TỐI ƯU TRUY VẤN

3/28/14
Tối ưu truy vấn 1
Chương 9
TỐI ƯU TRUY VẤN
3/28/14
Tối ưu truy vấn
2
Giới thiệu

Các ngôn ngữ bậc cao nói chung khi xử lý trong máy đều rất tốn nhiều thời gian.

Tối ưu câu hỏi: là quá trình biến đổi câu hỏi sang một câu hỏi tương đương(nghĩa là cho
cùng một kết quả) để giảm thiểu thời gian tính toán.

Việc tối ưu không nhất thiết phải trên mọi khả năng có thể của các cách cài đặt của các
câu hỏi. Chúng ta có thể thỏa hiệp giữa giải thuật phức tạp hoặc/và tốn kém không gian
lưu trữ với việc tiết kiệm thời gian xử lý.
3/28/14
Tối ưu truy vấn
3
Giới thiệu

Giả sử để xử lý 1000 bản ghi mất 1 giây → để xử lý 4.850.000 bản ghi chúng ta mất 4.850
giây: đây quả là một thời gian khó chấp nhận cho việc chờ đợi kết quả của một câu truy
vấn !

Khi tối ưu hóa xử lý thông tin người ta ưu tiên tối ưu hóa về thời gian hơn là tối ưu hóa lưu
trữ dữ liệu, thậm chí “hy sinh” luôn cả dạng chuẩn để đạt được tốc độ xử lý nhanh hơn.

Dung lượng đĩa cứng ngày nay đã đạt được một mức độ khá lớn, tuy nhiên cũng có khả
năng thiếu không gian tính toán cho máy nếu chúng ta không lưu tâm đến việc tối ưu hóa

truy vấn, đặc biệt là câu truy vấn có sử dụng phép tích đề-các và kết.
3/28/14
Tối ưu truy vấn
4
Giới thiệu
 R(A
1
,A
2
, , A
n
) và S(B
1
,B
2
, , B
n
)

Giả sử R và S đều có 10 thuộc tính, mỗi thuộc tính có kích thước khoảng 5 bytes (điều
này ít có ở thực tế) và 1000 bản ghi.

R x S: sẽ cho ra quan hệ trung gian này 20 thuộc tính, 1.000.000 bản ghi và chiếm hết
1/10 Giga bytes.

Thêm vào đó, thời gian truy cập csdl và truy xuất đĩa để tạo ra số lượng bản ghi đó không
là ít.

Sự “bùng nổ” về số lượng và “bành trướng” về kích thước(chiều dài) bản ghi → cần phải
tối ưu câu hỏi trước khi đưa vào máy tính toán

5
Giới thiệu
SELECT B, D
FROM R, S
WHERE R.A=‘c’ AND S.E=2 AND R.C=S.C

R(A, B, C)

S(C, D, E)
Tối ưu truy vấn
6
Giới thiệu (tt)
10 x 2
C D ES
20 y 2
30 z 2
40 x 1
50 y 3
c 2 10
A B CR
a 1 10
b 1 10
d 2 10
e 3 10
Kết quả
B D
2 x

Câu truy vấn được thực hiện như thế nào?
Tối ưu truy vấn

7
Giới thiệu (tt)

Cách 1
-
Tích cartesian
-
Phép chọn (selection)
-
Phép chiếu (projection)
Π
B,D
[ σ
R.A=‘c’ ∧ S.E=2 ∧ R.C = S.C
(RxS)]
Tối ưu truy vấn
8
Giới thiệu (tt)
A B CRxS
a 1 10
c 2 10 x 210
C D E
10 x 2
a 1 10 20 y 2
c 2 10 y 220
.
.
.
c 2 10 z 230
.

.
.
Tối ưu truy vấn
9
Giới thiệu (tt)

Cách 2
-
Phép chọn (selection)
-
Phép kết (natural join)
-
Phép chiếu (projection)
Π
B,D
[ σ
R.A=‘c’
(R) σ
S.E=2
(S)]
Tối ưu truy vấn
10
Giới thiệu (tt)
C D E
10 x 2
20 y 2
30 z 2
40 x 1
50 y 3
SA B C

a 1 10
b 1 10
c 2 10
d 2 10
e 3 10
R
A B C
a 2 10
σ
R
C D E
10 x 10
σ
S
20 y 10
30 z 10
Tối ưu truy vấn
11
Giới thiệu (tt)

Cách 3 - sử dụng chỉ mục trên R.A và S.C
-
Tìm các bộ trong R thỏa R.A=‘c’
-
Với mỗi bộ tìm thấy, tìm tiếp các bộ trong S thỏa R.C=S.C
-
Bỏ đi những bộ S.E ≠ 2
-
Kết các bộ phù hợp của R và S
-

