数据库查询优化与事务管理全解析

### 数据库查询优化与事务管理全解析 #### 1. 查询优化概述 在处理数据库查询时，通常有多种方法来计算答案。系统的职责是将用户输入的查询转换为能更高效计算的等效查询，这个寻找处理查询的良好策略的过程被称为查询优化。 复杂查询的评估涉及多次磁盘访问，由于磁盘数据传输速度相对于计算机系统的主内存和 CPU 速度较慢，因此投入大量处理资源来选择一种能最小化磁盘访问的方法是很有价值的。 #### 2. 表达式转换与等价规则 有许多等价规则可用于将一个表达式转换为等效的表达式，我们可以利用这些规则系统地生成与给定查询等效的所有表达式。常见的等价规则包括连接交换律和连接结合律等。 | 等价规则 | 描述 | | ---- | ---- | | 连接交换律 | E1 ⋈ E2 = E2 ⋈ E1 | | 连接结合律 | (E1 ⋈ E2) ⋈ E3 = E1 ⋈ (E2 ⋈ E3) | 通过应用这些等价规则，我们可以对查询进行优化，提高查询的执行效率。例如： - E1 ⋈ (E2 - E3) = (E1 ⋈ E2 - E1 ⋈ E3) - Πλ( AGF(E)) = AGF(Πλ(E))，其中 λ 仅使用 A 中的属性 - Πλ(E1 ⋈ E2) = Πλ(E1) ⋈ E2，其中 λ 仅使用 E1 中的属性 #### 3. 统计信息与成本估算 数据库系统选择评估操作的策略取决于每个关系的大小以及列中值的分布。为了基于可靠信息进行策略选择，数据库系统可能会为每个关系 r 存储统计信息，这些统计信息包括： - 关系 r 中的元组数量。 - 关系 r 的记录（元组）大小（以字节为单位）。 - 关系 r 中特定属性出现的不同值的数量。 大多数数据库系统使用直方图来存储属性在多个值范围内的值的数量，直方图通常通过采样计算得到。这些统计信息使我们能够估计各种操作结果的大小以及执行操作的成本。 #### 4. 评估计划的选择 可以通过等价规则为每个表达式生成替代评估计划，并选择所有表达式中成本最低的计划。有几种优化技术可用于减少需要生成的替代表达式和计划的数量。 我们还可以使用启发式方法来减少考虑的计划数量，从而降低优化成本。启发式规则包括“尽早执行选择操作”、“尽早执行投影操作”和“避免笛卡尔积”等。 ```mermaid graph TD; A[给定查询] --> B[生成等效表达式]; B --> C[估算执行成本]; C --> D[选择最优计划]; ``` #### 5. 高级优化技术 除了上述基本的优化技术外，还提出了许多高级优化技术，如： - **Top - K 优化**：用于快速获取前 K 个结果。 - **连接最小化**：减少连接操作的数量。 - **更新优化**：优化数据库更新操作。 - **多查询优化**：同时优化多个查询。 - **参数化查询优化**：当查询计划受常量值影响时，可采用此方法。在参数化查询优化中，查询在不提供参数具体值的情况下进行优化，