数据库查询优化方法和系统与设计方案
数据库查询优化的算法与实现技巧
数据库查询优化的算法与实现技巧数据库查询是数据库系统最常见也是最重要的操作之一，对查询的性能进行优化可以提高数据库系统的效率和响应速度。
本文将介绍一些常用的算法和实现技巧，帮助我们有效地优化数据库查询。
1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段之一。
在数据库中，可以创建多种类型的索引，如B树、哈希等。
选择合适的索引类型需要根据实际业务需求和数据特点。
同时，还要注意对重复值过多的列和经常需要进行范围查询的列进行索引，以提高查询效率。
2. 查询的优化技巧①减少查询结果的返回数据量：一方面可以通过合理地选择查询列，只选择需要的数据，避免查询不必要的列；另一方面可以使用LIMIT关键字限制返回数据的行数，减少不必要的IO开销。
②避免使用LIKE '%value%'语句：LIKE '%value%'语句在数据库中会进行全表扫描，对大数据量的表性能影响较大。
尽量少使用该语句，如果必须使用，可以采用全文检索等技术来优化。
③尽量减少子查询：子查询一般执行效率较低，可以尝试使用连接（JOIN）操作来替代子查询，从而提高查询效率。
3. 缓存查询结果缓存是提高查询性能的有效手段之一。
通过将频繁查询的结果缓存到内存中，可以减少对数据库的访问次数，进而提高查询性能。
常用的缓存方式有使用应用程序缓存和使用数据库缓存。
4. 分区在处理大型数据库时，可以考虑采用分区的方式来优化查询性能。
分区是将表或索引按照某种规则分成多个子集，可以并行地对这些子集进行操作。
它不仅减少了对整个表或索引的扫描次数，还能提高并发性能。
5. 冗余字段通过在数据库中添加冗余字段，可以减少表之间的关联操作，从而提高查询性能。
当冗余字段的数据变化频率较低时，可以通过定期的批量更新（例如夜间）来更新这些字段，以减少对数据库的压力。
6. 开启数据库的性能调优选项不同的数据库系统提供了各种性能调优选项，通过开启这些选项可以提高数据库查询的效率。
数据库查询优化的方法与技巧
数据库查询优化的方法与技巧随着信息技术的发展，数据库的应用越来越广泛，不论是企业还是个人，都离不开数据库的支持。
然而，当数据量不断增加时，数据库查询的效率就成为一个重要的问题。
本文将介绍一些常用的数据库查询优化方法与技巧，帮助读者提高查询效率。
一、合理设计数据库结构数据库查询的效率首先取决于数据库的结构设计是否合理。
以下是一些建议：1.选择适当的数据类型：在数据库设计中，选择适当的数据类型可以节省存储空间，并减少查询时的计算负担。
例如，使用INT类型代替VARCHAR类型存储数字。
2.建立索引：索引可以提高查询效率，通过建立适当的索引，可以加快数据搜索和排序等操作。
需要注意的是，索引过多会导致写操作变慢，因此需要根据实际情况权衡。
3.规范化与反规范化：根据实际需求，合理地进行数据库规范化与反规范化的处理，既可以节省存储空间，又可以提高查询效率。
需要根据具体情况进行权衡。
二、编写高效的查询语句编写高效的查询语句是提高数据库查询效率的关键。
以下是一些建议：1.选择合适的表连接方式：根据实际需求，选择合适的表连接方式，包括内连接、外连接和交叉连接等，避免无效的连接操作。
2.精确指定查询字段：只查询需要的字段，避免获取不必要的数据。
减少查询数据量可以提高查询效率。
3.避免使用通配符查询：通配符查询（如LIKE '%keyword%'）会导致全表扫描，效率较低。
如果可以确定查询条件，尽量避免使用通配符。
4.使用子查询替代临时表：尽量使用子查询替代临时表，减少表操作的次数，提高查询效率。
5.合理利用数据库内置函数：数据库提供了各种内置函数，如SUM、AVG、COUNT等，可以通过使用这些函数减少查询的数据量，提高查询效率。
