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    數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化算法淺析

    2016-07-05 13:14:29譚玲麗
    讀寫算·基礎教育研究 2016年28期
    關鍵詞:機群

    【摘 要】數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在實際工作中應用非常廣泛,對數(shù)據(jù)庫進行查詢優(yōu)化對推動計算機技術的發(fā)展具有十分重要的意義。并行數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化的研究主要圍繞具有多個JOIN操作的復雜關系數(shù)據(jù)庫查詢的優(yōu)化問題進行,本文主要對并行數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化技術進行探索。

    【關鍵詞】查詢優(yōu)化;并行數(shù)據(jù)庫;語義查詢;機群

    1 引言

    并行數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化主要圍繞具有多個JOIN 操作的復雜關系數(shù)據(jù)庫查詢(簡稱MJ查詢)的優(yōu)化問題進行研究。1990年,Schneider等研究了查詢樹模型,提出了左線性樹(Left-Deep Trees)、右線性樹(RIGHT-Deep Trees)和濃密樹(Bushy Trees)的概念。一個MJ查詢可以表示為一個查詢樹T=(V,E),其中V是結點集合,E是邊集合。每個葉子結點表示一個關系,每個內(nèi)結點表示一個JOIN操作,同時表示這個JOIN操作的結果關系,每條邊表示一個JOIN操作,JOIN謂詞也可以由邊來表示,即MJ查詢的查詢樹是一個二叉樹。查詢樹分為三類左線性樹、右線性樹和濃密樹。

    語義查詢優(yōu)化技術,將一個查詢變換成一個或數(shù)個語義等價的查詢,進而尋找并執(zhí)行這些等價查詢中具有較好實現(xiàn)策略的一個;基于遺傳算法的并行優(yōu)化算法主要是基于機群并行數(shù)據(jù)庫中關系存儲的選擇、多連接查詢優(yōu)化和查詢處理等關鍵技術。

    2 左線性樹查詢優(yōu)化算法(簡稱LDT算法)

    LDT方法把兩個JOIN關系分為內(nèi)關系和外關系,把HASH-JOIN分為BUILD和PROBE兩個基本操作,BUILD操作掃描內(nèi)關系,建立HASH表;PROBE操作掃描外關系,搜索匹配HASH表,完成JOIN操作。具體算法如下:

    (1)搜索給定MJ查詢的左線性樹空間,選擇具有最小響應時間的優(yōu)化左線性樹T;

    (2)由T產(chǎn)生數(shù)據(jù)相關圖DG;

    (3)根據(jù)DG產(chǎn)生優(yōu)化并行查詢執(zhí)行計劃P;

    (4)運行優(yōu)化查詢計劃P。

    3 右線性樹的查詢優(yōu)化算法

    由于MJ查詢的左線性樹優(yōu)化并行查詢算法最多只允許兩個JOIN操作并行執(zhí)行,存在明顯局限性。為此,Schneider等研究了基于右線性樹的MJ查詢優(yōu)化問題,并給出了基于右線性樹的查詢化化算法(簡稱RDT算法)。該算法類似于LDT算法,RDT算法產(chǎn)生的查詢執(zhí)行計劃具有相當高的并行性,所以N個JOIN操作皆可并行執(zhí)行。

    該算法基本思想是:在BUILD階段,每個JOIN關系被分成兩部分,一部分進入內(nèi)存,建立HASH表,另一部分留駐外存,等以后處理;在PROBE階段,每個JOIN操作的結果也被分成兩部分,一部分直接用來進行下一個JOIN操作的PROBE處理,另一部分存入外存,等以后處理。

    4 基于濃密樹的查詢優(yōu)化算法

    濃密樹GBT(General-Bushy-Tree)的MJ查詢優(yōu)化算法的查詢計劃分為同步和非同步兩類。在同步查詢計劃中,一個MJ查詢的處理過程劃分為多個同步執(zhí)行階段,各個同步執(zhí)行階段順序執(zhí)行。在每一同步執(zhí)行階段,多個JOIN操作并行執(zhí)行,其他的查詢計劃稱為非同步執(zhí)行計劃。

