数据库挖矿系列-优化器设计探索穿越之旅

发布网友发布时间：2024-08-22 02:27

共1个回答

热心网友时间：2024-08-30 12:24

1970年，Edgar Frank Codd的《关系模型》开启了数据库新篇章，SQL语言随后在1983年由IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin简化，成为数据交互的核心。早期的里程碑，如Michael Stonebraker的Ingres（1973年）和System R（SQL标准制定者），都在优化器设计中留下了深刻的印记。优化器的目标是高效转化查询逻辑，从关系代数表达的逻辑计划出发，但寻求最优执行路径却是复杂且NP-hard的挑战。

优化器的智慧体现在通过估算技术和启发式策略生成最优化的物理计划。从逻辑计划的精细设计到实际执行，考量因素如CPU、I/O和内存，优化策略随着业务场景的演变，从OLTP的实时响应到大数据查询的高效处理。界限是设定的优化时间和资源消耗，通过剪枝和并行计算寻找最优解，策略包括启发式搜索、代价驱动JOIN排序和分层统一框架。

Ingres优化器，作为早期数据库的先锋，如Sybase和SQL Server，凭借heuristic greedy的Decomposition技术，避免笛卡尔积和性能飞涨。System R则引入动态规划和cost-based优化，元组数、索引等细节影响扫描方式。然而，Ingres的局限在于启发式规则可能不够全面，PostgreSQL和Starburst则探索更复杂的规则系统，比如Starburst的Query Rewrite，强调声明性查询和自然启发式。

Volcano Optimizer Generator，作为一项研究，它从EXODUS出发，借鉴System R和Ingres的教训，强调扩展性和并行性，通过逻辑和物理关系代数实现优化。关键在于逻辑算子、规则映射和成本评估，其Search Engine采用智能策略，如Promise概念，依据预期成本调整优化步骤。

Cascades框架，建立在EXODUS和Volcano优化器的基础上，引入任务驱动的搜索算法，通过对象化规则和自底向上代价计算，提升了性能。它将逻辑优化和物理优化分离，引入多种优化阶段，如逻辑优化表达式、应用优化规则和输入优化，实现了更精细的控制。

Oracle、Microsoft SQL Server和MemSQL等，都在优化器领域有所创新。Oracle通过cost-based SQL改写，MemSQL则通过智能heuristic处理复杂JOIN，而Pivotal的Orca优化器则强调模块化和性能验证。Orca的元数据管理和并行优化策略是其成功的关键，同时，验证工具如AMPERe确保了性能的稳定性和优化效果。

云计算时代的数据库优化，如PolarDB，不仅聚焦开源优化器的强化，还探讨了HTAP支持和混合计算体系的优化。本文梳理了1970年至2022年的数据库优化历程，展示了从基础理论到实践应用的深度洞察。