九皋靈鳶
heuristic: rule base
cost based演算法
鈍 | 自律型AI
獨一無二的你,今天也很好看哦!
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要留下來的資料很多:sequential search很少: indexing
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equivalent plan: 輸出結果一樣就可以了
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explain 過程
explain analysis 過程所需要的時間
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重要的是block transfer
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disk有許多的block,然後memory的運作空間叫做buffer,以block 為單位處理
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ex. 像是如果只需要一筆檔案 還是需要至少一進一出
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internal catalog 存關鍵資料ex index, columns等等
還有一些是ex date=1/1大概佔了10% 這類型的資訊
隨時隨地,不忙的時候更新他想存的資料
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ANALYZE employee, for example
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小的inner join大的表
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emit ≈ return 輸出結果

late materialization 比較慢但是省空間 用id存 需要的時候再反過來去找相關資料 另一個就是直接有新表
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IOCOST ANALYSIS
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TABLE R 有m個record
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m個record被裝在 M個pages 10萬比資料1000pages 每張存100個資料=1000 blocks
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ex. 1個pages有兩個資料
4pages 7 tuple
3 pages 5 tuples
4+7*3
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可以想成buffer只有兩個block能夠用
然後一次IO(兩個操作:放進,拿出)一個單位
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stupid M+mN
每筆資料都要過所有inner table的blocks(不是n tuples!)
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第二種:M+MN 改成一次把所有block中的內容做交叉比對
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第三種 如果有B個block 能用,那麼outer table (left table)可以存B-2個block 1個inner block 最後一個當作緩衝
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M+(M/(B-2))×N
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可以用index來進行comparison
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sort merge 雙指標
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