数据库第9章关系查询处理和查询优化.pptVIP

An Introduction to Database Systenm 第九章 关系查询处理和查询优化 第九章 关系查询处理和查询优化 9.1 关系数据库系统的查询处理 9.2 关系系统的查询优化 9.3 小结 关系数据库系统查询处理 查询处理步骤 实现查询操作的算法示例 第9章 关系系统及其查询优化 9.1 关系系统 9.2 关系系统的查询优化 9.3 小结 9.2 关系系统的查询优化 9.2.1 查询优化概述 9.2.2 查询优化的必要性 9.2.3 查询优化的一般准则 9.2.4 优化的策略：等价变换 9.2.5 关系代数表达式的优化算法 9.2.6 优化的一般步骤 9.2.1 查询优化概述 为什么要进行查询优化 查询优化极大地影响RDBMS的性能。 ? 查询优化的可能性 关系数据语言为查询的优化提供了可能性。 由DBMS进行查询优化的好处 用户不必考虑如何最好地表达查询以获得较好的效率 系统可以比用户程序的优化做得更好 (1) 优化器可以从数据字典中获取许多统计信息，而用户程序则难以获得这些信息 由DBMS进行查询优化的好处 (2)如果数据库的物理统计信息改变了，系统可以自动对查询重新优化以选择相适应的执行计划。 (3)优化器可以考虑数百种不同的执行计划，而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 查询优化目标 查询优化的总目标 选择有效策略，求得给定关系表达式的值 实际系统的查询优化步骤 1. 将查询转换成某种内部表示，通常是语法树 2. 根据一定的等价变换规则把语法树转换成标准（优化）形式 3. 选择低层的操作算法 对于语法树中的每一个操作：计算各种执行算法的执行代价；选择代价小的执行算法 4. 生成查询计划(查询执行方案) 代价模型 集中式数据库 单用户系统 总代价 = I/O代价 + CPU代价 多用户系统 总代价 = I/O代价 + CPU代价 + 内存代价 分布式数据库 总代价 = I/O代价 + CPU代价[+ 内存代价] + 通信代价 9.2.2 查询优化的必要性 例：求选修了课程号为2的学生的姓名 ? SELECT Student.Sname FROM Student, SC WHERE Student.Sno=SC.Sno AND SC.Cno=2; 查询优化的必要性（续） 假设1：外存： Student:1000条,SC:10000条, 选修2号课程:50条 假设2：一个内存块装元组:10个Student, 或100个SC, 内存中一次可以存放: 5块Student元组, 1块SC元组和若干块连接结果元组 假设3：读写速度：20块/秒 假设4：连接方法：基于数据块的嵌套循环法 执行策略1 Ｑ1＝ ПＳname(бStudent.Sno=SC.Sno ∧SC.Cno=2 (Student×SC))? ① Student×SC 读取总块数= 读Student表块数 + 读SC表遍数 *每遍块数 ?=1000/10+(1000/(10×5)) ×(10000/100) =100+20×100=2100 读数据时间=2100/20=105秒 不同的执行策略,考虑I/O时间 中间结果大小 = 1000*10000 = 107 (1千万条元组) 写中间结果时间 =10/20 = 50000秒? ②б 读数据时间 = 50000秒? ③П 总时间 =105＋50000＋50000秒 = 100105秒 = 27.8小时 查询优化的必要性（续） 2. Ｑ2＝ ПＳname(бSC.Cno= 2 (Student SC)) ?① 读取总块数= 2100块 读数据时间=2100/20=105秒 中间结果大小=10000 （减少1000倍） 写中间结果时间=10000/10/20=50秒? ②б 读数据时间=50秒? ③П? 总时间＝105＋50＋50秒＝205秒=3.4分? 查询优化的必要性（续） 3. Ｑ2＝ ПSname(Student бSC.Cno= 2 (SC))