数据库系统概论第9章关系查询处理和查询优化.ppt
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数据库系统概论第9章关系查询处理和查询优化.ppt
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2023/10/30,1,查询优化,第九章关系查询处理和查询优化,2023/10/30,2,查询优化,一、什么是查询优化?
使查询数据的操作有最优的时间复杂度和空间复杂度。
即有最优的时间和空间效率。
二、谁来做查询优化?
DBMS在执行用户的查询命令时,首先做优化。
三、为什么要优化?
2023/10/30,3,示例,数据库关系模式是:
student(sno,sname,age,dno)course(cno,cname)sc(sno,cno,score),2023/10/30,4,表student,表sc,表course,假如数据库中对应的3个表格如下:
2023/10/30,5,语法分析,要求查询姓名是李明的学生选修的所有课程的成绩。
SQL语句:
selectscorefromstudent,scwherestudent.sno=sc.snoandsname=李明多种等价的关系代数表达式:
score(sname=李明student.sno=sc.sno(studentsc)score(sname=李明(studentsc)score(sname=李明(student)sc),2023/10/30,6,1.对应的关系代数表达式中首先做student和sc的笛卡儿积(无条件连接)形成一个临时表student有3条记录,sc有6条记录。
执行连接操作3618次(占用的时间)连接后形成的表有18行,7列(占用空间)然后在临时表上做选择,条件是student.sno=sc.snoandsname=李明结果从临时表上选出3条记录。
作后在3条记录形成的临时表上投影,即选择列score。
2023/10/30,7,2.对应的关系代数表达式中首先做student和sc的自然连接形成一个临时表如下:
这种算法循环执行次数与第一种算法相同,也是3618次。
但是形成的临时表的空间只有6行,6列。
大大提高了空间效率。
然后对临时表做选择sname=李明和投影选择列score。
2023/10/30,8,3.对应的关系代数表达式中首先从表student中选择sname=李明的记录,形成只有一条记录的临时表然后将这个临时表与表sc做自然连接操作,形成临时表如下:
这个自然连接操作循环次数为1*6次形成的临时表为3行,6列最后在做投影,选择列score。
显然最后一种算法的时间和空间效率最优。
2023/10/30,9,DBMS查询优化的步骤,step1:
把查询转换成一种计算机内部表示结构(语法树)step2代数优化:
利用关系代数等价变换规则以及查询优化的一般策略,将语法树进行优化优化策略:
一元选择首先做;投影,选择同时做;乘积选择合并做;索引排序预先做。
关系代数的等价变换规则step3物理优化:
选择适当的底层存取路径step4:
生成一组查询计划,从中选择一个代价最小的计划,2023/10/30,10,语法树,2023/10/30,11,DBMS处理查询计划的过程:
在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给DBMS的查询优化器,优化器做完代数优化和存取路径的优化之后,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划,然后在合适的时间提交给系统处理执行,最后将执行结果返回给用户。
几种改善用户查询计划的解决方案。
2023/10/30,12,1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groupby或orderby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(compoundindex)。
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。
2023/10/30,13,2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;groupby或orderby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。
2023/10/30,14,3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。
避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
例如,两个表:
学生表(学号、姓名、年龄)和选课表(学号、课程号、成绩)。
如果两个表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。
尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。
下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作:
SELECTFROMordersWHEREcustomer_num=104ORorder_num=1008虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。
因为这个语句要检索的是分离的行的集合,所以应该改为如下语句:
SELECTFROMordersWHEREcustomer_num=104UNIONSELECTFROMordersWHEREorder_num=1008这样就能利用索引路径处理查询。
2023/10/30,15,4避免相关子查询,一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。
查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。
如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
2023/10/30,16,5避免困难的正规表达式,LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。
但这种匹配特别耗费时间。
例如:
SELECTFROMcustomerWHEREzipcodeLIKE“98___”即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。
如果把语句改为SELECTFROMcustomerWHEREzipcode“98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。
另外,还要避免非开始的子串。
例如语句:
SELECTFROMcustomerWHEREzipcode2,3“80”,在where子句中采用了非开始子串,因而这个语句也不会使用索引。
2023/10/30,17,6使用临时表加速查询,把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询。
它有助于避免多重排序操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。
例如:
SELECTcust.name,rcvbles.balance,othercolumnsFROMcust,rcvblesWHEREcust.customer_id=rcvlbes.customer_idANDrcvblls.balance0ANDcust.postcode“98000”ORDERBYcust.name如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中,并按客户的名字进行排序:
SELECTcust.name,rcvbles.balance,othercolumnsINTOTEMPcust_with_balanceFROMcust,rcvblesWHEREcust.customer_id=rcvlbes.customer_idANDrcvblls.balance0ORDERBYcust.name然后以下面的方式在临时表中查询:
SELECTFROMcust_with_balanceWHEREpostcode“98000”临时表中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意:
临时表创建后不会反映主表的修改。
在主表中数据频繁修改的情况下,注意不要丢失数据。
2023/10/30,18,7用排序来取代非顺序存取,非顺序磁盘存取是最慢的操作,表现在磁盘存取臂的来回移动。
SQL语句隐藏了这一情况,使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候,用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
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