主要解决的问题
如何找出SQL语句等价的变换形式，使得SQL执行更高效。
可优化的思路
（1）子句局部优化。
如等价谓词重写，WHERE和HAVING条件化简中的大部分情况。
（2）子句间关联优化。
子句与子句之间关联的语义存在优化的可能，如外连接消除、连接消除、子查询优化、视图重写等。
（3）局部与整体的优化。
协同局部与整体。如OR重写并集规则需要考虑UNION操作（UNION是变换后的整体形式）的花费和OR操作（OR是局部表达式）的花费。
（4）形式变化优化
多个子句存在嵌套，可能通过形式的变化完成优化。如：嵌套连接消除。
（5）语义优化
根据完整性约束，SQL表达的含义等信息对语句进行语义优化
（6）其他优化
根据一些规则对非SPJ做的其他优化，根据硬件环境进行的并行查询优化。
它们都是依据关系代数和启发式规则进行。
关系模型
关系数据结构
即二维结构，二维表。即数据库中的表。
关系是一种对象
关系即是表
关系的元数据，即表结构，通常称为列或属性。
关系的数据，即表的行数据，通常称为元组（tuple），也称为记录(record)。
关系操作集合
并，交，差，积，选择，投影，连接，除。。
选择：单个关系中筛选元组。
投影：单个关系中筛选列。
连接：多个关系中根据列间的逻辑运算筛选元组（自然连接，等值连接）
除：多个关系中根据条件筛选元组（NOT EXISTS 的子查询实现除）
并：多个关系合并元组（用UNION实现并）
交：多个关系中根据条件筛选元组（用两次NOT IN 实现交）
差：多个关系中根据条件筛选元组（NOT IN 子查询实现差）
积：无连接条件。N*M条元组
关系类型
R <op> S
自然连接：R和S中“公共属性”，结果包括公共属性名字上相等的所有元组的组合，在结果中把重复的列去掉。（是同时从列和行的角度进行去重）
@-连接：R和S中没有公共属性，结果包括在R和S中满足操作符@的所有组合。@通常包括：< <=, =, =, >=。即从关系R和S的广义笛卡儿积中选取A，B属性相等的那些元组，是从“行”的角度进行运算。
等值连接：操作符是 = 的@-连接。
半连接：结果包括在S中公共属性名字上相等的元组的所有的R中的元组。即结果包括R的部分元组，而R中的部分元组的公共属性的值在S中同样存在。SQL中没有自己的连接操作符，使用EXISTS， IN 关键字做子句的子查询常被查询优化器转换为半连接。
反连接：结果是在S中没有在公共属性名字上相等的元组的R的元组。即为半连接的补集，反连接有时称为反半连接。在SQL中没有自己的连接操作符，使用了 NOT EXISTS 则被查询优化器转换为反半连接。
外连接（左外连接）：结果包括R中的所有元组。若在S中有在公共属性名字上相等的元组，则正常连接；若在S中没有公共属性名字上相等的元组，则依旧保留此元组，并将对应的其他列设为NULL
外连接（右外连接）：结果包括S中的所有元组。若在R中有在公共属性名字上相等的元组，则正常连接；若在R中没有公共属性名字上相等的元组，则依旧保留此元组，并将对应的其他列设为NULL
外连接（全外连接）：结果包括S和R中的所有元组。对于每个元组，若在另一个关系中有在公共属性名字上相等的元组，则正常连接；若在另一人关系中没有公共属性名字上相等的元组，则依旧保留此元组，并将对应的其他列设为NULL
关系完整性约束
查询句与二叉树
叶子是关系（表）
内部结点是运算符（或称算子，操作符，如 LEFT OUT JOIN，表示左右子树的运算方式）
子树是子表达式或SQL片段
根结点是最后运算符的操作符
根结点运算后，得到的是SQL查询优化后的结果
这样一棵树就是一个查询的路径
多个关系连接，连接顺序不同，可以得出多个类似的二叉树
查询优化就是找出代价最小的二叉树，即最优的查询路径。
基于代价估算的查询优化就是通过计算和比较，找出花费最少的是优二叉树。
从运算符的角度考虑优化
不同的运算符优化可c减少中间生成物的大小和数量，节约IO和内存CPU等，从而提高执行速度。前提是优化前和优化后是等价的。
选择 —— 基本选择性质
对同一个表的同样选择条件，作一次即可。
可优化的原因：
幂等性：多次应用同一个选择有同样的效果
