SDUT 数据库系统概论 关系查询处理和查询优化
文章目录
- 查询处理步骤
- 查询操作的常用算法
- 选择操作的实现算法
- 连接操作的实现算法
- 查询优化
- 查询优化的一个实例
- 代数优化
- 画查询树并优化
- 计算IO读写块数
查询处理步骤
查询处理分为4个阶段：
查询分析
查询检查
查询优化
查询执行
查询操作的常用算法
选择操作的实现算法
选择操作时查询处理中最常用也是最耗时的操作之一。
- 索引扫描算法（index scan）
如果选择条件上有索引（例如B+树索引或hash索引），可以用索引扫描方法。
算法思想：先通过缩影找到满足条件的元组指针，再通过元组指针在基本表中找到元组。
例子：
选择条件Sdept = ‘cs’ AND Sage > 20，如果Sdept和Sage上都有索引。
则有两种算法可选：
一种是通过索引分别找到两个条件的元组指针集合，再求两个集合的交集，再到基本表中去检索。
另一中算法是通过Sdept = 'cs’找到一个元组指针集合，然后遍历这个指针集合，到基本表中将满足另一条件(Sage > 20)的元组选择输出。
- 简单的全表扫描算法
算法思想：按照物理次序读表的M块到内存，检查内存中的每一个元组t。如果t满足选择条件，则输出t。如果表中还有未处理的块，重复前两步。
二者的比较：
一般情况下，当选择率较低时，基于索引的选择算法要优于全表扫描算法。
但再某些情况，例如选择率较高，或者要查找的元组均匀分布再查找的表中，这时基于索引的选择算法性能不如全表扫描算法。
连接操作的实现算法
嵌套循环算法（nested loop join）
这是最简单可行的算法，可以处理包括非等值连接在内的各种连接操作。
算法思想：（连接条件：left.x = right.x）就是两个for循环，不断在比较，时间复杂度O(N*M)。
注意：现实中，数据存取时按数据块读入内存中，而不是按照元组进行I/O。排序-合并算法（sort-merge join 或者 merge join）
这是等值连接常用的算法，尤其适合参与连接的诸表已经排好序的情况。
算法思想：（连接条件：left.x = right.x）先将两个表按连接属性排序，然后两个for循环，根据连接条件把它们连接起来。（有下标、有break）排序时间复杂度O(N*log(N)），循环时间复杂度O(N+M)。
优点：虽然时间主要花在排序上，但是相比嵌套循环算法，在表规模较大时，还是能减少很多时间。索引连接算法（index join）
算法思想：（连接条件：left.x = right.x）
要求在right表上已经建立了属性x的索引。通过left表中的x值，通过left上的索引找到相应的right表元组，将左右表的元组连接起来。hash join算法
处理等值连接的算法。
算法思想：
第一步，划分阶段/创建阶段。创建 hash 表。对包含较少元组的表，进行一遍处理，把它的元组通过连接属性按 hash 函数，分散到 hash 表的桶中。
第二步，试探阶段/连接阶段。对另一个表，同样进行一遍散列处理，找到合适的 hash 桶，将两个的匹配的元组连接起来。
（当发现 hash 表中已有key值时，将两个value对应的元组连接。）
算法时间复杂度O(N+M)。
缺点：需要一个前提条件，数据量较小的表，在第一阶段后，能完全放入内存中的 hash 桶中。
以下的是有关题目的
需要会做题
查询优化
关系查询优化是影响关系数据库管理系统性能的关键因素。
分为：代数优化（逻辑优化）、物理优化（非代数优化）
查询优化的一个实例
select Student.Sname from Student,SC where Student.Sno = SC.Sno and SC.Cno = ‘2’
计算两个表的广义笛卡儿积
这一步产生的结果集太大，需要写入中间文件，写入块数大
从广义笛卡儿积中根据两个选择条件做选择操作
读取上一步中间文件，读取块数大
作投影操作，选出需要的列根据Student.Sno = SC.Sno计算两个表的自然连接
由于已经用条件筛选了，中间文件减小很多，写入块数较小
从自然连接结果集中，根据SC.Sno = '2’做选择操作
同样读取中间文件，读取块数较小
投影输出根据SC.Sno == '2’对SC表做选择操作
对单个表用等值条件筛选了，一般来讲，结果集较小，不需要中间文件，直接存在内存中
将第一步的结果集，与Student表根据Student.Sno = SC.Sno做自然连接
不需要读中间文件
投影输出
代数优化
代数优化策略是通过关系代数表达式的等价变换来提高查询效率的。
画查询树并优化
计算IO读写块数
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