关系数据库是如何工作的（5）

2.2K

简单的例子

我们已经见识到了 3 种类型的连接操作。

现在，假设我们需要连接 5 张表来获取一个人的全部信息。一个人有：

• 多个手机（MOBILES）
• 多个邮箱（MAILS）
• 多个地址（ADRESSES）
• 多个银行账户（BANK_ACCOUNTS）

换句话说，我们需要能够快速地找出下面查询的结果：

SELECT * from PERSON, MOBILES, MAILS,ADRESSES, BANK_ACCOUNTS
    WHERE
        PERSON.PERSON_ID = MOBILES.PERSON_ID
        AND PERSON.PERSON_ID = MAILS.PERSON_ID
        AND PERSON.PERSON_ID = ADRESSES.PERSON_ID
        AND PERSON.PERSON_ID = BANK_ACCOUNTS.PERSON_ID

作为一个查询优化器，我必须找到最好的途径来处理数据。但是，这里有两个问题：

• 针对每一个连接，我需要选择使用哪种类型？

我有 3 种类型可供选择（哈希连接、归并连接和嵌套连接），每种类型可以使用 0 个、1 个或者 2 个索引（并不是说有不同类型的索引）。

• 我应该按照怎样的顺序计算连接？

例如，下面的图显示了 4 张表的 3 个连接的不同计划：

现在我有下面几个选择：

• 1) 暴力实现

利用数据库统计，我计算得出每种计划的成本，选择最好的一个。但是这有很多可能性。对于一个给定的连接顺序，每种连接有 3 种可能：哈希连接、归并连接和嵌套连接。那么，对于给定的连接顺序，一共有 3⁴ 种可能性。连接顺序是二叉树上面的排序问题，有 (2*4)!/(4+1)! 种排序。对于这个简单的问题，我们有 3⁴*(2*4)!/(4+1)! 种可能性。

用“人话”来说，一共有 27 216 种可能的计划。现在，如果我增加归并连接可以使用的 B+ 树索引数为 0、1 或 2，可能的计划数变成了 210 000。我记得我说过这个查询是非常简单的吗？

• 2) 哭着说不干了

这的确非常解气，但是你没法拿到你要的结果，我也需要花钱去缴我的账单。

• 3) 我只试几个计划，从中选择一个成本最低的

因为我不是超人，我没办法计算每一个计划的成本。所以，我随机地选择所有可能的计划的一个子集，计算其成本，给你这个子集中最好的计划。

• 4) 我应用一个非常聪明的能够减少可能的计划数的规则

有两种类型的规则：

“逻辑”规则，用于移除没什么用的可能计划，但是并不能过滤掉大部分可能的计划。例如：“嵌套循环连接的内关系必须是最小的数据集”。

我接受不去找到最好的解决方案，而是应用积极的规则来减少可能性的数量。例如，“如果关系很少，使用嵌套循环连接，不使用归并连接和哈希连接”。

在这个简单的例子中，最终我的结果还会有很多种可能性。但是，在真实的查询中，还有其它的关系运算符，例如 OUTER JOIN、CROSS JOIN、GROUP BY、ORDER BY、PROJECTION、UNION、INTERSECT、DISTINCT … 这意味着甚至有更多可能性。

那么，数据库是怎么做的？

动态规划、贪心算法和启发式算法

关系数据库会尝试我前面说的各种实现。优化器的真正工作是在有限时间内找出一个好的解决方案。

大多数时间，优化器并不是找到最好的解决方案，而是一个“好的”解决方案。

对于小的查询，暴力实现是可能的。但是，还有一种方法可以避免不必要的计算，从而使得一些中级查询也可以使用暴力实现。这种方法叫做动态规划。

动态规划

这个词背后的思想是，大部分执行计划都是相似的。如果你看一下下面的计划：

这些计划都共享了相同的 (A JOIN B) 子树。因此，不需要在每一个计划都计算这个子树的成本，我们只需要计算一次，将计算所得的成本保存下来，当再次见到这个子树时，复用这个计算结果即可。正式的说法是，我们面对的是一个重叠问题。为避免中间结果的额外计算，我们使用了记忆技术。

利用这一技术，我们的时间复杂度不是 (2*N)!/(N+1)!，“仅仅”是3^N。在我们前面四个连接的例子中，这意味着可能性将从 336 降低到 81。如果你的查询更大（比如 8 个连接的查询，这其实也算不上大），这意味着可能性从57 657 600 降低到 6561。

