Обобщенная архитектура СУБД

Методы синтаксической оптимизации запросов

Методы синтаксической оптимизации запросов связаны с построением некоторой эквивалентной формы, называемой иногда канонической формой, которая требует меньших затрат на выполнение запроса, но дает результат, полностью эквивалентный исходному запросу.

К методам, используемым при синтаксической оптимизации запросов, относятся следующие:

• Логические преобразования запросов.Прежде всего это относится к преобразованию предикатов, входящих в условие выборки. Предикаты, содержащие операции сравнения простых значений. Такой предикат имеет вид арифметическое выражение OС арифметическое выражение, где OС — операция сравнения, а арифметические выражения левой и правой частей в общем случае содержат имена полей отношений и константы (в языке SQL среди констант могут встречаться и имена переменных объемлющей программы, значения которых становятся известными только при реальном выполнении запроса).

  Канонические представления могут быть различными для предикатов разных типов. Если предикат включает только одно имя поля, то его каноническое представление может, например, иметь вид имя поля OС константное арифметическое выражение (эта форма предиката — простой предикат селекции — очень полезна при выполнении следующего этапа оптимизации). Если начальное представление предиката имеет вид

  (n+12)*R.B OC 100

  здесь n — переменная языка, R.B — имя столбца В отношения R, OC - допустимая операция сравнения.

  Каноническим представлением такого предиката может быть

  R.B ОС 100/(n+12)

  В этом случае мы один раз для заданного значения переменной n вычисляем выражение в скобках и правую часть операции сравнения 100/(n +12), а потом каждую строку можем сравнивать с полученным значением.

  Если предикат включает в точности два имени поля разных отношений (или двух разных вхождений одного отношения), то его каноническое представление может иметь вид имя поля ОС арифметическое выражение, где арифметическое выражение в правой части включает только константы и второе имя поля (это тоже форма, полезная для выполнения следующего шага оптимизации, — предикат соединения; особенно важен случай эквисоединения, когда ОС — это равенство). Если в начальном представлении предикат имеет вид:

  12*(R1.A)-n*(R2.B) OC m,

  то его каноническое представление:

  R1.A OC (m+n*(R2.B)/12

  В общем случае желательно приведение предиката к каноническому представлению вида арифметическое выражение ОС константное арифметическое выражение, где выражения правой и левой частей также приведены к каноническому представлению. В дальнейшем можно произвести поиск общих арифметических выражений в разных предикатах запроса. Это оправдано, поскольку при выполнении запроса вычисление арифметических выражений будет производиться при выборке каждого очередного кортежа, то есть потенциально большое число раз.

  При приведении предикатов к каноническому представлению можно вычислять константные выражения и избавляться от логических отрицаний.

  Еще один класс логических преобразований связан с приведением к каноническому виду логического выражения, задающего условие выборки запроса. Как правило, используются либо дизъюнктивная, либо конъюнктивная нормальные формы. Выбор канонической формы зависит от общей организации оптимизатора.

  При приведении логического условия к каноническому представлению можно производить поиск общих предикатов (они могут существовать изначально, могут появиться после приведения предикатов к каноническому виду или в процессе нормализации логического условия) и упрощать логическое выражение за счет, например, выявления конъюнкции взаимно противоречащих предикатов.
• Преобразования запросов с изменением порядка реляционных операций.В традиционных оптимизаторах распространены логические преобразования, связанные с изменением порядка выполнения реляционных операций.

  Например, имеем следующий запрос:

  R1 NATURAL JOIN R2 
     WHERE R1.A OC a AND R2.B C b

  Здесь a и b некоторые константы, которые ограничивают значение атрибутов отношений R1 и R2.

  Если мы его рассмотрим в терминах реляционной алгебры, то это естественное соединение отношений R1 и R2, в которых заданы внутренние ограничения на кортежи каждого отношения.

  Для уменьшения числа соединяемых кортежей резоннее сначала произвести операции выборки на каждом отношении и только после этого перейти в операции естественного соединения.

  Поэтому данный запрос будет эквивалентен следующей последовательности операций реляционной алгебры:

  R3 = R1[R1.A OC a] 
  R4 = R2[R2.B C b] 
  R5 = R3*[ ]*R4

  Хотя немногие реляционные системы имеют языки запросов, основанные в чистом виде на реляционной алгебре, правила преобразований алгебраических выражений могут быть полезны и в других случаях. Довольно часто реляционная алгебра используется в качестве основы внутреннего представления запроса. Естественно, что после этого можно выполнять и алгебраические преобразования.

  В частности, существуют подходы, связанные с преобразованием запросов на языке SQL к алгебраической форме. Особенно важно то, что реляционная алгебра более проста, чем язык SQL. Преобразование запроса к алгебраической форме упрощает дальнейшие действия оптимизатора по выборке оптимальных планов. Вообще говоря, развитый оптимизатор запросов системы, ориентированной на SQL, должен выявить все возможные планы выполнения любого запроса, но "пространство поиска" этих планов в общем случае очень велико; в каждом конкретном оптимизаторе используются свои эвристики для сокращения пространства поиска. Некоторые, возможно, наиболее оптимальные планы никогда не будут рассматриваться. Разумное преобразование запроса на SQL к алгебраическому представлению сокращает пространство поиска планов выполнения запроса с гарантией того, что оптимальные планы потеряны не будут.
• Приведение запросов с вложенными подзапросами к запросам с соединениями.Основным отличием языка SQL от языка реляционной алгебры является возможность использовать в логическом условии выборки предикаты, содержащие вложенные подзапросы. Глубина вложенности не ограничивается языком, то есть, вообще говоря, может быть произвольной. Предикаты с вложенными подзапросами при наличии общего синтаксиса могут обладать весьма различной семантикой. Единственным общим для всех возможных се-мантик вложенных подзапросов алгоритмом выполнения запроса является вычисление вложенного подзапроса всякий раз при вычислении значения предиката. Поэтому естественно стремиться к такому преобразованию запроса, содержащего предикаты со вложенными подзапросами, которое сделает семантику подзапроса более явной, предоставив тем самым в дальнейшем оптимизатору возможность выбрать способ выполнения запроса, наиболее точно соответствующий семантике подзапроса.

