数据库 系统之 查询 处理与优化 查询 处理的过程 第⼀步 就是语法分析器与翻译器处理，对SQL 查询 语句进⾏语法验证，保证 查询 语句的正确性，然后将SQL 查询 语句翻译为可使⽤的形式 第⼆步 是将SQL 查询 语句翻译为系统对应的内部表⽰形式，即关系代数表达式 第三步 就是对关系代数表达式进⾏优化，找出最优的效率最⾼的关系代数表达式 第四步 根据这个关系代数表达式制定好执⾏计划(执⾏计划是指执⾏⼀个 查询 的计算机原语，也就是说它是标注了如何执⾏⼀个或多个关系代数操 作的操作序列) 第五步 执⾏引擎按照执⾏计划进⾏执⾏，对 数据库 中的表，函数进⾏操作，最终得到 查询 结果响应给⽤户。 优化器(就是对关系代数的优化，是通过等价变换得到优化执⾏⽅案，也就是操作执⾏的顺序，包含了注释是否需要采⽤索引，具体采⽤的 操作执⾏算法等) 查询 代价的度量 1. 查询 处理的代价可通过该 查询 对各种资源的使⽤情况进⾏度量 2.然⽽在⼤型 数据库 系统中，在磁盘存取数据的代价通常是最主要的代价 3.我们可以使⽤传送磁盘块数以及 搜索 磁盘次数来度量 查询 计划代价。假设磁盘⼦系统传送⼀个块的数据平均消耗tr秒，磁盘块平均访问时 间(磁盘 搜索 时间加上旋转延迟)为ts秒，那么依次传送b个块以及执⾏S次磁盘 搜索 的操作消耗btr+Sts秒 SQL中常见的 查询 1.整个表数据全部读取，也就是没有任何条件的 查询 2.有⼀个单⼀条件准确定位某⼀个数据记录 3.有⼀个范围条件要定位多个数据记录 4.单个条件和范围条件的结合 选择操作典型实现⽅法 1.简单的全表扫描⽅法 顺序扫描，输出满⾜条件的元组，适合⼩表，不适合⼤表 2.索引(或散列)扫描⽅法 通过索引先找到满⾜条件的元组主码或元组指针，再通过元组指针直接在 查询 的基本表中找到元组。适合选择条件中的属性上有索引(例如 B+树索引或Hash索引) 选择操作的实现 例：select * from Student,SC where Student.sno=SC.sno 1.嵌套循环⽅法 对外层循环(Student)的每⼀个元组(s),检索内层循环(SC)中的每⼀个元组(sc),检查这两个元组在连接属性(sno)上是否相等，如果满⾜连接 条件，则串接后作为结果输出，知道外层循环表中的元组处理完为⽌。 2.排序-合并⽅法(适合连接的诸表已经排好序的情况) 如果连接的表没有排好序，先对Student表和SC表按连接属性sno排序，取Student表中第⼀个sno，依次扫描SC表中具有相同sno的元 组，当扫描到sno不相同的第⼀个SC元组时，返回Student表扫描它的下⼀个元组，再扫描SC表中具有相同sno的元组，把它们连接起来 重复上述步骤直到Student表扫描完。 3.索引连接⽅法 在SC表上建⽴属性sno的索引，(如果原来没有索引)，对Student表中每⼀个元组，由sno值通过SC的索引查找相应的SC元组，把这些SC 元组和Student表中的元组处理完为⽌。 4.Hash Join⽅法 把连接属性作为hash码，⽤同⼀个hash函数把R和S中的元组散列到同⼀个hash⽂件中。 查询 的代价主要考虑的内容 在分布式 数据库 系统中， 查询 代价除了考虑CPU代价和I／O代价外，由于数据分布在不同的场地上，使得 查询 处理中还要考虑站点间传输数 据的代价；分布透明性是指⽤户不需要了解数据分⽚的位置，分⽚的分配位置以及数据复制的过程；分布式 查询 优化⼀般需要考虑操作的执 ⾏顺序和数据在不同场地间的传输顺序；执⾏分布式 数据库查询 时，导致数据传输量⼤的主要原因时数据间的连接操作和并操作。 