大学计算机系数据库课件--第9讲 查询处理与优化讲解.ppt

第一章 绪论 第九讲 查询处理和查询优化 查询处理与查询优化 一、查询处理 查询处理 RDBMS查询处理阶段 1. 查询分析 2. 查询检查 3. 查询优化 4. 查询执行 查询处理（续） 查询分析 对查询语句进行扫描、词法分析和语法分析 ； 从查询语句中识别出语言符号 。 查询检查 根据数据字典对合法的查询语句进行语义检查 ； 检查用户存取权限、完整性约束等； 将SQL语句转换成等价的关系代数表达式 （语法分析树）； 把数据库对象的外部名称转换为内部表示 。 查询处理（续） 查询优化 查询优化：选择一个高效的查询处理策略 查询优化分类 ： 代数优化：指关系代数表达式的优化 物理优化：指存取路径和底层操作算法的选择 查询优化方法选择的依据： 基于规则(rule based) 基于代价(cost based) 基于语义(semantic based) 查询处理（续） 查询执行 依据优化器得到的执行策略生成查询计划； 代码生成器(code generator)生成执行查询计划的代码 。 二、查询优化 查询优化 查询优化在关系数据库系统中有着非常重要的地位 查询优化是影响RDBMS性能的关键因素 由于关系表达式的语义级别很高，使关系系统可以从关系表达式中分析查询语义，提供了执行查询优化的可能性 查询优化（续） 查询优化的必要性 [例] 求选修了2号课程的学生姓名。用SQL表达： SELECT Student.Sname FROM Student，SC WHERE Student.Sno=SC.Sno AND C.Cno=‘2’； 假定学生-课程数据库中有1000个学生记录，10000个选课记录 其中选修2号课程的选课记录为50个 有多种等价的关系代数表达式来完成这一查询： Q1=πSname(σStudent.Sno=SC.Sno∧Sc.Cno=2 (Student×SC)) Q2=πSname(σSc.Cno=2 (Student SC)) Q3=πSname(Student σSc.Cno=2(SC)) 查询优化（续） 设一个块能装10个Student元组或100个SC元组，在内存中存放5块Student元组和1块SC元组，每秒读写20块，内存处理时间忽略。 第一种情况 Q1=πSname(σStudent.Sno=SC.Sno∧Sc.Cno=2 Student×SC)) 1. 计算广义笛卡尔积 读取总块数为 : = 105s 连接后的元组数为103×104=107。设每块能装10个元组，则写出这些块要用106/20=5×104s 2. 选择操作 读取中间文件花费的时间(同写中间文件一样)需5×104s 满足条件的元组假设仅50个，均可放在内存 总耗时（投影处理时间忽略）： 105+2×5×104≈105s （27.8天） 查询优化（续） 第二种情况 1. 计算自然连接 执行自然连接，读取Student和SC表的策略不变，总的读取块数仍为2100块花费105 s 自然连接的结果比第一种情况大大减少，为104个 写出这些元组时间为104/10/20=50s，为第一种情况的千分之一 2. 读取中间文件块，执行选择运算，花费时间也为50s。 3. 把第2步结果投影输出。 第二种情况总的执行时间 ≈ 105+50+50≈205s 查询优化（续） 第三种情况 1. 先对SC表作选择运算，只需读一遍SC表，存取100块花费时间为5s，因为满足条件的元组仅50个，不必使用中间文件。 2. 读取Student表，把读入的Student元组和内存中的SC元组作连接。也只需读一遍Student表共100块，花费时间为5s。 3. 把连接结果投影输出 第三种情况总的执行时间 ≈ 5+5≈10s 查询优化（续）11 代数优化 代数优化策略：通过关系代数表达式的等价变换来提高查询效率 关系代数表达式的等价：指用相同的关系代替两个表达式中相应的关系所得到的结果是相同的 两个关系表达式E1和E2是等价的，可记为E1≡E2 查询优化（续） 典型的启发式优化规则： 1. 选择运算应尽可能先做。在优化策略中这是最重要、最基本的一条； 2. 把投影运算和选择运算同时进行； 3. 把投影同其前或其后的双目运算结合起来； 4. 把某些选择同在它前面要执行的笛卡尔积结合起来成为一个连接运算； 5. 找出公共