基于代价的查询优化:统计信息与选择率计算

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"Lec14-查询优化-part 21: 本Lecture深入讲解了基于代价的查询优化器,特别是如何利用数据库内部的统计信息进行成本估算。内容涉及统计信息的更新、数据分布假设、基数计算方法、选择率概念、多谓词的选择率计算以及JOIN操作的基数估计。此外,还探讨了不均匀分布数据和非独立事件的概率模型,以及应对这些情况的统计策略,如等宽直方图。" 在数据库系统中,查询优化是一个至关重要的过程,它决定了SQL查询执行的效率。基于代价的查询优化器依赖于对数据库内部数据特性的准确估计,这包括数据的规模、分布和关联性。统计信息的更新是确保这些估计准确的关键,DBMS通常会定期自动更新这些信息,同时允许用户通过特定命令手动干预。 统计信息的核心概念包括数据的基数,即表中不同值的数量。例如,SC(A,R)表示属性A在关系R中的唯一值数,这是在假设数据均匀分布的情况下得出的。在实际应用中,主键列通常具有唯一值,因此对于主键的equality谓词,可以精确地预测结果集大小。然而,对于非唯一列,需要引入选择率(selectivity)来估算谓词筛选后的行数。选择率表示谓词筛选掉数据的比例,可以理解为数据满足条件的概率。 多谓词情况下,选择率可以通过独立事件的概率模型进行组合计算。然而,当谓词间存在依赖时,这种模型不再适用,需要考虑更复杂的联合概率分布。对于JOIN操作,理想情况下,基于均匀分布假设,JOIN基数可以通过乘积计算。但在实际情况中,JOIN操作可能涉及到非均匀分布的数据和非独立的谓词,这时需要更精细的统计方法。 对于非均匀分布的数据,一种解决办法是采用等宽直方图,将数据的值域分割成等大小的区间,以近似数据分布。这种方法可以减少存储统计信息的需求,但可能无法精确反映某些特定分布的特性。此外,更高级的统计技术,如等频直方图或聚类直方图,可以提供更精确的估计,但可能会增加计算复杂性和存储需求。 查询优化涉及到一系列复杂的数据分析和计算,目的是为SQL查询找到最优的执行计划。理解和掌握这些统计方法和估算策略对于提升数据库性能至关重要。在实际应用中,数据库管理员和开发人员需要不断调整和优化这些统计信息,以适应不断变化的数据特性和查询需求。