列上创建索引，因为索引的维护开销会增加更新操作的成本。
2.查询重写：对于复杂的查询语句，可以通过重写查询来优化性能。
例如，可以将多个嵌套查询转换为连接查询，减少查询的复杂度。
此外，可以使用查询提示（query hints）来影响查询计划的选择，以达到更好的性能。
3.查询分解：将复杂的查询拆分成多个简单的查询可以提高查询的效率。
通过将查询的多个步骤分开执行，并使用中间表存储结果，可以减少数据的读取和处理量。
4.列选择：只选择所需的列，避免查询不必要的列。
这对于减少数据的传输和处理量非常重要，尤其是在查询大表时。
5.数据分区：对于大表，可以使用数据分区技术将数据分散到不同的存储区域，实现负载均衡和并发访问。
这可以提高查询的性能并减少锁的竞争。
6.查询优化器设置：RDBMS通常有一个查询优化器，负责选择查询计划。
调整查询优化器的设置可以提高性能。
例如，可以设置查询优化器的成本模型、缓存大小、并行度等参数。
7.数据库统计信息：查询优化器需要准确的统计信息来生成最优的查询计划。
定期更新数据库的统计信息，使优化器能够基于实际数据分布和数据量来做出决策。
8.表设计：合理的表设计可以提高查询性能。
例如，将经常一起使用的列放在同一张表中，避免过度的表关联和冗余数据。
9.查询缓存：对于频繁执行的查询，可以使用查询缓存来加速查询的执行。
通过将查询结果缓存在内存中，可以避免重复计算和IO操作。
10.并发控制：在多用户环境中，有效的并发控制可以提高查询性能。
使用适当的锁机制和事务隔离级别可以减少锁竞争和冲突，提高并发性能。
总之，查询优化是关系数据库管理系统性能优化的重要方面之一、通过遵循上述准则，可以最大程度地提升查询的执行效率和性能。
数据库查询优化思维导图
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 பைடு நூலகம்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，在连接属性上建立索引和对关系 排序 。
6.找出公共子表达式。
查询优化
查询优化
概述
关系系统和关系模型是两个密切相关而有不同的 概念。支持关系模型的数据库管理系统称为关系 系统。但是关系模型中并非每一部分都是同等重 要的，所以我们不苛求完全支持关系模型的系统 才能称为关系系统。因此，我们给出一个关系系 统的最小要求以及分类的定义。
关系系统的定义
1.支持关系数据库（关系数据结构）
从用户观点看，数据库由表构成，并且只有 表这一种结构。
2.支持选择、投影和（自然）连接运算，对这些 运算不必要求定义任何物理存取路径
当然并不要求关系系统的选择、投影、连接 运算和关系代数的相应运算完全一样，而只要求 有等价的这三种运算功能就行。
查询优化：对于给定的查询选择代价最小的操作 序列，使查询过程既省时间，具有较高的效率， 这就是所谓的查询优化。对于关系数据库系统， 用户只要提出“做什么”，而由系统解决“怎么做”的 问题。具体来说，是数据库管理系统中的查询处 理程序自动实现查询优化。
关系查询优化是影响RDBMS性能的关键因素。 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。
3.把投影运算和选择运算同时进行。如有若干投 影和选择运算，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成所有的这些运算 以避免重复扫描关系。
MySQL的跨表查询和联合查询优化方法
MySQL的跨表查询和联合查询优化方法MySQL是一种关系型数据库管理系统，被广泛应用于网站和应用程序的数据管理中。
在实际开发中，跨表查询和联合查询是常见的需求，但由于涉及多个表之间的数据连接，而且查询可能涉及大量数据，因此优化跨表查询和联合查询是提高数据库性能的关键。
一、跨表查询的优化方法1. 使用索引在跨表查询中，使用索引是提高查询性能的常用方法。
索引可以加快查询的速度，减少数据库的IO操作。
对于经常被查询的字段，可以创建索引，例如在连接字段上创建索引。
