数据库系统第54节数据库优化器

标签：return 54 数据库查询 cost plan query 数据库系统优化

数据库优化器是数据库管理系统（DBMS）中的一个关键组件，它的作用是分析用户的查询请求，并生成一个高效的执行计划。这个执行计划定义了如何访问数据和执行操作，以最小化查询的执行时间和资源消耗。以下是数据库优化器的主要组成部分和它们的功能：

代价估计 (Cost Estimation)

代价估计是指优化器评估不同查询执行计划所需的资源和时间的过程。优化器会尝试预测每个可能的执行计划的成本，包括：

I/O成本：读取或写入数据所需的磁盘操作次数。
CPU成本：执行查询所需的处理时间，如排序、连接和计算表达式。
内存使用：执行查询所需的内存量，如用于排序或哈希操作的内存。

伪代码示例：

class ExecutionPlan {
    // 执行计划的属性，如表扫描、索引使用等
}

class Cost {
    double io_cost; // I/O成本
    double cpu_cost; // CPU成本
    double memory_cost; // 内存成本
}

Cost estimate_cost(ExecutionPlan plan) {
    Cost cost = new Cost();
    // 根据执行计划计算I/O、CPU和内存成本
    cost.io_cost = calculate_io_cost(plan);
    cost.cpu_cost = calculate_cpu_cost(plan);
    cost.memory_cost = calculate_memory_cost(plan);
    return cost;
}

访问路径选择 (Access Path Selection)

访问路径选择是优化器决定如何访问数据的过程。这包括选择使用全表扫描、索引扫描、索引连接等策略。优化器会考虑以下因素：

数据分布：数据在表或索引中的分布情况。
索引选择：是否存在合适的索引可以加速查询。
选择性：查询条件的筛选效果，即查询条件能够减少多少数据量。

伪代码示例：

class AccessPath {
    String type; // 如 "全表扫描"、"索引扫描" 等
    // 其他属性，如使用的索引、表等
}

List<AccessPath> generate_access_paths(Query query) {
    List<AccessPath> paths = new ArrayList<>();
    // 生成可能的访问路径
    paths.add(new AccessPath("全表扫描"));
    // 检查是否存在可用的索引
    if (query.can_use_index()) {
        paths.add(new AccessPath("索引扫描"));
    }
    return paths;
}

统计信息的使用

数据库优化器通常会利用统计信息来帮助做出更好的决策。这些统计信息包括：

表的行数：表中数据的总量。
列的分布：列值的分布情况，如唯一值的数量。
索引的选择性：索引列的唯一值比例。

伪代码示例：

class Statistics {
    long row_count; // 表的行数
    Map<String, Long> column_cardinalities; // 列的唯一值数量
    Map<String, Double> index_selectivities; // 索引的选择性
}

Statistics get_statistics(Table table) {
    Statistics stats = new Statistics();
    // 填充统计信息
    stats.row_count = table.get_row_count();
    stats.column_cardinalities = table.get_column_cardinalities();
    stats.index_selectivities = table.get_index_selectivities();
    return stats;
}

执行计划的生成和选择

优化器会生成多个可能的执行计划，并根据代价估计选择成本最低的计划。

伪代码示例：

ExecutionPlan generate_execution_plans(Query query) {
    List<AccessPath> paths = generate_access_paths(query);
    List<ExecutionPlan> plans = new ArrayList<>();
    for (AccessPath path : paths) {
        // 根据访问路径生成执行计划
        plans.add(create_execution_plan(path));
    }
    // 选择成本最低的执行计划
    return plans.stream()
                .min(Comparator.comparing(estimate_cost))
                .orElseThrow(() -> new IllegalStateException("No plan found"));
}

优化器的挑战

数据库优化器面临的挑战包括：

复杂性：随着查询复杂性的增加，可能的执行计划数量呈指数级增长。
统计信息的准确性：统计信息的准确性直接影响代价估计的准确性。
动态数据：数据的动态变化可能会影响执行计划的有效性。

数据库优化器是一个复杂且动态的系统，它需要不断地适应数据的变化和查询的需求。在实际的数据库系统中，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，优化器的实现会包含更多的细节和高级特性，如查询重写、子查询展开、并行执行等。

为了进一步说明数据库优化器的工作原理，我们可以扩展之前的伪代码示例，以展示如何生成和选择执行计划，以及如何利用统计信息来辅助决策。以下是一些更详细的伪代码示例，这些示例将帮助我们理解优化器在实际数据库系统中可能的实现方式。

