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关系型数据库进阶之查询优化二

在前面的文章中我们介绍了查询优化的基础,着重介绍的两个表的JOIN的优化。本文就来看看我们在实际中更常见到的多表JOIN的优化。 现在我们来假设有五个表进行join,我们需要从不同的表中得到一个人的不同信息,比如地址,mail,mobiles等等,简单的QUERY如下所示: 作为查询优化器需要找到最佳的查询数据的方法,这里有两个问题: 每一个join需要使用什么类型的JOIN?我们有三种可能的JOIN (Hash Join,merge  Join, Nested Join) 先做哪个JOIN再做哪个JOIN? 下面这个是一个简单的示意图,有四个表,三个JOIN的情况,显然五个表的情况会更加复杂。 好的,那我们该怎么做呢? 1)暴力解法 遍历所有的可能性,然后找到最佳的方法。在上面的例子中,每一种join有三个可能(HASH, MERGE, NESTED),对于给定顺序的JOIN就有3^4中可能,而JOIN的顺序也是不定的,四个JOIN其实有(2*4)!/(4+1)!种可能的排序,这样一来,这个五个表的JOIN有 3^4*(2*4)!/(4+1)!种可能。 也就意味着,有27216中可能的计划。假如说merge join有0,1,2 B+ tree index,那么这种可能性就变成210000种了。而这还只是一个简单的JOIN。 2)只试验一些计划,然后选择其中最好的 因为可能性太多了,那么我们随机选择其中一些,然后计算他们的cost,选择其中最好的。 3)应用一些规则,来减少可能的计划 这里通常有两种规则: 使用一些简单的逻辑规则去除一些没有用的可能性,只是说这种去除不是很多。比如“nested loop join的inner relation必须是最小的数据集“ 使用一些有侵略性的规则来减少可能性。比如“假如一个relation很小,那么使用nested loop而不使用merge join和hash join”...