同时，在使用连接条件时，尽量使用字段类型相同的字段进行连接，可以避免数据类型转换的开销。
2. 使用合适的连接方法在跨表查询中，连接是最常用的操作之一。
MySQL提供了多种连接方法，包括内连接、外连接、交叉连接等。
不同的连接方法对性能的影响是不同的，需要根据实际情况选择合适的连接方法。
内连接一般性能较好，外连接和交叉连接可能会导致较大的性能开销。
3. 减少查询数据量在跨表查询中，减少查询数据量是提高性能的重要手段。
可以通过选择性地查询需要的字段，避免不必要的数据传输和计算。
同时，使用LIMIT关键字限制查询结果的数量，减少返回的数据量。
如果查询结果需要分页显示，可以通过分页查询的方式，每次只查询一部分数据，减少数据的传输和计算。
4. 使用子查询子查询是在一个查询中嵌套另一个查询，可以解决复杂查询的问题。
在跨表查询中，可以使用子查询来获取必要的数据，减少对大表的查询。
同时，子查询可以配合使用EXISTS或NOT EXISTS关键字，用于判断某个条件是否存在。
5. 避免使用全表扫描全表扫描是指在查询时对整个表进行扫描，无视索引的存在。
全表扫描会导致查询性能低下，特别是在数据量较大的情况下。
因此，应尽量避免使用全表扫描，可以通过合理使用索引、优化查询条件等方式来减少全表扫描的情况。
二、联合查询的优化方法1. 使用合适的连接方法在联合查询中，连接方法的选择对查询性能有重要影响。
第四章 关系数据库系统的查询优化
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（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。
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（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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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优化的一般步骤
（1）把查询转换成某种内部表示 通常是（关系代数）语法树，以4.2.2节中的实例为例。 （2）把语法树转换成标准（优化）形式。
• 语法树最终的优化形式（运用了哪些变换规则？）
πSname σStudent.Sno=SC.Sno πSname,
SC.Sno
πSname
σStudent.Sno=SC.Sno
…
• 假设1：1000个学生记录，10000个选课 记录，在内存中存放5块Student元组和一 块SC元组，一块能装10个学生记录或100 个选课记录。 则读取总块数为：
1000 10
+
1000
10×5
×
10000 100
＝ 100＋20×100 ＝ 2100 块
读学生表块数
读SC表遍数
读SC表每遍块数
Student.Sno,
× ×
π σCno=‘2’Sno SC
Student
πSname,Sno Student
σCno=‘2’
SC
（3）选择低层的存取路径
► 根据第（2）步得到的优化了的语法树计算 关系表达式值的时候要充分考虑索引、数据的 存储分布等存取路径，利用它们进一步改善查 询效率。 优化器查找数据字典获得当前数据库状态 信息 •选择字段上是否有索引 •连接的两个表是否有序 •连接字段上是否有索引 然后根据一定的优化规则选择存取路径
（4）生成查询计划，选择代价最小的 ）生成查询计划，
►查询计划是由一组内部过程组成的，这组内 部过程实现按某条存取路径计算关系表达式 的值。
在作连接运算时，若两个表(设为R1，R2)均无序，连接属 性上也没有索引，则可以有下面几种查询计划： 对两个表作排序预处理 对R1在连接属性上建索引 对R2在连接属性上建索引 在R1，R2的连接属性上均建索引 对不同的查询计划计算代价，选择代价最小的一个。 在计算代价时主要考虑磁盘读写的I/O数，内存CPU处理时 间在粗略计算时可不考虑。
关系代数表达式的优化算法
