Основы современных баз данных
Использование семантической информации при оптимизации запросов
Семантическая оптимизация основана на наличии в базе данных семантической информации, которую не обязательно использовать при обработке запроса, но использование которой может привести к его более оптимальному выполнению. Если семантическая оптимизация имеет дело только со знаниями, представленными в виде ограничений целостности базы данных, то при семантической оптимизации производится множество преобразованных внутренних представлений запроса; при каждом преобразовании используется некоторый поднабор ограничений целостности. Если, например, в базе данных определены два ограничения целостности A и B с логическими условиями F1 и F2 и обрабатывается запрос с условием выборки F, то в ходе семантической оптимизации будут получены внутренние представления, эквивалентные запросам с условиями F, F AND F1, F AND F2 и F AND F1 AND F2.
Каждое из полученных внутренних представлений подвергается полной дальнейшей обработке, включая логическую оптимизацию и выбор оптимального плана выполнения; из полученных планов (все они семантически эквивалентны, т.е. вырабатывают один и тот же результат) выбирается наиболее дешевый, который и становится реальным планом выполнения исходного запроса.
Для разумного применения семантической оптимизации удобно представлять ограничения целостности базы данных в импликативной форме. Тогда можно добиться более осмысленного порядка преобразований. Пусть, например, в нашей базе данных о структуре организации отношение EPM расширено полями STATUS и SALARY. Значения поля STATUS характеризуют должность служащего, а поле SALARY - его оклад. Может быть наложено ограничение целостности, выражающееся в том, что оклад, превышающий 40.000, может быть назначен только начальникам отделов:
ASSERT A ON EMP:
IF SALARY > 40.000 THEN STATUS = 'Manager'.
Предположим, что обрабатывается запрос
SELECT EMPNAME, STATUS FROM EMP WHERE SALARY = 20.000.
Если не учитывать импликативного характера ограничения целостности, то по общим правилам будет произведено слияние внутренних представлений запроса и ограничения целостности, которое заведомо ничего не даст.
Если же рассматривать ограничение целостности как правило преобразования, а левую часть импликации как условие применения правила, то слияние производиться и не будет, что в общем случае сэкономит время обработки запроса. Но для запроса
SELECT EMPNAME, STATUS FROM EMP WHERE SALARY > 40.000
правило преобразования применимо и приводит к семантически эквивалентному запросу
SELECT EMPNAME, STATUS FROM EMP WHERE STATUS = 'Manager',
выполнение которого может быть более эффективным.
После преобразования запроса в соответствии с некоторым правилом к полученному представлению может оказаться применимым другое правило и т.д. Возможно появление циклов преобразований. Проблема построения полного набора семантически эквивалентных представлений запроса на основе заданного набора правил в общем случае является весьма сложной. Точное решение этой проблемы может потребовать затрат, соизмеримых с затратами на выполнение запроса по наиболее оптимальному плану. Поэтому, вообще говоря, необходимо применение эвристических алгоритмов, сокращающих пространство поиска, т.е. задающих условие прекращения генерации новых представлений. Эвристики основываются на минимизации взвешенной суммы стоимостей семантической оптимизации и выполнения запроса. Примером грубой эвристики может быть следующий: оптимизация производится до тех пор, пока затраты на нее не превзойдут оценочную стоимость наиболее эффективного из всех найденных планов выполнения запроса.
