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第九章 关系查询处理和查询优化

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关系查询和查询优化

关系查询和查询优化
代数优化是改变查询语句的次序和组合，不涉及底层的存 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，求的
优化的查询计划，达到查询优化的目标。具体方法有：
❖ 基于规则的启发式优化
❖ 基于代价估算的优化
❖ 两者结合的优化方法
第二十二页，共24页
9.4.1 基于启发式规则的存取路径选择优化
一、选择操作的启发式规则（P273）
бF(E1-E2)≡ бF(E1) - бF(E2)
9. 选择对自然连接的分配律
бF(E1 E2)≡ бF(E1) бF(E2) F只涉及E1与E2的公共属性
第十五页，共24页
10. 投影与笛卡尔积的分配
假设：E1和E2是两个关系表达式， A1，…，An是E1的属性， B1，…，Bm是E2的属性
π A1,A2, …,An,B1,B2, …,Bm （E1×E2)≡ π A1,A2, …,An（E1)× π B1,B2, …,Bm(E2)
第五页，共24页
查询优化目标
❖ 查询优化的总目标——选择有效策略，求得给定关系表达式的值 ❖ 实际系统的查询优化步骤
1. 将查询转换成某种内部表示，通常是语法树
2. 根据一定的等价变换规则把语法树转换成标准 （优化）形式
3.选择低层的操作算法
对于语法树中的每一个操作 计算各种执行算法的执行代价
选择代价小的执行算法
F2涉及E1和E2两者的属性
бF(E1×E2)≡б F2(бF1(E1)×E2)
它使部分选择在笛卡尔积前先做
第十四页，共24页
7. 选择与并的分配律 假设：E=E1∪E2，E1，E2有相同的属性名 бF(E1∪E2)≡ бF(E1)∪ бF(E2)
8. 选择与差运算的分配律 假设：E1与E2有相同的属性名

关系查询处理和查询优化小结

关系查询处理和查询优化小结

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某SC)StudentSC提取公共子表达式;例如：查询小王选修的所有课程。

第九章查询优化-chapter9

第九章查询优化-chapter9

再把R的第二组99块数据装入内存， 再把R的第二组99块数据装入内存，然 99块数据装入内存 后将S 后将S逐块装入内存去做元组联 接，……. . 的每块只进内存一次，装入2000 R的每块只进内存一次，装入2000 块；S的每块进内存（2000/99）次， 的每块进内存（2000/99） 装入（2000/99） 2000块 装入（2000/99）×2000块,因而执行 的总装入块数是： R×S的总装入块数是： 2000+（2000/99） 2000≈42400（ 2000+（2000/99）×2000≈42400（块）
表达式 简化为 表达式 简化为 A∪Φ ∪ A∩Φ A－Φ － A
δ FΦ
ΦHale Waihona Puke A A AΦA
A×Φ × A ∪A A∩A A－A －
Φ－ A πrΦ
Φ Φ
Φ
关系代数表达式优化的思想有两条： 关系代数表达式优化的思想有两条： （1）对关系表达式进行等价变换 改变表达式的执行次序） （改变表达式的执行次序） （2）减少公共子表达式的计算次数
2、关系代数表达式的等价变换规则
两个关系代数表达式等价是指 用同样的关系实例代替两个表达式 中相应关系时所得到的结果是一样 的。 两个关系代数表达式E1和E2等 两个关系代数表达式E1和E2等 E1 价写成： 价写成：E1≡E2
（1）联接和笛卡尔积的交换律 E1× E2× E1×E2 ≡ E2×E1 E1 E2 ≡ E2 E1 E1 F E2 ≡ E2 F E1 （2）联接和笛卡尔积的结合律 （E1×E2）×E3≡E1×（E2×E3） E1×E2） E3≡E1× E2×E3） E2） E3） （E1 E2） E3≡E1 （E2 E3） E2） E3） （E1 F E2） F E3≡E1 F （E2 F E3）

王珊《数据库系统概论》章节题库(关系查询处理和查询优化)【圣才出品】

王珊《数据库系统概论》章节题库(关系查询处理和查询优化)【圣才出品】

第9章关系查询处理和查询优化一、选择题1．关系代数表达式的优化策略中，首先要做的是（）。

A．对文件进行预处理B．尽早执行选择运算C．执行笛卡尔积运算D．投影运算【答案】B2．在关系代数运算中，最费时间和空间的是（）。

A．选择和投影运算B．除法运算C．笛卡尔积和连接运算D．差运算【答案】C【解析】在关系代数运算中，最费时间和空间的是笛卡尔积和连接运算，所以尽可能放在后面做。

3．根据系统所提供的存取路径，选择合理的存取策略，这种优化方式称为（）。

A．物理优化B．代数优化C．规则优化D．代价估算优化【答案】A【解析】物理优化是根据数据字典中的存取路径、数据的存储分布以及聚簇情况等信息来选择低层的存取路径。

4．在关系代数表达式的等价优化中，不正确的叙述是（）。

A．尽可能早地执行连接B．尽可能早地执行选择C．尽可能早地执行投影D．把笛卡尔积和随后的选择合并成连接运算【答案】A【解析】在关系代数表达式中，连接运算的结果常常是一个较大的关系。

