数据库课件全解.ppt

复习上节课内容 8.1 嵌入式SQL 8.2 存储过程 存储过程的优点 存储过程的用户接口 游标 8.3 ODBC编程 存储过程 存储过程：由PL/SQL语句书写的过程，经编译和优化后存储在数据库服务器中，使用时只要调用即可。 一、存储过程的优点： 经编译和优化后存储在数据库服务器中，运行效率高 降低客户机和服务器之间的通信量 有利于集中控制，方便维护 存储过程（续） 二、 存储过程的用户接口： 1. 创建存储过程 2. 执行存储过程 3. 删除存储过程 ODBC编程 ODBC目的：为了提高应用系统与数据库平台的独立性，使得应用系统的移植变得容易 ODBC优点： 使得应用系统的开发与数据库平台的选择、数据库设计等工作并行进行 方便移植 大大缩短整个系统的开发时间 第8章 要点 重点：了解SQL编程技术可以有效克服SQL实现复杂应用方面的不足，提高应用系统和RDBMS间的互操作性。掌握嵌入SQL中游标的概念和使用方法；掌握PL/SQL和存储过程的基本概念，基本结构，语句语法和用法。 本章目标 本章并不要求学生掌握RDBMS查询处理和查询优化的内部实现技术，因此没有详细讲解技术细节。 本章的目的是希望学生了解RDBMS查询处理的基本步骤，查询优化的概念、基本方法和技术，为数据库应用开发中利用查询优化技术提高查询效率和系统性能打下基础。 重点和难点 重点：了解关系数据库查询优化的重要性。掌握查询处理各个步骤的主要功能。能够把SQL语句转换成查询树，对查询树进行代数优化，转换成优化的查询树。掌握物理优化的基本方法。 难点：能运用本章学习的查询优化知识，对于比较复杂的查询，尤其是涉及连接和嵌套的查询，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。不要把优化的任务全部放在RDBMS上。 9.1 关系数据库系统的查询处理 9.1.1 查询处理步骤 9.1.2 实现查询操作的算法示例 9.1.1 查询处理步骤 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 查询处理步骤（续） 本次课学习内容 关系数据库系统的查询优化 代数优化 物理优化 一、关系数据库系统的查询优化 查询优化在关系数据库系统中有着非常重要的地位 关系查询优化是影响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 查询优化的优点不仅在于用户不必考虑如何最好地表达查询以获得较好的效率，而且在于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； （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。在非关系系统中必须重写程序，而重写程序在实际应用中往往是不太可能的。 (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 实例演示（验证为何需要查询优化？） 例1： 求选修了2号课程的学生姓名。 假定学生-课程数据库中有1000条学生记录，10000条选课记录； 其中选修2号课程的选课记录为50条； 用SQL表达： SELECT Student.Sname FROM Student，SC WHERE Student.Sno=SC.Sno AND SC.Cno=‘2’ 系统可以用多种等价的关系代数表达式来完成： 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)) 1、第一种情况 分三个步骤： 计算Student×SC花费时间，即计算笛卡尔积操作时间； 计算σStudent.Sno=SC