基于索引的关系数据库查询优化
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基于schema的xquery查询优化摘要:基于schema的查询优化是一种语义优化策略,通过对xml schema的预处理,来实现xpath路径的优化,或xquery查询时冗余分支的减少,从而达到优化目的。
目前主要有以下几类的优化方式:(1)利用区间编码建立schema索引;(2)利用schema简化小枝匹配,从而优化xquery;(3)建立等价路径图,缩短路径长度和直接判断路径是否满足。
关键词:schema;xquery;优化中图分类号:tp311.11 文献标识码:a 文章编号:1007-9599 (2011) 22-0000-01xquery query optimization based on the schemali xuekai(beijing university of technology,beijing 100193,china) abstract:based on the schema is a semantic query optimization optimization strategy,through the xml schema of the pre-treatment,to achieve the optimal path xpath or xquery query to reduce the redundant branches,so as to achieve optimization purposes.at present there are ways to optimize the following categories:(1)to establish the use of interval coding schema index;(2)the use of schema matching to simplify sprig,thus optimizing xquery;(3)the establishment of equivalent road map,reduce the path length and path todetermine whether direct to meet.keywords:schema;xquery;optimization一、区间编码建立索引这种方法采用两种区间编码方式dietz编码和li-moon编码,分别对xml schema和xml文档进行编码,并采用编码方式和逆序列表相结合的方式分别对xml schema和xml文档分别建立索引。
MySQL中的并行查询和执行计划优化概述:MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统,被广泛用于各种规模的应用程序中。
在处理大量数据时,查询和执行计划的优化变得至关重要。
本文将探讨MySQL中的并行查询和执行计划优化技术,帮助开发人员在提升性能和速度方面取得更好的结果。
一、MySQL的并行查询并行查询是指在一个查询中同时使用多个线程或进程进行数据操作。
MySQL从版本5.7开始引入了并行查询的功能,该功能可以显著提高查询的性能和吞吐量。
1. 并行查询的原理在MySQL中,查询语句的执行过程通常涉及到多个步骤,如查询解析、查询优化、执行计划生成和结果返回等。
传统的查询执行方式是单线程的,即按照顺序逐个执行这些步骤。
而并行查询则是将这些步骤分解为多个子任务,每个子任务由一个独立的线程执行,并且可以并发地执行这些子任务,从而提高查询效率。
2. 并行查询的配置和限制要启用MySQL的并行查询功能,需要确保以下条件:- MySQL版本需为5.7或更高- 在f配置文件中设置参数max_parallel_degree的值大于1- 系统硬件资源的充足,包括CPU和内存此外,MySQL还对并行查询做了一些限制:- 并行查询只适用于SELECT语句,不适用于INSERT、UPDATE和DELETE 语句- 目前仅支持使用B-Tree索引的查询- 并行查询的性能取决于查询的复杂度和数据量,不是所有查询都适合进行并行处理3. 示例:以下是一个示例,演示如何在MySQL中进行并行查询:```SELECT * FROM table1 WHERE column1 = 'value1';```对于这个查询,MySQL可以将其分解为两个子任务:- 子任务1:根据索引查找匹配的行- 子任务2:将匹配的行返回给客户端这两个子任务可以并行执行,从而提高查询的效率。
二、执行计划优化执行计划是MySQL中用于决定如何执行查询的路线图。
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。
SQL优化----百万数据查询优化百万数据查询优化1.合理使⽤索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本⽬的就是为了提⾼查询效率。
现在⼤多数的数据库产品都采⽤IBM最先提出的ISAM索引结构。
索引的使⽤要恰到好处,其使⽤原则如下: ●在经常进⾏连接,但是没有指定为外键的列上建⽴索引,⽽不经常连接的字段则由优化器⾃动⽣成索引。
●在频繁进⾏排序或分组(即进⾏group by或order by操作)的列上建⽴索引。
●在条件表达式中经常⽤到的不同值较多的列上建⽴检索,在不同值少的列上不要建⽴索引。
⽐如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“⼥”两个不同值,因此就⽆必要建⽴索引。
如果建⽴索引不但不会提⾼查询效率,反⽽会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个,可以在这些列上建⽴复合索引(compound index)。