Chiếu trên thuộc tính B và D
Tối ưu truy vấn
12
Giới thiệu (tt)
C D E
10 x 2
20 y 2
30 z 2
40 x 1
50 y 3
S
A B C
a 1 10
b 1 10
c 2 10
d 2 10
e 3 10
R
I2
I1
=‘c’
<c, 2, 10>
A
C
<10, x, 2>
Kiểm tra E=2?
Kết quả <2, x>
Bộ có A=‘c’ kế tiếp
<c, 5, 20>
Tối ưu truy vấn

13
Giới thiệu (tt)
DBMS thực hiện cách nào
Tối ưu truy vấn
14
Bộ biên dịch
SQL Query
Parse query
Select logical
query plan
Select physical
plan
Execute plan
Query expression tree
Logical query plan tree
Physical query plan tree
Query optimization
Tập trung vào RDBMS
Tối ưu truy vấn
15
Quá trình biên dịch
Parse
Query
Convert
Apply laws
Estimate
result sizes
Consider
physical plans
Estimate costs

Pick the best
Execute
Answer
Parse tree
Logical query plan
Improve logical query plan
Logical query plan + sizes
{P1, P2, … }
{(P1,C1), (P2,C2) … }
Pi
statistics
Tối ưu truy vấn
16
Cây phân tích
<Query>
<SFW>
SELECT <SelectList> FROM <FromList> WHERE
<Condition>
<Attribute>
<SelectList>
<Relation>
<FromList>
<Attribute> = <Attribute>
<Tuple> IN <Query>
<Attribute> LIKE <pattern>
<Condition> AND <Condition>
…
Tối ưu truy vấn
17


Customer(cusID, cusNm, cusStreet, cusCity)

Account(accID, cusID, balance)
Ví dụ 1
SELECT cusNm
FROM Customer
WHERE cusID IN (
SELECT cusID
FROM Account
WHERE balance > 100)
Tối ưu truy vấn
18
Ví dụ 1 (tt)
<Query>
<SFW>
SELECT <SelectList> FROM <FromList> WHERE
<Condition>
<Attribute> <Relation>
cusNm
Customer
<Tuple> IN <Query>
<Attribute>
cusID <SFW>
SELECT <SelectList> FROM <FromList> WHERE
<Condition>
<Attribute>
cusID
<Relation>
Account
<Attribute>

balance
= <pattern>
100
Tối ưu truy vấn
19

Customer(cusID, cusNm, cusStreet, cusCity)

Account(accID, cusID, balance)
Ví dụ 2
SELECT cusNm
FROM Customer, Account
WHERE Customer.cusID = Account.cusID
AND balance = 100
Tối ưu truy vấn
20
Ví dụ 2 (tt)
<Query>
<SFW>
SELECT <SelectList> FROM <FromList> WHERE
<Condition>
<Attribute>
<Relation>
cusNm Customer
<Relation>
Account
,
<Condition> <Condition>AND
<Attribute> <Pattern>=<Attribute> <Attribute>=
Customer.cusID Account.cusID balance 100

Tối ưu truy vấn
21

Giới hạn
-
GROUP BY
-
HAVING
-
ORDER BY
-
DISTINCT
-
Aggregation function (Max, Min, Count, Sum, Avg)
-
Alias name
Nhận xét
Tối ưu truy vấn
22
Quá trình biên dịch
Convert
Query
Parse
Apply laws
Estimate
result sizes
Consider
physical plans
Estimate costs
Pick the best

Execute
Answer
Parse tree
Logical query plan
Improve logical query plan
Logical query plan + sizes
{P1, P2, … }
{(P1, C1), (P2,C2) … }
Pi
statistics
Tối ưu truy vấn
23
Biến đổi sang ĐSQH

Truy vấn đơn
-
Xét câu trúc <SFW>

Thay thế <FromList> thành các biến quan hệ
∗
Sử dụng phép tích cartesian cho các biến quan hệ

Thay thế <Condition> thành phép chọn σ
C

Thay thế <SelectList> thành phép chiếu π
L
R S T
…
x

σ
C
π
L
Cây truy vấn
Tối ưu truy vấn
24
Xét ví dụ 2
πcusNm
σCustomer.cusID=Account.cusID ∧
balance=100
Customer Account
x
Tối ưu truy vấn
25
Biến đổi sang ĐSQH (tt)

Truy vấn lồng
-
Tồn tại câu truy vấn con S trong <Condition>
-
Áp dụng qui tắc <SFW> cho truy vấn con
-
Phép chọn 2 biến (two-argument selection)

Nút là phép chọn không có tham số

Nhánh con trái là biến quan hệ R

Nhánh con phải là <condition> áp dụng cho mỗi bộ trong R

σ
R <Condition>
STuple Operator
Tối ưu truy vấn