基于SDD-1算法的分布式数据库查询优化策略的研究

分布式数据库查询策略的优化方法作者：王立峰来源：《电脑知识与技术》2014年第21期摘要：分布式数据库是数据库和计算机网络技术有机的结合，它可以将不同区域的资源进行共享，从而有效的提高工作效率。

从逻辑上讲分布式数据库是一个整体，具有冗余性和分布性，使得查询数据变得较为麻烦，因此如何优化分布式数据库的查询策略，提高其查询效率成为该文的一个研究重点。

关键词：分布式数据库；查询策略；优化方法中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）21-4967-021 绪论从物理上来讲，分布式数据库的数据分布在计算机的各个不同站点上，这些数据是一个逻辑的整体，同由分布式数据库进行全局的管理。

分布式数据库的作用主要是存储数据和方便、快捷的查询数据，因此查询策略的优化已经成为了分布式数据库的一个核心问题。

该文主要论述了分布式数据库的查询策略以及一些有效的优化方法和提高策略。

2 分布式数据库及查询优化分析分布式数据库系统从物理上来讲是分散的，而从逻辑上来讲是一个统一的系统，它是将分布在不同站点上的逻辑单位通过计算机网络连接起来。

按照数据模型的类型，分布式数据库系统可以分为同构同质型DDBS、同构异质型DDBS以及异构型DDBS三种[1]。

同构同质型DDBS中多种数据库类型采用了同样的型号，而且数据库内的数据模型属于一个类型；同构异质型DDBS数据库内的数据模型采用的也是同一型号，但是数据库类型却不相同；异构型DDBS中的数据库类型和数据模型均不一样。

按照分布式数据库的控制系统可以将分布式数据库系统分为集中式DDBS、分散性DDBS 以及可变型DDBS。

集中式DDBS在一个节点上保存全局的控制信息，所以容易实现整个分布式系统的数据一致性；但是这一种分布式系统存在一定的单点故障，一旦存放全局控制信息的节点出现问题，整个分布式系统将不能继续使用。

分散性DDBS在每个节点上都保存了全局控制信息的一个副本，虽然这样可以保证整个分布式系统的稳定性，但是却难以保证所有节点上数据的一致性。

分布式数据库查询优化算法研究与实现的开题报告摘要：分布式数据库系统具有高效、可扩展、可靠等特点，在分布式系统领域得到了广泛应用。

然而，查询优化一直是分布式数据库系统的研究重点之一。

因为分布式环境下数据分布不均导致查询速度较慢，如何优化查询成为研究的目标。

本文将从分布式数据库查询优化算法入手，通过收集和研究相关领域已有的研究成果，实现一种基于分布式环境的查询优化算法，并验证其动态适应各种情况的能力。

本文将会讨论以下问题：（1）查询优化算法的相关研究；（2）已有的分布式数据库查询优化算法，包括并行、聚合和分片等方法；（3）分布式数据库查询优化算法的实现，主要包括分布式数据分片、数据分布、数据负载均衡和动态算法优化；（4）评估所提出的算法的性能以及对比现有算法。

关键词：分布式数据库；查询优化；分片；数据负载均衡Abstract:Distributed database system has been widely used in the field of distributed systems for its features of efficiency, scalability, and reliability. However, query optimization has always been one of the research focuses of distributed database systems. Because the uneven distribution of data in a distributed environment leadsto slow query speed, optimizing queries becomes the research goal. This paper will start with the query optimization algorithm for distributed databases, and implement a query optimization algorithm based on distributed environments by collecting and studying relevant research results in the field, and verifying its ability to dynamically adapt to various situations.This paper will discuss the following issues:(1) Research on query optimization algorithms;(2) Existing distributed database query optimization algorithms, including parallel, aggregation, and sharding methods;(3) Implementation of distributed database query optimization algorithms, mainly including distributed data sharding, data distribution, data load balancing, and dynamic algorithm optimization;(4) Evaluate the performance of the proposed algorithm and compare it with existing algorithms.Keywords: Distributed database; Query optimization; Sharding; Data load balancing。

Query optimization tactics in distributed database
system
作者： 王书爱[1,2]
作者机构： [1]荆楚理工学院,湖北荆门448000;[2]武汉理工大学,武汉430070
出版物刊名： 宁波职业技术学院学报
页码： 57-59页
主题词： 分布式数据库;查询优化;查询处理策略
摘要：简要地介绍了分布式数据库系统的概念和特点,并在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询优化目标和代价分析,进而提出查询优化的策略,并在举例中重点讨论了操作执行顺序的不同对查询性能的影响。

SDD-1 算法原理上个世纪，美国计算机公司实现的SDD-1 是世界第一套分布式数据库系统，虽然在之后又出现了很多不同版本的分布式数据库系统，但大多数都是建立在此模型基础之上。

