In Section 21.1 we provide an overv

In Section 21.1 we provide an overview of query processing and examine the main phases
of this activity. In Section 21.2 we examine the first phase of query processing, namely
query decomposition, which transforms a high-level query into a relational algebra query
and checks that it is syntactically and semantically correct. In Section 21.3 we examine the
heuristic approach to query optimization, which orders the operations in a query using
transformation rules that are known to generate good execution strategies. In Section 21.4
we discuss the cost estimation approach to query optimization, which compares different
strategies based on their relative costs and selects the one that minimizes resource usage.
In Section 21.5 we discuss pipelining, which is a technique that can be used to further
improve the processing of queries. Pipelining allows several operations to be performed in
a parallel way, rather than requiring one operation to be complete before another can start.
We also discuss how a typical query processor may choose an optimal execution strategy.
In the final section, we briefly examine how Oracle performs query optimization.
In this chapter we concentrate on techniques for query processing and optimization in
centralized relational DBMSs, being the area that has attracted most effort and the model
that we focus on in this book. However, some of the techniques are generally applicable
to other types of system that have a high-level interface. Later, in Section 23.7 we briefly
examine query processing for distributed DBMSs. In Section 28.5 we see that some of the
techniques we examine in this chapter may require further consideration for the Object-
Relational DBMS, which supports queries containing user-defined types and user-defined
functions.
The reader is expected to be familiar with the concepts covered in Section 4.1 on the
relational algebra and Appendix C on file organizations. The examples in this chapter are
drawn from the DreamHome case study described in Section 10.4 and Appendix A.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

21.1 ส่วนเราให้ภาพรวมของการประมวลผลแบบสอบถาม และตรวจสอบระยะหลัก
ของกิจกรรมนี้ ในส่วน 21.2 เราตรวจสอบเฟสแรกของแบบสอบถามประมวลผล ได้แก่
สอบถามแยกส่วนประกอบ ที่แปลงแบบสอบถามระดับสูงเป็นแบบสอบถามเชิงพีชคณิต
และตรวจดูว่า เป็นประโยค และถูกต้อง ในส่วน 21.3 เราตรวจ
วิธีแล้วสอบถามเพิ่มประสิทธิภาพ ซึ่งใบสั่งผลิตในแบบสอบถามที่ใช้
