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关系查询处理和查询优化

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第四章全局查询处理和优化

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。

数据库考试复习

数据库考试复习

第一章（选择、简答、填空）DB(数据库)，数据库是长期存储在计算机内，有组织的、可共享的大量数据的集合。

数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。

DBMS(数据库管理系统)，数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库，它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。

DBS(数据库系统)，数据库系统是由数据库、数据库管理系统(及其应用程序开发工具),应用程序和数据库管理员组成的存储、管理和维护数据的系统。

DB、DBMS、DBS之间的关系:DBS里面包括DB和DBMS.（简答）数据库系统的特点：1.数据结构化 2.数据的共享性高，冗余度低，易扩充3.数据独立性高 4.数据由DBMS统一管理和控制数据模型是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的形式构架，是现实世界的模拟和抽象数据模型三要素：数据结构、数据操作、数据的约束条件。

三级模式结构：外模式、模式和内模式一、模式（Schema）定义：也称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。

理解：①一个数据库只有一个模式；②是数据库数据在逻辑级上的视图；③数据库模式以某一种数据模型为基础；④定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构（如数据记录由哪些数据项构成，数据项的名字、类型、取值范围等），而且要定义与数据有关的安全性、完整性要求，定义这些数据之间的联系。

二、外模式（External Schema）定义：也称子模式（Subschema）或用户模式，是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。

理解：①一个数据库可以有多个外模式；②外模式就是用户视图；③外模式是保证数据安全性的一个有力措施。

三、内模式（Internal Schema）定义：也称存储模式（Storage Schema），它是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式（例如，记录的存储方式是顺序存储、按照B树结构存储还是按hash方法存储；索引按照什么方式组织；数据是否压缩存储，是否加密；数据的存储记录结构有何规定）。

《数据库原理及应用》第三次在线作业

《数据库原理及应用》第三次在线作业

单选题(共40道题)收起1.（2.5分）关系代数的基本操作组成关系代数的完备操作集，其他操作均可以由基本操作来表达。

具体而言，关系代数的基本操作有（）。

••••我的答案：C 此题得分：2.5分2.（2.5分）在具有非过程性查询语言的数据库系统中，（）是查询处理的核心。

••••我的答案：B 此题得分：2.5分3.（2.5分）关系数据库系统的查询处理包括两个方面的内容：查询优化和（）。

••••我的答案：A 此题得分：2.5分4.（2.5分）（）是选择操作中的线性搜索算法。

•进行排序•••如果满足，则作为一个结果元组输出我的答案：D 此题得分：2.5分5.（2.5分）（）是选择操作中的主索引搜索算法。

•进行排序•••如果满足，则作为一个结果元组输出我的答案：B 此题得分：2.5分6.（2.5分）设关系R和S的属性个数分别为r和s，则(R×S)操作结果的属性个数为（）。

••••我的答案：A 此题得分：2.5分7.（2.5分）查询处理最终可转化成基本的（）代数操作。

••C、空值•D、集合我的答案：A 此题得分：2.5分8.（2.5分）计算笛卡尔乘积的最简单算法称为（）。

•A、大关系算法•B、主存算法•C、嵌套循环算法•D、半主存算法我的答案：C 此题得分：2.5分9.（2.5分）在SQL中，表示选择操作的语句为（）。

•A、SELECT * FROM R WHERE C1 AND C2 OR C3•B、SELECT R.*,S.* FROM R,S WHERER.A S.B •C、INSERT INTO R VALUE（a,b,c,d）•D、UPDATE R SET A=a WHEREC1 AND C2 OR C3我的答案：A 此题得分：2.5分10.（2.5分）在SQL中，表示连接操作的语句为（）。

•A、SELECT * FROM R WHEREC1 AND C2 OR C3•B、SELECT R.*,S.* FROM R,S WHERER.A S.B •C、INSERT INTO R VALUE（a,b,c,d）•D、UPDATE R SET A=a WHEREC1 AND C2 OR C3我的答案：B 此题得分：2.5分11.（2.5分）投影操作中不包含主键，需要去除重复（）。

DBXT10-11(DA)

DBXT10-11(DA)

数据库系统原理福州大学计算机系郭红G u o h o n g @f z u .e d u .c n第10-11章习题课第三篇系统篇*第九章关系查询处理和查询优化第十章数据库恢复技术第十一章并发控制*第十二章数据库管理系统查询处理步骤查询优化是查询处理的核心，只在具有非过程性查询语言的D B M S 才具有此功能。

