查询优化：深入探讨基于成本的查询计划

在数据库领域，高效的查询执行至关重要。随着数据集的增长和查询变得越来越复杂，对复杂查询优化技术的需求也日益关键。基于成本的查询计划（Cost-based query planning, CBO）是现代数据库管理系统（DBMS）的基石，它使系统能够智能地为给定查询选择最有效的执行策略。

什么是查询优化？

查询优化是为 SQL 查询选择最有效执行计划的过程。一个查询通常可以通过多种不同方式执行，从而导致截然不同的性能表现。查询优化器的目标是分析这些可能性，并选择能够最小化资源消耗（如 CPU 时间、I/O 操作和网络带宽）的计划。

如果没有查询优化，即使是简单的查询在大型数据集上也可能需要过长的时间才能执行。因此，有效的优化对于维持数据库应用程序的响应能力和可扩展性至关重要。

查询优化器的作用

查询优化器是 DBMS 中负责将声明式 SQL 查询转换为可执行计划的组件。它分几个阶段运行，包括：

• 解析与验证： 解析 SQL 查询以确保其符合数据库的语法和语义。它会检查语法错误、表是否存在以及列的有效性。
• 查询重写： 将查询转换为等效但可能更高效的形式。这可能涉及简化表达式、应用代数变换或消除冗余操作。例如，`WHERE col1 = col2 AND col1 = col2` 可以简化为 `WHERE col1 = col2`。
• 计划生成： 优化器生成一组可能的执行计划。每个计划代表一种不同的查询执行方式，在表连接顺序、索引使用以及排序和聚合算法的选择等方面有所不同。
• 成本估算： 优化器根据数据的统计信息（例如，表大小、数据分布、索引选择性）估算每个计划的成本。此成本通常以预估的资源使用量（I/O、CPU、内存）来表示。
• 计划选择： 优化器选择估算成本最低的计划。然后，该计划由数据库引擎编译并执行。

基于成本与基于规则的优化

查询优化主要有两种方法：基于规则的优化（RBO）和基于成本的优化（CBO）。

• 基于规则的优化 (RBO)： RBO 依赖于一组预定义规则来转换查询。这些规则通常基于启发式方法和数据库设计的一般原则。例如，一个常见规则可能是在查询执行管道中尽早执行选择（WHERE 子句）。RBO 通常比 CBO 更容易实现，但在最优计划在很大程度上取决于数据特性的复杂场景中，其效果可能较差。RBO 是基于顺序的——规则按预定顺序应用。
• 基于成本的优化 (CBO)： CBO 使用关于数据的统计信息来估算不同执行计划的成本。然后，它选择估算成本最低的计划。CBO 比 RBO 更复杂，但通常可以实现显著更好的性能，特别是对于涉及大表、复杂连接和非均匀数据分布的查询。CBO 是数据驱动的。

现代数据库系统主要使用 CBO，通常会辅以 RBO 规则用于特定情况或作为后备机制。

基于成本的查询计划如何运作

CBO 的核心在于准确估算不同执行计划的成本。这涉及几个关键步骤：

1. 生成候选执行计划

查询优化器为查询生成一组可能的执行计划。这个集合可能非常大，特别是对于涉及多个表和连接的复杂查询。优化器采用各种技术来修剪搜索空间，避免生成明显次优的计划。常用技术包括：

• 启发式方法： 使用经验法则来指导搜索过程。例如，优化器可能会优先考虑在频繁访问的列上使用索引的计划。
• 分支定界法： 系统地探索搜索空间，同时维持任何剩余计划的成本下限。如果下限超过了迄今为止找到的最佳计划的成本，优化器可以修剪搜索树的相应分支。
• 动态规划： 将查询优化问题分解为更小的子问题并递归地解决它们。这对于优化具有多个连接的查询非常有效。

执行计划的表示方式因数据库系统而异。一种常见的表示是树结构，其中每个节点代表一个操作符（例如 `SELECT`、`JOIN`、`SORT`），边代表操作符之间的数据流。树的叶节点通常代表查询中涉及的基础表。

示例：

  
  SELECT * FROM Orders o
  JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID
  WHERE c.Country = 'Germany';
  

可能的执行计划（简化版）：

  
  Join (Nested Loop Join)
   / \
  Scan (Orders)   Scan (Index Scan on Customers.Country)
  

