关系查询处理和查询优化小结
第9章 关系查询处理和查询优化
200215121 200215122 200215123 200215124 . . .
200215121 1 92 200215121 2 85 200215121 3 88 200215122 2 90 200215122 3 80
. . .
排序-合并连接方法示意图 排序 合并连接方法示意图
2. 排序 合并方法 排序-合并方法 合并方法(sort-merge join 或merge join) 适合连接的各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
3. Ｑ3＝ ПSname(Student бo=' 2' (SC)) ①б 读SC表总块数= 10000/100=100块 读数据时间=100/20=5秒 读数据时间 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 读数据时间=100/20=5秒 读数据时间 ③П 总时间＝5＋5秒＝10秒 总时间
某些选择运算＋在其前面执行的笛卡尔积 ===> 连接运算
例：бStudent.Sno=SC.Sno (Student×SC) Student
提取公共子表达式
SC
物理优化
代数优化改变查询语句中操作的次序和组合， 代数优化改变查询语句中操作的次序和组合，不涉及底层 的存取路径 对于一个查询语句有许多存取方案，它们的执行效率不同， 对于一个查询语句有许多存取方案，它们的执行效率不同， 仅仅进行代数优化是不够的 代数优化比较粗糙,而存储路径优化效果明显 代数优化比较粗糙 而存储路径优化效果明显 物理优化就是要选择高效合理的操作算法或存取路径， 物理优化就是要选择高效合理的操作算法或存取路径，求 得优化的查询计划
第九章 关系查询处理和查询优化
精品课件！
精品课件！
关系系统的查询优化:
优化:
Sname Sname
Sname Sname
c
c’
c’’
Sname
c
p
SP P S
p
...
索引连接(在SC 的连接列Sno上 建立索引):
95004… 95002... 95003... 95001… ...
...
关系系统的查询优化:
把投影运算和选择运算同时进行 sno (cno=‘2’(SC)) 把投影和其前或后的双目运算结合起来 Cname(Course SC)
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 Students.Sno=SC.Sno and Cno=‘2’(StudentsSC) 找出公共子表达式
Students 95004… 95002... 95003... 95001… ...
...
95003 1 … 95003 2 … 95004 2 ... 95004 3 ... 95001 1 … ...
关系系统的查询优化:
排序合并连接(连 接的关系分别排 序): Students 95001… 95002... 95003... 95004… ... Students SC 95001 1 … 95003 1 … 95003 2 … 95004 2 ... 95004 3 ... ... SC索引 95001 95003 95003 95004 95004 ... SC 95003 1 … 95003 2 … 95004 2 ... 95004 3 ... 95001 1 … ...
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关系系统的查询优化:
数据库查询优化的经验总结与最佳实践指南
数据库查询优化的经验总结与最佳实践指南随着信息技术的快速发展，数据库已成为企业数据存储和管理的核心。
合理优化数据库查询能够提高系统的性能和响应速度，进而提升用户体验。
本文将总结一些数据库查询优化的经验，并提供最佳实践指南。
一、使用索引优化查询索引是提高查询性能最常用的手段之一。
在数据库中创建合适的索引，能够加快查询的速度并减少资源消耗。
以下是一些重要的使用索引的经验：1. 分析数据库查询，确定经常用到的列和条件，为这些列和条件创建索引。
2. 避免过多创建索引。
过多的索引会增加数据写入的负担，并消耗较多的存储空间。
3. 针对复合查询条件，使用合适的组合索引。
组合索引可以使多个列一起被索引，减少查询时的检索步骤，提高查询效率。
4. 定期对索引进行重新组织和优化。
当表的数据量发生变化时，索引的效率可能会下降，及时对索引进行优化可提高查询性能。
二、避免全表扫描全表扫描是指无法使用索引或其他优化策略时对整个表的每一行进行扫描，这样的查询是非常低效的。
以下是一些避免全表扫描的方法：1. 避免在查询中使用通配符查询。
通配符查询在数据库查找过程中无法利用索引，会导致全表扫描。
2. 使用合适的条件，进行范围查询。
范围查询可以避免全表扫描，只针对符合条件的子集进行操作。
3. 根据业务需要，将大表拆分成小表。
将大表按照业务功能或其他相关因素拆分成多个小表，可以降低查询时的负载，加快查询速度。
三、避免多余的查询很多时候，查询结果的数据量可能远大于实际需要的数据量，这会导致无谓的资源消耗和时间浪费。
以下是一些建议避免多余查询的方法：1. 只选择所需的列。
避免查询整行数据，只选择实际需要的列可以减少数据传输开销，提高查询效率。
2. 使用LIMIT语句限制查询结果的条数。
如果在实际业务中只需要获取前几条数据或者特定范围内的数据，可以使用LIMIT语句限制查询结果的数量。
3. 使用子查询和联合查询。
通过使用子查询和联合查询，可以将多次查询合并为一次查询，减少数据库的负载。
09 关系查询处理和查询优化
《数据库系统概论》 第九章 关系查询处理和查询优化
12
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 0715121 1 92 0715121 排序－合并连接方法的步骤： 0715121 2 85 如果连接的表没有排好序，先对Student表和SC表按连接属性 0715122 0715121 3 88 Sno排序 0715123 0715122 2 90 取Student表中第一个Sno，依次扫描SC表中具有相同Sno的元 组 0715122 3 80 0715124 . . . 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 排序-合并连接方法示意图 重复上述步骤直到Student 表扫描完 说明 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
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