กฎการเปลี่ยนแปลงที่เป็นที่รู้จักในการสร้างกลยุทธ์การดำเนินการที่ดี ในส่วน 21.4
เราหารือวิธีการประเมินต้นทุนการเพิ่มประสิทธิภาพแบบสอบถาม การเปรียบเทียบแตกต่าง
กลยุทธ์ตามญาติของพวกเขาค่าใช้จ่าย และเลือกหนึ่งที่ช่วยลดการใช้ทรัพยากร
ในส่วน 21.5 เราหารือ pipelining ซึ่งเป็นเทคนิคที่สามารถใช้เพื่อเพิ่มเติม
ปรับปรุงการประมวลผลแบบสอบถาม Pipelining ช่วยให้การดำเนินงานต่าง ๆ การ
แบบขนาน แทนที่ต้องกันให้เสร็จสมบูรณ์ก่อนอื่นได้เริ่มต้น
เรายังกล่าวถึงวิธีการประมวลผลแบบสอบถามทั่วไปอาจเลือกกลยุทธ์การดำเนินการที่เหมาะสมได้
ในส่วนสุดท้าย เราสั้น ๆ ตรวจสอบว่า Oracle ทำสอบถามเพิ่มประสิทธิภาพต่าง ๆ
ในบทนี้ เราเน้นเทคนิคการประมวลผลแบบสอบถามและเพิ่มประสิทธิภาพใน
DBMSs เชิง เป็นดึงดูดแรงมากที่สุดและแบบจำลองส่วนกลาง
ว่า เราเน้นในหนังสือเล่มนี้ อย่างไรก็ตาม บางเทคนิคมีใช้โดยทั่วไป
ชนิดอื่น ๆ ของระบบที่มีอินเทอร์เฟซที่ระดับสูง ภายหลัง ในส่วน 23.7 เราสั้น ๆ
ตรวจสอบประมวลผลแบบสอบถามสำหรับ DBMSs กระจาย ในส่วน 28.5 เราเห็นว่าบาง
เทคนิคที่เราตรวจสอบในบทนี้อาจต้องการเพิ่มเติมประกอบการพิจารณาสำหรับวัตถุ-
DBMS เชิงสัมพันธ์ สนับสนุนการสอบถามที่ประกอบด้วยชนิดผู้ใช้กำหนด และผู้ใช้กำหนด
ฟังก์ชันได้
คาดว่าผู้อ่านจะคุ้นเคยกับแนวคิดที่ครอบคลุมในส่วน 4.1 ในการ
พีชคณิตเชิงสัมพันธ์และภาคผนวก C บนแฟ้มองค์กร ตัวอย่างในบทนี้คือ
ออกจากกรณีศึกษาของ DreamHome อธิบายไว้ในส่วน 10.4 และภาคผนวกเอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในมาตรา 21.1 เราให้ภาพรวมของการประมวลผลการสอบถามและตรวจสอบขั้นตอนหลัก
ของกิจกรรมนี้ ในข้อ 21.2 ที่เราตรวจสอบขั้นตอนแรกของการประมวลผลแบบสอบถามคือ
แบบสอบถามสลายตัวที่แปลงแบบสอบถามระดับสูงให้เป็นแบบสอบถามเชิงพีชคณิต
และการตรวจสอบว่ามันเป็นไวยากรณ์ที่ถูกต้องและความหมาย ในข้อ 21.3 ที่เราตรวจสอบ
วิธีการแก้ปัญหาในการค้นหาการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ได้รับคำสั่งในการค้นหาโดยใช้
กฎการเปลี่ยนแปลงที่เป็นที่รู้จักกันในการสร้างกลยุทธ์การดำเนินการที่ดี ในมาตรา 21.4
เราจะหารือวิธีการประมาณค่าใช้จ่ายในการค้นหาการเพิ่มประสิทธิภาพซึ่งเปรียบเทียบที่แตกต่างกัน
ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์ค่าใช้จ่ายญาติของพวกเขาและเลือกหนึ่งที่ช่วยลดการใช้ทรัพยากร
ในมาตรา 21.5 เราจะหารือไปป์ไลน์ซึ่งเป็นเทคนิคที่สามารถนำมาใช้เพื่อ
ปรับปรุง การประมวลผลของคำสั่ง ไปป์ไลน์ช่วยให้การดำเนินงานหลายที่จะดำเนินการใน
ทางคู่ขนานแทนที่จะต้องดำเนินการอย่างใดอย่างหนึ่งจะแล้วเสร็จก่อนที่จะสามารถเริ่มต้นอีก
นอกจากนี้เรายังหารือถึงวิธีการประมวลผลการสอบถามโดยทั่วไปอาจจะเลือกกลยุทธ์การดำเนินที่ดีที่สุด
ในส่วนสุดท้ายเราสั้นตรวจสอบว่าออราเคิล ดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา
