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  • 查询优化规则: 首先拿到关系代数式子 写成语法树形式 可以下移的选择往下移到底 把不需要的列投影去掉 分组:一个笛卡尔积(二元运算)分为一组 例题1:

    查询优化的几个基本规则:

    1. 首先拿到关系代数式子 写成语法树形式
    2. 可以下移的选择往下移到底
    3. 把不需要的列投影去掉
    4. 分组:一个笛卡尔积(二元运算)分为一组

    下面来看一个例题吧:

    例题1:

    首先这是我们的关系代数式:
    关系代数式

    第一步:把关系代数式化成语法树 并拆开多个选择and在一起的结果
    第一步 画成语法树

    第二步:把可以下移的选择下移
    (什么叫可以下移的选择呢?点赞我就更新讲解)
    第二步 可以移动的选择下移

    第三步:投影去掉不需要用到的列
    第三部 投影 去除不需要的列

    最终优化结果:
    最终优化结果(红字的答案是需要加)

    10赞更新如何划分查询树!
    50个赞更新例题2和例题3!

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  • 关系代数查询优化

    2021-11-03 15:27:33
    关系代数查询优化关系代数示例查询优化示例分析 关系代数示例 题目 用关系代数表示xx 查询优化示例 将上述关系代数查询进行优化,写出原始优化树和最终优化树。 分析 书中给的查询优化步骤可能比较复杂,但实际...

    关系代数示例

    题目来源:数据库原理与应用(MYSQL版) 孟凡荣,闫秋艳 主编
    课程表(C){课程号(C#),课程名称(CN),任课教师(TN)}
    学习表(SC){课程号(C#),学号(S#),成绩(G)}

    1. 求001001号学生所选修的课程名及成绩
      ∏ ∏ CN,G ( ( (σS#=“001001” ( S C ∞ C ) ) (SC∞C)) (SCC))

    查询优化示例

    1. 将上述关系代数查询进行优化,写出原始优化树和最终优化树。
    • 原始语法树:
      在这里插入图片描述
      图中c#表示SC表与C表通过c#进行自然连接

    • 最终语法数

    在这里插入图片描述

    分析

    书中给的查询优化步骤可能比较复杂,但实际上经过博主的分析只有两大步。

    • 第一步选择下移
      选择下移时要向有选择条件的表上移动,题中只有SC表中有S#属性,所以将σS#="001001"下移到SC表上面。如果有多个选择条件则分别移动到拥有该属性的表上面。
    • 第二部投影下移
      投影下移与选择下移不同,投影下移在经过自然连接节点时需要将自然连接的属性给带上(如果投影属性中没有自然连接属性),如果不带上就会导致投影后无法进行自然连接。经过 ∞ ∞ C#节点后:
      左子层为 ∏ ∏ C#,CN,G 右子层也为 ∏ ∏ C#,CN,G
      但是由于SC表中没有CN属性,所以将CN属性给删除了,最终左子层为 ∏ ∏ C#,G
      同理由于C表中没有G属性,所以将G属性给删除了,最终右子层为 ∏ ∏ C#,CN
      如果图中有三个表进行自然连接同理,可以将两个表用括号括起来当成一个整体,用同样的方法就可以求解。
    展开全文
  • 1 引言  随着各个应用领域信息化程度日益提高,数据库中的数据量迅猛增长,导致数据库系统的查询...通过分析关系代数表达式的等价变换准则及查询代价,于给定的SQL查询关系代数表达式对应关系,研究并分析基于关系
  • 利用改进查询计划的代数定律,分析基于关系代数树的关系代数查询优化方法、研究关系代数表达式与SQL查询的等价变换准则、分析关系代数表达式等价变换前后的查询代价;通过实验、实例以及代价估计验证了利用关系...
  • 数据库查询优化技术 学习笔记(一)   我是看李海翔的《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》这本书的视频讲解学习的,因为数据库的知识学的不多,直接看优化有些吃力,慢慢补吧。...

