47884 (597365), страница 22

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 22)

Предположим, что база данных содержит информацию о 100 группах и 10000 студентов, только 30 из которых обучаются в группе А-98-51. В таком случае, если система будет вычислять выражение прямо (т.е. вообще без оптимизации), то последовательность выполняемых действий будет выглядеть так:

1. Соединение отношений Students и Groups (по атрибуту GrNo). На этом этапе считывается информация о 10000 студентов и 10000 раз считывается информация о 100 группах (один раз для каждого студента). После этого создается промежуточный результат, состоящий из 10000 соединенных кортежей.

2. Выборка кортежей с данными только о группе А-98-51 из результата, полученного на этапе 1. На этом этапе создается новое отношение, которое состоит из 30 кортежей.

3. Проекция результата, полученного на этапе 2, по атрибуту StName. На этом этапе создается требуемый результат, состоящий из 30 кортежей.

Показанная ниже процедура эквивалентна описанной в том смысле, что обязательно создаст тот же конечный результат, но более эффективным способом:

1. Выборка кортежей с данными только о группе А-98-51 из отношения Groups. На этом этапе выполняется чтение 100 кортежей и создается результат, состоящий только из 1 кортежа.

2. Соединение результата, полученного на этапе 1, с отношением Students (по атрибуту GrNo). На этом этапе выполняется считывание данных о 10000 студентов и 10000 раз считывается информация о группе А-98-51, полученная на 1 этапе. Результат содержит 30 кортежей.

3. Проецирование результата, полученного на этапе 2, по атрибуту StName (аналогично этапу 3 предыдущей последовательности действий). Требуемый результат содержит 30 кортежей.

Первая из показанных процедур выполняет в общем 1010000 операций ввода-вывода кортежа, в то время как вторая процедура выполняет только 20000 операции ввода-вывода. Следовательно, если принять "количество операции ввода-вывода кортежа" в качестве меры производительности, то вторая процедура в 50 раз эффективнее первой. (На практике мерой производительности служит количество операций ввода-вывода страницы, а не одного кортежа, но для данного примера эту поправку можно игнорировать.)

1. Обзор процесса оптимизации

1. Стадия 1. Преобразование запроса во внутреннюю форму

На этой стадии выполняется преобразование запроса в некоторое внутреннее представление, более удобное для машинных манипуляций. Это полностью исключает из рассмотрения конструкции внешнего уровня (такие как "игра слов" конкретного синтаксиса рассматриваемого языка запросов) и готовит почву для последующих стадий оптимизации.

Обычно внутреннее представление запросов является определенной модификацией абстрактного синтаксического дерева, или дерева запроса.

Например, на рисунке показано дерево рассматриваемого выше в этой главе запроса ("Получить список фамилий студентов, учащихся в группе А-98-51").

р ис. 14.1. Дерево запроса "Получить список фамилий студентов, учащихся в группеА-98-51"

1. Стадия 2. Преобразование в каноническую форму

На этой стадии оптимизатор выполняет несколько операций оптимизации, которые "гарантированно являются хорошими" независимо от реальных данных, хранящихся в базе данных, и путей доступа к ним. Суть в том, что все запросы (за исключением простейших) реляционные языки обычно позволяют выразить несколькими разными (по крайней мере, внешне) способами.

Замечание о канонической форме. Понятие канонической формы употребляется, во многих разделах математики и связанных с ней дисциплин. Каноническая форма может быть определена следующим образом. Пусть Q – множество объектов (запросов), и пусть существует понятие об эквивалентности этих объектов (а именно: запросы q1 и q2 эквивалентны тогда и только тогда, когда дают идентичные результаты) Говорят, что подмножество C множества Q является подмножеством канонических форм для запросов из Q в смысле определенной выше эквивалентности тогда и только тогда, когда каждому объекту q из Q соответствует только один объект c из C. Тогда говорят, что объект с является канонической формой объекта q. Все "интересующие" свойства, которыми обладает объект q, также присущи и объекту с. Поэтому, чтобы доказать различные "интересующие" результаты, достаточно изучить менее мощное множество объектов C, а не более мощное множество Q.