查询 优化 同⼀个SQL 查询 语句的不同关系代数表达式，它 查询 代价时不同的，可以根据关系代数表达式的等价转换，将关系代数表达式变成代价较低 的关系代价表达式，来实现 查询 优化。 查询 树和 查询 执⾏计划之间的 区别 查询 树不是最优的，不包含实际执⾏时选择的算法，执⾏计划=优化后的 查询 树+选择的实际执⾏的算法(连接运算是⽤块连接还是散列连 接，是否⽤流⽔线等)； 查询 执⾏的时候是⽤的执⾏计划，即优化后的 查询 树加上相应操作的具体算法； 查询 树的基本优化策略 选择下移优化策略（优先做选择，后做关系连接，将选择移到靠近关系） 投影下移优化策略（通过等价规则先进⾏投影，去除对 查询 ⽆意义的属性，再做连接） 选择连接顺序优化策略（⼩关系的连接优先，这样做中间结果元组会很少，这个代价也会很低）

详解 数据库 多表连接 查询 的实现方法 通过连接运算符可以实现多个表 查询 。连接是关系 数据库 模型的主要特点，也是它 区别 于其它类型 数据库 管理系统的一个标志。 在关系 数据库 管理系统中，表建立时各数据之间的关系不必确定，常把一个实体的所有信息存放在一个表中。当检索数据时，通过连接操作 查询 出存放在多个表中的不同实体的信息。连接操作给用户带来很大的灵活性，他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表，尔后通过连接进行 查询 。 连接可以在SELECT 语句的FROM子句或WHERE子句中建立，似是而非在FROM子句中指出连接时有助于将连接操作与WHERE子句中的 搜索 条件区分开来。所以，在Transact

搜索 引擎设计软件程序源码+ 数据库 +WORD毕业设计论文文档. 经过对 搜索 引擎的研究同时与Lucene自身的特性相结合， 搜索 引擎的设计与实现需要实现的功能阐述如下： （1）支持桌面文件 搜索 ,格式包括txt、doc、xls和ppt; （2）支持分词 查询 （3）支持全文 搜索 （4）能够高亮显示 搜索 关键字 （5）显示 查询 所用的时间 （6）显示 搜索 历史、过滤关键字 目 录 目 录 IV 1 绪论 1 1.1 项目背景 1 1.2 国内外发展现状及分类 2 1.3 本论文组织结构介绍 3 2 相关技术介绍 5 2.1什么是 搜索 引擎 5 2.2 sqlserver 数据库 6 2.3 Tomcat服务器 7 3 搜索 引擎的基本原理 8 3.1 搜索 引擎的基本组成及其功能 8 3.2 搜索 引擎的详细工作流程 11 4 系统分析与设计 14 4.1系统分析 14 4.2系统概要设计 14 4.2系统实现目标 15 5 系统详细实现 16 5.1实现环境配置 16 5.2功能实现 16 5.2.1 建立索引 16 5.2.2 文件 搜索 实现 18 5.2.3 数据库 的连接配置 20 5.2.4 数据库 搜索 实现 20 5.2.5 后台数据编辑实现 22 6 系统测试 24 6.1测试重要性 24 6.2测试用例 25 结 论 27 参 考 文 献 28 致 谢 29 1.1 项目背景 环球信息网（World Wide Web），即3W，一般在计算机与信息行业用Web这个词汇来来表示，万维网是它进入中国时所赋予的称呼，其实，这就是一个资料的汇集与存储的空间。 在这个空间中，以事物为单位，一个事物也可以称为一样“资源”，利用URL来标识，统一资源标识符”（URL。这些资源通过超文本传输协议(Hypertext Transfer Protocol，HTP）传送给终端用户，其中给到用户手上的是一个个链接，然后用户通过逐层点击链接，就可以查看到资源，也可以获得到资源。 　　万维网也常常被人们误以为是因特网的近义词，在这里必须要表明的概念是：万维网与因特网存在着本质的 区别 。