交换性：应用选择的次序在最终结果中没有影响
选择可有效减少在它的操作数中的元组数的运算（元组数减少）
选择 —— 分解有复杂条件的选择
合取：合并多个选择为更少的需求值的选择，多个等式可以合并。它等价于针对这些单独的一系列选择。
析取：分解它们使得其成员选择可被移动或单独优化。它等价于选择的并集。
选择 —— 和叉积
尽可能选做选择：关系有N和M行，先做积运算将包含N*M行。先做选择运算，减少N和M，则可避免不满足条件的条件参与积的运算，节约时间减少结果的大小。
尽可能下推选择：如果积不跟随着选择运算，可尝试使用其他规则从表达式树更高层下推选择。
选择 —— 和集合运算
选择下推到的集合运算中：选择在差集，交集和并集算子上满足分配律。
选择 —— 和投影
在投影之前进行选择：如果选择条件中引用的字段是投影中的字段的子集，则选择与投影满足交换性。
投影 —— 和基本投影性质
尽可能先做投影：投影是幂等性的；投影可以减少元组大小。
投影 —— 和集合运算。
投影下推到集合运算中：投影在差集，交集和并集运算上满足分配律。
运算规则主导的优化
连接、笛卡儿积 交换律
做连接、做积运算，可交换前后位置，其结果不变。如两表连接算法中嵌套连接算法，对外表和内表有要求，外表尽可能小则有利于做“基于块的嵌套循环连接“，所以，通过交换律可以把元组少的表作为外表。
连接、笛卡儿积 结合律
做连接、做积运算，如果新的结合有利于减少中间关系的大小，则可优先处理。
投影的串接定律
在同一个关系上，只需要做一次投影运算，且一次投影时选择多列同时完成。所以许多数据库优化引擎为同一个关系收集齐本关系上的所有列（目标列和 WHERE， GROUP BY 等子句的本关系的列）
选择的串接定律
选择条件可以合并，使得可一次就检查全部条件，不必多次过滤元组，所以可以把同层的合取条件收集在一起，统一判断。
选择与投影的交换律
（1）先投影后选择，可以改为先选择后投影，这对于以行为存储格式的主流数据库而言，很有优化意义。存储方式总是在先获得元组后才能解析得到其中的列。
（2）先择选后投影，可以改为带有选择条件中列的投影后再选择，最后完成最外层的投影，这样，使得内层的选择和投影可以同时进行。
选择与笛卡儿积的分配律
条件下推到相关的关系上，先做选择后做积运算，这样可以减小中间结果的大小。
选择与并的分配律
条件下推到相关的关系上，先做选择后做并运算，可以减小每个关系输出结果的大小。
选择与差的分配律
条件下推到相关的关系上，先做选择后做差运算，可以减小每个关系输出结果的大小。
投影与笛卡儿积的分配律
先做投影后做积，可减少做积前每个元组的长度，使得再做积后得到新元组的长度变短。
投影与并的分配律
先做投影后做并，可减少做并前每个元组的长度。
OLTP
On-line Transaction Processing, OLTP。
SPJ
SELECT， 投影（PROJECT）， 连接（JOIN）
查询优化对SPJ的优化方式如下：
1）选择操作。对应的是限制条件（格式类似 field<op>consant）优化方式是选择操作下推，目的是尽量减少连接操作前的元组数，使得中间临时关系尽量少。这可减少IO和CPU等的消耗。
2）投影操作：对应SELECT查询的目的的列对象。优化方式是投影操作下推。目的是尽量减少连接操作前的列数，使得中间临时关系尽量小（选择操作是使元组个数”尽量少“，投影操作，是使一条元组”尽量小“）。这样，虽然不能减少IO（多数数据库存储方式是行存储，元组是读取的最基本单位，所以想要操作列必须读取一行数据）。但可以减少连接后的中间关系的元组大小，节约内存。
3）连接操作：对应的是连接条件。（格式为field1<op>field2, field1和field表示”不同表“上的列对象。表示两个表连接条件。（1）”多表连接中每个表被连接的顺序决定着效率。“，即如果ABC三个表，ABC， ACB， CBA， BCA等不同的连接后结果一样的话，则要计算哪种效率最高。（2）多表连接每个表被连接的顺序由用户语义决定，这决定着表之间的前后连接次序是不能随意更换的。
