补充查询处理和查询优化
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。
非关系型数据库的查询处理与优化方法
非关系型数据库的查询处理与优化方法随着互联网的快速发展和大数据的持续增长，数据库的查询处理成为了一个重要的研究方向。
在传统的关系型数据库中，查询处理的性能问题逐渐凸显出来，尤其是面对大规模数据和高并发访问的情况。
为了解决这个问题，非关系型数据库（NoSQL）被广泛应用。
本文将介绍非关系型数据库的查询处理和优化方法。
一、非关系型数据库的查询处理方法1. 索引索引在非关系型数据库中同样起着重要的作用。
通过创建合适的索引，可以大大提高查询的效率。
一些常见的索引类型包括哈希索引、B树索引和位图索引等。
哈希索引适用于等值查询，通过哈希函数将键映射到存储位置；B树索引适用于范围查询，通过维护有序的B树数据结构实现快速查找；位图索引适用于具有大量重复值的列，通过位图标志的方式高效地进行查询。
2. 分布式查询非关系型数据库通常采用分布式架构，数据分布在多个节点上。
查询处理涉及到跨节点的数据访问和计算，在设计查询时需要考虑数据的分布和负载均衡。
常见的分布式查询方法包括并行查询、分片查询和全局统计等。
并行查询利用多个节点同时处理查询，提高了查询的并发度；分片查询将数据划分为若干片段，分布在不同的节点上进行查询，减少了单个节点的查询负载；全局统计则用于从全局数据中获取统计信息，辅助查询优化。
3. 缓存非关系型数据库通常具有高速的读取能力，通过缓存机制可以减少重复查询和加快查询响应时间。
缓存可以采用内存缓存或分布式缓存，将频繁访问的数据存储在缓存中，减少对数据库的访问压力。
在设计查询时，可以使用缓存机制预先计算和存储一些常用的查询结果，提高查询的响应速度。
二、非关系型数据库的查询优化方法1. 数据模型设计在非关系型数据库中，数据模型的设计对查询性能有着直接的影响。
根据具体的业务需求，选择合适的数据模型，避免冗余和复杂的关系结构，能够提高查询的效率。
一般来说，数据模型的设计应该尽量符合横向扩展的原则，充分利用分布式数据库的优势。
查找算法在实际应用中的选择与优化
查找算法在实际应用中的选择与优化在当今数字化的时代，数据的处理和检索变得日益重要。
无论是在庞大的数据库中寻找特定的信息，还是在程序中快速定位所需的元素，查找算法都扮演着关键的角色。
正确选择和优化查找算法，可以显著提高系统的性能和效率，为用户带来更好的体验。
查找算法的种类繁多，常见的有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
每种算法都有其特点和适用场景。
顺序查找是最为简单直观的一种查找算法。
它依次遍历数据集合中的每个元素，直到找到目标元素或者遍历完整个集合。
这种算法的优点是实现简单，对于小型、无序的数据集合或者数据集合的元素分布没有明显规律的情况，是一种可行的选择。
然而，其缺点也很明显，当数据量较大时，查找效率会非常低。
二分查找则是一种在有序数据集合中进行高效查找的算法。
它通过不断将数据集合对半分割，逐步缩小查找范围，从而快速定位目标元素。
二分查找的效率很高，时间复杂度为 O(log n)。
但它的前提是数据集合必须是有序的，如果数据集合经常动态变化，维护其有序性可能会带来较大的开销。
哈希查找则是通过将关键码映射到一个固定的哈希表中，从而实现快速查找。
哈希查找的平均时间复杂度可以达到 O(1)，效率极高。
但哈希函数的设计至关重要，如果哈希函数设计不好，可能会导致大量的哈希冲突，从而影响查找效率。
在实际应用中，选择合适的查找算法需要综合考虑多个因素。
首先是数据量的大小。
如果数据量较小，顺序查找可能就足够了；而对于大规模的数据，二分查找或哈希查找可能更合适。
其次是数据的分布和有序性。
如果数据本身有序，二分查找会是很好的选择；如果数据无序且分布较为随机，哈希查找可能更能发挥优势。
此外，数据的动态变化情况也需要考虑。
如果数据经常插入、删除和修改，那么维护有序性可能会比较困难，此时哈希查找可能更适合。
而如果数据的更新操作相对较少，而查找操作频繁，那么可以在数据初始化时将其排序，然后使用二分查找。
除了选择合适的查找算法，对算法进行优化也是提高查找效率的重要手段。
Python技术在数据库优化与查询调优中的应用
Python技术在数据库优化与查询调优中的应用随着互联网的发展和数据的爆炸式增长，数据库的优化和查询调优变得越来越重要。
在这个过程中，Python技术发挥了巨大的作用。
Python作为一种强大的编程语言，提供了许多用于数据库操作和性能优化的库和工具。
本文将介绍一些常见的Python技术在数据库优化和查询调优中的应用。
一、连接数据库Python有许多用于连接各种类型数据库的库，如MySQL、PostgreSQL等。
通过这些库，我们可以用Python代码连接到数据库，并执行各种数据库操作。
Python的数据库连接库提供了高度抽象的接口，使得连接数据库变得更加简单和方便。
二、批量插入数据当需要向数据库中插入大量数据时，单条插入的效率很低，而且容易导致数据库性能下降。
这时可以使用Python的批量插入技术来提高插入的效率。
Python的数据库库提供了批量插入的接口，可以一次性插入多条数据。
通过将数据封装为一个列表或者一个二维数组，可以一次性将数据插入到数据库中，从而大大提高了插入的效率。
三、查询优化在数据库查询中，查询优化是非常重要的一环。
Python提供了一些工具和技术来优化查询效率。
例如，我们可以使用Python的装饰器来对查询函数进行缓存，避免重复查询。
通过缓存查询结果，可以减少数据库的访问次数，提高查询的效率。
另外，Python也提供了一些库和工具来帮助我们分析查询的性能，并进行相应的优化。
