5版PPT第9章.ppt
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【数据库查询处理与优化】 关系数据库系统是现代信息系统的核心组件,负责存储、管理和检索数据。在第五版PPT的第九章中,主要讨论了关系查询处理和查询优化这两个关键概念,这是确保数据库性能的关键环节。 1. **查询处理步骤** - **查询分析**:首先,数据库系统对输入的SQL查询语句进行分析。查询分析包括词法分析(识别语言符号)、语法分析(确保符合SQL语法),以及语义分析(理解查询的含义)。 - **查询检查**:接着,系统会检查查询的合法性,比如验证关系名、属性名是否存在,用户是否有执行查询的权限,以及是否满足完整性约束。如果查询涉及视图,那么会进行视图转换,将对视图的操作转换为对基础表的操作。 - **查询优化**:此阶段的目标是找出执行查询的最优策略。这分为代数优化(逻辑优化)和物理优化。代数优化主要关注关系代数表达式的改进,而物理优化则涉及选择最佳的存取路径和操作算法。 - **查询执行**:优化后的查询计划被转化为执行代码,然后按照执行策略运行。执行方法可以是自顶向下或自底向上。 2. **查询优化** - **代数优化**:优化关系代数表达式,通常通过重写规则,如消除冗余操作,合并相似操作,或者通过选择更高效的查询结构。 - **物理优化**:根据数据库的物理结构,如索引类型、数据分布等,选择最佳的访问方法和操作算法,如全表扫描、索引扫描等。 - **优化依据**:基于规则、代价或语义的优化策略。规则基础优化依赖预定义的优化规则,代价基础优化则考虑执行计划的成本,语义基础优化则更注重查询的特定含义。 3. **操作实现示例** - **选择操作**:选择操作用于从关系中选取满足特定条件的元组。全表扫描适用于小表,但效率低;索引扫描适用于属性上有索引的情况,能快速定位满足条件的元组。 - **连接操作**:连接操作将两个或更多关系的元组组合起来。不同的连接算法,如嵌套循环、块嵌套循环和哈希连接,会在不同场景下表现不同,需根据数据量和索引情况优化选择。 综上所述,关系数据库系统的查询处理和优化是一个复杂的过程,涉及到多方面的考虑,包括语法和语义的正确性,以及性能的优化。这一过程对于保证数据库系统的高效运行和提供高质量的服务至关重要。
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