●使⽤系统⼯具。
如Informix数据库有⼀个tbcheck⼯具,可以在可疑的索引上进⾏检查。
在⼀些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁操作⽽使得读取效率降低,如果⼀个使⽤索引的查询不明不⽩地慢下来,可以试着⽤tbcheck⼯具检查索引的完整性,必要时进⾏修复。
另外,当数据库表更新⼤量数据后,删除并重建索引可以提⾼查询速度。
2.避免或简化排序 应当简化或避免对⼤型表进⾏重复的排序。
当能够利⽤索引⾃动以适当的次序产⽣输出时,优化器就避免了排序的步骤。
以下是⼀些影响因素: ●索引中不包括⼀个或⼏个待排序的列; ●group by或order by⼦句中列的次序与索引的次序不⼀样; ●排序的列来⾃不同的表。
为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提⾼是值得的)。
如果排序不可避免,那么应当试图简化它,如缩⼩排序的列的范围等。
3.消除对⼤型表⾏数据的顺序存取 在嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产⽣致命的影响。
⽐如采⽤顺序存取策略,⼀个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000⾏,那么这个查询就要查询10亿⾏数据。
基于SQL数据库的性能优化探究摘要:随着经济的不断发展以及科学技术水平的日益提高,生活节奏变得越来越快,对效率的重视也达到了一个空前的高度,作为用途广泛具有强大的查询功能的sql数据库,如何对它进行性能的优化,提高工作效率逐渐被提上日程。
本文将从sql数据库着手,指出性能优化的必要性,分析影响其效能的因素,进而提出性能优化的具体措施。
关键词:sql数据库;必要性;性能优化中图分类号:tp311.13sql数据库是由sql语言组成的一种集查询、计算、维护系统、数据交换、信息存储等于一身的程序,复杂的操作命令不需要用户自行编写,因此具有操作简便、易学易会的特点,一经开发便大受追捧。
然而,随着越来越多同质类数据库的和软件的出现,各自之间的竞争进入到白热化的局面,因此对sql数据库进行性能的优化探究十分必要,下面将具体讨论sql数据库性能优化的必要性、影响数据库效能的因素以及具体的优化措施。
1 sql数据库性能优化的必要性所谓性能优化,简单来讲就是在保证系统工作的准确率的情况下,用更短的时间、更快的速度完成特定的任务。
数据库性能的优化是指通过对数据库语言、数据库索引程序以及硬件等的调试,对数据库的各个部分进行优化处理,从而实现提高运作效率的目的。
现阶段对sql数据库进行优化十分必要,具体原因分为以下几点:1.1 原有的sql数据库程序质量良莠不齐原有的sql数据库程序良莠不齐,质量比较高的系统程序必然会促使执行的效率大大提高,从而缩短工作时间。
然而一些质量比较差的软件,不仅会在使用数据库进行查询等工作的时候造成查询结果的不准确,而且会对数据库造成负面的影响,降低其可信度。
1.2 同质类系统软件相互竞争的结果伴随着科学技术的发展,计算机的普及程度日渐提高,人们对网络编程、数据库程序的编写越来越重视,也有更多地人加入这个行业,如此多的数据库系统软件的出现既为用户提供更多的选择方案,也通过系统软件的优胜劣汰完成了系统更新,但与此同时也对数据库自身的发展带来了一定的威胁,尤其是sql这样的老牌的数据库。
数据库优化方案1. 高效地进行SQL语句设计:通常情况下,可以采用下面的方法优化SQL对数据操作的表现:(1)减少对数据库的查询次数,即减少对系统资源的请求,使用快照和显形图等分布式数据库对象可以减少对数据库的查询次数。
(2)尽量使用相同的或非常类似的SQL语句进行查询,这样不仅充分利用SQL共享池中的已经分析的语法树,要查询的数据在SGA中命中的可能性也会大大增加。
(3)避免不带任何条件的SQL语句的执行。
没有任何条件的SQL语句在执行时,通常要进行FTS,数据库先定位一个数据块,然后按顺序依次查找其它数据,对于大型表这将是一个漫长的过程.(4)如果对有些表中的数据有约束,最好在建表的SQL语句用描述完整性来实现,而不是用SQL 程序中实现。
一、操作符优化:1、IN操作符用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂,这比较适合现代软件开发的风格.但是用IN的SQL性能总是比较低的,从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别:ORACLE试图将其转换成多个表的连接,如果转换不成功则先执行IN里面的子查询,再查询外层的表记录,如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。
由此可见用IN的SQL 至少多了一个转换的过程。
一般的SQL都可以转换成功,但对于含有分组统计等方面的SQL 就不能转换了.在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符.优化sql时,经常碰到使用in的语句,一定要用exists把它给换掉,因为Oracle在处理In 时是按Or的方式做的,即使使用了索引也会很慢。
2、NOT IN操作符强列推荐不使用的,因为它不能应用表的索引。
用NOT EXISTS或(外连接+判断为空)方案代替3、IS NULL或IS NOT NULL操作判断字段是否为空一般是不会应用索引的,因为B树索引是不索引空值的。
用其它相同功能的操作运算代替,a is not null改为a>0 或a>’’等.不允许字段为空,而用一个缺省值代替空值,如业扩申请中状态字段不允许为空,缺省为申请。