Чтобы преобразовать результаты стадии 1 в некоторую эквивалентную, но более эффективную форму, оптимизатор использует определенные и хорошо известные правила преобразования, или законы.

1. Стадия 3. Выбор потенциальных низкоуровневых процедур

После преобразования внутренней формы запроса в более подходящую (каноническую) форму оптимизатор должен решить, как выполнять запрос, представленный в канонической форме. На этой стадии принимается во внимание наличие индексов и других путей доступа, распределение хранимых значений данных, физическая кластеризация хранимых данных и т.п. Заметьте, что на стадиях 1 и 2 этим вопросам совсем не уделялось внимания

Для каждой низкоуровневой операции оптимизатор обладает набором низкоуровневых процедур реализации.

Замечание. С каждой процедурой также связана стоимостная формула, которая указывает "стоимость" выполнения процедуры (т.е. уровень требуемых затрат на ее выполнение). Обычно стоимость вычисляется в контексте операций ввода-вывода с диска, но некоторые системы учитывают также время использования процессора и другие факторы. Эти стоимостные формулы используются на стадии 4.

Следовательно, далее с помощью информации из каталога о состоянии базы данных (существующие индексы, кардинальные числа отношений и т.п.) и данных о зависимостях, описанных выше, оптимизатор выберет одну или несколько процедур-кандидатов для каждой низкоуровневой операции в запросе. Этот процесс обычно называют выбором пути доступа.

1. Стадия 4. Генерация планов вычисления запроса и выбор плана с наименьшей стоимостью

На последней стадии процесса оптимизации конструируются потенциальные планы запросов, после чего следует выбор лучшего (т.е. наименее дорогого) плана выполнения запроса. Каждый план выполнения строится как комбинация набора процедур реализации, при этом каждой низкоуровневой операции в запросе соответствует одна процедура.

Для выбора плана с наименьшей стоимостью необходим метод привязки стоимости к данному плану. В основном стоимость плана – это просто сумма стоимостей отдельных процедур, которые использованы для его выполнения. Таким образом, работа оптимизатора сводится к вычислению стоимостных формул для каждой такой процедуры. Проблема состоит в том, что стоимость выполнения процедуры зависит от размера отношения (или отношений), которое выбранная процедура обрабатывает.

1. Преобразование выражений

1. Выборки и проекции

1. Последовательность выборок данного отношения может быть преобразована в одну (объединенную операцией AND) выборку этого отношения. Например, выражение

(A WHERE выборка_1) WHERE выборка_2

эквивалентно выражению

A WHERE выборка_1 AND выборка_2

1. В последовательности проекций данного отношения можно игнорировать все проекции, кроме последней. Таким образом, выражение

(А [проекция_1]) [проекция_2]

эквивалентно выражению

А [Проекция_2]

Конечно, чтобы первое выражение имело смысл, каждый атрибут, используемый в проекции_2, должен присутствовать и в проекции_1.

1. Выборку проекции можно трансформировать в проекцию выборки. Например, выражение

(А [проекция]) WHERE выборка

эквивалентно выражению

(A WHERE выборка) [проекция]

Заметьте, что в основном всегда полезно выполнять операцию выборки перед операцией проекции, так как выборка приведет к уменьшению размера входных данных для операции проекции и, следовательно, к уменьшению количества данных, которые нужно сортировать для исключения дублирующихся записей в процессе вычисления проекции.

1. Распределительный закон

Говорят, что унарный оператор распределяется по бинарной операции О, если для всех А и В выполняется условие

F (А О В) f (А) О f (В).