对于计算机专业人士，我在前面提到过的正式课程中找到一个算法。我不会解释这个算法，所以，如果你懂动态规划或者对算法有兴趣的话，可以仔细阅读下面的算法（我已经警告过你了！）：

procedure findbestplan(S)
if (bestplan[S].cost infinite)
   return bestplan[S]
// else bestplan[S] has not been computed earlier, compute it now
if (S contains only 1 relation)
         set bestplan[S].plan and bestplan[S].cost based on the best way
         of accessing S  /* Using selections on S and indices on S */
     else for each non-empty subset S1 of S such that S1 != S
   P1= findbestplan(S1)
   P2= findbestplan(S - S1)
   A = best algorithm for joining results of P1 and P2
   cost = P1.cost + P2.cost + cost of A
   if cost < bestplan[S].cost
       bestplan[S].cost = cost
      bestplan[S].plan = “execute P1.plan; execute P2.plan;
                 join results of P1 and P2 using A”
return bestplan[S]

对于更大的查询，你还是可以继续使用动态规划算法，但是还可以有另外的规则（启发式算法）来移除一些可能性：

• 如果我们分析唯一类型的计划（例如左深树），我们可以做到 n*2ⁿ 而不是 3ⁿ
  
• 如果我们添加逻辑规则来避免某些模式的计划（例如，“如果一张表对于给定谓词包含一个索引，那么就要在索引而不是表上应用归并连接”），那么就可以减少可能性的数量而不会影响到最好可能的解决方案。
• 如果我们在工作流添加规则（例如，“在其它关系操作之前应用连接”），同样会减少很多可能性。
• …

贪心算法

为了处理非常大的查询，或者为了快速获得答案（针对不是那么快的查询），需要使用另外一种类型的算法——贪心算法。

贪心算法的思路是，利用某种规则（或启发式）构建一种渐进的查询计划。根据这种规则，贪心算法每次找到一个问题的最佳解的一个步骤。算法从一个 JOIN 开始查询计划。然后，在之后的每一步种，算法按照相同规则，向查询计划增加一个新的 JOIN。

下面我们看一个简单的例子。假设我们有一个查询，包含五张表（A，B，C，D，E）四个连接。为了简化问题，我们只考虑嵌套连接。我们使用的规则是“使用最低成本的连接”。

• 我们从五张表中任意一个开始（例如，从 A 开始）
• 计算与 A 的每一个连接的成本（A 作为内关系或外关系）
• 发现 A JOIN B 是最低成本
• 然后计算与 A JOIN B 结果关联的每一个连接的成本（A JOIN B 作为内关系或外关系）
• 找到 (A JOIN B) JOIN C 是最低成本
• 然后计算与 (A JOIN B) JOIN C 结果关联的每一个连接的成本…
• ….
• 最后，找到计划 (((A JOIN B) JOIN C) JOIN D) JOIN E)

由于我们是随机从 A 开始，因此也可以为 B、C、D 和 E 应用相同的算法。最后，我们找到了拥有最低成本的计划。

人们给使用这种方法的算法取了一个名字：最近邻居算法。

我不会展开阐述，只说结论，通过良好的建模和 N*log(N) 的排序，该问题可以很容易解决。这个算法的时间复杂度是 O(N*log(N))，相比而言，完全动态规划算法的时间复杂度是 O(3^N)。如果你有一个 20 个连接的大查询，这意味着 26 比 3 486 784 401，这个差距非常巨大！

这个算法的问题是，我们假设如果能够一直找到两个表直接的最好连接，并且在此基础上增加新的连接，依然能够保持最好的成本。但是：

• 在 A、B、C 三者之间，即便 A JOIN B 给出最好成本
• (A JOIN C) JOIN B 依然可能比 (A JOIN B) JOIN C 还要好

为改进结果，你可以使用不同规则多次运行贪心算法，保留最好的计划。

其它算法

[如果你已经厌倦了算法，直接跳到下一部分就好了。下面我将要介绍的内容与本文其它部分没有太大关系。]

找到最佳解决方案一直是计算机科学家的热门研究方向。他们试图为更多精确的问题或模式找到更好的解决方案。例如：

• 如果查询是星连接（就是多个连接查询的中心位置），有些数据库会使用特殊的算法
• 如果查询是并行的，有些数据库也会使用特殊的算法
• …

另外的算法同样有被研究，以便取代大查询的动态规划。贪心算法属于一个称为启发式算法的更大的算法家族。贪心算法遵循一个规则（或启发），持有上一步发现的解决方案，在当前步骤将这个解决方案“追加”以便获得新的解决方案。有些算法则是遵循规则，每一步都会应用规则，但是不会始终保存上一步找到的最佳解决方案。这种算法被称为启发式算法。