算法：关系表达式的优化。 输入：一个关系表达式的语法树。 输出：计算该表达式的程序。 1）利用规则4把形如σF1∧F2 ∧ … ∧ Fn(E)变换为 σ F1(σ F2(…(σ Fn(E))…))。 2）对每个选择，利用规则4-8尽可能把它移到树的叶端。 3）对每个投影，利用规则3，9，10，5中的一般形式尽可能把它移向树的叶 端。 4）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。使得多个选择或投影能同时执行，或在一次扫描中全部 完成。 5）将得到的语法树的内结点进行分组。每一双目运算和它所有的直接祖先 （ σ， π ）为一组；如果其后代直到叶子全是单目运算，则也将它们并 入该组；但当双目运算是笛卡儿积，而且其后的选择不能与它结合为等 值连接时,则一直到叶子的一目运算结点须单独立一组。 6）自动生成一个程序。每组结点的计算是程序中的一步。各步的顺序是任 意的，只要保证任何一组的计算不会在它的后代组之前计算。 7）执行时从叶端依次向上进行，每组运算只对关系进行一次扫描。
关系系统及查询优化
• • • • • • 关系系统的定义、分类 全关系系统的十二条基本准则 查询优化的目标、步骤 查询优化的实例 查询优化的一般准则 关系代数表达式的优化算法
一、关系系统定义
• 关系系统：支持关系模型的数据库管理系统称为关系 关系系统： 系统。 系统。（笼统） • 关系模型中并非每一部分都同等重要，并不苛求一个 实际的关系数据库 管理系统必须完全支持关系模型， 也不苛求完全支持关系模型的系统才能称为关系系统。 • 一个系统可定义为关系系统，当且仅当它至少： 一个系统可定义为关系系统，当且仅当它至少： 1、支持关系数据结构（表） 2、支持选择、投影和（自然）连接运算，对这些运算 不要求用户定义任何物理存取路径。
查询优化的一般步骤
1）将查询转换成某种内部表示，通常是语法树（关系代数语法树）。 2）根据一定的等价变换规则把语法树转换成标准形式（优化形式）。 可采用关系代数表达式的优化算法自动进行优化。 3）选择低层的操作算法，即确定存取路径。 对于语法树中的每一个操作需要根据存取路径（有无索引）、数据 的存储分布、存储数据的聚簇等信息来选择具体的执行算法。 4）生成查询计划（执行方案），选择代价最小的。 对每个执行计划计算代价，从中选择代价最小的一个。在集中式关 系数据库中，计算代价时主要考虑磁盘读写的I/O次数，也有一些 系统换考虑了CPU的处理时间。 • 目前的商品化RDBMS答对采用基于代价的优化算法： 这种方法要求优化器充分考虑系统中的各种参数（如缓冲区大小、 表的大小、数据的分布、存取路径等）。 • 集中式数据库：总代价=I/O代价+CPU代价 （时间） 多用户数据库：总代价=I/O代价+CPU代价 +内存代价 （时间）
实例_查询优化的实例
• SELECT Student.Sname FROM Student,SC WHER Student.Sno=SC.Sno AND o=‘2’;
• 系统可以用多种等价的关系代数表达式来完成这一查询： 如 q1= π sname(σ student.sno=sc.sno∧o=‘2’(student×sc)) q2= π sname(σ o=‘2’(student sc)) q3= π sname(student σ o=‘2’(sc)) • 这三种不同的查询执行策略，其查询时间相差很大。 可通过某种代价模型(如只计算I/O时间代价)，粗略计算出各种查询 执行方案的代价，选择代价最小的来实现查询。
对关系系统的最低要求
关系系统的定义（续）
• 不支持关系数据结构的系统显然不能称为关系系统 • 仅支持关系数据结构，但没有选择、投影和连接运算 功能的系统仍不能算作关系系统。
– 原因：不能提高用户的生产率
• 支持选择、投影和连接运算，但要求定义物理存取路 径，这种系统也不能算作真正的关系系统
– 原因：就降低或丧失了数据的物理独立性
在适当的索引机制下总的存取时间还 会进一步减少。
［这三种查询执行策略的详细分析见书P.159］
…
…
中间文件
第n块
பைடு நூலகம்
Student表第1个五块的元组