三、合理配置数据库和硬件资源合理配置数据库和硬件资源对于提高查询效率也非常重要。
以下是一些建议：1.分区表：当数据库的数据量非常大时，可以考虑将表进行分区，将数据分散存储在不同的磁盘上，以提高查询效率。
数据库查询优化的技巧与方法总结
数据库查询优化的技巧与方法总结在当今信息化建设中，数据库成为了企业管理和数据存储的关键要素之一。
然而，随着数据量的不断增长和业务复杂性的提升，数据库查询性能的问题也变得越来越突出。
为了提高数据库查询的效率和响应速度，本文将总结一些数据库查询优化的技巧和方法。
I. 合理设计数据库模型首先，一个好的数据库设计是高效查询的基础。
合理设计数据库模型可以减少查询所需的数据量，降低关联和连接的复杂性，提高查询性能。
1. 表结构规范化：通过将数据拆分为多个表，遵循各种规范化规则，消除冗余数据，并确保表之间具有正确的关系。
2. 创建适当的索引：索引可以加快查询的速度。
根据查询的频率和字段的选择性，选择合适的字段创建索引，但要避免过多的索引导致更新操作的性能下降。
II. 优化查询语句1. 使用合适的查询语句：根据查询的目的和需求，选择合适的查询语句，如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等。
避免使用不必要的通配符或通配符前缀，以减少查询的数据量。
2. 精简查询条件：减少查询条件中的逻辑运算符和函数，避免使用LIKE语句中的通配符，以加快查询的速度。
3. 利用简单的连接：在多表查询中，使用INNER JOIN或LEFT JOIN等简单连接，避免复杂的连接操作，以提高查询的性能。
4. 分页查询优化：对于大量数据的查询，使用LIMIT语句来实现分页查询，减少数据的读取和传输，提高响应速度。
III. 优化数据库配置1. 调整缓存大小：根据数据库的使用情况和硬件资源，调整数据库的缓存大小，以提高查询的性能。
2. 优化服务器参数：根据数据库的实际情况，优化服务器的配置参数，如内存分配、线程数等，以最大限度地提高数据库的性能。
3. 使用合适的存储引擎：根据数据的特性和查询的需求，选择合适的存储引擎，如InnoDB或MyISAM等。
IV. 优化查询统计和监控1. 使用查询计划：通过使用数据库的查询计划（explain）来分析查询语句的执行计划，了解查询的执行情况，找到潜在的性能问题，并进行相应的优化调整。
数据库查询优化算法与方法
数据库查询优化算法与方法随着互联网的迅猛发展和企业数据规模的不断增加，数据库成为了应用程序中不可或缺的组成部分。
而数据库查询则是数据库最频繁使用的功能之一，因此数据库查询的性能优化显得格外重要。
本文将介绍一些常见的数据库查询优化算法和方法，旨在提高数据库查询的性能和效率。
1. 索引优化索引是优化数据库查询的常见方法，它能够加快查询速度，并减小数据库的存储空间。
在设计数据库时，我们需要根据查询需求选择适当的字段进行索引。
常见的索引类型包括唯一索引、主键索引、聚集索引和非聚集索引等。
合理使用索引可以大幅度减少全表扫描，避免不必要的查询开销。
2. 查询优化器查询优化器是数据库管理系统中的重要组成部分，通过选择合适的查询执行计划来实现查询性能的最优化。
查询优化器根据查询语句的各种条件和数据分布等信息，采用一系列的优化算法来选择最佳执行计划。
例如，查询优化器可以根据统计信息来判断是否使用索引，以及选择合适的连接操作（如哈希连接、嵌套循环连接等）等。
3. 冗余数据清理数据库中的冗余数据会增加数据存储占用和查询负担。
通过定期清理冗余数据可以减小数据库的存储空间，并提高查询性能。
冗余数据的清理可以通过定期的数据清理任务来实现，例如删除旧日志、清理过期数据等。