2. 估算计划成本

一旦优化器生成了一组候选计划，它必须估算每个计划的成本。此成本通常以预估的资源使用量来表示，如 I/O 操作、CPU 时间和内存消耗。

成本估算在很大程度上依赖于关于数据的统计信息，包括：

• 表统计信息： 行数、页数、平均行大小。
• 列统计信息： 不同值的数量、最小值和最大值、直方图。
• 索引统计信息： 不同键的数量、B 树的高度、聚类因子。

这些统计信息通常由 DBMS 收集和维护。定期更新这些统计信息至关重要，以确保成本估算的准确性。过时的统计信息可能导致优化器选择次优计划。

优化器使用成本模型将这些统计信息转换为成本估算。成本模型是一组公式，根据输入数据和操作符的特性来预测不同操作符的资源消耗。例如，表扫描的成本可能根据表中的页数来估算，而索引查找的成本可能根据 B 树的高度和索引的选择性来估算。

不同的数据库供应商可能使用不同的成本模型，即使在同一供应商内部，也可能针对不同类型的操作符或数据结构有不同的成本模型。成本模型的准确性是查询优化器有效性的一个主要因素。

示例：

考虑使用嵌套循环连接来估算连接两个表 `Orders` 和 `Customers` 的成本。

• `Orders` 中的行数：1,000,000
• `Customers` 中的行数：10,000
• 从 `Orders` 读取一行的估算成本：0.01 成本单位
• 从 `Customers` 读取一行的估算成本：0.02 成本单位

如果 `Customers` 是外层表，则估算成本为：

（读取 `Customers` 所有行的成本）+（`Customers` 的行数 * 从 `Orders` 读取匹配行的成本）

(10,000 * 0.02) + (10,000 * (查找匹配的成本))

如果 `Orders` 的连接列上存在合适的索引，查找匹配的成本会更低。如果没有，成本会高得多，这使得其他连接算法更为高效。

3. 选择最优计划

在估算了每个候选计划的成本后，优化器选择估算成本最低的计划。然后，该计划被编译成可执行代码并由数据库引擎执行。

计划选择过程可能计算量很大，特别是对于具有许多可能执行计划的复杂查询。优化器通常采用启发式和分支定界等技术来减少搜索空间，并在合理的时间内找到一个好的计划。

选定的计划通常会被缓存以备后用。如果再次执行相同的查询，优化器可以检索缓存的计划，避免重新优化查询的开销。但是，如果底层数据发生显著变化（例如，由于大量更新或插入），缓存的计划可能会变得次优。在这种情况下，优化器可能需要重新优化查询以生成新计划。

影响基于成本的查询计划的因素

CBO 的有效性取决于几个因素：

• 统计信息的准确性： 优化器依赖准确的统计信息来估算不同执行计划的成本。过时或不准确的统计信息可能导致优化器选择次优计划。
• 成本模型的质量： 优化器使用的成本模型必须准确反映不同操作符的资源消耗。不准确的成本模型可能导致糟糕的计划选择。
• 搜索空间的完整性： 优化器必须能够探索足够大的搜索空间部分，以找到一个好的计划。如果搜索空间过于有限，优化器可能会错过潜在的更优计划。
• 查询复杂度： 随着查询变得越来越复杂（更多的连接、更多的子查询、更多的聚合），可能的执行计划数量呈指数级增长。这使得找到最优计划变得更加困难，并增加了查询优化所需的时间。
• 硬件和系统配置： CPU 速度、内存大小、磁盘 I/O 带宽和网络延迟等因素都会影响不同执行计划的成本。优化器在估算成本时应考虑这些因素。

基于成本的查询计划的挑战与局限

尽管 CBO 有其优势，但也面临一些挑战和局限：

• 复杂性： 实现和维护 CBO 是一项复杂的工作。它需要对数据库内部原理、查询处理算法和统计建模有深入的理解。
• 估算错误： 成本估算本身就是不完美的。优化器只能根据可用统计信息进行估算，而这些估算可能并不总是准确，特别是对于复杂查询或倾斜的数据分布。
• 优化开销： 查询优化过程本身会消耗资源。对于非常简单的查询，优化开销可能会超过选择更优计划所带来的好处。
• 计划稳定性： 查询、数据或系统配置的微小变化有时会导致优化器选择不同的执行计划。如果新计划性能不佳，或者它使应用程序代码所做的假设失效，这可能会成为问题。
• 缺乏现实世界知识： CBO 基于统计建模。它可能无法捕捉到现实世界工作负载或数据特征的所有方面。例如，优化器可能不知道可能影响最优执行计划的特定数据依赖关系或业务规则。

