Optimisation des requêtes : heuristique et approche basée sur les coûts

Cette séance de cours se penche sur les principes de l'optimalité dans l'optimisation des requêtes, en soulignant l'importance des ordres intéressants et des estimations de sélectivité. Il traite des défis de l’estimation des cardinalités et de l’impact des erreurs sur la sélection des régimes. L'instructeur partage des informations sur l'optimiseur System R, en soulignant sa dépendance aux heuristiques et aux modèles de coûts. D'autres possibilités d'optimisation, telles que la re-optimisation statique vs. dynamique et la granularité d'optimisation, sont explorées. La séance de cours couvre également l'optimisation pour plusieurs requêtes, le partage d'analyse sur disque et les avantages du partage de sous-expressions communes. Dans l'ensemble, le rôle crucial de l'optimiseur de requêtes dans la performance et l'évolutivité du système de gestion de bases de données, en particulier pour les requêtes OLAP, est souligné.

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Séances de cours associées (10)

Concepts associés (41)

CS-422: Database systems

This course is intended for students who want to understand modern large-scale data analysis systems and database systems. It covers a wide range of topics and technologies, and will prepare students

Interprocedural optimization

Interprocedural optimization (IPO) is a collection of compiler techniques used in computer programming to improve performance in programs containing many frequently used functions of small or medium length. IPO differs from other compiler optimizations by analyzing the entire program as opposed to a single function or block of code. IPO seeks to reduce or eliminate duplicate calculations and inefficient use of memory and to simplify iterative sequences such as loops.

Object code optimizer

An object code optimizer, sometimes also known as a post pass optimizer or, for small sections of code, peephole optimizer, forms part of a software compiler. It takes the output from the source language compile step - the object code or - and tries to replace identifiable sections of the code with replacement code that is more algorithmically efficient (usually improved speed). The earliest "COBOL Optimizer" was developed by Capex Corporation in the mid 1970s for COBOL.

Optimisation de code

En programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.

Base de données relationnelle

thumb|upright=1.2|Structure générale d'une base de données relationnelle. En informatique, une base de données relationnelle (en anglais: relational database management system (RDBMS)) est une base de données où l'information est organisée dans des tableaux à deux dimensions appelés des relations ou tables, selon le modèle introduit par Edgar F. Codd en 1960. Selon ce modèle relationnel, une base de données consiste en une ou plusieurs relations. Les lignes de ces relations sont appelées des nuplets ou enregistrements.

Recherche de sous-expressions communes

En informatique, la recherche de sous-expressions communes est une technique d'optimisation de code qui cherche des instances d'expressions communes (c'est-à-dire renvoyant toutes la même valeur) et qui détermine si cela vaut la peine de les remplacer par une variable unique contenant la valeur calculée. Dans le code suivant : a = b * c + g; d = b * c * d; il peut être intéressant de transformer le code compilé comme si on avait écrit : tmp = b * c; a = tmp + g; d = tmp * d; « intéressant » signifie que le programme transformé s'exécutera plus vite que l'original.

GPU efficace Joignez-vous à l'optimisation

Discute de l'optimisation de joint accéléré GPU efficace pour les requêtes complexes, visant à améliorer les temps d'optimisation et la qualité du plan heuristique.

Optimisation des requêtes : Optimisation des requêtes multiples CS-422: Database systems

Explore l'optimisation des requêtes de base de données, en discutant de l'optimisation statique par rapport à l'optimisation dynamique, du partage de l'analyse et de l'impact sur les performances DBMS.

Optimisation du stockage des données: NVMe Arrays dans DBMS

Explore l'optimisation du stockage avec les tableaux NVMe dans DBMS, en comparant les opérations in-memory et on-disk.

GPU efficace Joignez-vous à l'optimisation

Couvre efficacement l'optimisation de joint accéléré GPU pour les requêtes complexes, en se concentrant sur l'amélioration des temps d'optimisation et de la qualité du plan heuristique.

Optimisateur System-R: Optimisation des requêtes et estimation des coûts CS-422: Database systems

Explore l'Optimiseur System-R, l'optimisation des requêtes, l'estimation des coûts, rejoindre les commandes, et les défis de cardinalité dans les systèmes de base de données.