    数据库查询优化技术 学习笔记(一)

     

    我是看李海翔的《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》这本书的视频讲解学习的,因为数据库的知识学的不多,直接看优化有些吃力,慢慢补吧。现在要用一些优化的知识只能先看着了。

     

    本文大概内容:

    1.1 What is the Database Management System ?

    1.2 What is the Relation Database Management System?

    1.3 Why do we need to learn MySQL/PostgreSQL ?

    2 What is the relational algebra ?

    3 What is the technology Of Query Optimization ?

    4 How to learn and master it ?

    5.1Query Reuse

    5.2Query Rewrite

    5.3Query Optimization Algorithm

    5.4Parallel query optimization

    5.5Distributrd Query Optimization

     

    (。。英文是为了强行记忆这些单词。。)

     

     

     

     

     

     

    1.1 What is the Database Management System ?

    数据库管理系统(Database Management System):

    1是一种操纵和管理数据的大型软件,用于建立、使用和维护数据,简称DBMS。
    2它对数据进行统一的管理和控制,以保证数据的安全性和完整性。
    3用户通过DBMS访问数据库中的数据,数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护工作。
    4它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据。
    5DBMS提供数据定义语言DDL(Data Definition Language)和数据库操作语言DML(Data Manipulation  Language),供用户定义数据库的模式结构与权限约束,实现对数据的追加、删除等操作。

    只要做数据处理,软件规模达到一定程度,似乎都称为数据库。

    衡量是否是数据库的标准:
    ACID,是指在数据库管理系统(DBMS)中事务所具有的四个特性:
    1)原子性(Atomicity)
    2)一致性(Consistency)
    3)隔离性(Isolation)
    4)持久性(Durability)

    1.2 What is the Relation Database Management System?

    历史上的几种类型的数据库

    1层次性
    2网状型
    3关系型

    关系数据库,是建立在关系数据库模型基础上的数据库,借助于关系代数等概念和方法来处理数据库中的数据,同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格,该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体,这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。

     

     

    001.png

     

     

    1.3 Why do we need to learn MySQL/PostgreSQL ? 

    趋势1:云计算,淘汰大部分的运维人员
    趋势2:云数据库,淘汰大部分以商业数据库为职业的DBA
    趋势3:电商等兴起,对开源数据库技术的人员需求增多
    ...

    1.4 Why do we need to master Query Optimization Technology ?

    数据库查询优化技术一直是DBMS实现技术中的精华,也是重点和难点。

    ...

    2 What is the relational algebra ? 

    数据库中,关系代数是一阶逻辑的分支,是闭合于运算下的关系的集合。运算作用于一个或多个关系上来生成一个关系。关系代数是计算机科学的一部分。
    在纯数学中的关系代数是有关于数理逻辑和集合论的代数结构。

    SQL的查询语言松散的基于了关系代数,尽管SQL中的操作数(表)不完全是关系,很多有用的关系代数的理论在SQL对应者中不成立。

    154218655309113082030.png
    sql-01

    关系代数是一种抽象的查询语言,用对关系的运算来表达查询,作为研究关系数据语言的数学工具。

    关系代数的运算对象是关系,运算结果亦为关系。关系代数用到的运算符包括四类:
    1)集合运算符
    2)专门的关系运算符
    3)算数比较符
    4)逻辑运算符

    比较运算符和逻辑运算符是用来辅助专门的关系运算符进行操作的,所以按照运算符不同,主要将关系代数分为传统的集合运算和专门的关系运算两类。

    3 What is the technology Of Query Optimization ?

     

    004.png

     


     

    4 How to learn and master it ?

    005.png

    数据库调优/Database Tuning

    数据库调优可以使数据库应用运行得更快,其目标是:
    使数据库有更高的吞吐量,更短的响应时间,被调优的对象是整个数据库管理系统总体。

    查询语句调优:被调优的对象是一条查询语句。

    数据库调优的方式通常有如下几种方式
    1)人工调优,主要依赖于人,效率低下;要求操作者完全理解常识所依赖的原理,还需要对应用、数据库管理系统、操作系统以及硬件有广泛而深刻的理解。最体现维护人员的价值。
    2)基于案例的调优,总结典型应用案例情况中数据库参数的推荐配置、数据逻辑层设计等情况,从而为用户的调优工作提供一定的参考和借鉴。但这种方法忽略了系统的动态性和不同的系统间存在的差异。
    3)自调优,为数据库系统建立一个模型,根据“影响数据库系统性能效率的因素”,数据库系统自动进行参数的配置。一些商业数据库,实现了部分自调优技术。

