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 数据库系统中SQL语句的优化技术

数据库系统中SQL语句的优化技术

摘要:SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术,自动对SQL语句进行重写,从而找到性能最好的等效SQL语句。
  关键词:人工智能;自动优化;SQL语句优化
  
  一个数据库系统的生命周期可以分成:设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低,收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高,收益最小。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计,对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升,全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右,其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为,对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。应用程序的优化通常可分为两个方面:源代码和SQL语句。由于涉及到对程序逻辑的改变,源代码的优化在时间成本和风险上代价很高,而对数据库系统性能的提升收效有限。
  1.1为什么要优化SQL语句
  第一、SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径,对数据库系统的性能起着决定性的作用。
  第二、SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。
  第三、SQL语句独立于程序设计逻辑,对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。
  第四、SQL语句有不同的写法,在性能上的差异非常大。
  第五、SQL语句易学,但难精通。
  优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析,依靠经验,尝试重写SQL语句,然后对结果和性能进行比较,以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法,且依赖于人的经验,非常耗费时间。
  1.2 SQL优化技术的发展历程
  第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句,从数据库提取执行计划,并解释执行计划中关键字的含义。
  第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议,它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析,来产生是否要增加索引的建议。
  第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划,还对输入的SQL语句本身进行语法分析,经过分析产生写法上的改进建议。
  1.3人工智能自动SQL优化
  
  人工智能自动SQL优化出现在90年代末。目前在商用数据库领域,LECCO Technology Limited(灵高科研有限公司)拥有该技术,并提供使用该技术的自动优化产品LECCO SQL Expert,它支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。该产品针对数据库应用的开发和维护阶段提供的模块有:SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块SQL 语法优化器的工作原理为:①输入一条源SQL语句;②“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句,结合检测到的数据库结构和索引进行重写,产生N条等效的SQL语句输出;③产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写,直至无法产生新的输出或搜索限额满;④对输出的SQL语句进行过滤,选出具有不同执行计划的SQL语句;⑤对得到的SQL语句进行批量测试,找出性能最好的SQL语句。
  2 LECCO SQL Expert自动优化实例
  2.1假设我们从源代码中抽取出这条SQL语句(也可以通过内带的扫描器或监视器获得SQL语句):
  SELECT COUNT(*) 论文下载
   FROM EMPLOYEE
  swheresEXISTS (SELECT 'X'
   FROM DEPARTMENT
  swheresEMP_DEPT=DPT_ID
   AND DPT_NAME LIKE 'AC%')
  AND EMP_ID IN (SELECT SAL_EMP_ID
   FROM EMP_SAL_HIST B
  swheresSAL_SALARY > 70000)
  按下“优化”按钮后,经过10几秒,SQL Expert就完成了优化的过程,并在这10几秒的时间里重写产生了2267 条等价的SQL语句,其中136条SQL语句有不同的执行计划。

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