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 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
1查询处理和查询优化
二、一个实例
例3 求选修了2号课程的学生姓名。
用SQL表达： SELECT Student.Sname FROM Student, SC WHERE Student.Sno=SC.Sno AND o='2'; 假定学生-课程数据库中有1000个学生记录，10000个选课记录 其中选修2号课程的选课记录为50个
18_关系查询处理和查询优化
¤ 按连接属性排序 ¤ 在连接属性上建立索引
• 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 • 某些选择运算同在其前面执行的笛卡尔积结合成为连 接运算 • 提取公共子表达式
Sname Student .Sno SC.Sno o'2' Student SC
Sname Student SC .Cno'2' SC
Ssm
优化必要性实例
• 假设1： Student:1000条,SC:10000条, 选修2号课程:50条 • 假设2： 一个内存块装:10个Student元组, 或100个SC元组 内存中一次可以存放: 5块Student元组,1块SC元组和 若干块连接结果元组 • 假设3： 读写速度：20块/秒 • 假设4： 连接方法：基于数据块的嵌套循环法
Ssm
优化必要性实例
• 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';
• 写出可行的关系代数表达式
Sname SC .Cno '2' StudentSC
• 总时间 =105＋50000＋50000秒 = 100105秒 = 27.8小时 Ssm
策略2 Sname SC .Cno '2' StudentSC
• ①连接操作 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
第九章 关系查询处理和查询优化
1. 查询分析
❖ 查询分析的任务：对查询语句进行扫描、词法分 析和语法分析
词法分析：从查询语句中识别出正确的语言符号 语法分析：进行语法检查
An Introduction to Database System
2. 查询检查
❖ 查询检查的任务
合法权检查 视图转换 安全性检查 完整性初步检查
An Introduction to Database System
连接操作的实现（续）
（3）索引连接(index join)算法
步骤： ① 在SC表上已经建立属性Sno的索引。 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
An Introduction to Database System
连接操作的实现（续）
（1）嵌套循环算法(nested loop join) （2）排序-合并算法(sort-merge join 或merge join) （3）索引连接(index join)算法 （4）Hash Join算法
An Introduction to Database System
连接操作的实现（续）
（1）嵌套循环算法(nested loop join)
对外层循环(Student表)的每一个元组(s)，检索内层循 环(SC表)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。
An Introduction to Database System
An Introduction to Database System
关系查询优化讨论与小结概要
《数据库管理与应用开发》专题讨论与小结讨论题目：关系查询优化学号： 1013011050姓名：李明专业： 10信管成绩：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：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。
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：用户不必考虑如何最好地表达查询以获得较好的效率；系统可以比用户做得更好(更“优化”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.查询优化的总目标：选择有效的策略；求得给定关系表达式的值；使得查询代价最小；4.查询优化的一般准则。
下面的优化策略一般能提高查询效率：( 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。
5. 查询优化的一般步骤：各个关系系统的优化方法不尽相同，大致的步骤可以归纳如下：( 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。
数据库9-关系查询处理和查询优化
代数优化
关系代数表达式等价变换规则
查询树的启发式优化
An Introduction to Database System
关系代数表达式等价变换规则
代数优化策略：通过对关系代数表达式的等价变 换来提高查询效率 关系代数表达式的等价：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
An Introduction to Database System
一个实例（续）
三、 第三种情况
Q3=πSname(Student σo='2'(SC))
1. 先对SC表作选择运算，只需读一遍SC表，存取100块 花费时间为5s，因为满足条件的元组仅50个，不必使 用中间文件。 2. 读取Student表，把读入的Student元组和内存中的SC 元组作连接。也只需读一遍Student表共100块，花费 时间为5s。 3. 把连接结果投影输出 第三种情况总的执行时间≈5+5≈10s
在内存中尽可能多地装入某个表(如Student表)的若干块，留出一块 存放另一个表(如SC表)的元组。
把SC中的每个元组和Student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
从SC中读入一块和内存中的Student元组连接，直到SC表处理完。 再读入若干块Student元组，读入一块SC元组 重复上述处理过程，直到把Student表处理完
An Introduction to Database System
查询树的启发式优化（续）
(3) 对每一个投影利用等价变换规则3，5，10，11中的一般形
式尽可能把它移向树的叶端。 注意：
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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。