4）非SPJ（在SPJ的基础上存在 GROUP BY 操作的查询，这是一种复杂的查询）。
子查询优化
它是一种比较耗时的操作，优化子查询对查询效率的提升有着直接的影响。
子查询可出现的位置及对优化的影响
1）目标列
这时，只能是标量子查询，否则数据库可能返回类似”错误：子查询必须只能返回一个字段“的提示。
2）FROM子句
相关子查询不能出现在FROM子句中；非相关子查询出现在FROM子句中，可上拉子查询到父层，在多表连接时统一考虑连接代价后择优。
3）WHERE子句
4）JOIN/ON子句
它们处理方式同FROM子句和WHERE子句
5）GROUP BY子句
目标列必须和 GROUP BY 关联。可将子查询写在GROUP BY位置，但没有什么实用意义。
6）HAVING子句
7）ORDER BY 子句
子查询优化技术
1）子查询合并
等价的情况下。多个子查询能够合并成一个子查询。这样可以把多次表扫描，多次连接减少为单次表扫描和单次连接。如：
select * from t1 where a1 < 10 and (exists (select a2 from t2 where t2.a2 < 5 and t2.b2 = 1) or exists (select a2 from t2 where t2.a2 < 5 and t2.b2 = 2)
可优化为
select * from t1 where a1 < 10 and ( exists (select a2 from t2 where t2.a2 < 5 and ( t2.b2 = 1 or t2.b2 = 2));
2）子查询展开
又称子查询反嵌套，又称为子查询上拉。把一些子查询置于外层的父查询中，作为连接关系与外层父查询并列。实质上是把某些子查询重写为等价的多表连接操作。如：
select * from t1, ( select * from t2 where t2.a2 > 10) v_t2 where t1.a1 < 10 and v_t2.a2 < 20
可优化为
select * from t1, t2 where t1.a1 < 10 and t2.a2 < 20 and t2.a2 > 10
3）聚集子查询消除
将聚集函数上推，将子查询转变为一个新的不包含聚集函数的子查询，并与父查询的部分或者全部表做左外连接。
4）其他
利用窗口函数消除子查询的技术。子查询推进等技术
子查询展开
1）如果子查询出现了聚集、GROUP BY， DISTINCT 子句，则子查询只能单独求解，不可以上拉到上层。
2）如果子查询只是一个简单格式（SPJ）的查询语句，则可以上拉到上层，这样往往能提高查询效率。
子查询展开的规则
1）如果上层查询的结果没有重复（即SELECT子句中包含主键），则可以展开其子查询，并且展开后的查询的SELECT 子句前就回上 DISTINCT 标志。
2）如果上层有 DISTINCT 标志，则可以直接展开子查询
3）如果内层查询结果没有重复元组，则可以展开。
子查询展开的步骤
1）将子查询和上层查询的FROM子句连接，为同一个FROM子句，并修改相应的运行参数
2）将子查询的谓词符号进行相应修改。如 IN修改为=ANY
3）将子查询的WHERE条件作为一个整体与上层查询的WHERE条件合并，并用AND条件连接词连接。
子查询优化说明
子查询类似： 10 IN (select ...）这不能做上拉操作，所以不能优化
子查询类似：出现 random()等易失函数，子查询结果不能确定，所以查询优化器就不能对子查询优化。
ALL/SOME/ANY类型
如果子查询没有 GROUP BY 子句，也没有聚集函数。则可以使用如下表达式做等价转换：
val > ALL (select ...) 等价为 val > MAX(select ...)
val < ALL (select ...) 等价为 val < min( select ...)
val > any (select ...) 等价为 val > min(select ....）
val < any (select ...) 等价为 val<max(select ....)