В реляционной алгебре операция выборки распределяется по операциям объединения, пересечения и вычитания. Операция выборки также распределяется по oneрации соединения, но только тогда, когда условие выборки состоит (в самом сложном случае) из объединенных операцией AND двух отдельных условий выборки – по одному для каждого операнда операции соединения. Для рассматриваемого выше в этой главе примера сформулированное условие соблюдено (условие выборки очень простое и относится лишь к одному операнду), и можно использовать распределительный закон для замены рассматриваемого в примере выражения его более эффективным эквивалентом. Чистый эффект этого закона состоит в том, что можно выполнять "раннюю выборку". Выполнение ранней выборки почти всегда себя оправдывает, так как приводит к значительному уменьшению количества кортежей, которые нужно рассматривать в следующей операции. Кроме того, ранняя выборка может привести к уменьшению количества кортежей и на выходе следующей операции.

Далее приведено несколько более специфических примеров распределительного закона, на этот раз с операцией проекции. Во-первых, операция проекции распределяется по операциям объединения и пересечения (но не по операции вычитания). Во-вторых, эта операция также распределяется по операции соединения, но только в том случае, если в проекцию включены все атрибуты соединения. Точнее, выражение

(A JOIN В) [проекция]

эквивалентно выражению

(А [А_проекция]) JOIN (В [В_проекция])

тогда и только тогда, когда множество использованных в проекции атрибутов равняется объединению множеств атрибутов в А_проекции и В_проекции и включает атрибуты, по которым выполнено соединение. Этот закон можно использовать для выполнения ранних "проекций", которые обычно себя оправдывают по тем же причинам, что и операции выборки.

1. Коммутативность и ассоциативность

Законы коммутативности и ассоциативности – это еще два общих правила преобразования. Говорят, что бинарная операция О является коммутативной, если для всех А и В истинно равенство

А О В В О А

Например, в обычной арифметике операции умножения и сложения являются коммутативными, а операции деления и вычитания – нет. В реляционной алгебре коммутативными являются операции объединения, пересечения и соединения, а операции вычитания и деления таковыми не являются.

Перейдем к ассоциативности. Принято считать, что бинарная операция О является ассоциативной, если для всех А, В и С истинно равенство

А О (В О С) (А О В) О С.

Например, в обычной арифметике произведение и сложение – ассоциативные операции, деление и вычитание – нет. В реляционной алгебре ассоциативными являются операции объединения, пересечения и соединения, а операции вычитания и деления таковыми не являются. Так, например, если в запросе используется соединение трех отношений, А, В и С, то из законов коммутативности и ассоциативности

1. Идемпотентность

Еще одним важным правилом является закон идемпотентности. Идемпотентной называют такую бинарную операцию О, для которой для всех А выполняется равенство

A О А = А.

Можно ожидать, что свойство идемпотентности также может быть полезным в процессе трансформации выражений. В реляционной алгебре операции объединения, пересечения и соединения являются идемпотентными, а операции деления и вычитания – нет.

1. Вычисляемые скалярные выражения

Предметом применения законов трансформации являются не только реляционные выражения. Например, уже было показано, что некоторые законы трансформации применимы и к арифметическим выражениям. Ниже приведен пример. Выражение

А * В + А * С

можно трансформировать в выражение

А * (В + С)

вследствие того, что операция умножения "*" распределяется по операции сложения "+". Оптимизатор реляционных выражений должен обладать информацией о подобных преобразованиях, так как он учитывает вычисляемые скалярные выражения в контексте операций EXTEND и SUMMARIZE.

Говорят, что бинарная операция О распределяется по бинарной операции О, если для всех А, В и С истинно равенство

A Ú (B О C) = (A Ú B) O ( A Ú C )

(для приведенного выше арифметического примера замените Ú на "*", а О на "+").

1. Условия

Перейдем к обсуждению условий или выражений, результатами которых могут быть истина или ложь. Предположим, что А и В – атрибуты двух различных отношений, тогда условие

А>В AND В>3

(которое может быть частью запроса) абсолютно эквивалентно выражению

А > В AND В > 3 AND A > 3

и потому может быть преобразовано в это выражение.

Характеристики

Список файлов книги