在这样系统中，用户使用数据库语言定义查询要求，而无需要说明怎样去查询，因此查询优化是完全必要而且非常重要的。

查询优化包括：1、代数优化——关系代数表达式优化改变表达式中操作的次序和组合，提高查询效率2、物理优化——存取路径和低层操作算法的选择。

选择的依据可以是基于规则，代价或语义。

关系查询处理与查询优化关系代数表达式优化的一般准则典型的启发式规则:1、选择运算应尽可能先做。

2、同时执行相同关系上的多个选择与投影操作，以免多次扫描关系。

3、把投影同其前或后的双目运算结合起来，以免多次扫描关系。

关系代数表达式优化的一般准则n4、某些选择运算＋在其前面执行的笛卡尔积===>等值连接运算例：бS t u d e n t.S n o=S C.S n o(S t u d e n t×S C)S t u d e n t∞S CS t u d e n t.S n o=S C.S n on5、提取公共子表达式关系代数表达式的内部表示查询的内部表示形式——查询树∏A(σp=‘IS’AND N=‘User’((R1×R2) ×R3))×∏AσP=‘IS’AND N=‘User’×R3R2R1优化的关系代数表达式∏C,CN ((∏SC.C#(∏S#(σSD=’IS’(S))∞S.S#=SC.S#∏S#.C#(SC))∞SC.C#=C.C#∏C#,CN (C))∏∞SC.C#=C.C#∏SC.C# ∏C.C#,∞S.S#=SC.S# C∏S.S# ∏SC.S#, SC.C#σSD=’IS’SCD B M S 的数据控制功能数据库系统中的数据是由D B M S 统一管理和控制的。

简论关系数据库的查询优化

简论关系数据库的查询优化

查 询 优 化 一 般 可分 为 代 数 优 化 和 物 理 优 化 ， 数 优 化 代
是 指 关 系代 数 表 达 式 的 优 化 ； 理 优 化 则 是 指 存 取 路 径 和 物
将 传 统 数 据 库 系 统 分 成 网 状 数 据 库 、 次 数 据 库 、 系 数 层 关 据 库 、 向对 象 数 据 库 ４类 。 网 状 模 型 ： 网状 模 型 中 ， 面 在
Ｆｅ ｂ． ２０ １１
简论 关 系数 据库 的查 询优 化
沈海峰
（ 徽 广 播 电视 大 学 ， 徽 合 肥 安 安 ２ ０２ ） ３ ０ ２
摘 要 ： 据 库 的应 用 日益 广泛 ， 着 数 据 量 的 增 大 ， 询 效 率 越 来 越 爱人 们 关 注 。 为 了提 高 查 询 的 效 率 ． 考 虑 处 数 随 查 在
关系称为“ ” 集 。每 个 集 包 括 至 少 两 种 记 录 类 型 ， 个 相 当 一
低 层 操 作 算 法 的选 择 。 针 对 关 系 数 据 库 ， 询 优 化 的 总 体 查 目标 是 ： 择 有 效 的 优 化 策 略 ， 算 给 定 关 系 表 达 式 的 值 ， 选 计 使 得 查 询 的执 行 代 价 最 小 。在 集 中 式 数 据 库 中 ， 询 的 执 查 行 代 价 一］ Ｏ代 价 ＋Ｃ Ｕ 代 价 ＋ 内 存 代 价 ， 粗 略 计 算 执 ／ Ｐ 在
数 据 库 而 言 ， 询 优化 主要 是 针 对 Ｓ 查 ＥＩ ＥＣＴ 语 句 据 模 型 是 数 据 库 系统 的 核 心 和 基 础 。 同 的 数 据 库 不
具 有 不 同 的 功 能 和 数 据 模 型 。 按 照 数 据 模 型 的 特 点 可 以

