数据库原理 第4章篇 关系查询处理和查询优化.ppt

(3)优化器可以考虑数百种不同的执行计划，程序员一般只能考虑有限的几种可能性。 (4)优化器中包括了很多复杂的优化技术，这些优化技术往往只有最好的程序员才能掌握。系统的自动优化相当于使得所有人都拥有这些优化技术 RDBMS通过某种代价模型计算出各种查询执行策略的执行代价，然后选取代价最小的执行方案 集中式数据库 执行开销主要包括： 磁盘存取块数(I/O代价) 处理机时间(CPU代价) 查询的内存开销 I/O代价是最主要的 分布式数据库 总代价=I/O代价+CPU代价+内存代价+通信代价 查询优化的总目标： 选择有效的策略 求得给定关系表达式的值 使得查询代价最小(实际上是较小) 4.2 关系数据库系统的查询优化 4.2.1 查询优化概述 4.2.2 一个实例 4.2.2 一个实例 [例3] 求选修了2号课程的学生姓名。 用SQL表达： SELECT Sname FROM Student，SC WHERE Student.Sno=SC.Sno AND SC.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 系统可以用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 ∞ σCno=2(SC)) 一、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 把Student和SC的每个元组连接起来的做法： 在内存中尽可能多地装入某个表(如Student表)的若干块，留出一块存放另一个表(如SC表)的元组。 把SC中的每个元组和Student中每个元组连接，连接后的元组装满一块后就写到中间文件上 从SC中读入一块和内存中的Student元组连接，直到SC表处理完。 再读入若干块Student元组，读入一块SC元组 重复上述处理过程，直到把Student表处理完 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，则读取总块数为 1000/10 ＋ 1000/(10×5) ×10000/100 =100+20×100=2100块 其中，读Student表100块。读SC表20遍，每遍100块。若每秒读写20块，则总计要花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. 做选择操作 依次读入连接后的元组，按照选择条件选取满足要求的记录 假定内存处理时间忽略。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 3. 作投影操作 把第2步的结果在Sname上作投影输出，得到最终结果 第一种情况下执行查询的总时间≈105+2×5×104≈105s 所有内存处理时间均忽略不计 二、 第二种情况 Q2=πSname(σSc.Cno=2 (Student ∞ SC)) 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 三、 第三种情况 Q3=πSname(Student ∞σSc.Cno=2(SC)) 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 假如SC表的Cno字段上有索引 第一步就不必读取所有的SC元组而只需读取Cno=‘2’的那些元组