下面我们来做一个例子说明 blog上贴图真不舒服,就把图都省略了。。。。
现在设教学数据库中有三个基本表
S (S#,Sname,Age,Sex) 学号,姓名,年龄,性别
SC (S#,C#,Grade) 学号 ,课程号,分数
C(C#,Cname,Teacher) 课程号,课程名,任课老师
要求:要求检索出学习课程号为C2的学生学号与姓名
下面我们用连接和嵌套二种方法并执行并跟踪,看它们的执行效果,
方法一:连接查询
SELECT S.S#,SNAME FROM S,SC WHERE S.S# = SC.S# AND C# = 'C2'
我们来分析方法一的查询过程:先对s和sc做笛卡尔积,得到一个S的行数+SC行数的二维表,然后对二该表进行逐行扫描,本例中也就是对一个9+21 =30 行的表进行扫描。 从查询分析器我们看到,在数据库中的逻辑处理是Inner join ,实际上数据库进行了哈希匹配的操作,在进行这项操作的时候预计成本达到0.017847(这个cpu成本究竟指什么我还不是很清楚,但可以肯定的是它是个资源消耗指标),预计子树成本为0.0931
方法二:嵌套查询
SELECT S#,SNAMEFROM S WHERE S# IN (SELECT S# FROM SC WHERE C# = 'C2')
我们来分析方法二的查询过程,数据库先检索选修出课程为C2的学生,得到一个6行的二维表,再对该6行数据和S表进行扫描检索。
从上图可以看出进行物理上的嵌套循环操作,cpu成本仅需要0.00038,执行成本仅需要0.000131,预计子树成本减小到0.0769。
从以上分析可以看出,方法二和方法一同样可以达到检索出选修了课程C2的学生姓名和学号,但是方法二消耗资源要要精减得多,速度要快,成本比方法降低非常多。 因为方法二先进行子结果选择操作,再对子结果进行查询,这样对于时间和空间的开销都要小得多,所以我们可以看到,连接的消耗是很大的。
从这个例子,我们重申上节课提出的优化策略的第一条:
在关系代数表达式中尽可能早地执行选择操作
题外: 此题还可以有二种写法:
select s#,sname from s where exists (select * from sc where sc.s# = s.s# and c# = 'c2')
和
Select s#,sname from s where ‘c2’ in (select c# from sc where s# = s.s#)
这二种写法的效率和方法二是一模一样的,在sql内部执行的时候,它们会被优化成方法二的语句去执行。
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