分布式数据库查询优化
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
9
分布式查询优化的方法
算法设计： 1.对于相邻的结点进行连接查询时，首先需要找 出中间结果最小的连接运算。然后把这两个相邻节 点合并成一个节点。 2.采用与1中同样的方法继续在查询图中寻找最小 的连接运算，把相邻的节点合并，如果合并的过程 中查询图出现线段合并，线段上的值为原先两条线 段值的成绩。 3.最后执行剩余两个节点的连接。
12
分布式查询优化的方法
图 3.9 中，站点 3 和站点 4 做连接运算的中间结果最小， 为 10*10*0.3＝30。将图 3.9 中的站点 3 和站点 4 进行合 并，变为图 3.10。
13
分布式查询优化的方法
将图 3.10 中的 12 和 34 进行 合并就可以得出连接策略了， 其中间结果大小 为 20+30+20*30*0.06=86。
2.响应时间：指从接收查询到完成查询的时间 间隔。在分布式数据库系统中，响应时间既与 通讯时间有关，又与局部处理时间有关。
2
分布式查询优化的目标
3
分布式查询优化的方法
1.基于关系代数等价变换的优化 首先把查询内容转化为关系代数表达式，经过分
析得到查询树，然后将原始查询树经过从全局到片 段的变换变成了基于片段的查询树，最后经过一系 列的基于关系代数等价变换规则的优化算法的转化， 使该查询树中选择和投影操作尽可能靠近叶结点， 笛卡儿乘积运算尽可能远离叶结点，这样就可以减 少操作量和操作次数，从而达到查询优化的目的。
5
分布式查询优化的方法
6
分布式查询优化的方法
3.SDD_1 查询优化算法 大致思想是通过反复的获得有益半连接运算，减少
每个站点上用于连接运算的数据，然后将所有站点的 数据汇集到数据量最大的站点做最后装配。
7
分布式查询优化的方法
处理过程主要包括三个步骤： 1.初始化：从全部关系中的半连接中生成有益的半连 接集合； 2.选择有益的半连接：从有益的半连接集合中找出最 有益的半连接，将其添加到执行策略中，并相应地 修改被影响关系的统计值(选择因子，关系的大小等)； 3.选择组装场地：重复第一步，直到所有有益的半连 接加入到执行策略中，关系经上面步骤缩减后，选 择存储数据量最大的站点为组装场地；
4
分布式查询优化的方法
2.基于语义信息的优化 语义查询是利用数据库的完整性约束定义把初始的查询
转为一个语义等价的，但是处理代价更小的查询。与一般 的查询处理过程所不同的是，基于语义信息的查询处理扩 展了传统的数据字典，在 IDB（Intelligent Database）中加 入了新的语义信息规则，增添了语义优化过程。使用这种 方法不仅可以提高查询的效率并且可把一般查询对于非索 引属性的检索转变成为一个对索引属性的检索。但是又存 在着增加处理时间的不足。在查询数据量较大的分布式数 据库中宜于使用该算法。
8
分布式查询优化的方法
4.基于查询图的贪婪算法 贪婪算法实际上是一种自底向上的启发式查询优化
算法，在选择连接顺序时，总是使用一种简单而严格 的选择方法，每次都是选取当前代价最小的一个连接， 这样便可使整个系统最终查询的总代价达到最小 。
基于查询图的贪婪查询实际上是一种动态优化方案， 在具体查询过程中，可以用中间查询结果的大小近似 地表示当前通信代价的大小，因此，对于不同结点之 间进行查询连接时，应当选取查询运算最小的中间结 果，从而降低当前查询代价，达到局部最优。
16
/10/29
14
分布式查询优化的方法
连接策略可以通过图 3.11 所示的二叉树表示。即 (1∞2)∞(3∞4)。
15
分布式查询优化的方法
⑴ 当两个站点合并引起两条线段合并时，新的选择因 子取原来两个选择因子的乘积为近似值。
⑵ 该算法没有提及中间结果如何存放，没有使用半连 接来减少通信代价。
⑶ 该算法求得的解不一定是最优的。
10
分布式查询优化的方法
以下通过一个例子对该算法做扼要介绍:
11
分布式查询优化的方法
图 3.8 中，圆圈内的数字表示站点号，圆圈外的数字 表示该站点的数据大小，直线上的数字表示该直线所连 接的两个站点的选择因子。 1.贪婪算法首先找出中间结果最小的连接运算。该图中， 站点1和站点2做连接运算产生的中间结果最小，为 10*10*0.2=20。将图 3.8 中的站点1和站点2进行合并，变 为图 3.9
分布式数据库的查询优化
1.分布式查询优化的目标 2.分布式查询优化的方法
1
分源自文库式查询优化的目标
分布式数据库系统中进行查询优化的最终目标 就是尽量使总代价最小和使查询响应时间最短。 1.总代价：在分布式数据库系统中，除了包括 在集中式数据库中的 CPU 代价和 I/O 代价（合 称为局部处理代价）之外，由于数据分布在不 同的结点上，在数据查询处理中还需要考虑到 站点间传输数据的通信代价，因此，总代价 =CPU 代价+I/O 代价+通信代价。
