人工智能-数据库系统优化捷径

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1、人工智能-数据库系统优化的捷径人工智能数据库系统优化的捷径人工智能数据库系统优化的捷径人工智能数据库系统优化的捷径［作者：闵翔转贴自：计算机世界报]SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。　　人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。　　数据库性能的优化　　一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。　　数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和

2、应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。　　应用程序的优化　　应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。　　为什么要优化SQL语句　　.SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。　　.SQL

3、语句消耗了70%至90%的数据库资源。　　.SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。　　.SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。　　.SQL语句易学，但难精通。　　优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。　　SQL优化技术的发展历程　　第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句

4、，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。　　第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。　　第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。　　人工智能自动SQL优化图1人工智能自动SQL优化示意图　　人工智能自动SQL优化出现在90年代末。目前在商用数据库领域，LECCOTechnologyLimited(灵高科研有限公司)拥有该技术，并提供使用该技术的自动优化产品LECCOSQLExpert，它支持Oracle、Sy

5、base、MSSQLServer和IBMDB2数据库平台。该产品针对数据库应用的开发和维护阶段提供的模块有：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块SQL语法优化器的工作原理为：①输入一条源SQL语句；②“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句，结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出；③产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满；④对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语

6、句；⑤对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句。　　LECCOSQLExpert自动优化实例　　假设我们从源代码中抽取出这条SQL语句(也可以通过内带的扫描器或监视器获得SQL语句)：　　SELECTCOUNT(*)　　FROMEMPLOYEE　　swheresEXISTS(SELECT'X'　　FROMDEPARTMENT　　swheresEMP_DEPT=DPT_ID　　ANDDPT_NAMELIKE'AC%')　　ANDEMP_IDIN(SELECTSAL_EMP_ID　　FROMEMP_SAL_HISTB　　swheresSAL_SALARY＞7000

7、0)　　按下“优化”按钮后，经过10几秒，SQLExpert就完成了优化的过程，并在这10几秒的时间里重写产生了2267条等价的SQL语句，其中136条SQL语句有不同的执行计划。　　接下来，我们可以对自动重写产生的136条SQL语句进行批运行测试，以选出性能最佳的等效SQL语句。按下“批运行”按钮，在“终止条件”页选择“最佳运行时间SQL语句”，按“确定”。　　经过几分钟的测试运行后