因特网（Internet）是指，把全世界所有的各类型电脑，利用网络连接，所形成的硬件框架，这是一个实实在在的“网”。万维网，其本质是一种功能，即让使用者光看网络页面，而页面之间又交相辉映，从而让使用者觉得这也是一种“网”，但这种网是虚拟的，是不存在的。 可以说1994年在信息时代是一个重大突破的一年，因为万维网（World Wide Web）出现了。在这一改变之前，人们的信息获取方式还是通过各种传统文化传媒，相对于万维网来说是很传统、笨拙的，它在开放性和广泛的可访问性极大的激励了人们创作的积极性。所以万维网的出现极大的缩短了人们信息获取的时间，同时信息的时效性也得到了保障。万维网一出现就收到了全世界各国人的追捧，人们在它出现的十几年的一个时间段中，就在万维网这一平台上发布了几十亿条的网页信息，他的一个数据量是那么的庞大，粗略计算一下，万维网上的网页信息每天都会不断增长几十万。因为网络化、数字化的信息资源，所以网络信息也是有利有弊：利的一面是提高了我们的信息量；不利的一面是庞大的信息一并向我们开来，犹如破堤的江水，汹涌澎湃，造成了我们无所适从。 关于 搜索 引擎的由来，北美加拿大（Canada）的麦吉尔大学就必须要介绍一下了，早在上世纪，90年代之初，由于网络资源众多，分散性特别大，人们在找资料的时候特别费力。麦吉尔大学的团队也意识到了这个问题，所以他们就研发出了Archie，这是一个可以自动运行的系统，可以完成在FTP上搜集有用资源的作用。该系统定期会自动 搜索 FTP系统上保存的文档名以及相关的资源，而且还可以自行分析，如果有客户端发出 搜索 请求，该系统会根据 搜索 请求的内容，自动提供保存在主机中文件。在以Web网页为对象的 搜索 引擎系统的大背景下， 搜索 引擎被人们当做了在网上查找信息的重要手段，通过 搜索 引擎系统人们可以在浩瀚的网络海洋中第一时间找到自己真正想要的信息，并且 搜索 引擎的智能以及现在网页的特性使得人们只要输入相关的词语（即关键词）就可以找到相关的信息。 现如今，人们看到的百度、Google取得的显著成效，可以说是成为了行业的领头羊，所以整个世界也都把视觉一部分放置在了 搜索 引擎这一领域当中，各种各样的 搜索 服务犹如雨后春笋一般争相冒出。 搜索 引擎不仅种类愈来愈多，而且其服务的质量也越来越全面，从最初期的国外的Google引擎、Yahoo引擎，到如今的中国的Baidu引擎、360引擎等等。随着web技术的不断完善，网络信息资源也是翻倍增长的（变化关系是成正比的）。所以为了满足用户的需要，既可以 快 速的找到到资源，而且还可以提高资源的质量，各类型的引

前提条件：测试数据：一个包括700多w点的POI点，其中包括一个name字段，包括地名信息 分别将该测试数据存储到FileGDB和Oracle各一份，并对name字段建立BTREE索引，并通过ArcGIS Server发布两个服务，分别是filegdb_test和oracle_test. 软件版本： ArcGIS Server10.3.1 ArcSDE 10.3.1 Oracle11.2

TPS (Transactions per Second) 和 QPS (Queries per Second) 都是衡量计算机系统或网络服务的性能指标。 具体来说，TPS 表示每秒钟系统能够处理的事务数量，常用来衡量系统的并发能力和响应能力。事务可以是 数据库 中的操作，也可以是网络服务中的请求。 QPS 则表示每秒钟系统能够处理的 查询 数量，常用来衡量 数据库 或 搜索 引擎的 查询 性能。 区别 来说，TPS 更强调的是系统的并发能力，而 QPS 则强调的是 查询 性能。但是，在实际使用中，这两个指标往往是相互影响的，因此在衡量系统性能时，通常会同时考虑 TPS 和 QPS。