Оптимизация, основанная на правилах
Когда был достигнут некоторый прогресс в улучшении обработки запросов, были предприняты и усилия для улучшения методов доступа к таблицам. Это касается разработки методов доступа на основе использования индексов и функций хэширования. Однако использование техники индексирования и хэширования увеличивает сложность обработки запроса. Например, если таблица имеет индексы по трем различным колонкам, то любой из них может быть использован для доступа к таблице (помимо последовательного доступа к таблице в физическом порядке расположения строк).
Кроме того, появилось много новых алгоритмов для выполнения соединения таблиц. Двумя наиболее основными алгоритмами выполнения соединения являются:
- соединение с помощью вложенного цикла (Nested Loop Join). В этом алгоритме строка читается из первой таблицы, называемой внешней (outer) таблицей, и затем читается каждая строка второй таблицы, называемой внутренней (inner), как кандидат для соединения. Затем читается вторая строка первой таблицы и снова каждая строка из второй, и так до тех пор, пока все строки первой таблицы не будут прочитаны. Если в первой таблице находится M строк, во второй - N, то читается M x N строк;
- соединение посредством объединения (Merge Join). Этот метод выполнения соединения предполагает, что таблицы отсортированы (или проиндексированы) таким образом, что строки читаются в порядке значений колонки (колонок), по которым они соединяются. Это позволяет выполнять соединение посредством чтения строк из каждой таблицы и сравнивания значений колонок соединения до тех пор, пока соответствие этих значений имеет место. В этом способе соединение завершается за один проход по каждой таблице.
Операции соединения подчиняются как коммутативному, так и ассоциативному закону. Следовательно, теоретически возможно выполнять соединение в любом порядке. Например, все следующие предложения являются эквивалентными:
(A JOIN B) JOIN C A JOIN (B JOIN C) (A JOIN C) JOIN B
Однако различные пути доступа, алгоритмы соединений и порядок выполнения соединений могут приводить и к различной производительности.
Следовательно, когда выполняется соединение нескольких таблиц, каждая из которых имеет несколько индексов, то существует несколько сотен различных комбинаций для выбора порядка выполнения соединений, алгоритмов соединений и путей доступа осуществления выборки. Каждая из этих комбинаций производит один и тот же результат, но с различными характеристиками производительности.
Одним из первых подходов на пути борьбы с комбинаторной сложностью выполнения соединений состоит в установлении эвристических правил для выбора между путями доступа и методами соединений, которая называется оптимизацией, основанной на правилах (rule-based optimization). В этом подходе веса и предпочтения назначаются альтернативам на основе принципов, которые являются общепризнанными. Используя эти веса и предпочтения, оптимизатор запросов производит возможные планы выполнения до тех пор, пока не будет достигнут лучший план выполнения, удовлетворяющий этим правилам. Некоторые из этих правил, используемых оптимизаторами такого типа, основываются на размещении переменных служебных символов (variable tokens), таких как имена таблиц и колонок в синтаксических структурах запроса. Когда эти имена размещаются, иногда может существовать значительная разница в производительности выполнения запроса. По этой причине оптимизаторы, основанные на правилах, как говорят, являются синтаксически зависимыми, и одним из методов настройки оптимизаторов этого типа СУБД является размещение символов (tokens) в различных позициях внутри утверждения.
Оптимизация, основанная на правилах, обеспечивает удовлетворительную производительность системы в тех ситуациях, когда эвристики являются точными. Однако часто общепризнанные правила не являются точными. Для обнаружения таких ситуаций оптимизатор запросов должен рассматривать характеристики данных, такие как:
- число строк в таблице;
- интервал и распределение значений данной колонки;
- длину строки и, соответственно, число строк на физической странице диска;
- высоту индекса;
- число терминальных (leaf) страниц в индексе.
Эти характеристики данных могут сильно влиять на эффективность обработки запроса. Использование таких характеристик приводит к следующему типу оптимизации.
