《查询处理步骤》PPT课件

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1、查询处理步骤查询分析首先，对查询语句进行扫描、词法分析和语法分析。查询检查根据数据字典对合法的查询语句进行语义检查，即检查语句中的数据库对象是否存在和是否有效。RDBMS一般用查询树（querytree）或称为语法分析树，来表示扩展的关系代数表达式。查询优化查询优化就是选择一个高效执行的查询处理策略。按照优化的层次，查询优化可分为代数优化和物理优化。查询执行依据优化器得到的执行策略生成查询计划，由代码生成器生成执行这个查询计划的代码。查询优化概述查询优化的必要性查询优化极大地影响RDBMS的性能。查询优化的可能性

2、关系数据语言的级别很高，使DBMS可以从关系表达式中分析查询语义。一、由DBMS进行查询优化的好处二、查询优化目标三、实际系统的查询优化步骤四、代价模型由DBMS进行查询优化的好处好处一：用户不必选择存取路径，不必考虑如何可以最好地表达查询以获得较好的效率；好处二：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。而在非关系系统中必须重写程序，而重写程序在实际应用中

3、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，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，自动优化使所有人拥有这些技术。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，使得查询代价最小（实际上是较小）。实际系统的查询优化步骤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

4、查询计划(查询执行方案)查询计划是由一系列内部操作组成的。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+通信代价一个实例例：求选修了课程Ｃ2的学生姓名SELECTStudent.SnameFROMStudent,SCWHEREStudent.Sno=SC.SnoANDSC.Cno='2';实例（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

5、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。不同的执行策略：执行策略1，执行策略2，执行策略3，执行策略4执行策略1Ｑ1＝ПＳname(бStudent.Sno=SC.Sno∧SC.Cno='2'(Student×SC))①Student×SC（计算广义笛卡儿积）读取总块数=读Student表块数+读SC表遍数*每遍块数=1000/10+(1000/(10×5))

6、×(10000/100)=100+20×100=2100读数据时间=2100/20=105秒执行策略1（续）中间结果大小=1000*10000=107(1千万条元组)写中间结果时间=10000000/10/20=50000秒②б（选择操作）读数据时间=50000秒③П（投影操作）总时间=105＋50000＋50000秒=100105秒=27.8小时执行策略2Ｑ2＝ПＳname(бSC.Cno='2'(StudentSC))①（计算自然连接）读取总块数=2100块读数据时间=2100/20=105秒中间结果大小=1

7、0000（减少1000倍）写中间结果时间=10000/10/20=50秒②б（读取中间文件块，做选择操作）读数据时间=50秒③П（把上一步结果投影输出）总时间＝105＋50＋50秒＝205秒=3.4分执行策略3Ｑ3＝ПSname(StudentбSC.Cno='2'(SC))①б（先对SC做选择操作）读SC表总块数=10000/100=100块读数据时间=100/20=5秒中间结果大小=50条不必写入外存②（读Student，把读入的元组与内存中的SC元组连接）读Student表总块数=1000/10=100块读

8、数据时间=100/20=5秒③П（将连接结果投影输出）总时间＝5＋5秒＝10秒执行策略4Ｑ4＝ПＳname(StudentбSC.Cno='2'(SC))假设SC表在Cno上有索引，Student表在Sno上有索引①б（若SC表在Cno上有索引，则选择读取SC表中Cno=‘2’的50个元组即可）中间结果大小=50条不必写入外存。②（若Student表在Sno上有索引，则仅