Early Materialization vs. Late Materialization
这两种 物化计谋(Materialization Strategies) 决定了数据库在实行查询时,如那边理操纵符的输出数据。
1. Early Materialization(早期物化)
界说
在 Early Materialization 中,查询操纵符(如 Join 或 Filter)在操纵完成后,直接把完整的输出数据复制到结果元组中。
优点
- 数据完整性: 后续操纵符不需要再次访问基础表就能获取全部需要的数据。
- 简单性: 每个操纵符的输出就是终极需要的数据,后续操纵可以直接处理。
缺点
- 冗余数据: 如果查询只需要一部分字段,但 Join 等操纵复制了完整的元组,这会浪费内存和 I/O 资源。
- 开销较高: 需要在每一步操纵中处理完整的元组数据。
案例:Early Materialization
查询示例:
- SELECT R.id, S.cdate
- FROM R
- JOIN S ON R.id = S.id
- WHERE S.value > 100;
复制代码 表布局:
- 表 R: (id, name)
- 表 S: (id, value, cdate)
步调:
- Join 操纵:
- 将表 R 和 S 举行毗连,输出包罗全部属性的完整元组:
- R.id | R.name | S.id | S.value | S.cdate
- ---------------------------------------
- 123 | abc | 123 | 1000 | 11/4/2024
- 123 | abc | 123 | 2000 | 11/4/2024
复制代码
- 过滤操纵:
- 应用过滤条件 S.value > 100,过滤掉不符合条件的元组。
- R.id | R.name | S.id | S.value | S.cdate
- ---------------------------------------
- 123 | abc | 123 | 1000 | 11/4/2024
- 123 | abc | 123 | 2000 | 11/4/2024
复制代码
- 投影操纵:
- 终极只保留需要的字段 R.id 和 S.cdate:
- R.id | S.cdate
- ----------------
- 123 | 11/4/2024
- 123 | 11/4/2024
复制代码
2. Late Materialization(延长物化)
界说
在 Late Materialization 中,查询操纵符的输出只包罗用于匹配的 Join 键以及元组的记录 ID(Record ID),而不会直接复制全部字段。
优点
- 高效: 制止复制不必要的数据,尤其在列式存储中,不需要的列不会被加载。
- 灵活性: 当终极需要的数据较少时,可以显著淘汰内存和盘算开销。
缺点
- 需要额外查表: 如果后续操纵需要其他字段,可能需要再次访问基础表获取数据。
案例:Late Materialization
查询示例:
- SELECT R.id, S.cdate
- FROM R
- JOIN S ON R.id = S.id
- WHERE S.value > 100;
复制代码 表布局:
- 表 R: (id, name)
- 表 S: (id, value, cdate)
步调:
- Join 操纵:
- 输出仅包罗毗连键和记录 ID:
- R.id | S.RecordID
- -----------------
- 123 | 1
- 123 | 2
复制代码
- 过滤操纵:
- 应用过滤条件 S.value > 100,结果:
- R.id | S.RecordID
- -----------------
- 123 | 1
- 123 | 2
复制代码
- 数据提取(Materialization):
- 在投影阶段,根据 RecordID 从基础表中提取 S.cdate:
- R.id | S.cdate
- ----------------
- 123 | 11/4/2024
- 123 | 11/4/2024
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通俗比喻
1. Early Materialization(提前打包)
比喻:快递打包
- 你在堆栈操纵时,直接把需要送的物品打包好放到车上。
- 优点: 后续操纵(比如配送)不需要回堆栈重新拿物品。
- 缺点: 如果你打包的东西多了,可能会浪费空间或资源。
2. Late Materialization(延长打包)
比喻:先装清单,后取货
- 你在堆栈先列清单(只记录订单号和货架位置),送货时再根据清单去堆栈取对应的物品。
- 优点: 清单很轻,不占用太多空间,后续只拿需要的物品。
- 缺点: 可能需要多次返回堆栈取货。
适用场景对比
特点Early MaterializationLate Materialization适用存储行式存储(Row Stores)列式存储(Column Stores)操纵复杂度每步操纵处理完整元组,开销较高每步只处理毗连键和记录 ID,淘汰冗余数据访问需求后续操纵需要的字段较多,适合一次性物化后续只需要少量字段,可以延长加载内存利用占用内存多,容易造成浪费占用内存少,适合大数据集 总结
- Early Materialization: 提前加载全部需要的数据,制止后续查表,适合行式存储和复杂查询。
- Late Materialization: 只输出毗连键和记录 ID,按需加载需要的数据,适合列式存储和聚焦字段较少的查询。
- 数据库优化器会根据查询筹划和存储模式选择最优的物化计谋,提拔性能和资源利用率。
Cost Analysis of Joins
In database systems, Join operations are crucial for combining tables, and their cost (measured in I/O operations) is a key factor in query optimization. Here's a detailed breakdown:
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