系统概论王珊_系统概论第五版_系统概论(2)

规则4： 合并或分解选择运算 规则5-9： 选择运算与其他运算交换 规则4: 选择的串接定律 E ≡ E * 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使一些投影消失或使一些投影出现 规则5把一个投影为两个，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 规则3： 合并或分解投影运算 规则5,10,11：投影运算与其他运算交换 规则3：合并或分解投影运算 规则4：合并或分解选择运算 规则5：投影运算与选择运算交换 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 查询树的启发式优化（续） [例9.4]下面给出[例9.3]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 图9.3 查询树图 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，则上面的查询树如图9.4所示。

图9.4 关系代数语法树图 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，图9.4查询树便转换成下图优化的查询树。这就是9.2.2节中Q3的查询树表示。 参见爱课程网9.3节《查询树的启发式优化 》 第九章 关系查询处理和查询优化 9.1 关系系统的查询处理 9.2 关系系统的查询优化 9.3 代数优化 9.4 物理优化 *9.5 查询计划的执行 9.6 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） 物理优化方法 基于规则的启发式优化 启发式规则是指那些在大多数情况下都适用，但不是在每种情况下都是适用的规则。 基于代价估算的优化 优化器估算不同执行策略的代价，并选出具有最小代价的执行计划。 物理优化（续） 物理优化方法（续） 两者结合的优化方法： 常常先使用启发式规则，选取若干较优的候选方案，减少代价估算的工作量 然后分别计算这些候选方案的执行代价，较快地选出最终的优化方案 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 1.选择操作的启发式规则 2.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） 1.选择操作的启发式规则 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： （1）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 一般的关系管理系统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） （2）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） （3）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） （4）对于用AND连接的合取选择条件 如果有涉及这些属性的组合索引 优先采用组合索引扫描方法 如果某些属性上有一般的索引，可以用索引扫描方法 通过分别查找满足每个条件的指针，求指针的交集 通过索引查找满足部分条件的元组，然后在扫描这些元组时判断是否满足剩余条件 其他情况：使用全表顺序扫描 （5）对于用OR连接的析取选择条件，一般使用全表顺序扫描 基于启发式规则的存取路径选择优化（续） 2.连接操作的启发式规则 （1）如果2个表都已经按照连接属性排序 选用排序-合并算法 （2）如果一个表在连接属性上有索引 选用索引连接算法 （3）如果上面2个规则都不适用，其中一个表较小 选用Hash join算法 基于启发式规则的存取路径选择优化（续） （4）可以选用嵌套循环方法，并选择其中较小的表，确切地讲是占用的块数 b 较少的表，作为外表 外循环的表 。

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