第九章关系数据库的查询优化.ppt

小 结（续） 比较复杂的查询，尤其是涉及连接和嵌套的查询 不要把优化的任务全部放在RDBMS上 应该找出RDBMS的优化规律，以写出适合RDBMS自动优化的SQL语句 对于RDBMS不能优化的查询需要重写查询语句，进行手工调整以优化性能 下课了。。。 休息一会儿。。。 * 9.3.2 查询树的启发式优化 典型的启发式规则： 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 如有若干投影和选择运算，并且它们都对同一个关系操作，则可以在扫描此关系的同时完成所有的这些运算以避免重复扫描关系 查询树的启发式优化（续） 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. 找出公共子表达式 如果这种重复出现的子表达式的结果不是很大的关系并且从外存中读入这个关系比计算该子表达式的时间少得多，则先计算一次公共子表达式并把结果写入中间文件是合算的 当查询的是视图时，定义视图的表达式就是公共子表达式的情况 查询树的启发式优化（续） 遵循这些启发式规则，应用9.3.1的等价变换公式来优化关系表达式的算法。 算法：关系表达式的优化 输入：一个关系表达式的查询树 输出：优化的查询树 方法： (1) 利用等价变换规则4把形如σF1∧F2∧…∧Fn(E)变换为σF1(σF2(…(σFn(E))…))。 (2) 对每一个选择，利用等价变换规则4～9尽可能把它移到树的叶端。 查询树的启发式优化（续） (3) 对每一个投影利用等价变换规则3，5，10，11中的一般形式尽可能把它移向树的叶端。 注意： 等价变换规则3使一些投影消失 规则5把一个投影分裂为两个，其中一个有可能被移向树的叶端 (4) 利用等价变换规则3～5把选择和投影的串接合并成单个选择、单个投影或一个选择后跟一个投影。使多个选择或投影能同时执行，或在一次扫描中全部完成 查询树的启发式优化（续） (5) 把上述得到的语法树的内节点分组。每一双目运算(×， ，∪，-)和它所有的直接祖先为一组(这些直接祖先是(σ， π运算)。 如果其后代直到叶子全是单目运算，则也将它们并入该组 但当双目运算是笛卡尔积(×)，而且后面不是与它组成等值连接的选择时，则不能把选择与这个双目运算组成同一组，把这些单目运算单独分为一组 查询树的启发式优化（续） ［例4］ 下面给出［例3］中 SQL语句的代数优化示例。 (1) 把SQL语句转换成查询树，如下图所示 查询树 查询树的启发式优化（续） 为了使用关系代数表达式的优化法，假设内部表示是关系代数语法树，则上面的查询树如下图所示。 关系代数语法树 查询树的启发式优化（续） (2) 对查询树进行优化 利用规则4、6把选择σSC.Cno=‘2’移到叶端，查询树便转换 成下图所示的优化的查询树。这就是9.2.2节中Q3的查询树表示 优化后的查询树 第九章 关系系统及其查询优化 9.1 关系数据库系统的查询处理 9.2 关系数据库系统的查询优化 9.3 代数优化 9.4 物理优化 9.5 小 结 9.4 物理优化 代数优化改变查询语句中操作的次序和组合，不涉及底层的存取路径 对于一个查询语句有许多存取方案，它们的执行效率不同， 仅仅进行代数优化是不够的 物理优化就是要选择高效合理的操作算法或存取路径，求得优化的查询计划 物理优化（续） 选择的方法： 基于规则的启发式优化 基于代价估算的优化 两者结合的优化方法 9.4 物理优化 9.4.1 基于启发式规则的存取路径选择优化 9.4.2 基于代价的优化 9.4.1 基于启发式规则的存取路径选择优化 一、 选择操作的启发式规则 二、 连接操作的启发式规则 基于启发式规则的存取路径选择优化(续) 一、 选择操作的启发式规则: 1. 对于小关系，使用全表顺序扫描，即使选择列上有索引 对于大关系，启发式规则有： 2. 对于选择条件是主码＝值的查询 查询结果最多是一个元组，可以选择主码索引 一般的RDBMS会自动建立主码索引。 基于启发式规则的存取路径选择优化(续) 3. 对于选择条件是非主属性＝值的查询，并且选择列上有索引 要估算查询结果的元组数目 如果比例较小(10%)可以使用索引扫描方法 否则还是使用全表顺序扫描 基于启发式规则的存取路径选择优化(续) 4. 对于选择条件是属性上的非等值查询或者范围查询，并且选择列上有索引 要估算查询结果的元组数目 如果比例较小(10%)可以使用索引扫描方法 否则还是使用全表顺序扫描 基于启发式规则的存取路径选择优化(续)