例如，可以使用Python的性能分析工具来分析查询的瓶颈，并找出需要进行优化的地方。
通过对查询进行性能测试和优化，可以提高数据库的查询效率。
四、并发访问在高并发的情况下，数据库的性能容易成为瓶颈。
Python技术可以帮助我们解决这个问题。
Python提供了一些库和技术来实现并发访问数据库。
例如，可以使用Python的多线程或异步编程技术，通过并发处理数据库访问请求，提高数据库的并发性能。
五、数据分析除了数据库的优化和查询调优，Python还可以用于数据库中的数据分析。
大数据量下的数据库查询与插入如何优化？（整理）
⼤数据量下的数据库查询与插⼊如何优化？（整理）数据库经常要做⼀些查询与插⼊，但是如果查询和插⼊的数据量过⼤的时候就会引发数据库性能问题，降低数据库⼯作效率。
因此性能调优是⼤家在⼯作中都能够预见的问题，⼤到世界五百强的核⼼系统，⼩到超市的库存系统，⼏乎都会有要调优的时候。
⾯对形形⾊⾊的系统，林林总总的需求，调优的⼿段也是丰富多彩。
1.尽量使语句符合查询优化器的规则避免全表扫描⽽使⽤索引查询2.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
3.尽量避免向客户端返回⼤数据量，若数据量过⼤，应该考虑相应需求是否合理。
4.建⽴⾼效的索引SQL语句的Select部分只写必要的列；尽量将In⼦查询重写为Exists⼦查询；去除在谓词列上编写的任何数学运算；尽可能不⽤Distinct；由于优化⼯具处理“或”逻辑可能有问题，所以尽量采⽤其他⽅式重写；确保所处理的表中数据分布和其他统计信息正确，并反映当前状况；尽可能⽤UNION ALL取代UNION；尽可能减少DB2的SQL请求；尽量将区间谓词重写为Between谓词；不要只是为了排序⽽选择某⼀列；我⽬前所在的系统就是这么⼀个有实时插⼊⼜需要⼤数据的查询的⼀个系统。
采⽤了如下⼿段：1，当天的记录会放在⼀个独⽴的表中.主要是针对实时的插⼊的记录，记录不要太多以免插⼊的时候维护索引的开销稳定在⼀个范围内。
2，历史的记录会按天分区的形式保存在历史表中。
这个表⼀天只会批量的插⼊⼀次数据(⽤的是分区交换的⽅法)。
3，分区的索引对我的业务性能不好，因为要跨天查询。
历史查询最长时间段是⼀个⽉的时间，如果按照⼀个⽉⼀个分区的话，⼀个分区差不多是⼀个亿的记录，就算是按⽉分区的话，再创建分区的本地索引，如果是时间段跨了⽉份的话估计分区的本地索引性能估计也不⾏。
4，后来采⽤⼀个⽅案，DB层上⾯再放了⼀个缓冲层，就是我最近在测试的Timesten关系型内存数据库，按照时间的⽼化策略缓冲⼀个⽉的数据。
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。
简述查询处理步骤
简述查询处理步骤
查询处理步骤是指数据库管理系统中执行查询操作的过程。
一般包括以下步骤：
1. 语法分析和解析：将查询语句进行语法分析，判断语句是否符合规范，然后进行解析，将语句转化为内部数据结构，以便后续处理。
2. 查询优化：对查询语句进行优化，通过选择最优的查询执行方式来提高查询效率。
包括选择合适的查询算法、选择合适的索引、重写查询语句等。
3. 查询重写：根据查询优化的结果，对查询语句进行重写，将查询语句转化为具体的查询操作，包括表的连接、过滤条件的应用等。
4. 查询执行：将重写后的查询语句进行执行，在数据库中查找符合查询条件的数据。
执行过程中可能需要进行磁盘访问和计算操作。
5. 结果返回：将查询的结果返回给用户或应用程序。
结果返回可以是一个表格或者一个数据集，包含满足查询条件的数据。
整个查询处理过程是一个复杂的过程，需要综合考虑查询的语法、语义、性能等方面的因素，以提供快速、准确的查询结果。
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。
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二、实现查询操作的算法举例
(2) 排序-合并方法
①如果连接的表没有排好序，则将Student和SC表按 连接属性Sno排序； ②取Student表中的第一个Sno，依次扫描SC表中具 有相同Sno的元组，把它们连接起来； ③当扫描到Sno不相同的第一个SC元组时，返回 Student表扫描下一个元组，再扫描SC表中具有相同 Sno的元组，把它们连接起来。
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为什么要进行查询优化？ 例：求选修了2号课程的学生姓名。其SQL语句为：
SELECT 姓名 FROM Student, SC WHERE Student.学号 = SC.学号 AND 课号 = ‘2’;
也可用SQL语言如下实现:
SELECT 姓名 FROM Student WHERE 学号 IN (SELECT 学号 FROM SC WHERE 课号 = ‘2’ ) ;
2
§1 关系数据库系统的查询处理 查询处理的任务：
将用户提交给询处理步骤
查询处理分为4个阶段，在处理过程中， 一旦发现问题，则报告错误，中止处理。
3
(1) 查询分析 词法分析：识别出语句中的SQL关键字、属
性名、关系名、运算符、常量等语 言符号。 语法分析：检查语句是否符合SQL语法规则。
第九章 关系查询处理和查询优化 本章内容：
§1 关系数据库系统的查询处理 §2 关系数据库系统的查询优化 §3 代数优化 §4 物理优化
1
本章要求：
1、了解查询处理的一般步骤 2、了解为什么必须进行查询优化？ 3、掌握关系代数的等价变换规则 4、掌握代数优化的算法和优化的一般步骤 5、了解物理优化的内容和方法