    文獻[2]以同步執(zhí)行計劃為目標,提出了三種產(chǎn)生優(yōu)化同步執(zhí)行計劃的啟發(fā)工MJ查詢優(yōu)化算法,第一個算法稱之為GP算法,是一種貪心算法,算法思想核心是同步執(zhí)行段的劃分,循環(huán)地為每一同步執(zhí)行階段選擇盡量多的可并行執(zhí)行的JOIN操作。該算法時間復雜性較大,為解決此問題,繼而提出算法GPt,它僅產(chǎn)生如下類型的計劃:只有第一同步執(zhí)行階段并行執(zhí)行多個JOIN,其余同步執(zhí)行階段僅執(zhí)行一個JOIN操作。

    GBT查詢優(yōu)化方法具備了很高的并行性,但該執(zhí)行計劃空間十分龐大,因此查詢優(yōu)化算法的開銷也非常大。

    5 語義查詢優(yōu)化方法

    語義查詢比較有趣,它不同于上述優(yōu)化方法。所謂語義優(yōu)化是指對一指定的查詢問題,寫出不同的查詢語句,從中挑出DBMS能夠為之找到最高效實現(xiàn)方法的語句。據(jù)統(tǒng)計,語義完整性規(guī)則可能占一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的概念模式描述內(nèi)容的80%。

    語義優(yōu)化的實現(xiàn),遵照以下步驟:確立約束目標,即確定對哪些關系應增加補充約束或者引入索引,或者引入、刪除哪些關系;選擇完整性約束;產(chǎn)生屬性上的新約束;約束合并;查詢約束的消除;形成等價的語義查詢。有文獻的對比實驗表明,利用語義完整性規(guī)則進行查詢優(yōu)化,能夠顯著地提高效率。

    6 遺傳算法

    遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是近年發(fā)展起來的一種嶄新的全局優(yōu)化算法,1962年由Holland教授首次提出,它借用了生物遺傳學的觀點,通過自然選擇、遺傳、變異等作用機制,實現(xiàn)各個個體的適應性的提高。這一點體現(xiàn)了自然界中“物競天擇、適者生存”的進化過程。

    傳統(tǒng)的遺傳算法中有關并行調(diào)度的討論和代價估算是基于無共享資源的體系結構,首先,關系的分布算法在選擇關系的分布屬性、分布方式和處理機集合時,充分考慮了機群系統(tǒng)中引起數(shù)據(jù)重分布的因素,減少了額外的通信開銷;同時兼顧了并行系統(tǒng)中的三種并行。其次,查詢優(yōu)化部分,提出了基于遺傳算法的機群環(huán)下多連接查詢的并行優(yōu)化算法(簡稱BGA)。該算法研究了資源分配在查詢執(zhí)行代價估算中的作用和方法,提高了查詢優(yōu)化的效優(yōu)選法。與此同時,為了節(jié)省風絡通信的開銷,查詢計劃代價模型的計算將網(wǎng)絡的通信代價考慮在內(nèi),充分利用了查詢中各關系的物理存儲信息,減小了不必要的通信開銷。

    7 結論

    傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化技術有基于左線性樹、右線性樹、濃密樹、操作森林的并行數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化,各有優(yōu)劣。目前使用的遺傳算法進行查詢優(yōu)化的方法中,我們認為仍存在兩個問題:(1)在估算查詢計劃的代價時,沒有考慮資源的分配情況,數(shù)據(jù)操作間的并行性得不到充分的開發(fā);(2)在無共享體系結構的查詢優(yōu)化中,沒有考慮網(wǎng)絡的通信代價,無法避免額外的通信開銷。

    算法研究方面,遺傳算法才剛起步,A算法、A*算法、模擬退火算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法在計算機的諸多方面都取得了巨大的成績,但在并行數(shù)據(jù)庫的查詢優(yōu)化方面基本還是一個空白,仍需積極探索。

    參考文獻

    [1]厲陽春.基于線性濃密樹的并行數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化算法[J].湖南理工學院學報:自然科學版,2006,19(1):20-23

    [2]玄萍.并行數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化的遺傳算法[R].哈爾濱:黑龍江大學,2004

    [3]許新華,胡世港,唐勝群等.數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化技術的歷史、現(xiàn)狀與未來[J].計算機工程與應用,2009,45(18):156-161

    作者簡介:譚玲麗,女,湖北武漢人。漢族。碩士。武漢東湖學院計算機科學學院,講師。研究方向:軟件工程,數(shù)據(jù)庫技術。

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