SC表第1块的元组 SC表第2块的元组 …… SC表第n块的元组
Student表第2个五块的元组
SC表第1块的元组 SC表第2块的元组 …… SC表第n块的元组
Student表最后五块的元组
SC表第1块的元组 SC表第2块的元组 …… SC表第n块的元组
实例_查询优化的实例
• 读取Student和SC表的策略
Student表
第 一 个 五 块 第 二 个 五 块
第1－10个元组 第11－20个元组
内存缓冲区
10个Student元组 100个SC元组
SC表
第1－100个元组 第101－200个元组
第一块 第二块
… …
共 一 万
10个连接后的元组
…
共 一 千 个 学 生 录 记 录 记 课 个 选
关系系统的分类 （续）
数据结构 表式系统 (最小 关系系统 最小)关系系统 最小 关系完备的系统 全关系系统 数据操作 完整性
表 表 表 √
×
选择 、 投影 、 连接
× × × √
√ √
全关系系统的十二条基本准则
• 这是关系模型的奠基人E.F.Codd从理论 和实际紧密结合的高度，对关系型 DBMS的评述。从实际意义上看，这十 二条准则可以作为评价或购买关系型产 品的标准。 • 详细见书。
查询优化的一般准则
1）选择运算应尽可能先做。因为它可使计算的中间结果大大变小。 2）在执行连接（自然连接）前对关系适当地预处理。主要有两种方 法，在连接属性上建立索引和对关系排序，然后执行连接。（详 细见书 P.161） 3）把投影运算和选择运算同时进行。当他们对同一个关系操作，则 可以在扫描关系的同时完成所有的这些运算来避免重复扫描关系。 4）把投影和其前或其后的双目运算结合起来，没有必要为了去掉某 些字段而扫描一遍关系。 5）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，连接特别是等值连接运算要比同样关系上的笛卡儿积省很 多时间。 6）找出公共子表达式，如果这种重复出现的子表达式结果不是很大， 从外存读入结果比计算该子表达式的时间少得多，可先计算一次 该子表达式并把结果写入中间文件是合算的。如查询的是视图， 定义视图的表达式就是公共子表达式的情况。
• 选择、投影、连接运算是最有用的运算
二、关系系统的分类
前面定义的关系系统是关系系统的最小要求。 按照E.F.Codd的思想，可以把关系系统分类： 1、表式系统 仅支持表数据结构，不支持集合级的操作，不能算关系系统。 2、最小关系系统 支持关系数据结构和三种关系操作。（FoxBase, FoxPro等） 3、关系完备的系统 支持关系数据结构和所有的关系代数操作（功能上等价）。 4、全关系系统 支持关系模型的所有特征。即不仅是关系上完备的，而且支持数 据结构中域的概念，支持实体完整性和参照完整性。（目前大多 数关系系统已接近或达到了这个目标）
• 假设2：每秒读写20块，内存处理时间忽 略不计。则： （1）第一种查询执行策略总的执行时间 Tq1 ≈ 105＋2 × 5 × 104 ≈ 105秒 （2）第二种查询执行策略总的执行时间 Tq2 ≈ 105＋50＋50 ≈ 205秒 （3）第三种查询执行策略总的执行时间 Tq3 ≈ 5＋5 ≈ 10秒
三、关系系统的查询优化
• 非关系系统中，用户使用过程化的语言表达查询要求、执行的操 作以及操作序列，用户必须了解存取路径，查询效率由用户的存 取策略决定，需要用户对 查询程序进行“优化”。而在关系系统 中，用户只需提出“干什么”，而不必指出“怎么干”，由系统 来确定存取策略，提高查询效率，即完成查询优化的工作。 • 查询优化在关系数据库系统中有着非常重要的地位，是影响 RDBMS性能的关键因素。 • 系统的“优化器”功能与用户“优化工作”对比： 1）可以从数据字典中获取许多统计信息 2）如果物理统计信息改变了，前者可重新优化选择相适应的执行计 划，而后者必须重新写程序，而实际应用中往往不太可能。 3）前者可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。 4）前者包括了很多复杂的优化技术，往往只有最好的程序员才能掌 握。系统的自动优化使得所有人都拥有这些优化技术。