关系DBS的查询优化

关系DBS的查询优化
形式，并送到应用程序A的工作区。 ⑧ DBMS向应用程序A送命令执行情况的状态信息。 ⑨ 记载日志
DBMS把对数据库更新操作的全部情况都记载下来，以 便数据库的恢复。 ⑩ 应用程序检查状态信息，若成功，对工作区中的数据 正常处理；若失败，决定下一步如何执行。
6.2 关系DBS的查询优化
数据查询是DBS中最基本、最常用和最复杂的数据操 作，查询优化是影响关系DBMS性能的关键因素。
② ∏Cno(σ F2 ∧F3 ( S ⋈ SC ) ) ③ ∏Cno(σ F2 (S) ⋈ σ F3 (SC) )
分析： 哪种效率高？
6.2 关系DBS的查询优化
连接时间复杂度为：
① ∏Cno(σ F1 ∧F2 ∧F3 ( S×SC ) ) ① O(107)
② ∏Cno(σ F2 ∧F3 ( S ⋈ SC ) ) ③ ∏Cno(σ F2 (S) ⋈ σ F3 (SC) )
关系数据理论基于关系代数，同一个查询要求可以 对应多个不同形式却相互等价的表达式。
关系数据查询语言是非过程化的，由DBMS自动生成 若干候选的查询计划并择优使用。
6.2 关系DBS的查询优化 1.查询处理的过程
查询语句
语法分析与 翻译
查询输出
执行引擎
关系代数表达式 优化器 执行计划
数据
有关数据的统计 信息
再利用规则5～8 把每一个选择运算尽可能移到树的叶端。
（2）对每一个投影利用规则3、5、9、l0，尽可能把它移向树
的叶端。
（3）利用规则3～5把选择和投影的串接合并成单个选择、单个
投影或一个选择后跟一个投影。使多个选择或投影能同时执行，
或在一次扫描中全部完成，
（4）使用规则12 使选择运算与笛卡尔积结合成连接运算。

第四次作业—关系查询优化

关系查询优化关系查询优化是影响DBMS性能的关键因素，关系系统的查询优化即使DBMS实现的关键技术又是关系系统的有点所在。

查询优化的工作包括两个方面，一方面是关系数据库系统内部提供的优化机制，另一方面是用户通过改变查询的运算次序和建立索引等机制进行优化。

关系数据库系统查询优化的目标是：选择有效的策略，快速求得给定关系表达式的值，以减少查询执行的总开销。

总代价= I/O代价+CPU代价+(其他代价)我们先看一个简单的列子，说明为什么要进行查询优化。

一、举例说明我用Microsoft Visual foxPro建立三个数据库文件，他们的文件名分别是c#.dbf存储课程信息、S#.dbf存储学生的基本信息、sc#.dbf存储学生的学习成绩信息，通过对三个数据表的操作，可以了解学生的所修的全部课程和他们的各门课程的成绩。

数据表2 sc#.dbf当输入如下的查询的语句，运行结果为：系统可以用多种等价的关系代数表达式来完成这一查询：①Q1=∏s#.姓名(σs#.学号=sc#.学号(s#×sc#))②Q2=∏s#.姓名(σsc#.课程号=’01100002’③Q3=∏s#.姓名(σ课程号=’01100002’(sc#))二、从时间复杂度进行计算表达式（1）的查询执行时间分析：①计算广义笛卡尔积。

把S#和SC#的每个元组连接起来。

一般连接的做法是：在内存中尽可能多地装入某个表（如S#表）的若干个元组，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S#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#中的读入一块和内存中的S#元组连接，直到SC#表处理完。

这时再一次读入若干块S#元组，读入一块SC#元组，重复上述处理过程，直到把S#表处理完。

设一个块能装10个S#元组或100个SC#元组，在内存中存放中存放5块S#元组和1块SC#元组，则读取总块数为：21001002010010010105101010433=⨯+=⨯⨯+ (块) 其中读S#表100块。

第四章全局查询处理和优化


查询处理概述
查询处理问题
集中查询处理器必须：
将演算查询转换为代数操作 选择最好的执行计划
例如:
SELECT ENAME FROM E,G WHERE RESP = “Manager” and E.ENO=G.ENO
第四章 分布查询处理和优化
查询处理概述
关系代数 1: ( RESP " M anager " E . EM O G . EN O ( E G )) EN AM E
查询优化的基础
• 读取自然连接结果, 执行选择运算, 需50s, 选择结果均可放 在内存 • 投影运算: • 总花费为: 105+50+50=205s 3.4分钟 Q3= sname( Students Cno=„2‟(SC))
Q3代价计算(仅考虑I/O代价)
计算对SC做选择运算的代价 • 需读SC到内存进行选择运算 • 读SC块数为: 10000/100=100 • 花费为: 100/20=5s • 选择结果为50个SC元组, 均可放在内存
域演算：{ x 1 , x 2 , . . . x n | F ( x 1 , x 2 , . . . , x n )} 其中 x‟s: 域变量, F(x1,…,xn): wff 例如: { x , y | E ( x , y , " manager
" )}
第四章 分布查询处理和优化
查询处理概述
第四章 分布查询处理和优化
第四章 分布查询处理和优化
查询处理概述
优化的查询
G 1 ' RESP
E1 '
" Manager "
( G 1)