查询优化的最佳实践

为确保最佳查询性能，请考虑以下最佳实践：

• 保持统计信息最新： 定期更新数据库统计信息，以确保优化器拥有关于数据的准确信息。大多数 DBMS 都提供自动更新统计信息的工具。
• 明智地使用索引： 在频繁查询的列上创建索引。但是，避免创建过多索引，因为这会增加写操作的开销。
• 编写高效的查询： 避免使用可能妨碍查询优化的结构，如相关子查询和 `SELECT *`。使用明确的列列表，并编写易于优化器理解的查询。
• 理解执行计划： 学习如何检查查询执行计划以识别潜在的瓶颈。大多数 DBMS 都提供可视化和分析执行计划的工具。
• 调整查询参数： 尝试不同的查询参数和数据库配置设置以优化性能。请参阅您的 DBMS 文档以获取有关调整参数的指导。
• 考虑使用查询提示： 在某些情况下，您可能需要向优化器提供提示，以引导其选择更好的计划。但是，请谨慎使用提示，因为它们会使查询的可移植性降低且更难维护。
• 定期性能监控： 定期监控查询性能，以主动检测和解决性能问题。使用性能监控工具识别慢查询并跟踪资源使用情况。
• 适当的数据建模： 高效的数据模型对于良好的查询性能至关重要。规范化您的数据以减少冗余并提高数据完整性。在适当时，出于性能原因可以考虑反规范化，但要意识到其中的权衡。

基于成本的优化实例

让我们来看几个 CBO 如何提高查询性能的具体示例：

示例 1：选择正确的连接顺序

考虑以下查询：

  
  SELECT * FROM Orders o
  JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID
  JOIN Products p ON o.ProductID = p.ProductID
  WHERE c.Country = 'Germany';
  

优化器可以选择不同的连接顺序。例如，它可以先连接 `Orders` 和 `Customers`，然后将结果与 `Products` 连接。或者，它可以先连接 `Customers` 和 `Products`，然后将结果与 `Orders` 连接。

最优的连接顺序取决于表的大小和 `WHERE` 子句的选择性。如果 `Customers` 是一个小表，并且 `WHERE` 子句显著减少了行数，那么先连接 `Customers` 和 `Products`，然后将结果与 `Orders` 连接可能更高效。CBO 会估算每种可能连接顺序的中间结果集大小，以选择最有效的选项。

示例 2：索引选择

考虑以下查询：

  
  SELECT * FROM Employees
  WHERE Department = 'Sales' AND Salary > 50000;
  

优化器可以选择是使用 `Department` 列上的索引、`Salary` 列上的索引，还是同时使用两列的复合索引。选择取决于 `WHERE` 子句的选择性和索引的特性。

如果 `Department` 列具有高选择性（即，只有少数员工属于“销售”部门），并且 `Department` 列上有索引，优化器可能会选择使用该索引来快速检索“销售”部门的员工，然后根据 `Salary` 列过滤结果。

CBO 会考虑列的基数、索引统计信息（聚类因子、不同键的数量）以及不同索引返回的预估行数来做出最优选择。

示例 3：选择正确的连接算法

优化器可以在不同的连接算法之间进行选择，如嵌套循环连接、哈希连接和合并连接。每种算法都有不同的性能特点，最适合不同的场景。

• 嵌套循环连接 (Nested Loop Join)： 适用于小表，或者当其中一个表的连接列上有可用索引时。
• 哈希连接 (Hash Join)： 非常适合大表，当有足够内存可用时。
• 合并连接 (Merge Join)： 要求输入表在连接列上已排序。如果表已经排序或者排序成本相对较低，则此方法可能很高效。

CBO 会考虑表的大小、索引的可用性以及可用内存量来选择最有效的连接算法。

查询优化的未来

查询优化是一个不断发展的领域。随着数据库规模和复杂性的增长，以及新的硬件和软件技术的出现，查询优化器必须适应以应对新的挑战。

查询优化的一些新兴趋势包括：

• 用于成本估算的机器学习： 使用机器学习技术来提高成本估算的准确性。机器学习模型可以从过去的查询执行数据中学习，从而更准确地预测新查询的成本。
• 自适应查询优化： 持续监控查询性能，并根据观察到的行为动态调整执行计划。这对于处理不可预测的工作负载或变化的数据特性特别有用。
• 云原生查询优化： 为基于云的数据库系统优化查询，考虑到云基础设施的特定特征，如分布式存储和弹性伸缩。
• 针对新数据类型的查询优化： 扩展查询优化器以处理新的数据类型，如 JSON、XML 和空间数据。
• 自调优数据库： 开发能够根据工作负载模式和系统特性自动进行调优的数据库系统，从而最大限度地减少手动干预的需求。

结论

基于成本的查询计划是优化数据库性能的一项关键技术。通过仔细估算不同执行计划的成本并选择最有效的选项，CBO 可以显著减少查询执行时间并提高整体系统性能。尽管 CBO 面临挑战和局限，但它仍然是现代数据库管理系统的基石，并且持续的研究和开发正在不断提高其有效性。

理解 CBO 的原理并遵循查询优化的最佳实践，可以帮助您构建能够处理最苛刻工作负载的高性能数据库应用程序。了解查询优化的最新趋势将使您能够利用新技术和技巧，进一步提高数据库系统的性能和可扩展性。