程序员与笛卡尔积

本文深入探讨了SQL中的笛卡尔积概念,解释了数据库表连接如何基于此数学原理进行数据匹配,以及如何通过JOIN语句优化查询效率,避免不必要的内存消耗。同时,对比了Java IO装饰模式与传统继承方式在类组合上的优势,阐述了装饰模式如何有效减少类的笛卡尔积爆炸。

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1、SQL与笛卡尔积

首先,先简单解释一下笛卡尔积。

现在,我们有两个集合A和B。

A = {0,1}     B = {2,3,4}

集合 A×B 和 B×A的结果集就可以分别表示为以下这种形式:

A×B = {(0,2),(1,2),(0,3),(1,3),(0,4),(1,4)};

B×A = {(2,0),(2,1),(3,0),(3,1),(4,0),(4,1)};

以上A×B和B×A的结果就可以叫做两个集合相乘的笛卡尔积

从以上的数据分析我们可以得出以下两点结论:

  1. 两个集合相乘,不满足交换率,既 A×B ≠ B×A;

  2. A集合和B集合相乘,包含了集合A中元素和集合B中元素按顺序结合的所有的可能性。既两个集合相乘得到的新集合的元素个数是 A集合的元素个数 × B集合的元素个数;

  3. 其实和高中数学里的排列很类似,不过排列里含有(2,0)、(0,2),而笛卡尔积只有其中一个:AxB则是(0,2),BxA则是(2,0)。

数据库表连接数据行匹配时所遵循的算法就是以上提到的笛卡尔积,表与表之间的连接可以看成是在做乘法运算。

比如现在数据库中有两张表,student表和 student_subject表,如下所示:

我们执行以下的sql语句,只是纯粹的进行表连接。

SELECT * from student JOIN student_subject;
SELECT * from student_subject JOIN student;

看一下执行结果:

从执行结果上来看,结果符合我们以上提出的两点结论;

以第一条sql语句为例我们来看一下他的执行流程,

  1. from语句把student表 和 student_subject表从数据库文件加载到内存中。

  2. join语句相当于对两张表做了乘法运算,把student表中的每一行记录按照顺序和student_subject表中记录依次匹配。

  3. 匹配完成后,我们得到了一张有 (student中记录数 × student_subject表中记录数)条的临时表。 在内存中形成的临时表如表1.0所示。我们又把内存中表1.0所示的表称为笛卡尔积表

针对以上的理论,我们提出一个问题,难道表连接的时候都要先形成一张笛卡尔积表吗?

如果两张表的数据量都比较大的话,那样就会占用很大的内存空间这显然是不合理的。所以,我们在进行表连接查询的时候一般都会使用JOIN xxx ON xxx的语法,ON语句的执行是在JOIN语句之前的,也就是说两张表数据行之间进行匹配的时候,会先判断数据行是否符合ON语句后面的条件再决定是否JOIN

因此,有一个显而易见的SQL优化的方案是,当两张表的数据量比较大,又需要连接查询时,应该使用 FROM table1 JOIN table2 ON xxx的语法,避免使用 FROM table1,table2 WHERE xxx 的语法,因为后者会在内存中先生成一张数据量比较大的笛卡尔积表,增加了内存的开销。

根据上一篇博客(http://www.cnblogs.com/cdf-opensource-007/p/6502556.html),及本篇博客的分析,我们可以总结出一条查询sql语句的执行流程。

 1. From
 2. ON
 3. JOIN
 4. WHERE
 5. GROUP BY
 6. SELECT
 7. HAVING
 8. ORDER BY
 9. LIMIT

最后,针对两张数据库表连接的底层实现,我用java代码模拟了一下,感兴趣的可以看一下,能够帮助我们理解:

package com.opensource.util;

import java.util.Arrays;

public class DecareProduct {
    
    public static void main(String[] args) {
        
        //使用二维数组,模拟student表
        String[][] student ={
                {"0","jsonp"},
                {"1","alice"}
        };
        