第9章 9.3 代数优化


5）选择与投影的交换
6）选择与笛卡尔积的交换
如果F中涉及的属性都是 E1中的属性， 则 F ( E1 E2 ) F ( E1 ) E 2 如果F F1 F 2, 且F1只涉及E1中的属性，F 2只涉及E 2中的属性， 则 F ( E1 E2 ) F 1 ( E1 ) F 2 ( E 2) 如果F1只涉及E1中的属性, F 2涉及E1和E 2两者的属性， 则 F ( E1 E2 ) F 2 ( F 1 ( E1 ) E 2)
第九章
关系查询处理及其查询优化
9.1 关系数据库系统的查询处理 9.2 关系数据库系统的查询优化 9.3 代数优化 9.4 物理优化 9.5 小 结
RDBMS查询处理步骤
9.3 代 数 优 化
要解决两个问题： 如何构造查询树（语法分析树）？ 如何进行代数优化？依据（规则）是什么？ 代数优化： 是指关系代数表达式的优化。各种关系查询语言都可以等价地 转换为关系代数表达式，因此关系代数表达式的优化是查询优 化的基本课题 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
SP.QUAN 10000
P
S
SP
优化算法练习
学生-课程关系数据库中包括以下关系模式： S（S#，Sname，Age，Sex） SC（S#，C#，Grade） C（C#，Cname，Teacher） 现有一查询操作： 检索学习了刘老师课程的女学生的学号和姓名。 要求： （1）写出SQL查询语句 （2）画出用关系代数表示的语法树，并用优化算法对语法树进行优化。

9.3.3 关系代数表达式的优化步骤
把上述得到的“优化”后的语法树的内节点分组。
每一双目运算（×，∞，∪，-）和它所有的直接祖先为一组

关系数据库查询优化策略研究

关系数据库查询优化策略研究摘要：作为数据的承载平台，数据库在各行各业都得到了广泛应用。

查询操作是数据库管理系统最重要的功能之一，使用频率最高。

以关系型数据库为基础，从不同的角度出发，对数据库查询优化策略进行了研究。

关键词：关系数据库；数据查询；查询优化0 引言随着社会经济的不断发展，人们已经进入了一个信息爆炸的时代，随之而来的则是大量数据的存储与操作。

如今，数据库管理系统已经深入到各行各业，具有代表性的是银行、证券行业。

存储在数据库里的数据存在巨大价值，对这些数据最频繁的操作就是查询。

如何从数据库里存储的海量数据中以最快的速度找到想要的数据，直接关系到以数据库服务器作为后台的各大信息系统的运行效率，该问题也即是如何对数据库的查询进行优化。

因此，在此背景下，通过对市场占有率最多的关系型数据库进行探讨，来研究查询优化[1]。

1 关系数据库介绍1.1 关系模型关系模型是美国IBM公司San Jose研究室的研究员E.F.Codd于1970年首次提出，而关系模式的诞生也开创了数据库关系方法和关系数据理论研究的历史。

简言之，关系模型是一种由二维表形式表示实体和实体间关系的数据模型，它是在集合代数的基础上发展的。

在关系模型中，一个关系就没有重复行和重复列的二维表，二维表的每一行在关系中称为元组，每一列在关系中称为属性。

关系运算作为关系模型的核心，主要有并（∪）、交（—）、差（∩）、笛卡尔积（×）、连接（）、投影（π）、选择（）、除（÷）八种。

1.2 关系数据库根据所使用数据模型的不同，可以将数据库进行分类，因此基于关系模型的数据库就是关系数据库。

所谓关系数据库，其数据组织的逻辑结构一定是采用关系数据模型，即使用二维表格方式描述实体及其相互间的关系，然后把这种关系逻辑结构采用一定方式向物理结构映射，并存储在某种存储设备上的数据库。