Каноническим представлением запроса на n отношениях называется запрос, содержащий n–1 предикат соединения и не содержащий предикатов с вложенными подзапросами. Фактически каноническая форма — это алгебраическое представление запроса.

Например, запрос с вложенным подзапросом:

(SELECT R1.A FROM R1
   WHERE R1.B IN 
      (SELECT R2.B FROM R2 
         WHERE R1.C = R2.D) )

эквивалентен

(SELECT R1.A
   FROM R1, R2
   WHERE R1.A = R2.B AND R1.C = R2.D)

Второй запрос:

(SELECT R1.A FROM R1 
  WHERE R1.K = (SELECT AVG (R2.B) 
                  FROM R2 WHERE R1.C = R2.D)

или

(SELECT R1.A
   FROM R1, R3
   WHERE R1.C = R3.D AND R1.K = R3.L)
   R3 = SELECT R2.D, L AVG (R2.B) 
          FROM R2 GROUP BY R2.D

При использовании подобного подхода в оптимизаторе запросов не обязательно производить формальные преобразования запросов. Оптимизатор должен в большей степени использовать семантику обрабатываемого запроса, а каким образом она будет распознаваться — это вопрос техники.

Заметим, что в кратко описанном нами подходе имеются некоторые тонкие семантические некорректности. Известны исправленные методы, но они слишком сложны технически, чтобы рассматривать их в данном пособии.

Методы семантической оптимизации запросов

Рассмотренные ранее методы никак не связаны с семантикой конкретной БД, они применимы к любой БД, вне зависимости от ее конкретного содержания. Семантические методы оптимизации основаны как раз на учете семантики конкретной БД. Таких методов в различных реализациях может быть множество, мы с вами коснемся лишь некоторых из них:

• Преобразование запросов с учетом семантической информации.Это прежде всего относится к запросам, которые выполняются над представлениями. Само представление представляет собой запрос. В БД представление хранится в виде скомпилированного плана выполнения запроса, то есть в нем в некоторой канонической форме представлены уже все предикаты и сам план выполнения запроса. При преобразовании внешнего запроса производится объединение внешнего запроса с внутренней формой запроса, составляющего основу представления, и строится обобщенная каноническая форма, объединяющая оба запроса. Для этой новой формы проводится анализ и преобразование предикатов. Поэтому при выполнении запроса над представлением будет выполнено не два, а только один запрос, оптимизированный по обобщенным параметрам запроса.
• Использование ограничений целостности при анализе запросов.Ограничения целостности связаны с условиями, которые накладываются на значения столбцов таблицы. При выполнении запросов над таблицами условия запросов объединяются специальным образом с условиями ограничений таблицы и полученные обобщенные предикаты уже анализируются. Допустим, что мы ищем в нашей библиотеке читателей с возрастом более 100 лет, но если у нас есть ограничение, заданное для таблицы READERS, которое ограничивает дату рождения наших читателей, так чтобы читатель имел дату рождения в пределах от 17 до 100 лет включительно. Поэтому оптимизатор запроса, сопоставив два эти предиката, может сразу определить, что результатом запроса будет пустое множество.

После оптимизации запрос имеет непроцедурный вид, то есть в нем не определен жесткий порядок выполнения элементарных операций над исходными объектами. На следующем этапе строятся все возможные планы выполнения запросов и для каждого из них производятся стоимостные оценки. Оценка планов выполнения запроса основана на анализе текущих объемов данных, хранящихся в отношениях БД, и на статистическом анализе хранимой информации. В большинстве СУБД ведется учет диапазона значений отдельного столбца с указанием процентного содержания для каждого диапазона. Поэтому при построении плана запроса СУБД может оценить объем промежуточных отношений и построить план таким образом, чтобы на наиболее ранних этапах выполнения запроса минимизировать количество строк, включаемых в промежуточные отношения.

Кроме ядра СУБД каждый поставщик обеспечивает специальные инструментальные средства, облегчающие администрирование БД и разработку новых проектов БД и пользовательских приложений для данного сервера. В последнее время практически все утилиты и инструментальные средства имеют развитый графический интерфейс.

Для разработки приложений пользователи могут применять не только инструментальные средства, поставляемые вместе с сервером БД, но и средства сторонних поставщиков. Так, в нашей стране получила большую популярность инструментальная среда Delphi, которая позволяет разрабатывать приложения для различных серверов БД. За рубежом более популярными являются инструментальные системы быстрой разработки приложений (RAF Rapid Application Foundation) продукты компании Advanced Information System, инструментальной среды Power Builder фирмы Power Soft, системы SQL Windows фирмы Gupta (Taxedo).