        //使用二维数组,模拟student_subject表
        String[][] student_subject2 ={
                {"0","0","语文"},
                {"1","0","数学"}
        };

        //模拟 SELECT * from student JOIN student_subject;
        String[][] resultTowArray1 = getTwoDimensionArray(student,student_subject2);
        //模拟 SELECT * from student_subject JOIN student;
        String[][] resultTowArray2 = getTwoDimensionArray(student_subject2,student);
        
        int length1 = resultTowArray1.length;
        for (int i = 0; i <length1 ; i++) {
            System.out.println(Arrays.toString(resultTowArray1[i]));
        }
        System.err.println("-----------------------------------------------");
        int length2 = resultTowArray2.length;
        for (int i = 0; i <length2 ; i++) {
            System.out.println(Arrays.toString(resultTowArray2[i]));
        }
    }
    
    /**
     * 模拟两张表连接的操作
     * @param towArray1
     * @param towArray2
     * @return
     */
    public static String[][] getTwoDimensionArray(String[][] towArray1,String[][] towArray2){
        
        //获取二维数组的高(既该二维数组中有几个一维数组,用来指代数据库表中的记录数)
        int high1 = towArray1.length;
        int high2 = towArray2.length;
        
        //获取二维数组的宽度(既二位数组中,一维数组的长度,用来指代数据库表中的列)
        int wide1 = towArray1[0].length;
        int wide2 = towArray2[0].length;
        
        //计算出两个二维数组进行笛卡尔乘积运算后获得的结果集数组的高度和宽度,既笛卡尔积表的行数和列数
        int resultHigh = high1 * high2;
        int resultWide = wide1 + wide2;
        
        //初始化结果集数组,既笛卡尔积表
        String[][] resultArray = new String[resultHigh][resultWide];
        
        //迭代变量
        int index = 0;
        
        //先对第二二维数组遍历
        for (int i = 0; i < high2; i++) {
            
            //拿出towArray2这个二维数组的元素
            String[] tempArray = towArray2[i];
            
            //循环嵌套,对第towArray1这个二维数组遍历
            for (int j = 0; j < high1; j++) {
                
                //初始化一个长度为'resultWide'的数组,作为结果集数组的元素,既笛卡尔积表中的一行
                String[] tempExtened = new String[resultWide];
                
                //拿出towArray1这个二维数组的元素
                String[] tempArray1 = towArray1[j];
                
                //把tempArray1和tempArray两个数组的元素拷贝到结果集数组的元素中去。(这里用到了数组扩容)
                System.arraycopy(tempArray1, 0, tempExtened, 0, tempArray1.length);
                System.arraycopy(tempArray, 0, tempExtened, tempArray1.length, tempArray.length);
                
                //把tempExtened放入结果集数组中
                resultArray[index] = tempExtened;
                
                //迭代加一
                index++;
            }
        }
         
        return resultArray;   
    }
}

执行结果:

几个join的笛卡尔积:

  • 两表直接连接,笛卡尔积的结果数量是两表的数据量相乘
  • 带where/on条件id相等的笛卡尔积和inner join结果相同,但是inner join效率快一点
  • left join:TEST_A表的ID为空时拼接TEST_B表的内容为空,
  • right join则相反
  • full join:等于left join和right join的并集

因此如果程序的确需要多表联合查询,尽量两两连接,并通过where或on或inner join缩小结果集,再将结果集对其他表继续连接……

2、JavaIO的装饰模式与笛卡尔积

在学习 java.io 包的时候,InputStream 那一群类很让人反感,子类繁多就不用说,使用起来非常奇怪,因为它使用了装饰模式……

假设我们想以缓存的方式从文件中读取字节流,一般常见的操作总是:先创建一个FileInputStream,然后把这个FileInputStream放入BufferedInputStream构造函数中去创建BufferedInputStream。完成这些工作后才能开始读取文件:

	try (FileInputStream fis = new FileInputStream("c:/a.txt");
	     BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(fis)) {

		byte[] buffer = new byte[1024];
		int len;
		StringBuilder result = new StringBuilder();
		while ((len = bis.read(buffer)) != -1) {
			result.append(new String(buffer, 0, len));
		}
            
	} catch (IOException e) {
		//handle
	}

为什么 sun 不能直接创建以缓存方式从文件中读取数据的输入流类呢?

