五分布查询的存取优化PPT学习教案.pptx

在分布式数据库环境中，查询优化是确保高效数据存取的关键步骤，尤其在处理五分布查询时。全局查询优化（Global Query Optimization）关注的是如何在多个分布式数据节点之间有效地执行查询，以最小化总的代价，包括I/O成本、CPU成本以及通信成本。这些成本可能会根据不同的网络环境（如局域网与广域网）而有不同的权重。优化的目标通常是最大化系统吞吐量。 查询优化过程主要围绕构建最优的查询执行计划（Query Execution Plan）。这个过程涉及一个称为“搜索空间”的概念，它包含了所有等价的查询树或代数表达式。为了在这个空间中找到最优解，优化器使用各种搜索算法，例如： 1. **确定性策略**：从基本关系开始，逐步添加一个关系来构建计划，这通常采用动态规划的方法，如广度优先搜索。另一种确定性策略是贪心算法，它采用深度优先搜索，但只构建一个计划。 2. **随机化策略**：在特定起点周围寻找最优解，首先使用贪心策略建立初始计划，然后通过改进邻近计划来优化。这种方法牺牲优化时间以换取执行时间，对于包含5-6个以上关系的查询更为有效。常见的随机化方法包括模拟退火算法和迭代改进。 在进行全局优化时，需要考虑的基本概念包括查询场地、源数据场地和执行场地。查询场地是发出查询命令并存储最终结果的地方，源数据场地则包含被查询的数据副本，执行场地则是实际执行查询操作的位置。这些场地可能位于同一位置，也可能分布在不同地方。 分布执行策略的选择通常取决于数据的分布情况、网络延迟、资源可用性等因素。例如，对于关系EMP和DEPT的查询优化，优化器会考虑元组数量、元组大小以及关系大小，以决定最优的执行策略，可能是将部分计算任务分布到数据所在的节点，或者集中处理。 半联接优化方法（Semi-Join Optimization）和SDD-1系统优化技术是提高分布式查询性能的常见手段。枚举法优化技术则通过遍历所有可能的执行计划来寻找最优解，但这种方法在关系数量较多时可能会非常耗时。因此，集中的查询优化（CENTRALIZED QUERY OPTIMIZATION）成为了一种替代方案，它在中央节点上进行优化决策，减少了分布式环境中的通信开销。 五分布查询的存取优化是一个复杂的过程，涉及到多种优化技术和策略，需要综合考虑网络环境、数据分布、系统资源等多个因素，以实现高效且经济的查询执行。优化器的工作就是找到最有效的查询路径，平衡成本和性能，确保数据存取的高效性。