此外，合理的数据归档和分区也可以降低查询负担和优化查询性能。
4. 批量操作在执行数据库查询时，尽量采用批量操作而非逐个操作，可以大大提高数据库查询的性能。
批量操作可以通过批量插入、批量更新和批量删除等方式来实现。
例如，使用批量插入可以减少插入操作的次数，提高插入效率。
通过批量操作，减少了与数据库之间的交互次数，从而提高了查询性能。
5. 分页查询优化对于大数据集的查询，通常需要进行分页处理。
数据库查询的分页操作可能会面临大量的数据扫描和排序，耗时较多。
为了优化分页查询，可以采用一些常见的方法。
一种是使用limit和offset语句，将查询结果分成多个分页获取。
数据库查询优化的八大技巧
数据库查询优化的八大技巧在当前信息化时代，数据库已经成为了各个行业中不可或缺的重要组成部分。
然而，在面对庞大的数据量时，数据库的查询效率往往成为了制约业务发展的瓶颈。
本文将介绍八大数据库查询优化的技巧，帮助我们提高查询效率、提升系统性能。
一、合理设计和优化数据库表结构合理的数据库表结构设计是数据库优化的基础。
首先，需要根据业务需求进行表的划分，尽量遵循范式规范，减少数据冗余。
其次，合理选择字段类型和长度，避免浪费空间和提高查询效率。
最后，通过创建索引、设置外键等方式来增加数据查询的速度。
二、使用正确的查询语句在编写查询语句时，需要使用正确的语法、关键字和运算符。
避免使用子查询、嵌套查询等复杂操作，尽量简化查询语句结构。
另外，合理使用索引，可以大大提高查询效率。
对于特定的查询场景，可以借助数据库性能分析工具来查看查询语句的性能，从而对其进行优化。
三、减少返回结果集的大小通过减少返回结果集的大小，可以减少网络传输的开销，提高查询效率。
可以使用LIMIT关键字限制返回的记录数量，避免一次性返回大量数据。
此外，可以选择只查询需要的字段，而不是所有字段，减少数据传输的负担。
四、合理使用缓存机制数据库查询是一个相对耗时的操作，频繁查询会导致系统性能下降。
通过使用缓存机制，可以将热点数据缓存在内存中，减少对数据库的查询次数。
常用的缓存工具有Redis、Memcached等，可以根据具体需求选择适合的缓存方案，提高查询效率。
五、分布式数据库的优化随着业务的发展，数据库往往需要进行水平拆分或垂直拆分，采用分布式数据库架构。
在分布式数据库中，查询优化变得更为复杂。
需要根据具体的拆分方案来进行优化，合理选择分片键、合理分配数据节点等，避免查询过程中的数据倾斜和性能瓶颈。
六、定期维护和优化数据库数据库查询优化不是一次性的工作，需要定期进行维护和优化。
可以通过定期收集数据库的统计信息，如表的大小、索引的使用情况等，进行数据库的性能监控和优化。
数据库查询优化方案
数据库查询优化方案
一、查询优化方案
1.合理索引设计
在进行百万级数据查询统计时，应给结果集中涉及的字段添加索引，
以加快查询效率。
在添加索引时，可根据查询语句的where条件，给一个
范围比较大的列加上索引，并且要根据查询结果的顺序来添加索引，或者
给多字段添加联合有序索引，将结果集中涉及的字段全部给予检索以提高
查询效率。
2.SQL语句的合理利用
应尽量避免使用*号，避免使用多个where条件，尽量使用exists和not exists，尽量减少表联接，尽量使用子查询，尽量使用order by子句。
3.合理使用缓存
在百万级数据查询统计时，可以使用数据库本身提供的各种缓存技术，比如Mysql提供的query_cache配置项，Postgresql提供的
Statement_cache，Oracle提供的SGA，以及SQL Server提供的Plan Cache，它们可以防止相同SQL语句的重复查询，提高数据库查询性能。
4.合理利用数据库性能调优工具
MySQL提供的my stat，Oracle提供的SQL Analyzer，MS SQL