或者说为什么InputStream选择装饰者模式,而非直接继承的方法来扩展,也就是装饰者模式VS继承。

为了回答这个问题,就以InputStream与FilterInputStream两者组合,如果我用了继承,看看我们的类图是什么样的:

似曾相识,我们再看一下:

InputStream:[ FileInputStreamByteArrayInput StreamSequenceInputStreamObjectInputreamPipedInputStreamStringBufferInputStream……还包括其他二方、三方继承InputStream自实现的InputStream子类,目前至少有两百多个各种实现]

FilterInputStream(它也继承自InputStream):[BufferedInputStreamDataInputStreamPushbackInputStream……]

两者假设进行任意组合,即可构成一个所谓的输出流类,那么这种输出流类的数量将是一个笛卡儿积,即爆炸增长,同时InputStream内部还可以进行互相组合。

而如果采用装饰模式,具体你们怎么搭配我不关心,只需要套个装饰,即变成了一个新的功能的输出流类

SQL与笛卡尔积 转自:

<think>嗯,用户这次聚焦在笛卡尔积的"产生原因"上,尤其是数据库查询和集合运算场景下的具体机制和应对方案。结合历史对话,用户已经通过引用了解了基本概念和应用场景,现在需要更底层的技术解释。用户可能正在学习数据库原理或优化技巧,提问里特意强调"产生原因"和"解决方法",说明ta更关注实际操作中如何避免性能问题。这种场景下,实操建议比理论更重要。我注意到三个引用素材里,[^3]关于广义笛卡尔积的数学定义最相关,而[^1][^2]强调了应用场景。需要重点解释数据库执行引擎层面笛卡尔积的产生逻辑——比如查询缺少连接条件时查询优化器如何操作,以及为什么程序员容易遗漏连接条件。解决方法要分层说明:从最基础的显式JOIN条件写法,到数据库引擎的优化策略(如星型转换),再到开发时的注意事项。特别是要强调笛卡尔积在OLAP场景的合理用途,避免用户形成"笛卡尔积一定有害"的误解。相关问题的设计需要延续这种技术纵深:应用场景具体案例、高级优化技巧、跨领域实现对比——这样既能覆盖当前回答未尽之处,又能帮用户建立系统认知。</think> 好的,笛卡尔积在数据库查询和集合运算中产生的原因及解决方法分析如下: --- ### 笛卡尔积在数据库查询或集合运算中产生的原因 1. **显式或无限制的连接:** * **核心原因:** 当在 SQL 查询中指定了,但**没有提供连接这些的关联条件(即 JOIN 条件或 WHERE 条件中的关联达式)**时,数据库系统会默认执行两个的**广义笛卡尔积(Cartesian Product)**运算。 * **数学本质:** 笛卡尔积是关系代数(或更基础的集合论)中的基本二元运算。关系 `R`(有 `m` 行)和关系 `S`(有 `n` 行)的笛卡尔积 `R × S` 自然产生 `m × n` 行的结果,其中每一行是 `R` 的一行拼接上 `S` 的一行。这是一种数学定义上的组合操作 [^3]。 * **例子:** `SELECT * FROM employees, departments;` 这个查询如果没有在 `WHERE` 子句中指定 `employees.dept_id = departments.id` 等条件,就会生成一个包含 `employees 中行数 × departments 中行数` 条记录的结果集,即笛卡尔积 [^2]。 2. **隐式或错误的连接条件:** * **看似有条件,实则无效:** 有时虽然写了 `ON` 或 `WHERE` 条件,但如果条件本身**永远为真**(例如 `1=1`)或者**使用了非等值比较且无法实际过滤任何组合**(如 `ON employees.salary > departments.budget`,除非这个比较恰巧能用于过滤),那么其效果依然等同于执行笛卡尔积。