该系列的分布式数据库系统查询技术就是采用半连接操作技术，为了纪念该成果，后来人们将该系列分布式数据库中查询算法定义为分布式数据库SDD-1 查询算法，在详细介绍SDD-1 查询算法之前，先引入以下概念：定义1 设有关系R和S，半连接操作R∝S的选择因子有以下公式：其中card(πa(S))是以R和S的公共属性a对S做投影操作后的元组个数，其card(S)是关系S的元组个数。

定义2设有关系R和S，半连接操作R∝S的效益有以下公式：其中size(R)代表R的大小(以字节为单位)。

定义3 设有关系R和S，半连接操作R∝S的费用开销公式：结果为真那么称此半连接R∝S为有益半连接。

定义5 最有益半连接:在定义4 的多个有益半连接中，结果值最大的有益半连接称最有益半连接。

SDD-1 查询算法通过循环迭代获得最有益半连接，每次获得最有益半连接都减少了网络数据传输量，最后选择数据量最大的站点作为数据装备站点。

SDD-1查询算法在执行时主要分两部分：首先执行基本算法，然后执行后优化算法。

在基本算法中，首先统计各半连接的效率、收益、费用等信息，利用这些统计信息给出半连接缩减程序集，最后得出执行策略；在后优化算法中，修正基本算法得出的执行策略，使最后的执行策略更高效。

SDD-1 查询基本算法是[24,27,42]：首先根据查询语句及分布式数据库数据字典得出一个查询图G。

第一步: 对半连接静态特性表中的所有半连接进行收益值估算。

第二步：排序所有半连接的收益值，并选择该值最大的半连接执行第三步：根据第二步执行的结果更新半连接静态特性表，并重新估算收益值。

第四步：判断半连接静态特性表中所有半连接是否执行完，如执行完转第五步，如没有执行完转第二步循环执行。

数据库试题目录1. 九八年秋季试题 (5)1.1. 概念题 (5)1.1.1. 比较半连接方法和枚举法的优缺点。

(5)1.1.2. 2PL协议的基本思想。

(5)1.1.3. WAL协议的主要思想。

(5)1.1.4. SSPARC三级模式体系结构。

(6)1.1.5. 设计OID的数据结构时应考虑哪些问题。

(6)1.2. 某个大学中有若干系，且每个系有若干个班级和教研室，每个教研室有若干个教员，其中教授、副教授每个人带若干名研究生。

每个班有若干名学生，每个学生可选修若干门课程，每门课程可由若干学生选修。

完成下列各种要求： (7)1.3. 下面是某学院的一个学生档案数据库的全局模式： (9)1.3.1. 将全局模式进行分片，写出分片定义和分片条件。

(9)1.3.2. 指出各分片的类型，并画出分片树。

(9)1.3.3. 假设要求查询系号为1的所有学生的姓名和成绩，写出在全局模式上的SQL查询语句，并要求转换成相应的关系代数表示，画出全局查询树，请依次进行全局优化和分片优化，画出优化后的查询树。

要求给出优化变换过程。

(10)1.4. 设数据项x,y存放在S1场地，u,v存放在S2场地，有分布式事务T1和T2,T1在S1场地的操作为R1(x)W1(x)R1(y)W1(y),T2在S1场地的操作为R2(x)R2(y)W2(y);T1在S2场地上的操作作为R1(u)R1(v)W1(u),T2在S2场地上的操作作为W2(u)R2(v)W2(v)。

对下述2种情况，各举一种可能的局部历程（H1和H2），并说明理由。

(11)1.4.1. 局部分别是可串行化，而全局是不可串行化的 (11)1.4.2. 局部和全局都是可串行化的。

要求按照严格的2PL协议，加上适当的加锁和解锁命令，（注意，用rl(x)表示加读锁，wl(x)表示加对x加写锁，ul(x)表示解锁）121.5. 试述面向对象的数据库系统中页面服务器和对象服务器两种Client/Server体系结构的主要特点, (12)2. 九九年春季试题 (13)2.1. DBMS解决了信息处理技术中的哪些挑战？ (13)2.2. 在关系数据库应用设计中，为什么要对数据库模式进行规范化？ (13)2.3. 简述ACID特性。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201811426336.9(22)申请日 2018.11.27(71)申请人 常州市武进区半导体照明应用技术研究院地址 213164 江苏省常州市天安数码城9号楼101室(72)发明人 马锐　王鑫　苏静　濮斌　(74)专利代理机构 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231代理人 刘松(51)Int.Cl.G06F 16/2453(2019.01)G06F 16/2458(2019.01)G06N 3/00(2006.01)G06N 3/12(2006.01)(54)发明名称一种基于多蚁群遗传算法的分布式数据库查询优化方法(57)摘要本发明公开了一种基于多蚁群遗传算法的分布式数据库查询优化方法，属于互联网数据库技术领域，包括建立分布式数据库构架，对分布式数据库查询代价进行分析后，将蚁群算法升级为多蚁群算法，利用了平滑机制及多蚁群间互相学习机制来避免陷入局部最优和早熟现象,从而提高了整个算法的全局搜索能力，解决了采用多蚁群算法提高分布式数据库查询效率技术问题，本发明引入多蚁群算法，并在算法中提出了“学习算子”，让子蚁群相互学习，防止陷入局部最优，提高算法性能，让算法能够获得更好的全局最优解。