    006.png

    数据库调优五个阶段的主要技术

    1应用情况的估算。
    应用的使用方式(把业务逻辑转换为数据库的读写分布逻辑,以是读多写少还是读写均衡等来区分OLTP和OLAP;应用对数据库的并发情况、并发是否可以池化等)、数据量、对数据库的压力、峰值压力等做一个预估。
    2系统选项策略
    确定什么样的数据库可以适用应用需求,并确定数据库是使用开源的还是商业的,是集使用群还是单机系统,同时对操作系统、中间件、硬件、网络等进行选型。
    3数据模型的设计
    主要是根据业务逻辑,从几个角度考虑表的逻辑结构,如下:
    3.1 E-R模型设计:遵循了E-R模型设计原理。偶尔的适当程度的非规范化可以改善系统查询性能。
    3.2 数据逻辑分布策略:目的是减少数据请求的不必要的数据量,把用户需要的数据返回;可用的技术如分区、用E-R模型分表等(如互联网企业典型的用法,根据业务不同,进行分库,分表等操作)。
    3.3数据物理存储策略:目的是减少IO,如启用压缩技术、把索引和表数据的存储分开,不同的表数据分布于不同的表空间,不同的表空间分布在不同的物理存储上(尤其是读写量大的表空间分布在不同的物理存储上)、日志、索引和数据分布在不同的物理存储上等。
    3.4索引:在查询频繁的对象上建立合适的索引,使索引的正效应大于负效应(索引的维护存在消耗)。
    4SQL设计
    编写正确的、查询效率高的SQL语句。这依据的主要是“查询重写规则”,编写语句的过程中要注意,要有意识地保障SQL能利用到索引。
    5数据库功能的启用
    数据库为提高性能提供了一些功能,可合理使用,具体如下:
    5.1查询重用:根据实际情况进项配置,可缓存查询执行计划、查询结果等。
    5.2数据库参数的设置:可设置系统上模拟实际运行环境,加大压力进行系统测试,提前发现问题。
    6系统监控与分析。在工业环境下,加强对系统的运行监控和日常的分析工作,具体如下:
    6.1应用系统表现:收集用户对应用系统的使用意见、系统存在问题等,因为这些可能是用户在第一时间发现的。
    6.2OS环境监控:实时监控CPU、内存、IO等,并对比实时情况与历史正常情况。
    6.3据库内部装况监控:一些数据库提供系统表、视图、工具等手段,向用户提供数据库运行过程中内部状况的信息,如锁的情况,这些都需要实时监控,并对比实时情况与历史正常情况。
    6.4日志分析:在数据库的日志、操作系统的日志中找出异常事件,定位问题。


    (二)

    1.1 Query Reuse
    查询重用是指尽可能利用先前的执行结果,以达到节约查询计算全过程的时间并减少资源消耗的目的。

    目前查询重用技术主要集中在两个方面:
    1查询结果的重用。在缓存区中分配一块缓冲块,存放该SQL语句文本和最后的结果集,当同样的SQL输入时,直接把结果返回。查询结果的重用技术节约了查询计划生成时间,减少了查询执行全过程的资源消耗。
    2查询计划的重用。缓存一条查询语句的执行计划及其相应语法树结构。查询计划的重用技术减少了查询计划生成的时间和资源消耗。

    查询重用技术利弊:
    1弊端:结果集很大会消耗很大的内存资源,同样的SQL不同用户应该获取的结果集可能不同
    2利端:节约了CPU和IO消耗。在实际使用的过程中,趋利避害,根据实际情况选用

    1.2 Query Rewrite

    查询重写:
    是查询语句的一种等价转换,即对于任何相关模式的任意状态都会产生相同的结果。

    查询重写的两个目标:
    1将查转换为等价的效率更高的形式,例如将效率低的谓词转换为效率高的谓词、消除重复条件等。
    2尽量将查询重写为等价、简单且不受表顺序限制的形式,为物理查询优化阶段提供更多的选择,如视图的重写、子查询的合并转换等。

    查询重写的依据:查询重写的依据,是关系代数。
    1关系代数的等价变换规则对查询重写提供了理论上的支持。
    2查询重写后,查询优化器可能生成多个连接路径,可以从候选者中择优。