如果尽可能早地执行连接，则运算得到的中间结果就会很大。

5．设E是关系代数表达式，F是选取条件表达式，并且只涉及A1，…，A n属性，则有（）。

A．бF（πA1，…，An（E））≡πA1，…，An（бF（E））B．бF（πA1，…，An（E））≡πA1，…，An（E）C．бF（πA1，…，An（E））≡πA1（бF（E））D．πA1，…，An（бF（E））≡πA1，…，An（бF（πA1，…，An，B1，…，Bm（E）））【答案】A6．如果一个系统定义为关系系统，则它必须（）。

A．支持关系数据库B．支持选择、投影和连接运算C．A和B均成立D．A、B都不需要【答案】C7．如果一个系统为关系完备系统，那么它支持（）。

A．关系数据结构B．A与选择、投影和连接C．A与所有的关系代数操作D．C与实体完整性、参照完整性【答案】C二、填空题1．关系系统的查询优化既是关系数据库管理系统实现的关键技术，又是关系系统的优点。

关系查询处理与优化课件

关系查询处理与优化课件

并发性能
衡量数据库在处理多个并发查询时的性能表 现。
数据一致性和完整性
保证经过查询优化后，数据的准确性和可靠 性不受影响。
关系查询优化算法
基于规则的查询优化
总结词
基于规则的查询优化方法主要是通过一系列的规则来对查询进行优化，这些规则通常基于数据库的统计信息和查 询结构。
详细描述
基于规则的查询优化方法通常包括选择最有利的字段、使用索引、消除不必要的连接等步骤。这些规则通常由数 据库系统提供，可以根据数据库的统计信息和查询结构进行动态调整。
节省系统资源
优化查询可以减少不必要 的计算和磁盘I/O操作， 从而降低系统资源的消耗， 提高整体性能。
保证数据一致性
通过优化查询，可以减少 数据冗余和异常，保证数 据的一致性和完整性。
查询优化技术分类
索引优化 利用索引来加速查询过程，包括建立合
适的索引、选择合适的索引类型等。
数据库设计优化 通过合理设计数据库结构，如分区、 分表、规范化等，来提高查询性能。
基于统计信息的查询优化
总结词
基于统计信息的查询优化方法主要是通过使用数据库中存储的统计信息来对查 询进行优化。
详细描述
基于统计信息的查询优化方法通常包括使用统计信息来选择最优的查询执行计 划、预测连接操作的代价等。这些统计信息可以包括表的行数、列的唯一值数 量、索引的使用情况等。
遗传算法在查询优化中的应用
数据复制与分发
通过数据复制和分发，提 高数据的可用性和查询性能。
分布式查询处理
利用分布式计算的优势， 将复杂的查询分解成多个 子查询，并行处理。
大数据环境下的查询优化挑战与解决方案
01
数据规模巨大
需要使用分布式存储和计算技术， 如Hadoop、Spark等。

《数据库系统概论》第5版原版授课-第9章

《数据库系统概论》第5版原版授课-第9章

关系查询处理和查询优化（续）
本章内容：
关系数据库管理系统的查询处理步骤 查询优化的概念 基本方法和技术
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
An Introduction to Database System
9.1 关系数据库系统的查询处理
数据库系统概论
An Introduction to Database System
第九章 关系查询处理 和查询优化
郑州大学软件学院
An Introduction to Database System
第三篇
系统篇
讨论数据库管理系统中查询处理和事务管理的基 本概念和基础知识 第 9章 关系查询处理和查询优化 第10章 数据库恢复技术 第11章 并发控制 第12章 数据库管理系统
FROM Student
WHERE <条件表达式>
考虑<条件表达式>的几种情况：
C1：无条件； C2：Sno＝'201215121'； C3：Sage>20； C4：Sdept＝'CS' AND Sage>20；
An Introduction to Database System
选择操作的实现（续）
选择操作的实现（续）
[例9.1-C3] SELECT *
FROM Student
WHERE
算法：

Sage>20
假设Sage 上有B+树索引
使用B+树索引找到Sage=20的索引项，以此为入口点在 B+树的顺序集上得到Sage>20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。