权利要求书2页 说明书5页 附图1页CN 109669957 A 2019.04.23C N 109669957A1.一种基于多蚁群遗传算法的分布式数据库查询优化方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1:建立分布式数据库构架，设定在分布式数据库构架中的每一个数据库均为一个点，发起数据查询的点为初始点；步骤2：从初始点开始，随机向任意一个点A发起查询，点A向另外一个任意点B发起查询；步骤3：重复执行步骤2，最终产生染色体种群；步骤4：对染色体种群进行迭代：对染色体按概率进行变异和交叉操作，在产生数个新染色体；步骤5：解码所有新染色体，将所有新染色体转换成查询路径，计算查询路径的目标函数值，以此来标定新染色体的适应度值；步骤6：根据轮盘赌法和各个新染色体的适应度值进行选择操作，生产迭代后查询路径；步骤7：重复执行步骤4到步骤6，直到结束条件得到满足，将最后产生的迭代后查询路径作为最优查询路径输出；步骤8：用最优查询路径对信息素矩阵进行初始化处理，利用遗传算法来对初始信息素分布进行有效确定；步骤9：根据多蚁群算法进行查询路径优化，其包括如下步骤：步骤S1：设置开始的点,开始的点相当于发出查询请求的点；步骤S2：按照转移概率的公式进行点的转移,同时更新路径；步骤S3：判断蚂蚁是否已完成所有目的点的搜索：如果完成搜索，则执行步骤S4；否，则继续让蚂蚁进行搜索并执行步骤S3；步骤S4：判断是否蚁群内所有的蚂蚁都已经完成：若没有，则返回步骤S1；如果蚁群内所有蚂蚁都进行了搜索，则计算得到每条路径的具体目标函数值；步骤S5：判断当前迭代数是否大于蚁群开始信息素平滑机制的迭代数：若是，则按照信息素平滑机制操作；步骤S6：判断当前迭代数是否大于蚁群间开始学习信息素的迭代数：若是，则按照学习算子规则进行操作；步骤S7：判断当前迭代数是不是符合了结束条件：如果没有符合，返回步骤S1；符合，则输出结果。

分布式数据库管理系统优化研究引言：现代企业面临的数据量不断增长的挑战，传统的集中式数据库管理系统已经无法满足高效、可扩展和容错的需求。

分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System，简称DDBMS）应运而生，它将数据库分布在多个节点上，实现数据的存储和访问的分布式处理。

然而，DDBMS在设计和优化方面面临着诸多挑战。

本文将从分布式数据库设计、数据复制、查询优化和容错性等方面探讨DDBMS的优化研究。

一、分布式数据库设计1. 数据分片：在DDBMS中，数据被分成多个片段存储在不同的节点上。

合理的数据分片策略可以提高数据的访问效率和负载均衡。

一种常见的分片策略是基于哈希函数的分片，通过对数据的关键属性进行哈希运算，使得相同哈希值的数据分配到同一个节点上。

2. 数据复制：数据复制是提高系统的可用性和容错性的重要手段。

通过将数据复制到多个节点上，当某个节点发生故障时，可以快速切换到备用节点上继续提供服务。

但是，数据复制也带来了数据一致性和更新延迟的问题。

因此，需要合理的数据复制策略来平衡数据一致性和性能。

二、数据复制1. 一致性模型：在DDBMS中，维护数据的一致性是一项挑战。

一致性模型定义了数据复制的行为，可以分为强一致性模型和弱一致性模型。

强一致性模型要求所有副本上的数据保持一致，但会带来更高的延迟和更低的可用性。

而弱一致性模型放宽了数据一致性的要求，可以提高系统的可用性和性能。

根据应用的需求，选择适合的一致性模型是数据复制的关键。

2. 数据冲突解决：当多个节点同时修改同一份数据副本时，可能会产生数据冲突。

解决数据冲突的常用方法是使用冲突检测和解决机制，如版本控制和冲突检测算法。

这些机制可以帮助系统自动解决数据冲突，保证数据的一致性和完整性。

三、查询优化1. 查询分发：在DDBMS中，查询被分发到不同的节点上进行并行处理。

选择合适的查询分发策略可以提高查询性能和吞吐量。

SDD-1算法的研究与改进
李川
【期刊名称】《西安航空技术高等专科学校学报》
【年(卷),期】2012(030)005
【摘要】SDD-1算法是分布式数据库查询优化的一种算法，研究SDD-1算法的过程，分析SDD-1算法的优缺点，并针对该算法的不考虑最后一点传输代价的缺点提出了改进的SDD-1算法。