    查询优化技术类型:
    1语法级:查询语言层的优化,基于语法进行优化。
    2代数级:查询使用形式逻辑进行优化,运用关系代数的原理进行优化。
    3语义级:根据完整性约束,对查询语句进行语义理解,推知一些可优化的操作。
    4物理级:物理优化技术,基于代价估算模型,比较得出各种执行方式中代价最小的。

    查询重写是基于语法级、代数级、语义级的优化,可以统一归属到逻辑优化的范畴;基于代价估算模型是物理层面的优化,是从连接路径中选择代价最小的路径的过程。


    查询重写思路:
    1将过程性查询转换为描述性的查询,如视图重写。
    2将复杂的查询(如嵌套子查询、外连接消除、嵌套连接消除)尽可能转换为多表连接查询
    3将效率低的谓词转换为等价的效率高的谓词(如等价谓词重写)。
    4利用等式和不等式的性质,简化WHERE、HAVING条件。
    5如何改进现有查询重写规则的效率,如何发现更多更有效的重写规则,是查询优化的研究内容之一。

    常见的查询重写技术类型,每一类都有自己的规则,这些规则没有确定的、统一的规律,但重写的核心一定是“等价转换”,只有等价才能转换,这是需要特别强调的。

    1.3Query Optimization Algorithm

    什么是查询优化算法?

    查询优化,求解给定查询语句的高效执行计划的过程。这样的过程,包括了多种子问题求解,不同的子问题,对应了不同的解决办法,即算法。

    什么是查询计划?
    查询计划,也称为查询树,它由一系列内部的操作符组成,这些操作符按一定的运算关系构成查询的一个执行方案。
    简单说,就是表A和表B先连接得到中间结果,然后再和另外的表C连接得到新的中间方式,直至所有表都被连接完毕。

     

    007.png

     

    查询计划,二叉树上的不同结点:
    单表结点。考虑单表的数据获取方式:
    1直接通过IO获得数据
    2通过索引获取数据
    3通过索引定位数据的位置后再经过IO到数据块中获取数据

    这是一个从物理存储到内存解析成逻辑字段的过程,即符合冯·诺依曼体系结构的要求(外存数据读入内存才能被处理)

    两表结点(两表连接结点)
    考虑两表以何种方式连接、代价有多大、连接路径有哪些等。表示的是内存中的元祖,怎么进行元祖间的连接。此时,元祖通常已经存在于内存,直接使用即可。这是一个完成用户语义的逻辑操作,但是只是局部操作,只涉及两个具体的关系。完成用户全部语义(用户连接的语义),需要配合多表的连接顺序操作。

    不同的连接算法导致的连接效率不同,如数据量大可使用嵌套连接,数据如果有序可使用归并连接等。


    多表结点。
    考虑多表连接顺序如何构成代价最少的“执行计划”。决定是AB先连接还是BC先连接,这是一个比较花费大小的运算。如果太多的连接方式被判断,也会导致效率问题。

    多个关系采用不同次序进行连接,花费的CPU资源、内存资源差异可能比较大。
    许多数据库采用左深树、右深树、紧密树三种方式或其中一部分对多表进行连接得到多种连接路径。

    生成最优查询计划的策略:
    1基于规则优化。
    根据经验或一些已经探知或被证明有效的方式,定义为“规则”(如根据关系代数得知的规则、根据经验得知的规则等),用这些规则化简单查询计划生成过程中符合可被化简的操作,使用启发式规则排除一些明显不好的存取路径,这就是基于规则的优化。
    2基于代价优化
    根据一个代价评估模型,在生成查询计划的过程中,计算每条存储路径(存取路径主要包括上述三个”关系结点“)的花费,然后选择代价最小的作为子路径,这样直至所有表连接完毕得到一个完整的路径。
    代价计算公式:
    总代价=CPU代价+IO代价
    主流数据库都采用了基于代价策略进行优化的技术。

    主流数据库对于基于规则和基于代价的技术,都在使用~
    基于规则优化具有操作简单且能快速确定连接方式的优点,但这种方法只是排除了一部分不好的可能,所以得到的结果未必是最好的;
    基于代价优化,是对各种可能的情况进行量化比较,从而可以得到花费最小的情况,但如果组合情况比较多则花费的判断时间就会很多