《数据库系统概论》第5版原版授课-第9章

索引扫描算法
[例9.1-C2] SELECT *
FROM Student
WHERE
算法：
Sno='201215121'
假设Sno上有索引(或Sno是散列码)
使用索引(或散列)得到Sno为‘201215121’ 元组的指
针
通过元组指针在Student表中检索到该学生
An Introduction to Database System
FROM Student
WHERE <条件表达式>
考虑<条件表达式>的几种情况：
C1：无条件； C2：Sno＝'201215121'； C3：Sage>20； C4：Sdept＝'CS' AND Sage>20；
An Introduction to Database System
选择操作的实现（续）
（2）索引扫描方法 (Index Scan)

适合于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

An Introduction to Database System
选择操作的实现（续）
[例9.1] SELECT *
全表扫描算法
假设可以使用的内存为M块，全表扫描算法思想： ① 按照物理次序读Student的M块到内存 ② 检查内存的每个元组t，如果满足选择条件，则输出t
③ 如果student还有其他块未被处理，重复①和②
An Introduction to Database System
选择操作的实现（续）

关系查询处理和其查询优化


1.嵌套循环方法
Sno 5 8 3 7 …… sname sno 7 5 7 8 3 8 cno
……
2.排序-合并方法 适合于连接的诸表已经排序的情况 步骤： 1）先对待连接的表在连接属性上排序 2）取左表的第一个元组，一次扫描右表，找连 接属性相等的元组，把他们连接起来 3）当在右表中找到第一个与左表提供的值不相 等时，返回左表取下一个元组再往下扫描右表。 重复这一过程，直到左表扫描完毕。
第九章 关系查询处理和其查询优化
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
9.1关系数据库系统的查询处理
9.1.1 查询处理步骤
分 4 个阶段：查询分析，查询检 查，查询优化，查询执行
1 查询分析
对查询语句进行扫描、词法分析和语法 分析。
4. Ｑ3＝ ПＳname(Student бo='2' (SC)) 假设SC表在Cno上有索引，Student表在Sno上有 索引 ①б
读SC表索引 读SC表总块数= 50/100<1块 读数据时间 中间结果大小=50条 不必写入外存
② 读Student表索引 读Student表总块数= 50/10=5块 读数据时间 ③П
关系代数等价变换规则（续）
5. 选择与投影的交换律
(1)假设: 选择条件F只涉及属性A1，…，An
бF (πA1,A2, ,An(E))≡ πA1,A2, ,An(бF(E))
(2)假设: F中有不属于A1, …,An的属性B1,…,Bm
π A1,A2, ,An ( бF (E))≡ πA1,A2, ,An(бF (πA1,A2, ,An,B1,B2, ,Bm(E)))

关系查询处理和查询优化课件


03
查询优化技术
查询优化概述
查询优化概述
查询优化是关系数据库管理系统中的 一项关键技术，旨在通过改进查询计 划的生成和执行，提高查询的效率和 响应时间。
查询优化目标
查询优化重要性
查询优化在关系数据库中非常重要， 因为关系数据库通常存储大量的数据， 而用户查询的需求也日益复杂和多样 化。
查询优化的目标是找到一个高效、可 靠的查询执行计划，以最小化系统资 源消耗和满足用户对查询性能的需求。
详细描述
连接索引可以提高连接操作的效率，嵌套 循环连接在某些情况下比嵌套结果集更高效。
总结词
避免使用笛卡尔积连接
详细描述
笛卡尔积连接会导致结果集急剧增大，通 过合理设计连接条件和限制结果集数量， 避免笛卡尔积连接。
子查询优化
总结词
减少子查询的复杂度和执行次数、提 高子查询效率
详细描述
通过将子查询结果缓存、减少子查询 的复杂度和执行次数等手段，提高子 查询效率。
感谢观 看
THANKS
关系查询处理的分类
简单查询
只包含单一的SELECT语句， 不涉及复杂的连接、子查 询或聚合函数等操作。
复杂查询
包含多个表之间的连接、 子查询、聚合函数等操作， 需要更复杂的处理过程。
分布式查询
在分布式数据库系统中， 查询涉及多个节点和数据 副本，需要进行分布式处 理和协调。
02
关系查询处理算法
嵌套循环连接算法
排序-合并连接算法是一种基于排序的连接算法，其基本思想是将两个关系分别按照连接条件中的某个属性进行排序，然后逐 个比较两个关系中的元素，将满足连接条件的元组组合起来形成结果关系。该算法适用于大数据量的情况，但需要额外的排 序操作，时间复杂度较高。
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