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【数据库】第九章关系查询处理与优化

news 2026/3/27 16:35:29

第九章关系查询处理与优化

索引

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索引文件是一种辅助存储结构，其存在与否不改变存储表的物理存储结构；然而其存在，可以明显提高存储表的访问速度。

索引文件组织方式有两种：(相对照的，主文件组织有堆文件、排序文件、散列文件、聚簇文件等多种方式)

排序索引文件(Orderedindices):按索引字段值的某一种顺序组织存储
散列索引文件(Hash indices):依据索引字段值使用散列函数分配散列桶的方式存储

特点

在一个表上可以针对不同的属性或属性组合建立不同的索引文件，可建立多个索引文件。索引字段的值可以是Table中的任何一个属性的值或任何多个属性值的组合值
索引文件比主文件小很多。通过检索一个小的索引文件(可全部装载进内存)，快速定位后，再有针对性的读取非常大的主文件中的有关记录
有索引时，更新操作必须同步更新索引文件和主文件。
- DBMS可以自动维护，table改变，索引也会有相应的改变
索引技术应用使检索效率大幅度提高，但同时其也增加了存储空间、使维护负担加重(不仅要维护主文件，而且要维护索引文件)

衡量索引性能好坏：
访问时间
插入时间
删除时间
空间负载
支持存取的有效性
- 比如：支持的是属性的限定值(是否符合单一值)，还是支持属性的限定范围的值(是否符合一定范围)

创建索引

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对于主文件中每一个记录(形成的每一个索引字段值)，都有一个索引项和它对应，指明该记录所在位置。这样的索引称稠密索引(denseindex)
- 候选键属性的稠密索引
  - 先查索引，然后再依据索引读主文件
- 候选键属性的稠密索引(三种情况)

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对于主文件中部分记录(形成的索引字段值)，有索引项和它对应，这样的索引称非稠密索引(undense index)或稀疏索引(sparseindex)
- 稀疏索引如何定位记录
  - 定位索引字段值为 K的记录，需要
    - 首先找相邻的小于K的最大索引字段值所对应的索引项
    - 从该索引项所对应的记录开始顺序进行Table的检索
  - 稀疏索引的使用要求—主文件必须是按对应索引字段属性排序存储
  - 相比稠密索引：空间占用更少，维护任务更轻，但速度更慢
  - 平衡:索引项不指向记录指针，而是指向记录所在存储块的指针，即每一存储块有一个索引项，而不是每条记录有一索引项----主索引

比较

一个主文件仅可以有一个主索引，但可以有多个辅助索引
主索引通常建立于主码/排序码上面；辅助索引建立于其他属性上面
可以利用主索引重新组织主文件数据，但辅助索引不能改变主文件数据
主索引是稀疏索引，辅助索引是稠密索引

聚簇索引与非聚簇索引

聚簇索引—是指索引中邻近的记录在主文件中也是临近存储的；
非聚簇索引—是指索引中邻近的记录在主文件中不一定是邻近存储的

特点

如果主文件的某一排序字段不是主码，则该字段上每个记录取值便不唯一，此时该字段被称为聚簇字段；聚簇索引通常是定义在聚簇字段上。
聚簇索引通常是对聚簇字段上的每一个不同值有一个索引项（索引项的总数和主文件中聚簇字段上不同值的数目相同），索引字段即是聚簇字段的不同值，由于有相同聚簇字段值的记录可能存储于若干块中，则索引项的指针指向其中的第一个块。
一个主文件只能有一个聚簇索引文件，但可以有多个非聚簇索引文件 主索引通常是聚簇索引(但其索引项总数不一定和主文件中聚簇字段上不同值的数目相同，其和主文件存储块数目相同)；辅助索引通常是非聚簇索引。
主索引/聚簇索引是能够决定记录存储位置的索引；而非聚簇索引则只能用于查询，指出已存储记录的位置

其他索引类型

倒排索引

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数据库查询实现算法

一趟扫描算法

数据库查询优化技术

思路

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(1)尽可能地早做选择和投影：可使中间结果变小，节省几个数量级的执行时间。
(2)把选择与投影串接起来：一元运算序列可一起执行，只需对整个关系扫描一遍。
(3)把投影与其前或后的二元运算结合起来：在第一次用关系时去掉一些无关属性，可以避免多次扫描整个关系。
(4)把某些选择与其前的笛卡尔积合并成一个连接：当R×S前有选择运算且其中有条件是R、S属性间比较的运算时，可将其转化为连接运算可节省时间。
(5)执行连接运算前对关系做适当预处理：文件排序、建立临时索引等，可使两关系公共值高效联接。
(6)找出表达式里的公共子表达式：若公共子表达式结果不大，则预先计算，以后可读入此结果，节时多，尤当视图情况下有用。

关系代数操作交换的等价性

关系代数：并，差，积，选择，投影

等价：

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关系交换定理

连接与连接，积与积的交换律

通常，我们选择结果集合小的表达式，先装入内存

连接与连接、积和积的结合律

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通常，我们选择结果集合小的表达式，先装入内存

投影串接律

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选择串接律

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选择和投影交换律

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选择和积的交换律
投影和积的交换律

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选择和并的交换律

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选择和差的交换律

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投影和并的交换律

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查询优化算法及示例

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物理层优化

代价估算

【数据库】第九章关系查询处理与优化

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