Server提供的Profiler等数据库性能调优工具，可以分析SQL语句的执
行效率，发现索引效率低，执行时间长，从而决定是否需要调整SQL语句
和索引。
5.使用分库分表
如果数据量特别大，可以考虑将数据分库分表，分别存放在不同的服务器上，每个库里的表关联起来，以提高查询速度。
数据库管理系统中查询优化的设计和实现措施
142 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】数据库管理系统 查询优化 设计 措施1 查询优化关键技术1.1 查询优化的基本准则查询优化的基本准则能在一定的程度上对查询效率进行改善，但这种改善的程度和策略都不是最好的。
而关于查询优化的基本准则具体如表1。
1.2 查询优化预处理环节查询优化预处理即对目标列、条件公式和信息集合操作进行的预处理，其主要的目的就是想把查询系统进行一个更为高效率的规划，以达到真正优化的效果。
就比如对目标列的预处理，就是要通过查询优化的预处理把断缺的目标列进行补充完整，以确保目标列中的定义顺序和查询系统中的顺序一样。
而对于条件公式进行预处理，要把条件表达式中的NOT 进行往下推算，或者是把NOT 去掉，把这个条件的表达式进行有效的转换，变成可取性和合理化的表达式。
针对集合信息的预处理，其主要是Except 和Intersect 等操作。
1.3 查询优化的逻辑性优化查询优化系统中的逻辑优化主要是依靠于索引来进行的，通过一个物理上的逻辑优化来完成查询过程中的运算。
该逻辑的优化过程主要包括两个方面，一是在优化的过程中要能找到有“AND ”的表达式，然后通过索引的表达式进行查询，如果没有该表达式，就可以用扫描的形式进行一个逻辑性的运算。
如果用索引的表达式可以查询出来，就先使用这个查询的表达式，最后再利用该表达式的运算结果进行对其他表达式的查询。
二是采用“OR ”形式的表达式优化过程，这个查询优化的逻辑思路与“AND ”相似，都是先通过索引的查询方式确认是否存在有可用的表达式。
如果没有且当存在有很多个子表达式时，就通过对这些子表达式的顺序调整，进而达到运算的结果。
数据库管理系统中查询优化的设计和实现措施文/贾钦2 实现系统内查询优化的算法想要实现数据库管理系统的查询优化，首要的任务就是实现算法的优化。
数据库技术的数据库查询优化实战
数据库技术的数据库查询优化实战数据库查询优化是数据库技术中非常重要的一部分，它对于提高系统性能、减少资源消耗至关重要。
在实际的数据库开发和维护中，优化数据库查询可以显著提升系统的响应速度和用户体验。
本文将从索引优化、查询优化和物理优化三个方面介绍数据库查询优化的实战方法。
首先，索引优化是数据库查询优化的关键。
索引是数据库中的一种数据结构，它能够快速定位数据并提高查询效率。
在进行数据库查询优化时，我们可以通过以下几种方式进行索引优化。
1. 合理设计索引：合理设计索引是索引优化的基础，我们需要根据数据库的特性选择合适的索引类型和字段。
一般来说，主键、外键和频繁用于查询条件的字段是较好的索引选择。
同时，需要注意不要过度索引，过多的索引会增加数据的插入、更新和删除的时间。
2. 使用覆盖索引：覆盖索引是一种特殊的索引类型，它包含所有查询所需的数据字段。
通过使用覆盖索引，数据库可以直接从索引中获取所需的数据，避免了查询的磁盘操作，提高了查询效率。
3. 避免使用全文索引：全文索引适用于对文本进行模糊搜索的场景，但是全文索引的效率较低，在进行精确匹配的查询时，最好使用其他类型的索引。
其次，查询优化是数据库查询性能提升的关键环节。
查询是数据库系统最频繁的操作之一，通过以下几种方式可以提高查询效率。
1. 调整查询语句结构：合理调整查询语句的结构可以显著提高查询效率。