    查询优化器的实现,多是两种优化策略组合使用。

    查询优化为什么要并行?
    传统单机数据库系统中,给定一个查询(Query),查询优化算法只需找到查询的一个具有最小执行花费的执行计划,这样的计划必定具有最快的响应时间。
    在并行数据库系统中,查询优化的目标是寻找具有最小响应时间的查询执行计划。者需要把查询工作分解为一些可以并行运行的子工作。一些商业数据库提供了并行查询功能,用以优化查询执行操作。

    查询优化并行的条件:
    一个查询能否并行执行,取决于多种因素:
    1系统中的可用资源(如内存、高速缓存中的数据量等)。
    2CPU的数目。
    3运算中的特定代数运算符。

    如A、B、C、D四个表进行连接,每个表的单表扫描可以并行进行;在生成四个表连接的查询计划过程中,可以选择A和B连接的同时C和D进行连接,这样连接操作能并行运行(操作间并行)。

    不同商业数据库,对查询并行的实现也不尽相同。


    在同一个SQL内,查询并行可以分为:
    1操作内并行。将同一操作如单表扫描操作、两表连接操作、排序操作等分解成多个独立的子操作,由不同的CPU同时执行。
    2操作间并行。一条SQL查询语句可以分解成多个子操作,由多个CPU执行。

    Distributrd Query Optimization

    在分布式数据库系统中,查询策略优化是查询优化的重点。
    主要是数据传输策略,A、B两结点的数据进行连接,是A结点数据传输到B结点或者是从B到A或是先各自进行过滤然后再传输等,和局部处理优化(传统的单结点数据库的查询优化技术)

    在查询优化策略中,数据的通信开销是优化算法考虑的主要因素。分布式查询优化以减少传输的次数和数据量作为查询优化的目标。

    分布式数据库系统中的代价估算模型,除了考虑CPU代价和I/O代价外,还要考虑通过网络在结点间传输数据的代价。这是分布式并行查询优化技术与传统单结点数据系统最大的不同之处。

    在分布式数据库系统中,代价估算模型为:总代价=I/O代价+CPU代价=通信代价。

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  • 关系代数优化(语法树优化)

    千次阅读 多人点赞 2020-05-07 19:53:40
    关系代数优化是指通过对关系代数表达式的等价变换操作来提高数据库的查询效率。 关系代数有5大基本操作:包括并( Union,U ),差 (Difference , - ),笛卡尔积( X ),投影( project,∏),选择( select , σ )。...

    数据库 – 关系代数优化(语法树优化)

    关系代数优化是指通过对关系代数表达式的等价变换操作来提高数据库的查询效率。

    关系代数有5大基本操作:包括并( Union,U ),差 (Difference , - ),笛卡尔积( X ),投影( project,∏),选择( select , σ )。
    其他操作:交(Intersection , ∩ ),连接( ⋈ ),除( ÷ );

    代数优化遵循的原则是:先做选择,运用投影去除多余属性等等。
    优化算法:语法树(尽量提前做选择操作;在每个操作后,应做个投影操作,去掉不用的属性值)。

    一,在优化过程中使用到的等价变换规则如下

    1. 连接,笛卡尔积的交换律
    设E1和E2是关系代数表达式,F是连接运算的条件
    在这里插入图片描述

    2. 连接,笛卡尔积的结合
    在这里插入图片描述

    3. 投影的串接定律
    A1…An,B1…Bn为表的属性。
    在这里插入图片描述

    4. 选择的串接定律
    在这里插入图片描述

    5. 选择与投影的交换
    在这里插入图片描述

    6. 选择与笛卡尔积的交换
    在这里插入图片描述
    7.选择与并的交换
    在这里插入图片描述
    8.选择与差的交换
    在这里插入图片描述
    9. 投影与笛卡尔积的交换
    在这里插入图片描述
    10.投影与并的交换
    在这里插入图片描述

    二,关系代数表达式优化步骤

    1、构造查询树
    第一步:把用高级语言定义的查询转换为关系代数表达式
    ★ 以 SELECT子句对应投影操作,以FROM子句,对应笛卡尔积以 WHERE子句对应选择操作,生成原始查询树
    ★ SQL语句转化为原始查询树
    第二步:把关系代数表达式转换为查询树。