例如，遗传算法依照规则，但是并不始终保存上一步的最好结果：

• 一个能够表示全查询计划的可能解决方案
• 在每一步不只保存一个，而是保存 P 个解决方案
• 0) P 个查询计划是随机创建的
• 1) 只有最好成本的计划被保留
• 2) 这些最好的计划混合起来，创建 P 个新的计划
• 3) 这些 P 个新计划中的某些被随机改变
• 4) 重复 1，2，3 步 T 次
• 5) 在最后一次循环之后，找到 P 个计划的最佳计划

循环越多，你能获得的计划就会越好。

听起来就像魔法一样？不，这是自然法则：适者生存！

仅供参考，遗传算法在 PostgreSQL 有实现，但是我不确定是不是默认使用了该算法。

数据库还使用了一些别的启发式算法，例如模拟退火算法、迭代改进算法、两阶段优化… 但是我不确定这些算法是不是已经应用在企业级数据库中，还是仅仅出现在研究型的数据库中。

更多信息可以阅读下面的论文，这篇论文列举了更多算法：Review of Algorithms for the Join Ordering Problem in Database Query Optimization。

真实的优化器

[你可以直接跳到后面的章节，这部分也不是非常重要]

但是，我们啰嗦了半天，都是理论上的。因为我是一个开发人员，不是研究学者，我喜欢具体的例子。

下面看 SQLite 优化器是如何工作的。这是一个轻量级数据库，使用了基于额外规则的贪心算法的简单优化，用于限定可能数：

• SQLite 从不重新排序 CROSS JOIN 运算符中的表
• 连接使用嵌套连接实现
• 外连接始终按照出现的顺序
• …
• 在 3.8.0 之前的版本，SQLite 使用“最近邻居”贪心算法检索最佳查询计划

等一下… 我们已经见到了这个算法了！真巧！

• 从 3.8.0 （2015 年发布）开始，SQLite 使用“N 个最近邻居”贪心算法检索最佳查询计划

我们看看另外的优化器是怎么工作的。IBM DB2 和其它所有企业级数据库一样，我将介绍 DB2，因为这是我转换到大数据之前唯一真正使用过的数据库。

如果我们阅读官方文档，我们就会发现 DB2 优化器允许你使用 7 个不同级别的优化：

• 使用贪心算法处理连接
  • 0 – 最小优化，使用索引扫描和嵌套循环连接，避免某些查询重写
  • 1 – 低优化
  • 2 – 全优化
• 使用动态规划处理连接
  • 3 – 中度优化，粗略近似
  • 5 – 全优化，使用基于启发式算法的所有技术
  • 7 – 全优化，与 5 类似，但是不使用启发式算法
  • 9 – 最大优化，不遗余力考虑所有可能的连接顺序，包括笛卡尔积。

我们可以发现，DB2 使用了贪心算法和动态规划。当然，他们不会告诉你启发式算法的细节，因为查询优化器是一个数据库强大所在。

仅供参考，默认级别是 5。优化器默认使用下面的特性：

• 使用全部可用的统计，包括快速统计值和分位数统计
• 应用所有查询重写规则（包括物化查询表路由），除了仅适用于少数情况的计算密集型规则
• 使用动态规划算法连接枚举，包括：
  • 限制使用内关系组合
  • 限制针对星模式使用笛卡尔积查询表
• 考虑大范围访问函数，包括列举预取（我们会在后文介绍这个词的含义），索引 AND（针对索引的特殊操作）和物化查询表路由

默认的，DB2 针对连接排序，使用有限制的启发式动态规划。

其它条件（GROUP BY, DISTINCT…）则使用简单规则处理。

查询计划缓存

由于创建计划要花费一定时间，大部分数据库都会将计划保存到查询计划缓存。这是一个复杂的话题，因为数据库需要知道什么时候更新过时的计划。其思路是，使用一个阈值，如果表的统计数据发生的改变超过了阈值，那么有关这个表的查询计划都会从缓存清除。

查询执行器

在这一阶段，我们有了经过优化的执行计划。这个计划会被编译成可执行代码。然后，如果有足够的资源（内存、CPU），查询执行器就会执行这个计划。计划中的运算符（JOIN, SORT BY …）可以顺序或并发执行，这取决于执行器。为了获取和写入数据，查询执行器与数据管理器进行交互，下一章我们就将介绍数据管理器。