ในบทนี้เรามุ่งเน้นเทคนิคสำหรับการประมวลผลการค้นหาและการเพิ่มประสิทธิภาพใน
DBMSs สัมพันธ์ส่วนกลางเป็นพื้นที่ที่มีความสนใจความพยายามมากที่สุดและรูปแบบ
ที่เรามุ่งเน้นในหนังสือเล่มนี้ แต่บางส่วนของเทคนิคที่มักจะมีผลบังคับใช้
กับประเภทอื่น ๆ ของระบบที่มีการเชื่อมต่อระดับสูง ต่อมาในมาตรา 23.7 เราสั้น
ตรวจสอบการประมวลผลแบบสอบถามสำหรับ DBMSs กระจาย ในข้อ 28.5 ที่เราเห็นว่าบางส่วนของ
เทคนิคที่เราตรวจสอบในบทนี้อาจจะต้องพิจารณาต่อไปสำหรับวัตถุ
สัมพันธ์ DBMS ซึ่งสนับสนุนคำสั่งที่มีรูปแบบที่ผู้ใช้กำหนดและผู้ใช้กำหนด
ฟังก์ชั่น
ที่ผู้อ่านคาดว่าจะมีความคุ้นเคยกับแนวคิด ครอบคลุมในมาตรา 4.1
พีชคณิตเชิงสัมพันธ์และภาคผนวก C องค์กรไฟล์ ตัวอย่างในบทนี้จะถูก
ดึงออกมาจากกรณีศึกษา DreamHome อธิบายไว้ในมาตรา 10.4 และภาคผนวก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในส่วนขนาดเราให้ภาพรวมของการประมวลผลแบบสอบถามและตรวจสอบขั้นตอนหลัก
ของกิจกรรมนี้ ในส่วนที่เราสามารถตรวจสอบขั้นตอนแรกของการประมวลผลข้อมูล คือ แบบสอบถามการ
ซึ่งแปลงแบบสอบถามเป็นแบบสอบถามเชิงพีชคณิตพื้นฐานและตรวจสอบว่ามันคือการ
ความหมายและถูกต้อง ในส่วนที่ดีเราตรวจสอบ
วิธีการฮิวริสติกเพื่อสอบถามให้เหมาะสมซึ่งคำสั่งปฏิบัติการในแบบสอบถามการเปลี่ยนแปลงกฎ
ที่เป็นที่รู้จักกันเพื่อสร้างกลยุทธ์การดำเนินการที่ดี ในส่วน 21.4
เราจะหารือการประมาณต้นทุนวิธีการ query optimization ซึ่งเปรียบเทียบกลยุทธ์บนพื้นฐานของค่าใช้จ่ายแตกต่างกัน
สัมพัทธ์ของพวกเขาและเลือกหนึ่งที่ช่วยลดการใช้ทรัพยากร ในส่วนที่เราจะหารือการทำงาน
ง ,ซึ่งเป็นเทคนิคที่สามารถใช้เพื่อเพิ่มเติม
ปรับปรุงการประมวลผลแบบสอบถาม การทำงานจะช่วยให้งานหลายที่จะดำเนินการใน
วิธีขนาน แทนที่จะต้องการดำเนินการหนึ่งจะสมบูรณ์ก่อนที่คนอื่นจะเริ่ม
นอกจากนี้เรายังหารือวิธีการประมวลผลแบบสอบถามทั่วไปอาจเลือกกลยุทธ์การปฏิบัติที่ดีที่สุด .
ในส่วนสุดท้ายเราสั้น ๆตรวจสอบวิธีการ Oracle มีประสิทธิภาพ query optimization
ในบทนี้เรามุ่งเน้นเทคนิคการประมวลผลแบบสอบถามและการเพิ่มประสิทธิภาพใน
ส่วนกลาง DBMSs สัมพันธ์ เป็น พื้นที่ ที่ได้ดึงดูดมากที่สุดความพยายามและรูปแบบ
ที่เราเน้น ในหนังสือเล่มนี้ อย่างไรก็ตาม บางเทคนิคโดยทั่วไปจะใช้ได้
ประเภทอื่น ๆของระบบที่มีอินเตอร์เฟซระดับสูง ต่อมาในส่วนของอินเดียที่เราสั้น ๆตรวจสอบแบบสอบถามสำหรับ DBMSs
การประมวลผลแบบกระจาย ในส่วนสำหรับเราเห็นบางส่วนของเทคนิคที่เราตรวจสอบใน
บทนี้อาจจะต้องเพิ่มเติมพิจารณาวัตถุ -
สัมพันธ์ระบบจัดการฐานข้อมูลซึ่งสนับสนุนแบบสอบถามที่ผู้ใช้กำหนดประเภทผู้ใช้ฟังก์ชันและ
.
อ่านคาดว่าจะคุ้นเคยกับแนวคิดที่ครอบคลุมในส่วน 4.1 บน
พีชคณิตเชิงสัมพันธ์ และภาคผนวก C ในองค์กรไฟล์ ตัวอย่างในบทนี้
วาดจาก dreamhome กรณีศึกษาที่อธิบายไว้ในส่วนภาคผนวก ก. และ 5