    注: 查询树是一种表示关系代数表达式的树形结构。在一个查询树中,叶子结点表示关系,内结点表示关系代数操作。查询树以自底向上的方式执行:当一个内结点的操作分量可用时,这个内结点所表示的操作启动执行,执行结束后用结果关系代替这个内结点。

    2、利用等价转换规则反复地对查询表达式进行尝试性转换,将原始的语法树转換成“优化”的形式
    <1> 对每一个选择,利用等价变换规则4~9尽可能把它移到树的叶端。目的是使选择操作尽早执行
    <2> 对每一个投影利用等价变换规则3,9等的一般形式尽可能把它移向树的叶端。目的是使投影操作尽早执行
    <3> 对每个叶节点加必要的投影操作,以消除对查询无用的属性。
    <4> 如果笛卡尔乘积后还须按连接条件进行选择操作,可将两者组合成连接操作
    选择下沉,投影随后

    ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    应用举例
    从数据库中找出选修了课程名为“IS”的学生姓名
    Select Cname
    From Student, Course, SC
    WHERE Student.Sno = SC.Sno AND SC.Cno = Course.Cno AND Student.Sdept =’IS’;

    1.构造查询树
    查询语句转关系代数表达式为:∏Cname(σStudent.Sdept=’IS’(Student ⋈ Course ⋈ SC))
    在这里插入图片描述
    2.利用等价代换原则进行优化
    (1)
    在这里插入图片描述
    (2)
    在这里插入图片描述
    (3)
    在这里插入图片描述
    优化完毕。

    ###数据库操作
    SQL语句中EXISTS和 NOT EXISTS的用法。 解决查询选修全部课程,销售所有商品,使用所有零件类问题

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  • 利用上面的规则,我们就可以求出不同的连接次序,从而求出最优的一个连接次序。 (1)多次投影操作转化为一次投影操作; 在一个条件上的多次操作可以转化为一个操作;
  • 关系数据库的查询优化

    千次阅读 2018-07-17 16:29:43
    关系查询优化是影响关系数据库管理系统性能的关键因素。 一、查询优化概述 查询优化的优点不仅在于用户不必考虑如何最好地表达查询以获得较高的效率,而且在于系统可以比用户程序的“优化”做得更好。 1. 优化...
  • 实验三 关系代数

    千次阅读 2020-09-24 11:14:53
    1、设有关系R和S,其值如下: 试计算 R∪S E F G 2 4 6 2 5 6 3 4 ...
  • 关系代数表达式的优化

    千次阅读 2013-09-01 22:16:36
    理解起来有点费劲,例如不知道关系的连接在哪里进行,连接的中间结果放在哪里,计算后的结果怎么处理,这时如果纠结在这个上面则额外增加了很多的复杂度,最终导致不能正确理解优化过程。 如果只把计算机原理的知识...
  • 数据库关系代数表达式

    千次阅读 2017-08-23 15:59:47
    一、关系代数的9种操作: 关系代数中包括了:并、交、差、乘、选择、投影、联接、除、自然联接等操作。 五个基本操作: 并(∪)、差(-)、笛卡尔积(×)、投影(σ)、选择(π) 四个组合操作: 交(∩)、...
  • 文章目录关系数据库系统的查询处理查询处理步骤选择操作典型实现方法连接操作典型实现方法关系数据库系统的查询优化代数优化关系代数表达式等价变换规则查询树的启发式优化物理优化基于启发式规则的存取路径选择优化...
  • 成为Date&Darwen的“第三宣言”所定义的纯关系代数语言(与SQL不同)。 2.合并了ANSI-SPARC 3层DB体系结构的通用扩展; 3.具有最大的功能与概念复杂性的比率(由Fred Brooks定义)。 作为一个DBMS,RAQUEL的目的是...
  • (2)试写出查询优化关系代数表达式。 (1)πCNAME,TEACHER(σSEX=女(SSCC)) (2)优化为:πCNAME,TEACHER(CπC#(πS#,C#(SC)πS#(σSEX=女(S)))) (基本思路:尽量提前做选择操作;在每个操作后,应做
  • 提出了一种采用关系数据库管理系统的数据...结合 Apriori算法的思想与关系代数的理论,分析了采用SQL语句实现Apriori算法的理论可行性,并描述了算法的实现过程。 在Mushroom数据集上的实验验证了本文方法的简单高效性。

空空如也

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