val >= ALL 同上
val <= ALL
val >= ANY
val <= ANY
视图重写
就是将视图的引用重写为对基本表的引用。如：
create table t_a ( a int , b int );
create view v_a as select * from t_a;
基于视图的命令：
select col_a from v_a where col_b > 100;
经过视图重写后：
select col_a from ( select col_a , col_b from t_a) where col_b > 100;
再经过优化后，则是：
select col_a from t_a where col_b > 100;
简单的视图（SPJ）可以被查询优化器较好地处理。
但复杂视图则不能被查询优化器很好地处理。
等价谓词重写
1）LIKE规则
如：name like 'abc%'
重写为
name >= 'abc' and name < 'abd';
应用like规则的好处：转换前针对 like 谓词只能进行全表扫描。如果name列上存在索引，则转换后可以进行索引范围扫描。
如果没有通配符（%或_）。则是与 = 等价
name like 'abc'
重写为
name = 'abc'
2） BETWEEN-AND规则
sno BETWEEN 10 AND 20
重写为
sno >= 10 and sno <=20
好处：如果sno建立了索引，则可以用索引扫描代替原来的BETWEEN-AND谓词限定的全表扫描，从而提高了查询的效率。
3）IN转换OR规则
IN只是IN操作符，而不是IN子查询。改为OR可以更好地利用索引进行优化。将IN改为若干个OR可能会提高效率。
age IN （8, 12, 21）
重写为
age = 8 or age = 12 or age = 21
效率是否提高，需要看数据库对IN谓词是否只支持全表扫描。如果数据库对IN谓词只支持全表扫描且OR谓词中表的age列存在索引，则转换后的查询效率会更好。
4）IN转换ANY规则
因为IN可以转换为OR，而OR可转换为ANY，所以可以直接把IN转换为ANY。这可能会提高效率。
age IN (8, 12, 21)
重写为
age any (8, 12, 21)
效率是否提高，依赖于数据库对ANY操作的支持情况。
如：PostgreSQL没有显式支持 ANY 操作，但在内部实现时把IN操作转换为了ANY操作。（通过 explain 知道）
5）OR转换为ANY规则
这样可以更好地利用 MIN/MAX 操作进行优化。但（PG9.2.3 和 MySQL 5.6.10 目前都还没有支持）
6）ALL/ANT 转换为集函数规则
这样可以更好地利用 MIN/MAX 操作进行优化。如：
sno > ANY (10, 2*5+3, sqrt(9))
重写为
sno > sqrt(9)
通常，聚集函数MAX(), MIN()等的效率比ANY， ALL谓词的执行效率高。
7）NOT规则
NOT (col_1 != 2) 重写为 col_1 = 2 其他类似
好处：如果 col_1 上建立了索引，则可以用索引扫描代替原来的全表扫描。
8）OR重写并集规则
如：
select * from student where ( sex = 'f' and sno > 15 ) or age > 18；
这条SQL会强迫查询优化器使用顺序存取，因为这个语句要检索的是OR操作的集合。假设，sex, age 上有索引，则可优化为：
select * from student where sex = 'f' and sno > 15 union select * from student where age > 18；
条件简化
1）把HAVING条件并入WHERE条件。（只有SQL语句不存在 GROUP BY 条件 或聚集函数的情况下才可以使用）
2）去除表达式中冗余的括号。这样子可以减少语法分析时产生的AND和OR树的层次。
3）常量传递。如：col_1 = col_2 and col_2 = 3 。改为：col_1 = 3 and col_2 = 3;
4）消除死码。如：永恒为假的条件。
5）表达式计算：如：where col_1 = 1 + 2 ，改为 where col_1 = 3
6）等式变换：化简条件（如反转关系操作符的操作数顺序）。如： -a = 3; 简化为 a = -3；
7）不等式变换。化简条件。如：a > 10 and b = 6 and a > 2 ，简化为 b = 6 and a > 10
8）布尔表达式变换。
9）谓词传递闭包。
10）任何一个布尔表达式都能被转换为一个等价的合取范式（CNF）。如：and 操作符是可交换的，所以优化器可以按先易后难的顺序计算表达式。
11）索引的利用。
外连接消除
外连接的左右子树不能互换。
查询重写的一项技术就是把外连接，转换为内连接。意义：
1）查询优化器在处理外连接操作时所需要的时间多于内连接
2）优化器在选择表连接顺序时，可以有更多更灵活的选择，从而sk以选择更好的表连接顺序。
3）表的一些连接算法，将规模小的或筛选严格的条件的作为外表，可以减少不必要的IO开销，极大地加快算法执行的速度。
嵌套连接消除
嵌套连接是指：当执行连接操作的次序不是从左到右逐个进行时，就说明这样的连接表达式存在嵌套。
1）如果连接表达式只包括内连接（JOIN ON），括号可以去掉，这意味着表之间的次序可以交换。
2）如果连接表达式包括外连接，括号不可以去掉，意味着表之间的次序只能按原语义进行，至多能执行的就是外连接向内连接转换。