Оптимизация SQL запросов в корпоративных информационных системах

ВВЕДЕНИЕ 3
1. АРХИТЕКТУРА РЕЛЯЦИОННЫХ СУБД 4
1.1. Структура данных 4
1.2. Кластеризация и индексирование данных 7
1.3. Кэширование в базах данных 10
2. ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАПРОСОВ 13
2.1. Синтаксическая оптимизация запросов 13
2.2. Семантическая оптимизация запросов 17
3. ЭФФЕКТИВНЫЕ SQL–ЗАПРОСЫ 20
3.1. Генерация и выбор плана выполнения 20
3.2. Практика написания эффективных SQL–запросов 22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 25

Весь текст будет доступен после покупки

Сложные веб-приложения взаимодействуют с базами данных. Причем получение данных из базы является одним из узких мест приложения. Таким образом, оптимизация запросов к базе способна существенно повысить производительность веб–приложения в целом.
При Повсеместном внедрении информационных технологий в научные, производственные, образовательные и другие сферы человеческой деятельности, начал подниматься вопрос хранения и эффективной обработки больших объемов данных.
Концептуально новым шагом в развитии информационных технологий стало внедрение понятия файла, как именованной области данных, и, файловых систем, как регламента, определяющего способ организации и хранения файлов, а также доступа к содержащемся в них данным. Файловые системы связывают физическое расположение данных на носителе информации с прикладными программами, посредствам интерфейса программирования приложений (Application Programming Interface – API), предоставляемым драйвером файловой системы.

Весь текст будет доступен после покупки

1 АРХИТЕКТУРА РЕЛЯЦИОННЫХ СУБД
1.1 Структура данных
Расположение данных на диске называется структурой хранения. Можно организовать самые разные структуры хранения, обладающие различной производительностью и оптимальные для различных способов использования. Однако, как упоминалось ранее, не существует идеальной структуры хранения, которая была бы оптимальна для любых задач. Исходя из этого, можно заключить, что эффективная СУБД должна содержать несколько разных структур хранения для различных частей системы. Кроме того, следует также предусмотреть возможность изменения структуры хранения по мере изменения требований к производительности системы. Кроме того, при работе RSS поддерживается дополнительный набор данных для ведения журнала. Для повышения надежности журнала (а это наиболее критичная информация; при ее потере восстановление базы данных после сбоев невозможно) этот набор данных дублируется на двух внешних носителях [1].
Существует два принципиальных подхода к хранению таблиц (отношений, в терминах реляционной алгебры) в оперативной памяти. Первый из них предполагает построчное (кортежное) хранение данных. При этом подходе, каждый кортеж имеет уникальный идентификатор (tuple identifier – tid), который остается неизменным на всем протяжении существования данного кортежа. Гарантируется неизменяемость tid'а во все время существования кортежа в базе данных независимо от перемещений кортежа внутри страницы и даже при перемещении кортежа в другую страницу. Физически, каждый идентификатор представляет собой пару чисел, которые соответствуют номеру страницы и описателю идентификатора кортежа. На каждой такой странице памяти существуют две динамические области – область описателей и область, в которой, размещаются кортежи. Образно выражаясь, выделение памяти для описателей и кортежей происходит с разных сторон страницы. Как правило, выделение памяти под область описателей происходит, начиная с младших адресов, с дальнейшим их увеличением, а область для хранения кортежей – со старших адресов, так что новый прибывший кортеж располагается по меньшему адресу относительно текущего. Данная схема проиллюстрирована на рисунке 1.1.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Дейт, Дж. К., Введение в системы баз данных. — 8-е изд. — М.: "Вильямс", 2006. — 1328 с
2. Дубнов, П.Ю., Access 2000. Проектирование баз данных. – М.: ДМК, 2008. - 272с.
3. Ездов А.А., "Лабораторные работы по физике с использованием компьютерной модели", Информатика и образование, 2007.- 255 с.
4. Ермаков М.Г., Андреева Л.Е., "Вопросы разработки тестирующих программ", Информатика и образование, 2006.-650 с.
5. Жуков А. А, Федякина Л.А "Система контроля знаний TSTST", Информатика и образование, 2006.-379 с.
6. Зеленков, Ю.А., Введение в базы данных. Учебный курс // Мурманский государственный технический университет. – 2006.
7. Кодд Дж., "Базы данных", Москва. Мир. 2005.-401 с.
8. Кузнецов, С.Д., Основы современных баз данных. // Сервер информационных технологий. – 2001-2007.
9. Молинаро, Э., SQL. Сборник рецептов. – М.: "Символ-Плюс", 2009. 672 с.

Весь текст будет доступен после покупки