在数据库管理系统中,关系查询处理和查询优化是非常关键的部分。为了有效地选择操作的实现方式,需要考虑多种情况:无条件情况、学号为'200215121'的情况、年龄大于20岁的情况以及专业为计算机科学且年龄大于20岁的情况。
关系查询处理与查询优化的实现选择
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选择操作的实现续-关系查询处理和查询优化
选择操作的实现(续)选择操作典型的实现方法包括:1. 简单的全表扫描方法,对查询的基本表顺序扫描,逐一检查每个元组是否满足选择条件,把满足条件的元组作为结果输出,适合于小表或者满足选择条件的元组比例较大的情况。2. 索引(散列)扫描方法适合选择条件中属性有索引的情况(例如B+树索引或者哈希索引),通过索引先找到满足条件的元组的主码或元组指针,再通过元组指针直接在查询的基本表中找到对应的元组。
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查询优化的核心思路就是用最少的资源把结果查出来。关系代数的优化规则在这方面还挺关键的,尤其是那套语法树的变换逻辑,说白了就是换个更省事的方式执行查询。嗯,实际系统里会先把 SQL 转成内部的语法树,再用一套规则折腾一遍,目的就是少读几次表、少走几次连接,响应快,数据库压力小。
查询优化的目标挺直接——让查询跑得更快。方法也不复杂,大致就是先生成个语法树,再用等价变换规则去优化。比如能提前执行的过滤条件,就别等到连接完再做,提前过滤能省不少事。
有一套不错的课件资源挺值得看看:关系代数语法树,讲得比较清楚,怎么从 SQL 映射成语法树,怎么一步步变换,流程比较清晰。
等价变换规则这块,也有个补充
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查询优化转换
优化转换:
OR 转换:将 T.C = expr 的 OR 连接子句转换为 IN 子句(x IN (expr1, expr2, expr3)),可利用索引优化。
BETWEEN 转换:将 BETWEEN 子句转换为等价的子句((a BETWEEN b AND c) AND (a >= b) AND (a <= c)),可利用索引优化。
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