数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化

数据库系统之查询处理与优化.pdf

数据库系统之查询处理与优化 查询处理的过程 第⼀步 就是语法分析器与翻译器处理，对SQL查询语句进⾏语法验证，保证查询语句的正确性，然后将SQL查询语句翻译为可使⽤的形式 第⼆步 是将SQL查询语句翻译为系统对应的内部表⽰形式，即关系代数表达式 第三步 就是对关系代数表达式进⾏优化，找出最优的效率最⾼的关系代数表达式 第四步 根据这个关系代数表达式制定好执⾏计划(执⾏计划是指执⾏⼀个查询的计算机原语，也就是说它是标注了如何执⾏⼀个或多个关系代数操 作的操作序列) 第五步 执⾏引擎按照执⾏计划进⾏执⾏，对数据库中的表，函数进⾏操作，最终得到查询结果响应给⽤户。 优化器(就是对关系代数的优化，是通过等价变换得到优化执⾏⽅案，也就是操作执⾏的顺序，包含了注释是否需要采⽤索引，具体采⽤的 操作执⾏算法等) 查询代价的度量 1.查询处理的代价可通过该查询对各种资源的使⽤情况进⾏度量 2.然⽽在⼤型数据库系统中，在磁盘存取数据的代价通常是最主要的代价 3.我们可以使⽤传送磁盘块数以及搜索磁盘次数来度量查询计划代价。假设磁盘⼦系统传送⼀个块的数据平均消耗tr秒，磁盘块平均访问时 间(磁盘搜索时间加上旋转延迟)为ts秒，那么依次传送b个块以及执⾏S次磁盘搜索的操作消耗btr+Sts秒 SQL中常见的查询 1.整个表数据全部读取，也就是没有任何条件的查询 2.有⼀个单⼀条件准确定位某⼀个数据记录 3.有⼀个范围条件要定位多个数据记录 4.单个条件和范围条件的结合 选择操作典型实现⽅法 1.简单的全表扫描⽅法 顺序扫描，输出满⾜条件的元组，适合⼩表，不适合⼤表 2.索引(或散列)扫描⽅法 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。适合选择条件中的属性上有索引(例如 B+树索引或Hash索引) 选择操作的实现 例：select * from Student,SC where Student.sno=SC.sno 1.嵌套循环⽅法 对外层循环(Student)的每⼀个元组(s),检索内层循环(SC)中的每⼀个元组(sc),检查这两个元组在连接属性(sno)上是否相等，如果满⾜连接 条件，则串接后作为结果输出，知道外层循环表中的元组处理完为⽌。 2.排序-合并⽅法(适合连接的诸表已经排好序的情况) 如果连接的表没有排好序，先对Student表和SC表按连接属性sno排序，取Student表中第⼀个sno，依次扫描SC表中具有相同sno的元 组，当扫描到sno不相同的第⼀个SC元组时，返回Student表扫描它的下⼀个元组，再扫描SC表中具有相同sno的元组，把它们连接起来 重复上述步骤直到Student表扫描完。 3.索引连接⽅法 在SC表上建⽴属性sno的索引，(如果原来没有索引)，对Student表中每⼀个元组，由sno值通过SC的索引查找相应的SC元组，把这些SC 元组和Student表中的元组处理完为⽌。 4.Hash Join⽅法 把连接属性作为hash码，⽤同⼀个hash函数把R和S中的元组散列到同⼀个hash⽂件中。 查询的代价主要考虑的内容 在分布式数据库系统中，查询代价除了考虑CPU代价和I／O代价外，由于数据分布在不同的场地上，使得查询处理中还要考虑站点间传输数 据的代价；分布透明性是指⽤户不需要了解数据分⽚的位置，分⽚的分配位置以及数据复制的过程；分布式查询优化⼀般需要考虑操作的执 ⾏顺序和数据在不同场地间的传输顺序；执⾏分布式数据库查询时，导致数据传输量⼤的主要原因时数据间的连接操作和并操作。 查询优化 同⼀个SQL查询语句的不同关系代数表达式，它查询代价时不同的，可以根据关系代数表达式的等价转换，将关系代数表达式变成代价较低 的关系代价表达式，来实现查询优化。 查询树和查询执⾏计划之间的区别 查询树不是最优的，不包含实际执⾏时选择的算法，执⾏计划=优化后的查询树+选择的实际执⾏的算法(连接运算是⽤块连接还是散列连 接，是否⽤流⽔线等)； 查询执⾏的时候是⽤的执⾏计划，即优化后的查询树加上相应操作的具体算法； 查询树的基本优化策略 选择下移优化策略（优先做选择，后做关系连接，将选择移到靠近关系） 投影下移优化策略（通过等价规则先进⾏投影，去除对查询⽆意义的属性，再做连接） 选择连接顺序优化策略（⼩关系的连接优先，这样做中间结果元组会很少，这个代价也会很低）

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