数据库原理查询处理及查询优化n.pptx
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1、第9章 关系查询处理及查询优化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 物理优化第1页/共71页查询优化分类代数优化关系代数表达式的优化。物理优化存取路径和底层操作算法选择。第2页/共71页1 关系数据库系统的查询处理1.1 查询处理步骤1.2 实现查询操作的算法示例第3页/共71页1.1 查询处理步骤第4页/共71页查询分析对查询语句进行扫描、词法分析和语法分析 从查询语句中识别出语言符号 进行语法检查和语法分析 第5页/共71页查询检查 根据数据字典对合法的查询语句进行语义检查 根据数据字典中的用户权限和完整性约束定义对用户的存取权限进行检查 检查通过后把SQ
2、L查询语句转换成等价的关系代数表达式 RDBMS一般都用查询树(语法分析树)来表示扩展的关系代数表达式 把数据库对象的外部名称转换为内部表示 第6页/共71页查询优化查询优化选择一个高效执行的查询处理策略 查询优化分类 代数优化:指关系代数表达式的优化物理优化:指存取路径和底层操作算法的选择查询优化方法选择的依据基于规则(rule based)基于代价(cost based)基于语义(semantic based)第7页/共71页查询执行 依据优化器得到的执行策略生成查询计划代码生成器(code generator)生成执行查询计划的代码 第8页/共71页1.2 实现查询操作的算法示例一、选择
3、操作的实现 二、连接操作的实现第9页/共71页一、选择操作的实现 例1Select*from student where ;考虑的几种情况:C1:无条件;C2:Sno200215121;C3:Sage20;C4:SdeptCS AND Sage20;第10页/共71页选择操作典型实现方法1.简单的全表扫描方法 对查询的基本表顺序扫描,逐一检查每个元组是否满足选择条件,把满足条件的元组作为结果输出 适合小表,不适合大表2.索引(或散列)扫描方法 适合选择条件中的属性上有索引(例如B+树索引或Hash索引)通过索引先找到满足条件的元组主码或元组指针,再通过元组指针直接在查询的基本表中找到元组 第1
4、1页/共71页选择操作的实现(续)例1-C2 以C2为例,Sno200215121,并且Sno上有索引(或Sno是散列码)使用索引(或散列)得到Sno为200215121 元组的指针通过元组指针在student表中检索到该学生例1-C3 以C3为例,Sage20,并且Sage 上有B+树索引使用B+树索引找到Sage20的索引项,以此为入口点在B+树的顺序集上得到Sage20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。第12页/共71页选择操作的实现(续)例1-C4 以C4为例,SdeptCS AND Sage20,如果Sdept和Sage上都有索引:算法一
5、:分别用上面两种方法分别找到SdeptCS的一组元组指针和Sage20的另一组元组指针求这2组指针的交集到student表中检索得到计算机系年龄大于20的学生算法二:找到SdeptCS的一组元组指针,通过这些元组指针到student表中检索对得到的元组检查另一些选择条件(如Sage20)是否满足把满足条件的元组作为结果输出。第13页/共71页二、连接操作的实现 连接操作是查询处理中最耗时的操作之一 本节只讨论等值连接(或自然连接)最常用的实现算法 例2 SELECT*FROM Student,SC WHERE Student.Sno=SC.Sno;第14页/共71页连接操作的实现(续)1.嵌套
6、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 第15页/共71页嵌套循环方法(nested loop)对外层循环(Student)的每一个元组(s),检索内层循环(SC)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 第16页/共71页排序-合并方法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
7、具有相同Sno的元组当扫描到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 重复上述步骤直到Student 表扫描完第17页/共71页200215121200215122200215123200215124.200215121 1 92200215121 2 85200215121 3 88200215122 2 90200215122 3 80.排序-合并连接方法示意图第18页/共71页排序-合并方法的特点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
8、使用sort-merge join方法执行连接,总的时间一般仍会大大减少 第19页/共71页索引连接(index join)方法步骤:如果原来没有该索引,在SC表上建立属性Sno的索引。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 把这些SC元组和Student元组连接起来 循环执行,直到Student表中的元组处理完为止 第20页/共71页Hash Join方法步骤: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
9、 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 第21页/共71页2 关系数据库系统的查询优化2.1 查询优化概述2.2 一个实例第22页/共71页查询优化概述(续)查询优化的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于系统可以比用户程序的“优化”做得更好(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。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
10、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第23页/共71页RDBMS代价模型集中式数据库执行开销主要包括:磁盘存取块数(I/O代价)处理机时间(CPU代价)查询的内存开销 I/O代价是最主要的 分布式数据库总代价=I/O代价+CPU代价+内存代价通信代价 第24页/共71页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(实际上是较小)第25页/共71页一个实例查询要求求选修了2号课程的学生姓名。假设student表中有1000个学生
11、记录,SC表中有10000个选课记录,其中选修了2号课程的记录为50个。sql查询语句SELECT Student.Sname FROM Student,SC WHERE Student.Sno=SC.Sno AND SC.Cno=2;第26页/共71页一个实例等价的关系代数表达式第27页/共71页第一种情况1 计算广义笛卡儿积 元组连接的一般方法在内存中尽可能多的装入某个表(如Student)的若干块元组,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,再从SC中读入一块和内存中的Student元组连接,直
12、到SC处理完。再装入若干Student元组,读入一个SC元组,重复上述过程,直到Student表处理完。假设一块能装入10个Student元组或100个SC元组,内存中存放5块Student元组和1块SC元组。读块总数1000/10+1000/(10*5)*10000/100=2100其中student表100块,SC表20遍,每遍100块,若每秒读/写20块,则总共花销105秒。连接后的元组数:103*104=107,若每块装10个元组,则写块时间为106/20=5*104s第28页/共71页第一种情况2 作选择运算读中间文件,花销时间为5*104s。满足条件的元组为50个,均可以放在内存。
13、3 作投影在Sname上投影,得到最终结果。总时间忽略所有的内存处理时间:105+2*5*104 105s第29页/共71页第二种情况计算自然连接 读块时间:105s写块时间自然连接的结果远远少于广义笛卡尔积的结果,若为104,则时间104/10/20=50s。作选择运算读中间文件时间50s作投影操作进行投影输出。总时间105+50+50=205s第30页/共71页第三种情况对SC作选择运算只需读一遍SC表,存取100块花费时间为5s,由于结果50条记录,不需用中间文件。作连接运算读入Student表,和内存中的SC元组连接,只需读一遍Student表共100块,时间为5s。把结果投影输出在S
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