比如，使用等值查询代替范围查询，使用内连接代替外连接等。
此外，避免使用子查询，使用表连接等方式可以减少查询的嵌套层次，提高查询效率。
2. 避免全表扫描：全表扫描是查询效率较低的一种查询方式，它需要遍历数据库中的每一行数据。
我们可以通过合理的设计索引来避免全表扫描，或者使用其他查询方式替代。
3. 数据库分页处理：在大数据量查询时，使用分页的方式进行查询可以减少返回数据的量，提高查询效率。
一般来说，我们可以通过设置查询条件中的起始行数和返回行数来实现分页。
最后，物理优化是数据库查询优化的重要环节。
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图片简介:本技术介绍了一种数据库查询优化方法，包括：连接顺序选择器和自适应决策网络。
其中连接顺序选择器用于选择查询计划中最优的连接顺序，其中包括一种新的数据库查询计划编码方案，将编码与连接顺序一一对应；一个预测查询计划执行时间的价值网络，由查询计划及其对应真实执行时间进行训练，用于蒙特卡洛树搜索中的奖励反馈；蒙特卡洛树搜索方法，用于模拟生成多种不同的连接顺序，由连接顺序价值网络评价该连接顺序的好坏，在达到预设的探索次数后返回一个推荐的连接顺序。
自适应决策网络用于区分查询语句是否使用该连接顺序选择器，提升优化系统的整体性能。
本技术的方法和系统可以有效避免传统查询优化器的局限性，提高数据库查询效率。
技术要求1.一种数据库查询优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取查询语句，根据该查询语句中各个表之间的连接关系构建连接矩阵，并根据查询语句中所存在的表属性的过滤或选择关系式构建谓词向量；(2)根据步骤(1)构建的连接矩阵和谓词向量构建蒙特卡洛树，并从该蒙特卡洛树中选择该查询语句对应的连接顺序；(3)输出步骤(2)中选择的连接顺序，并将该连接顺序输入数据库执行。
2.根据权利要求1所述的数据库查询优化方法，其特征在于，步骤(2)中构建蒙特卡洛树这一过程包括如下子步骤：(2-1)构造根节点，将构造的根节点设置为当前节点；(2-2)根据当前节点的选择空间矩阵将该当前节点所有可能选择的子连接顺序加入到该当前节点的子节点列表中；(2-3)根据当前节点的子节点列表对当前节点进行多次模拟，以构造蒙特卡洛树，其中模拟次数由以下公式确定：SetpSearchTimes＝NumberOfChildren×searchFactor；其中SetpSearchTimes代表即树的每层上对当前节点进行模拟的次数，NumberOfChildren表示蒙特卡洛树的第i层子节点的数量，searchFactor表示搜索参数searchFactor，其由实验确定；(2-4)在步骤(2-3)构造的蒙特卡洛树上通过UCT算法选择当前节点的一个子节点，将这个选出的子节点设置为新的当前节点。
(2-5)针对步骤(2-4)设置的新的当前节点，不断重复上述步骤(2-3)与步骤(2-4)，直至蒙特卡洛树搜索进行到最后一层为止，此时将最后一次迭代过程选择出的节点的连接矩阵进行解析，解析得到的连接顺序即为最终的连接顺序。
3.根据权利要求2所述的数据库查询优化方法，其特征在于，步骤(2-3)包括如下子步骤：(2-3-1)从当前节点的子节点列表中选择一个子节点；(2-3-2)根据步骤(2-3-1)选出的子节点创建一个新节点，并将其构造在蒙特卡洛树上；(2-3-3)在步骤(2-3-2)创建的新节点上进行模拟，即通过快速随机选择将该新节点的连接顺序补全，从而构成一个完整连接顺序；(2-3-4)将步骤(2-3-3)得到的完整连接顺序输入事先训练好的连接顺序价值网络，以获得预测的执行时间；(2-3-5)根据步骤(2-3-4)中预测的执行时间计算该完整连接顺序的奖励；(2-3-6)根据步骤(2-3-5)计算得到的奖励对从步骤(2-3-2)创建的新节点到根节点路径上的所有节点进行反馈；(2-3-7)重复上述步骤(2-3-1)至(2-3-6)，直到模拟次数到达步骤(2-3)中的模拟次数SetpSearchTimes为止，从而完成构建蒙特卡洛树。