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二、实现查询操作的算法举例
1. 选择操作的实现 (1) 简单的全表扫描方法
对查询基本表顺序扫描，逐一检查每个元组是否 满足选择的条件，对满足条件的元组作为结果输 出。对于小表，简单有效。对于大表，费时。 (2) 索引或散列扫描方法 如果选择条件中的属性上有索引（B+树索引或 Hash索引），可以用索引扫描方法。通过索引先 找到满足条件的元组的主码或元组指针，再通过 元组指针直接在查询的基本表中找到元组。
Q1 = 姓名 ( Student.学号=SC.学号∧课号=‘2’( StudentSC ) ) 2、先做Student和SC的自然连接，然后从中选出课程
号为2的元组，再投影姓名。 Q2 = 姓名（课号=‘2’ （Student ∞ SC）） 3、先从SC中选出课程号为2的元组，然后将该结果与 Student 连接，再投影姓名。 Q3 = 姓名（Student ∞ 课号=‘2’ （SC））
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分析三种实现策略的执行时间： 设有1000个学生记录，10000个选课记录，
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§2 关系数据库系统的查询优化
关系数据语言只需用户提出“做什么”，不必指 出“怎么做”，为什么能做到这一点？
一个重要原因就是系统能自动进行查询优化。系 统自动优化比用户自己优化会做得更好，见P267。
在集中式数据库中，查询执行的总代价(开销)为： 总代价 = I/O代价 + CPU代价 + 内存代价 三者中，I/O代价是最主要的。 查询优化的总目标： 选择有效的策略，求得给定的关系表达式的值， 使得查询代价较小。
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二、实现查询操作的算法举例 2. 连接操作的实现
Select * from Student, Sc Where Student.Sno=SC.sno
(1) 嵌套循环方法
对于外层循环(Student)的每个元组(s),检 索内层循环(SC)中的每个元组(sc)，并检查这 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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对于一个复杂的查询，不同用户可能会写 出各种不同的查询方法。这些方法有的简单， 有的复杂。它们的执行结果是一样的，但执行 效率可能是不一样的。系统能解决这一问题吗？
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对这一查询，可以考虑下面几种实现方式： 1、先求Student和SC的笛卡尔积，然后从中选出两学
号字段值相等、课程号为2的元组，再投影姓名。
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二、实现查询操作的算法举例 (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。 划分阶段：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：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，并将元组与桶 中所有来自R并与之匹配的元组连接起来。
重复上述步骤直到Student表扫描完。
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二、实现查询操作的算法举例 (3) 索引连接方法 ①在SC表上建立属性Sno的索引，如果原来没 有的话； ②对Student表中的每一个元组，由Sno的值通 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②、 ③；直到Student表中的元组 处理完为止。
率较高的方案。 分为两个层次。
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代数优化：按照一定的规则，改变代数表达 式中关系操作的次序和组合，使 执行效率更高，又称逻辑优化。
物理优化：依据事先确定的策略，选择底层 存取路径和算法。
(4) 查询执行 依据查询优化得到的结果，生成执行代码，
执行之。
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二、实现查询操作的算法举例
1. 选择操作的实现 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’； C3：Sage>20; C4: Sdept=‘CS’ AND Sage>20;
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(2) 查询检查 语义检查：根据数据字典，检查语句中的数据库
对象，如属性名、关系名等，是否有 效。 符号名转换：将外部名转换为内部名。 安全性检查：检查用户是否有请求的存取权限。 完整性检查：检查是否违反完整性约束。 查询树转换：用基于关系代数的查询树来表示查 询，查询树也叫语法分析树。
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(3) 查询优化 从多个可能的执行方案中选择一个执行效