分布式查询优化的方法
算法设计： 1.对于相邻的结点进行连接查询时，首先需要找 出中间结果最小的连接运算。然后把这两个相邻节 点合并成一个节点。 2.采用与1中同样的方法继续在查询图中寻找最小 的连接运算，把相邻的节点合并，如果合并的过程 中查询图出现线段合并，线段上的值为原先两条线 段值的成绩。 3.最后执行剩余两个节点的连接。
12
分布式查询优化的方法
图 3.9 中，站点 3 和站点 4 做连接运算的中间结果最小， 为 10*10*0.3＝30。将图 3.9 中的站点 3 和站点 4 进行合 并，变为图 3.10。
13
分布式查询优化的方法
将图 3.10 中的 12 和 34 进行 合并就可以得出连接策略了， 其中间结果大小 为 20+30+20*30*0.06=86。
2.响应时间：指从接收查询到完成查询的时间 间隔。在分布式数据库系统中，响应时间既与 通讯时间有关，又与局部处理时间有关。
2
分布式查询优化的目标
3
分布式查询优化的方法
1.基于关系代数等价变换的优化 首先把查询内容转化为关系代数表达式，经过分
析得到查询树，然后将原始查询树经过从全局到片 段的变换变成了基于片段的查询树，最后经过一系 列的基于关系代数等价变换规则的优化算法的转化， 使该查询树中选择和投影操作尽可能靠近叶结点， 笛卡儿乘积运算尽可能远离叶结点，这样就可以减 少操作量和操作次数，从而达到查询优化的目的。
5
分布式查询优化的方法
6
分布式查询优化的方法
3.SDD_1 查询优化算法 大致思想是通过反复的获得有益半连接运算，减少
每个站点上用于连接运算的数据，然后将所有站点的 数据汇集到数据量最大的站点做最后装配。
7
分布式查询优化的方法
处理过程主要包括三个步骤： 1.初始化：从全部关系中的半连接中生成有益的半连 接集合； 2.选择有益的半连接：从有益的半连接集合中找出最 有益的半连接，将其添加到执行策略中，并相应地 修改被影响关系的统计值(选择因子，关系的大小等)； 3.选择组装场地：重复第一步，直到所有有益的半连 接加入到执行策略中，关系经上面步骤缩减后，选 择存储数据量最大的站点为组装场地；
4
分布式查询优化的方法
2.基于语义信息的优化 语义查询是利用数据库的完整性约束定义把初始的查询
转为一个语义等价的，但是处理代价更小的查询。与一般 的查询处理过程所不同的是，基于语义信息的查询处理扩 展了传统的数据字典，在 IDB（Intelligent Database）中加 入了新的语义信息规则，增添了语义优化过程。使用这种 方法不仅可以提高查询的效率并且可把一般查询对于非索 引属性的检索转变成为一个对索引属性的检索。但是又存 在着增加处理时间的不足。在查询数据量较大的分布式数 据库中宜于使用该算法。
8
分布式查询优化的方法
4.基于查询图的贪婪算法 贪婪算法实际上是一种自底向上的启发式查询优化
算法，在选择连接顺序时，总是使用一种简单而严格 的选择方法，每次都是选取当前代价最小的一个连接， 这样便可使整个系统最终查询的总代价达到最小 。
基于查询图的贪婪查询实际上是一种动态优化方案， 在具体查询过程中，可以用中间查询结果的大小近似 地表示当前通信代价的大小，因此，对于不同结点之 间进行查询连接时，应当选取查询运算最小的中间结 果，从而降低当前查询代价，达到局部最优。
16
/10/29
14
分布式查询优化的方法
连接策略可以通过图 3.11 所示的二叉树表示。即 (1∞2)∞(3∞4)。
15
分布式查询优化的方法
⑴ 当两个站点合并引起两条线段合并时，新的选择因 子取原来两个选择因子的乘积为近似值。
⑵ 该算法没有提及中间结果如何存放，没有使用半连 接来减少通信代价。
⑶ 该算法求得的解不一定是最优的。
10
分布式查询优化的方法
以下通过一个例子对该算法做扼要介绍:
11
分布式查询优化的方法
图 3.8 中，圆圈内的数字表示站点号，圆圈外的数字 表示该站点的数据大小，直线上的数字表示该直线所连 接的两个站点的选择因子。 1.贪婪算法首先找出中间结果最小的连接运算。该图中， 站点1和站点2做连接运算产生的中间结果最小，为 10*10*0.2=20。将图 3.8 中的站点1和站点2进行合并，变 为图 3.9
分布式数据库的查询优化
1.分布式查询优化的目标 2.分布式查询优化的方法
1
分源自文库式查询优化的目标
分布式数据库系统中进行查询优化的最终目标 就是尽量使总代价最小和使查询响应时间最短。 1.总代价：在分布式数据库系统中，除了包括 在集中式数据库中的 CPU 代价和 I/O 代价（合 称为局部处理代价）之外，由于数据分布在不 同的结点上，在数据查询处理中还需要考虑到 站点间传输数据的通信代价，因此，总代价 =CPU 代价+I/O 代价+通信代价。