统计信息的收集和使用

在实际的数据库系统中，统计信息的收集是一个持续的过程，通常由数据库的维护任务（如ANALYZE）来完成。

class TableStatistics {
    long rowCount;
    Map<String, Histogram> columnStatistics;
}

class Histogram {
    List<Bucket> buckets;
}

class Bucket {
    Object lowerBound;
    Object upperBound;
    long frequency;
}

void collect_statistics(Table table) {
    TableStatistics stats = new TableStatistics();
    stats.rowCount = table.rowCount();
    for (Column column : table.columns()) {
        Histogram histogram = calculate_histogram(column);
        stats.columnStatistics.put(column.name(), histogram);
    }
    table.setStatistics(stats);
}

Histogram calculate_histogram(Column column) {
    // 实际的统计信息收集可能会涉及复杂的算法和大量的数据处理
    // 这里只是一个简化的示例
    Histogram histogram = new Histogram();
    // 填充直方图桶
    return histogram;
}

执行计划的生成

在生成执行计划时，优化器会考虑多种可能的访问路径，并为每种路径生成一个执行计划。

class ExecutionPlan {
    String planDetails;
    Cost cost;
}

ExecutionPlan create_execution_plan(AccessPath accessPath, TableStatistics stats) {
    ExecutionPlan plan = new ExecutionPlan();
    plan.planDetails = "Plan using " + accessPath.type;
    plan.cost = estimate_cost(accessPath, stats);
    return plan;
}

Cost estimate_cost(AccessPath accessPath, TableStatistics stats) {
    Cost cost = new Cost();
    // 基于访问路径和统计信息来估计成本
    if (accessPath.type.equals("索引扫描")) {
        cost.io_cost = calculate_index_scan_cost(accessPath.index, stats);
        cost.cpu_cost = 0; // 假设索引扫描不需要CPU计算
    } else if (accessPath.type.equals("全表扫描")) {
        cost.io_cost = calculate_full_table_scan_cost(stats.rowCount);
        cost.cpu_cost = calculate_cpu_cost_for_scan(stats.rowCount);
    }
    cost.memory_cost = estimate_memory_usage(accessPath, stats);
    return cost;
}

double calculate_index_scan_cost(Index index, TableStatistics stats) {
    // 根据索引的选择性和数据分布来估计成本
    return stats.rowCount * 0.1; // 假设的计算
}

double calculate_full_table_scan_cost(long rowCount) {
    // 估计全表扫描的成本
    return rowCount * 0.05; // 假设的计算
}

double calculate_cpu_cost_for_scan(long rowCount) {
    // 估计CPU计算的成本
    return rowCount * 0.01; // 假设的计算
}

double estimate_memory_usage(AccessPath accessPath, TableStatistics stats) {
    // 估计执行计划的内存使用
    return 100; // 假设的固定值
}

执行计划的选择

优化器会根据估计的成本来选择最佳的执行计划。

ExecutionPlan choose_best_plan(List<ExecutionPlan> plans) {
    return plans.stream()
            .min(Comparator.comparing(plan -> plan.cost.io_cost + plan.cost.cpu_cost + plan.cost.memory_cost))
            .orElseThrow(() -> new IllegalStateException("No plan found"));
}

优化器的高级特性

在实际的数据库系统中，优化器可能还会考虑以下高级特性：

查询重写：优化器可能会改变查询的表达方式，以提高效率，例如将子查询转换为连接操作。
并行执行：优化器可能会将查询分解为多个可以并行执行的部分。
查询缓存：优化器可能会利用查询缓存来避免重复执行相同的查询。

这些高级特性的实现会进一步增加优化器的复杂性，但同时也能显著提高数据库系统的性能。

请注意，上述伪代码是为了说明优化器的工作原理而设计的，实际的数据库优化器实现会更加复杂，并且会涉及到大量的细节和特定场景的优化。

为了进一步深入探讨数据库优化器的高级特性，我们可以继续扩展之前的示例，包括查询重写、并行执行和查询缓存的实现。这些特性可以帮助数据库系统更高效地处理复杂的查询，并提高整体性能。

查询重写 (Query Rewriting)

查询重写是优化器用来改进查询性能的一种技术，它通过改变查询的逻辑结构来减少资源消耗。例如，将子查询转换为连接操作，或者将复杂的连接操作分解为多个简单的步骤。

伪代码示例：

class Query {
    String originalQuery;
    String rewrittenQuery;
}

Query rewrite_query(Query query) {
    Query rewrittenQuery = new Query();
    rewrittenQuery.originalQuery = query.originalQuery;