【总页数】3页(P68-70)
【作者】李川
【作者单位】西安电子科技大学研究生院,陕西西安710071 西安航空学院计算机工程系,陕西西安710077
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.分布式查询优化算法及对SDD-1算法的改进 [J], 刘放美;王猛
2.基于SDD-1算法的分布式数据库查询优化策略的研究 [J], 李二涛
3.SDD-1改进算法在Hive中应用 [J], 王宝进;吴淑跃;薛娟
4.基于改进Gamma和改进BP算法的人脸识别研究 [J], 李国芳;王力
5.基于改进型梯度法的客车侧翻一步碰撞算法精度改进研究 [J], 王童;陈轶嵩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

西安电子科技大学硕士学位论文SDD-1算法的改进及其应用研究姓名：***申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：***20100101摘 要作为一种分布式数据库的查询优化方法，由于其本身的局限性，SDD-1算法所生成的查询计划的通信费用并非最小，而且当连接查询涉及到的站点数目较多时，会因其生成查询计划的时间过长而导致查询效率下降。

本文针对SDD-1算法的这两个缺陷，设计了一种基于遗传算法的I-SDD-1算法。

用遗传算法求解I-SDD-1算法的查询计划；设计了适用于该问题的群体初始化方法、群体规模、适应度函数、结束条件和相关遗传算子；通过仿真程序比较了I-SDD-1算法和SDD-1算法生成查询计划的时间复杂度；在此基础上结合绿色清洗数据库系统的需求特性，设计了符合该系统特点的查询优化方法并设计了模拟实验。

实验证明，尽管查询连接的站点数目较少时，I-SDD-1算法生成查询计划的时间较长。

但是由于其生成的查询计划通信费用较小，所以在涉及到数据的远程传输时，I-SDD-1算法的整体查询效率高于SDD-1算法。

当查询连接的站点数目较多时，I-SDD-1算法在生成查询计划时间和通信费用两方面都优于SDD-1算法。

由于遗传算子设计得不够理想，I-SDD-1算法的执行结果并不是每次都是最优的。

完善遗传算子的设计以及提高I-SDD-1算法收敛于最优解的概率将是以后的研究方向。

关键词：I-SDD-1算法 查询优化算法 分布式数据库 遗传算法 SDD-1算法AbstractAs a method of query optimization for distributed database, SDD-1 has its own defects. The two major defects are the communication cost of query plan generated by SDD-1 algorithm is not the least, and it will cost too much time to produce a query plan when there are many query stations. Both of them will reduce the query efficiency.For these two major defects, an I-SDD-1 algorithm based on genetic algorithm is introduced in this paper. I-SDD-1 algorithm uses Genetic Algorithm rather than Hill-climbing algorithm for solving query plan. The population initialization method, population size, fitness function, end condition and other associated genetic operators which are applied to this problem are designed in this paper, and an experiment is also designed to compare SDD-1 algorithm and I-SDD-1 algorithm in efficiency of producing query plan. Then the analysis of the green cleaning database system’s characteristics, based on which I-SDD-1 algorithm is chosen as the query optimization method of green cleaning database system, is present. Finally, a simulation experiment is designed to prove that I-SDD-1 algorithm is better than SDD-1 algorithm in this system.It is proved by the experiments designed in this paper that the communication cost generated by I-SDD-1 algorithm is less than that generated by SDD-1 algorithm in most case. Although when the relatively number of semi-joins is smaller, I-SDD-1 algorithm takes longer time for generating query plan than SDD-1 algorithm, the saving communication cost makes the query efficiency of I-SDD-1 algorithm still higher than SDD-1 algorithm. Moreover, when the relatively number of semi-joins is great, I-SDD-1 algorithm is superior to SDD-1 algorithm in both communication cost and time spent on generating query plan.However, the generic operations have not been designed good enough that the communication cost generated by I-SDD-1 algorithm is always less than SDD-1 algorithm. So it is the future direction of research how to improve the genetic operations of I-SDD-1 algorithm.Keywords: I-SDD-1 Algorithm Query Optimization Algorithm Distributed Database System Genetic Algorithm SDD-1 Algorithm创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。