《数据库实现》-- 第四章 查询执行

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《数据库实现》-- 第四章 查询执行

第四章 查询执行

每个系统在具体执行上有一些细微的出入， 不过大致的操作差不多
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操作符介绍

操作符

符号 使用例子 解释
select: σ 选择，类似于SQL中的where。注意，和SQL中的select不一样。
project: Π 投影，类似于SQL中的select
rename: ρ 重命名，类似于SQL中的as
assignment：← 赋值。
union: ∪ 集合并，类似于SQL中的union
set difference: – 集合差，sql中except
intersection: ∩ 集合交，SQL 中intersect/intersect all
Cartesian product: x 笛卡尔积，类似于SQL中不带on条件的inner join
natural join: ⋈ 自然连接，类似于SQL中的inner join， join… on..,  join … using…, natural join
distinct: δ
group by 分组γ
sort Γ

扫描

  • 全表扫描
  • 索引扫描

衡量代价的参数

  1. 需要一个参数来表达操作符使用内存的大小。 
  2. 磁盘io代价
    1. 用B/T/V 来参数化一次io， B 表示读取块的数目(顺序扫描)， T表示记录数（随机扫描）， V 表示cardinality

迭代器

迭代器

  1. open
  2. getnext
  3. close

举例： tablescan的迭代器
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举例 r U s 
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操作符算法

算法目的是 将逻辑计划转变维物理计划。
算法难度

  1. 1次性全部load 到内存
  2. 2次读取磁盘， 第一次读取出来，做某种操作，写回磁盘， 下一次可以一部分一部分的读取到内存
  3. 多次读取

操作对象

  1. 一元操作， 一次一个record
  2. 整个关系，  但是一元操作
  3. 整个关系， 2元操作， 比如并/交/差/连接/积

操作代价

  1. 对于像select/project 这种都是一元操作， 只要满足cache 能完整容纳一行即可， 操作的代价，如果数据是聚集的就是B， 如果是离散的，就是T。 
  2. 对于像distinct、group by 操作，都是在一个关系上的一元操作。
    1. 可以使用hash table或b 树来存储key， 当数据量超过内存时， 会出现overload， 容易颠簸
  3. 分组， 分组常常伴随聚集计算。 可以每个组用一个record来计算， 但必须扫描全部分组后，才能完整输出。 
  4. 二元操作，比如像并、交、差、积和连接。 常常将较小的放到内存中， 较大的逐行扫描。

嵌套循环连接

2个关系中， 一个关系只需读取一次， 而另外一个关系需要循环读取多次。 
关系r 自然连接 关系s时， 有2种改进

  1. 查找r上匹配的record时，可以使用r上索引， 前提是连接键含有索引
  2. 执行内层循环时， 可以用缓存减少io。 （memory hash join和 grace hash join和hybrid hash join）

nestloop join的算法
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r 通常是大表， 带索引， s是小表， s是驱动表， 又称外表。 r是被驱动表又称内表。 

做缓存改进， 一次将一个block 读进内存， 然后再对这个block数据进行遍历
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排序

排序常常需要2趟循环。 

两阶段多路归并排序

假设现在是1千万个record， 一个record 100个字节， 可进行merge sort 的内存为10MB
第一阶段， 从文件中一次读取10MB， 然后在内存中，对他进行排序， 将这次排序结果存到文件中， 依次完成遍历1千万个record， 这样大概100个文件。 
第二阶段， 

  1. 从每个文件读取 [（10MB）/（(100＋1)* 100）] （真正在操作中是10M = 100 * 100 * x + 100 * y, x 为预读记录数， y为输出记录数， x不一定等于y， 不过100 * x 和100 * y 都应该是页大小的整数倍）， 大概每个文件读取90个record， 其中100个为input block， 1个为output block
  2. 从这100个cache block 中挑选最小的90 个record 存到 一个output block中
  3. 当output block 满了， 刷到磁盘，然后清空output
  4. 当某个排序子文件的input block 的记录被使用完， 读取下一个block， 直到本文件全部读取结束。

 

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磁盘io 代价，基本为3次文将读写

归并排序算法上，还可以进行

  1. distinct
  2. aggregate， 排序算法可以被用到group by的操作中。 
  3. 表的二元操作， 并
  4. 表的二元操作， 交、 差

基于排序的简单merge-sort join

R(X, Y) 和S(Y, Z)

  1. 用y作为关键字， 进行R 排序
  2. 用y做关键字， 对s 进行排序
  3. 各用一个block， 给r或s 做当前块
    1. 做join操作， 如果join
  4. 输出结果

整个io次数差不多5 * (r + s)

基于排序的merge-sort join 增强版本。 可以做一些优化， 排序-归并-连接

  1. 以y 为关键字，分别对r和s 进行一个block 一个block的排序， 则会有很多排序的子表
  2. 将每一个子表的第一块调入缓冲区， 
  3. 直接进行join
  4. 将join结果输出

整个io次数差不多 3 * (r +s)

基于hash的2趟算法

  1. 在内存中分了M块， 其中M-1 块用于 hash table的桶， 剩下一块为读取的cache。

 

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基于hash的distinct算法

将每个数据hash到每个桶中， 差不多每个桶的大小为B(R)/M-1, 如果 这个桶的大小可以被load到内存， 可以用2次hash 进行去重。 
磁盘io 大概是3B(R)

基于hash的group by或aggregate

hash 分桶后，还是需要依次处理

缓冲区管理

LRU 算法
FIFO 算法
时钟算法
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  1. 每个block 都有一个标志0或1
  2. 当一个块被load到缓冲时，标志改为1， 当一个块被访问过，也被设为1
  3. 当指针旋转一圈后， 会把没有改变的缓冲设为0
  4. 当块要load到缓冲时，选择为0的缓冲区