高级数据库笔记-全局查询

1. 查询优化的基础

优化就是寻找执行代价（费用和时间）最小的查询执 行策略，使系统执行效率降到最低

• 局部执行代价
  • 主要指输入/输出次数（I/O代价）及CPU 处理代价
    • 数据只有读到内存才能进行连接
• 网络传输代价
  • 指传输启动代价和数据传输代价

要读写的块数/每秒读写的块数=代价

1.1. 优化的内容

• 执行运算的次序
• 执行每种运算的方法
• 所访问的副本场地。如：选择就近的场地，节约传输代价
• 执行运算的场地的选择，使总的传输代价或总代价最低

1.2. 关系代数

1.2.1. 等价变换

1.3. 查询树

叶子表示关系，中间节点表示 运算，前序遍历关系表示运算次序

2. 查询处理概述

SQL–非过程化的关系数据库语言，是元组演算语言

查询处理问题

• 将演算查询转换为代数操作
• 选择最好的执行计划

对于分布式数据库，查询处理器必须考虑通信代价和选择最佳场地

3. 查询处理层次

3.1. 查询分解（Query Decomposition

基于全局概念模式将演算查询分解为代数查询

Step1 – 演算规范化 
Step2 – 语义分析，去掉不正确的查询。 Step3 – 简化，去除冗余的部分 
Step4 – 将演算查询转化为优化的代数查询。

3.1.1. 规范化

对于SQL语句，对Where子句中的谓词表示进行规范化

3.1.2. 分析

拒绝类型不正确或语义不正确的查询

3.1.3. 约简

应用转换规则、幂等规则消除冗余

3.1.4. 查询重写

将用户请求构成的查询树进行等价变换

4. 数据本地化

数据本地化将介绍全局查询到片段查询的变换。 即利用全局关系与其片段关系的等价变换，将分布 查询中的全局关系替换为对片段关系的查询，变换 后的查询称为片段查询

4.1. 片段查询优化

准则1：对于一元运算，根据一元运算的重复律，将叶子节点之前的选择运算作用于片段，如果不满足片段的限定条 件，则置为空关系。

准则2：对于联接运算的树，若联接条件不满足，则将其置为空 关系。

准则3：在查询树中，将联接运算（∞）下移到并运算（∪）之 前执行。

准则4：消去不影响查询运算的垂直片段。