2 数据查询过程关系数据库主要有查询、插入、删除和修改这四大常用操作，其中，查询是最主要、使用最频繁的操作。

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选择运算尽可能先做, 降低中间结果大小
在连接前,对关系适当的进行预处理: 对关
系排序(排序合并连接方法)或在连接属性上
建索引(索引连接方法)
循环嵌套连接(不 Students
做任何预处理):
95004…
95002...
95003... ...
95001…
...
SC
95003 1 … 95003 2 … 95004 2 ... 95004 3 ... 95001 1 … ...
Optimizer Execution plan
D
B
M S
data
Statistics about data
关系系统的查询优化:
为什么需要查询优化
关系系统的查询优化由系统完成, 而不是 由用户完成
优化器可以数据字典获取许多统计信息 如果数据库的物理统计信息改变了,优化器
可以对查询进行重新优化以选择适应的执行 计划 优化器可以考虑数百种不同的执行计划 优化器包括了许多复杂的技术
假定: Students有1000个元组,SC有10000 个元组, 其中选2号课程的有50个元组
数据只有读到内存才能进行连接
Q1= sname(Students.Sno=SC.Sno and Cno=‘2’(StudentsSC))
通过读取块数计算I/O代价 读取块数计算方法: Students 1000个元组 5块 SC 10000个元组
读取总块数:
Students 10
SC 100
1000 1000 10000 100 20100 2100 10 10 5 100
若每秒读写20块, 则花费:
2100 105s 20
Q1= sname(Students.Sno=SC.Sno and Cno=‘2’(StudentsSC))
关系系统的查询优化:
一个查询实例: 求选修2号课程的学生姓名
SQL表示: select Sname from Students, SC where Students.Sno=SC.Sno and Cno=‘2’; 关系代数表示: Q1= ( sname Students.Sno=SC.Sno and Cno=‘2’(StudentsSC)) Q2= sname(Cno=‘2’(Students SC)) Q3= sname( Students Cno=‘2’(SC))
关系系统的定义
关系系统: 支持关系数据模型的数据库管 理系统(粗略)
关系系统(确切定义): 一个系统可以定义 为一个关系系统, 当且仅当它:
支持关系数据库 支持选择、投影和连接运算(自然连接), 对这
些运算不要求定义任何物理存取路径
关系系统的分类:
关系系统的产品 按E.F.Codd的思想将关系系统分为:
连接后的元组个数为: 103 104=107 连接后的中间结果内存放不下, 需暂时写到外存 若每块可装10个元组, 则写出这些元组需:
(107 /10)/20=5 104s
➢ 选择操作: 读回需5 104s, 选择后剩50个元 组, 假定均可放在内存
➢ 投影操作: ➢ 查询共花费: 105+2 5 104 105 s
接运算
5块
读Students块数为:
Students 10
SC 50
1000/10=100
花费为: 100/20=5s
连接结果为50个元组, 均可放在内存
➢ 投影运算:
➢ 总花费: 5+5=10s
关系系统的查询优化:
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, 但不一定合并连接(连 接的关系分别排 序):
Students
95001… 95002...
95003...
95004…
...
Q1= sname(Students.Sno=SC.Sno and Cno=‘2’(StudentsSC))
代价计算 Q1代价计算(仅考虑I/O代价) ➢ 计算广义笛卡尔积代价
假定: 在内存中, 存放5块Students元组和一 块SC元组, 一块可以装10个Students元组或 100个SC元组.
➢ 计算对SC做选择运算的代价 需读SC到内存进行选择运算 读SC块数为: 10000/100=100 花费为: 100/20=5s 选择结果为50个SC元组, 均可放在内存
Q3= sname( Students Cno=‘2’(SC))
➢ 计算和Students自然连接的
代价
需读Students到内存进行连
SM I a
SM I b
表式系统(a) 最小关系系统(b) 关系完备的系统(c) 全关系系统(d)
SM I c
SM I
d
关系系统的查询处理:
查询处理的步骤:
query
Parser & translator
Relational algebra expression
Query output
Evaluation engine
Q2= sname(Cno=‘2’(Students SC))
Q2代价计算(仅考虑I/O代价)
➢ 计算自然连接代价 也要把数据读到内存进行连接, 但连接结果比笛
卡尔积要小得多 读取块数依然为:
1000 1000 10000 100 20100 2100 10 10 5 100
花费为2100/20105s 连接结果大小为104个元组, 写到外存需:
优化目标: 寻求最优的执行计划, 使查询 执行开销尽量小
关系系统的查询优化:
查询优化的一般步骤
将查询转化成内部表示--语法树 根据等价变化规则, 将语法树转化成优化形
式 选择低层操作算法 生成查询计划
查询执行开销主要包括: 总代价=I/O代价+CPU代价
多用户数据库执行开销: 总代价=I/O代价+CPU代价+内存代价
(104 /10)/20=50s
Q2= sname(Cno=‘2’(Students SC)) Q3= sname( Students Cno=‘2’(SC))
➢ 读取自然连接结果, 执行选择运算, 需50s, 选择结 果均可放在内存
➢ 投影运算: ➢ 总花费为: 105+50+50=205s
Q3代价计算(仅考虑I/O代价)