虽然逻辑上有条件,但结果集大小几乎等同于笛卡尔积的大小(可能略小)。 * **连接条件不充分(在连接中):** 当连接于两张时,若缺少某个关键连接条件,可能导致中间结果集是笛卡尔积。 3. **集合运算的固有定义(集合论角度):** * **基础运算:** 在集合运算(不是数据库查询,而是程序中的集合操作)中,有时**需要显式计算两个集合元素所有可能的组合对**。例如,生成商品尺寸和颜色的所有组合(`{"S", "M", "L"} × {"Red", "Blue"}` => `{(S, Red), (S, Blue), (M, Red), (M, Blue), (L, Red), (L, Blue)}`),这种需求就是有意使用笛卡尔积概念的体现 [^1]。在这种情况下,“产生”是刻意为之,服务于特定的组合生成目标。 --- ### 解决方法(避免或管理无意/巨大笛卡尔积) 1. **提供正确且有效的连接条件:** * **SQL 最佳实践:** 在编写涉及**查询**的 SQL 时,**必须使用 `ON` 子句(在 `JOIN` 语句后)或 `WHERE` 子句明确指定之间的连接条件**。这些条件通常是基于主键-外键关系的等值连接 (`=`),但也可能是其他连接条件(范围连接等)**,关键是它们必须是有效的关联依据**。 * **推荐使用 `JOIN` 语法:** 显式使用 `INNER JOIN`, `LEFT JOIN` 等语法,配合 `ON` 子句指定连接条件,比在 `WHERE` 子句中隐含指定更清晰,更不易出错。 * **例子修正:** `SELECT * FROM employees INNER JOIN departments ON employees.dept_id = departments.id;` 这样写只返回有明确关联关系的记录,避免了无意义的笛卡尔积爆炸 [^2][^1]。 2. **检查连接逻辑:** * **测试和验证:** 在执行查询前,特别是在涉及复杂连接时,仔细检查连接条件是否完整覆盖了所有关联,并且每个条件都是必要且能有效过滤无效组合的。分析查询计划可以帮助发现意外的笛卡尔积操作。 3. **利用数据库优化器(部分缓解):** * **CROSS JOIN 语义:** 如果确实需要生成笛卡尔积(例如在生成测试数据或特定组合场景),可以使用明确的 `CROSS JOIN` 语法(如 `SELECT * FROM employees CROSS JOIN departments`)。这比隐式写出来更清晰,告诉数据库和开发者这是故意的。 * **优化器能力:** 虽然执行笛卡尔积的成本很高,但现代数据库查询优化器有时会尝试将笛卡尔积其他操作(如过滤、聚合)结合起来进行优化(例如星型模型查询中的星型转换),或者在能判断结果为空时直接短路。但这不能替代正确编写连接条件 [^1][^3]。 4. **仅在需要时使用(集合操作层面):** * **程序设计:** 如果在代码中进行集合操作并需要生成笛卡尔积(例如上面提到的商品组合),应确保使用的集合库(如 Python 的 `itertools.product`)高效且可控,避免处理巨大集合导致性能问题或内存溢出。同时,要清晰说明其目的。 5. **理解数据结构:** * **设计审查:** 从数据模型设计层面,确保之间通过外键建立了清晰的关联路径,这将极大减少编写查询时遗忘连接条件的可能性。 --- ### 总结 在数据库查询中,笛卡尔积**主要由缺乏有效的连接条件引起**。**最根本且有效的解决方法就是编写查询时,必须为每个需要关联的显式、正确地指定连接条件(通常基于主外键关系)。** 理解笛卡尔积集合运算中有意应用的价值(如组合生成)也很重要,并在这种场景下选择高效的工具实现和明确其目的性。数据库优化器虽可能有优化策略,但不能替代良好的查询设计和连接条件的正确编写 [^1][^2][^3]。 ---
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