4.根据权利要求3所述的数据库查询优化方法，其特征在于，步骤(2-3-1)包括如下子步骤：(2-3-1-1)判断当前节点的模拟次数是否达到模拟次数的阈值，是则直接进入步骤(2-4)，否则进入步骤(2-3-1-2)；(2-3-1-2)判断当前节点的子节点列表中是否存在节点没有被构建在蒙特卡洛树中，如果是则从这些节点中随机选择一个子节点，然后进入步骤(2-3-2)，否则进入步骤(2-3-1-3)；(2-3-1-3)通过上限置信区间算法从当前节点的子节点列表中选择一个子节点，然后进入步骤(2-3-1-4)；(2-3-1-4)判断步骤(2-3-1-3)选出的节点的子节点列表中是否存在节点没有被构建在蒙特卡洛树中，如果是则从这些节点中随机选择一个子节点作为当前节点，然后进入步骤(2-3-2)，否则返回步骤(2-3-1-3)。
5.根据权利要求4所述的数据库查询优化方法，其特征在于，UCT算法是计算树中某个节点的每个子节点的价值，并选择其中价值最高的；UCT算法要求在树中选择节点时应使如下表达式具有最大值：其中vk表示当前节点的第k个子节点且有k∈[1，P]，P表示当前节点中子节点的总数，v表示当前节点。
Q(vk)代表第k个子节点获得的总奖励值，N(vk)代表第k个子节点进行模拟的次数，N(v)代表在当前节点v上进行模拟的次数，C为探索参。
6.根据权利要求5所述的数据库查询优化方法，其特征在于，连接顺序价值网络的是通过以下步骤训练得到的：(2-3-4-1)随机生成多个不同的连接顺序，并将其输入到数据库中，并获取每个连接顺序对应的执行时间；(2-3-4-2)将所有连接顺序按照其对应执行时间的大小进行排序，并将所有连接顺序按照其对应执行时间所在的时间区间分为n类，对应从0到n-1，0代表执行时间最短；其中n的取值应根据实际系统进行选择，优选在4到15之间。
(2-3-4-3)将步骤(2-3-4-2)得到的n类连接顺序进行编码，以得到编码后的n类连接顺序；(2-3-4-4)构建连接顺序价值网络，其为四层全连接的神经网络，每层均设计为线性层，其中第一层到第三层作为隐藏层选择ReLU作为激活函数，最后一层作为输出层选用Softmax函数作为激活函数，选用CrossEntropyLoss作为损失函数；(2-3-4-5)将编码后的连接顺序及对应的执行时间标签并将其按7：3的比例划分为训练集和测试集，将训练集输入连接顺序价值网络进行训练；(2-3-4-6)使用反向传播算法对连接顺序价值网络中每层的权重参数和偏置参数进行更新和优化，以得到更新后的神经网络；对更新后的神经网络进行迭代训练，直到该神经网络的损失函数达到最小为止；(2-3-4-7)使用步骤(2-3-4-4)得到的数据集中的测试集对迭代训练后的连接顺序价值网络进行迭代验证，直到得到的分类精度达到最优为止，从而得到训练好的连接顺序价值网络。
7.根据权利要求1所述的数据库查询优化方法，其特征在于，进一步包括在步骤(1)之后、步骤(2)之前，将查询语句的连接矩阵和谓词向量输入自适应决策网络，并根据输出结果判断是否使用现有的数据库查询优化器处理该查询语句，如果是则过程结束，否则进入步骤(2)。
