全局查询处理和优化PPT教案学习.pptx

全局查询处理和优化是数据库管理系统中的关键环节，其目的是提高查询效率，降低系统资源消耗，以达到最佳的性能表现。优化主要包括寻找最有效的查询执行策略，即选择在时间和空间代价上最小的操作序列。 我们要明确优化的目标。优化的目标是综合考虑局部执行代价和网络传输代价，使得这两者的总和最小。局部执行代价主要包括输入/输出（I/O）次数以及CPU处理成本。I/O代价通常由磁盘读写操作的数量决定，因为这是数据库中最耗时的部分。CPU处理代价则涉及对数据的计算和比较。网络传输代价包括启动传输的开销和实际数据传输的成本，这在分布式数据库系统中尤为重要。 以例4.1.1为例，我们需要找出选修2号课程的学生姓名。这个查询可以用SQL语句表示，也可以用关系代数表示。三种不同的执行策略（Q1、Q2、Q3）被提出，每种策略都有不同的代价计算方式。 对于Q1，它是通过广义笛卡尔积然后进行选择操作。假设内存中可以存放5块Students元组和1块SC元组，每块可以装10个Students元组或100个SC元组。如果Students有1000个元组，SC有10000个元组，那么需要读取大量块以完成笛卡尔积，这会导致高昂的I/O代价。例如，如果每秒读写20块，那么总的执行时间将超过28小时。 Q2则通过自然连接实现，虽然也需要读取同样的块数，但连接后的结果要小得多，因此总的花费约为205秒，远低于Q1。 Q3是对SC表进行选择操作后再与Students进行投影，这样可以大大减少I/O代价，因为它只需要读取SC表并执行一次选择操作，总耗时仅为5秒。 从这个例子中我们可以看出，不同的查询执行策略会有显著不同的性能效果。优化器的任务就是根据实际情况，比如表的大小、索引的存在、硬件性能等因素，选择最优的执行计划。 数据库管理系统通常会内置优化器来自动进行这些决策，但了解查询优化的基本原理对于数据库管理员和开发人员来说非常重要，因为手动调整查询语句或创建合适的索引有时可以显著提升查询速度。 全局查询处理和优化是数据库设计和管理的核心部分，它涉及到对查询执行计划的分析、代价估计和选择，以确保数据检索的高效性和响应时间的快速性。通过深入理解这些概念，我们可以更好地设计和优化数据库系统，以满足不断增长的业务需求。