    // 检查是否存在子查询
    if (contains_subquery(query.originalQuery)) {
        rewrittenQuery.rewrittenQuery = convert_subquery_to_join(query.originalQuery);
    } else {
        rewrittenQuery.rewrittenQuery = query.originalQuery;
    }

    return rewrittenQuery;
}

boolean contains_subquery(String query) {
    // 检查查询中是否包含子查询
    // 这里只是一个简化的示例
    return query.contains("SELECT ... FROM ... WHERE ... IN (SELECT ...)");
}

String convert_subquery_to_join(String query) {
    // 将子查询转换为连接操作
    // 这里只是一个简化的示例
    return query.replaceAll("IN \\(SELECT (.+?)\\)", "INNER JOIN ($1)");
}

并行执行 (Parallel Execution)

并行执行是优化器用来加速查询执行的一种技术，它通过将查询分解为多个可以并行处理的部分来提高性能。

伪代码示例：

class ParallelExecutionPlan {
    List<ExecutionPlan> parallelPlans;
}

ParallelExecutionPlan create_parallel_execution_plan(Query query) {
    ParallelExecutionPlan parallelPlan = new ParallelExecutionPlan();
    List<ExecutionPlan> plans = generate_execution_plans(query);

    // 选择可以并行执行的计划
    for (ExecutionPlan plan : plans) {
        if (can_parallelize(plan)) {
            parallelPlan.parallelPlans.add(plan);
        }
    }

    return parallelPlan;
}

boolean can_parallelize(ExecutionPlan plan) {
    // 检查执行计划是否可以并行化
    // 这里只是一个简化的示例
    return plan.planDetails.contains("全表扫描") || plan.planDetails.contains("索引扫描");
}

查询缓存 (Query Caching)

查询缓存是优化器用来提高重复查询性能的一种技术，它通过缓存查询结果来避免重复执行相同的查询。

伪代码示例：

class QueryCache {
    Map<String, Result> cache;

    QueryCache() {
        cache = new HashMap<>();
    }

    Result get_result(String query) {
        // 从缓存中获取结果
        return cache.get(query);
    }

    void put_result(String query, Result result) {
        // 将结果添加到缓存
        cache.put(query, result);
    }
}

Result execute_query_with_caching(Query query, QueryCache cache) {
    Result result = cache.get_result(query.originalQuery);

    if (result == null) {
        result = execute_query(query);
        cache.put_result(query.originalQuery, result);
    }

    return result;
}

Result execute_query(Query query) {
    // 执行查询并返回结果
    // 这里只是一个简化的示例
    return new Result(); // 假设的结果对象
}

优化器的监控和自适应

除了上述特性，数据库优化器还可以包括监控和自适应特性，以动态调整其行为以适应当前的数据库负载和数据分布。

伪代码示例：

class OptimizerStatistics {
    long totalQueries;
    long cachedHits;
    long rewriteSuccesses;

    void record_query_execution(Result result) {
        totalQueries++;
        if (result.isCached()) {
            cachedHits++;
        }
    }

    void record_query_rewrite(Query query) {
        if (query.rewrittenQuery != null) {
        rewriteSuccesses++;
        }
    }
}

OptimizerStatistics optimizerStats = new OptimizerStatistics();

void monitor_optimizer_performance() {
    // 定期检查优化器统计信息
    if (optimizerStats.totalQueries > 1000) {
        // 根据统计信息调整优化器策略
        adjust_optimizer_strategy();
    }
}

void adjust_optimizer_strategy() {
    // 根据监控结果调整优化器策略
    // 这里只是一个简化的示例
}

通过这些高级特性和监控机制，数据库优化器能够更智能地处理各种查询，从而提高数据库系统的整体性能和响应能力。实际的数据库系统，如Oracle、SQL Server、MySQL等，都有自己独特的优化器实现，包括复杂的统计信息收集、查询重写规则、并行执行策略和查询缓存机制。

标签：return,54,数据库,查询,cost,plan,query,数据库系统,优化
From： https://blog.csdn.net/hummhumm/article/details/142183155

数据库系统第54节数据库优化器

代价估计 (Cost Estimation)

访问路径选择 (Access Path Selection)

统计信息的使用

执行计划的生成和选择

优化器的挑战

统计信息的收集和使用

执行计划的生成

执行计划的选择

优化器的高级特性

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并行执行 (Parallel Execution)

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