8.根据权利要求7所述的数据库查询优化方法，其特征在于，该自适应决策网络是采用以下过程进行训练的：(S1)将多个查询语句通过连接顺序优化器以及原始的数据库查询优化器进行优化，并对比其执行效果，将原始数据库查询优化器表现更好的查询语句打上标签“0”，将连接顺序优化器表现更好的查询语句打上标签“1”；(S2)将自适应决策网络设计为四层全连接的神经网络，每层均设计为线性层，其中中间三层隐藏层选择ReLU作为激活函数，最后一层输出层选用Sigmod函数作为激活函数，选用CrossEntropyLoss作为损失函数；(S3)将步骤(1)中的查询语句编码以及步骤(S1)中的标签按照7：3的比例划分为训练集和测试集，将训练集输入自适应决策网络进行训练；(S4)使用反向传播算法对神经网络中每层的权重参数和偏置参数进行更新和优化，以得到更新后的神经网络；(S5)对步骤(S4)更新后的神经网络进行迭代训练，直到该神经网络的损失函数达到最小为止；(S6)使用步骤(S3)得到的数据集中的测试集对迭代训练后的神经网络进行迭代验证，直到得到的分类精度达到最优为止，从而得到训练好的自适应决策网络。
9.一种数据库查询优化系统，其特征在于，包括：第一模块，用于获取查询语句，根据该查询语句中各个表之间的连接关系构建连接矩阵，并根据查询语句中所存在的表属性的过滤或选择关系式构建谓词向量；第二模块，用于根据第一模块构建的连接矩阵和谓词向量构建蒙特卡洛树，并从该蒙特卡洛树中选择该查询语句对应的连接顺序；第三模块，用于输出第二模块中选择的连接顺序，并将该连接顺序输入数据库执行。
技术说明书一种数据库查询优化方法和系统技术领域本技术属于数据库技术领域，更具体地，涉及一种数据库查询优化方法和系统。
背景技术随着互联网技术的飞速发展，数据库作为支撑数据存储与查询的传统手段发挥着越来越重要的作用。
面对数据量庞大的数据库，数据检索的效率成为研究人员关心的重要问题之一。
通常关系型数据库通过查询优化器对输入的查询语句进行相应的优化，查询优化器是数据库系统获得良好性能的关键组件。
数据库所执行的SQL语句是声明式语言，只声明用户想得到什么样的结果，并不关心数据库的物理执行引擎如何获取并返回数据。
查询优化器的主要工作是将输入的声明式查询语句优化为一个步骤详细且高效可执行的物理查询计划，其中连接顺序的优化几乎是所有数据库查询优化器的核心，同一条SQL语句采用连接顺序不同的查询计划甚至会导致响应时间相差多个数量级。
当前大多数数据库查询优化器使用代价模型结合启发式方法生成查询计划，其存在一些不可忽略的缺陷：一是由于数据库系统的复杂性以及数据之间的倾斜和相关性，并且由于代价模型基于大量假设，不能准确反映该查询计划执行后的响应时间，因此导致查询优化器根据统计数据及代价模型对查询计划执行代价估计后得到的结果不太准确；二是现有查询优化器主要基于动态规划、贪心算法等确定性算法或模拟退火、遗传算法等随机算法进行枚举，但由于查询计划的解空间非常大，这些算法不能有效解决枚举问题，因此查询优化器会使用大量的启发式策略削减枚举空间，这虽然能够提高优化效率，但也经常会错过执行时间更短的查询计划，从而导致查询效率偏低。
技术内容针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本技术提供了一种数据库查询优化方法和系统。
其目的在于，解决现有数据库查询优化器由于数据库系统的复杂性、数据之间的倾斜和相关性、以及代价模型是基于大量假设导致代价估计结果不准确的技术问题，以及由于使用大量的启发式策略削减枚举空间导致错过执行时间更短的查询计划、查询效率偏低的技术问题。
为实现上述目的，按照本技术的一个方面，提供了一种数据库查询优化方法，包括以下步骤：(1)获取查询语句，根据该查询语句中各个表之间的连接关系构建连接矩阵，并根据查询语句中所存在的表属性的过滤或选择关系式构建谓词向量；(2)根据步骤(1)构建的连接矩阵和谓词向量构建蒙特卡洛树，并从该蒙特卡洛树中选择该查询语句对应的连接顺序；(3)输出步骤(2)中选择的连接顺序，并将该连接顺序输入数据库执行。