数据库优化器的统计信息处理和使用方法及存储设备_CN111274270B_东方金信.pdf

波风水门

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2024-02-29

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(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利

(10)授权公告号

(45)授权公告日

(21)申请号 202010111247.6

(22)申请日 2020 .02 .24

(65)同一申请的已公布的文献号

申请公布号 CN 111274270 A

(43)申请公布日 2020 .06.12

(73)专利权人北京东方金信科技有限公司

地址 100062 北京市东城区白桥大街15号

嘉禾国信大厦9层

(72)发明人丁晓晖　谭忠涛　王兴家　

(74)专利代理机构北京纪凯知识产权代理有限

公司 11245

代理人刘美丽

(51)Int.Cl .

G06F

16/2453

(2019 .01)

G06F

16/2458

(2019 .01)

G06F

16/22

(2019 .01)

(56)对比文件

CN 106339244 A ,2017 .01.18

审查员王佩文

(54)发明名称

数据库优化器的统计信息处理和使用方法

及存储设备

(57)摘要

本发明涉及一种数据库优化器的统计信息

处理和使用方法及存储设备，该方法的具体过程

为：S1、构造包括特定约束条件统计信息、热点统

计信息和传统统计信息的多层统计信息；S2、使

用分层查找的方式从多层统计信息中获得指定

约束条件的选择度、热点区间直方图统计信息以

及全区间直方图统计信息，进而得到指定约束条

件的估计行数。本发明采用分精度的多层统计信

息的存储结构设计，降低了系统的耦合性，基于

业务查询特征动态构建的高精度的统计信息有

针对性的用于特定查询和特定数据区间查询的

优化。

权利要求书1页说明书5页附图2页

CN 111274270 B

2020.09.18

CN 111274270 B

1 .一种数据库优化器的统计信息处理和使用方法，其特征在于具体过程为：

S1、构造包括特定约束条件统计信息、热点统计信息和传统统计信息的多层统计信息，

具体过程为：

S11、建立特定约束条件的统计信息，将特定约束统计信息以选择度的方式存储；

S12、建立热点区间的统计信息，将热点区间的直方图统计信息进行存储；

S13、建立传统统计信息，将传统统计信息的全区间直方图统计信息进行存储；

S2使用分层查找的方式从多层统计信息中获得指定约束条件的选择度、热点区间直方

图统计信息以及全区间直方图统计信息，进而得到指定约束条件的估计行数，具体过程为：

若指定约束条件在特定约束统计信息中可命中，则返回估计行数；

若指定约束条件在特定约束统计信息中不命中，尝试使用热点统计表信息估计行数，

若约束条件为范围查询且其查询范围可以查找到，则称为命中，使用热点统计信息返回其

估计行数；若约束条件为范围查询且其查询范围内可以查找到一部分，则称为部分命中，此

时使用热点统计信息和传统统计信息返回其估计行数；

若此约束条件在热点统计信息中不命中，则采用传统统计信息返回估计的行数。

2.根据权利要求1所述的数据库优化器的统计信息处理和使用方法，其特征在于，约束

条件指数据库查询中的WHERE子句中使用的过滤约束条件，查询中包含若干张表，优化器会

将过滤条件按其所属的表进行分解，形成单表条件，对应的每个单表条件即为一条特定约

束条件。

3 .根据权利要求1所述的数据库优化器的统计信息处理和使用方法，其特征在于，将特

定约束统计信息以选择度的方式存储的具体过程为：

记录历史查询中约束条件的使用频度，对使用频度排名前N的约束条件，保存并更新其

选择度，特定约束统计信息以选择度的方式存储，选择度的值由查询执行时返回的单表扫

描的实际行数/表的总行数计算得到。

4 .根据权利要求1所述的数据库优化器的统计信息处理和使用方法，其特征在于，上述

S12的具体过程为：

对数据的历史查询，将其按列直方图上的命中区间进行统计，对访问频度排名前N的命

中区间，建立M个桶的区间数据直方图，存储M个桶的直方图信息。

5 .一种存储设备，其特征在于，所述存储设备上存储有计算机程序指令，其中，所述程

序指令被处理器执行时用于实现权利要求1～4任一项所述的数据库优化器的统计信息处

理和使用方法对应的步骤。

权　利　要　求　书

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CN 111274270 B

数据库优化器的统计信息处理和使用方法及存储设备

技术领域

[0001]

本发明是关于一种数据库优化器的统计信息处理和使用方法及存储设备，涉及数

据库优化技术领域。

背景技术

[0002]

基于代价的查询优化CBO(Cost Base Optimizer)也可以称为代价优化，物理优

化，其主要流程是枚举各种待选的物理查询路径，并且根据上下文信息计算这些待选路径

的代价，进而选择出代价最小的路径。

[0003]

数据库的物理优化需要计算各种物理路径的代价，而代价的估算过程依赖数据库

的统计信息。统计信息是否能够准确描述表中数据的分布情况是决定代价评估准确性的重

要条件之一。常见的表级别的统计信息如表1所示，列级别统计信息如表2所示：

[0004]

表1

[0005]

tuple

总行数

page

总页面数

[0006]

表2

[0007]

[0008]

在大数据量情况下，统计信息的生成并不是使用全部数据，而是随机采样一部分

数据行进行生成。增加样本空间可提升统计的显著性，但是会降低统计信息计算的性能，在

精度和性能之间需要进行平衡。通过统计信息，代价估算系统可估算出约束条件过滤出的

数据占总数据量的比例，这一比例称为“选择度”。选择度是估算结果集行数的依据，其准确

性直接影响优化器的路径选择。

[0009]

常规的统计信息处理中，提高统计准确度的方法是增大样本容量，即提高采样率，

其局限在于：1)过高的采样率会降低统计信息计算的性能，增加维护的代价。在典型的存在

数据不断更新的业务场景下，统计信息也需要同步更新，从而严重影响数据库查询的性能；

2)缺少对实际查询中发生的数据访问特征的统计和反馈机制。

发明内容

[0010]

针对上述问题，本发明的目的是提供一种数据库优化器的统计信息处理和使用方

法及存储设备，通过记录实际查询中的数据访问特征和使用多层统计信息的方式有效提高

说　明　书

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