54、物理设计和查询编译基础详解

物理设计和查询编译基础详解

1 引言

在当今的数据密集型环境中,数据库系统的物理设计和查询编译是确保高效数据管理和访问的核心。物理设计决定了数据在存储介质上的具体表示,而查询编译则是将用户请求转换为高效的查询计划的过程。本文将深入探讨这些概念,并结合实际案例进行详细解析。

1.1 逻辑与物理设计

数据库系统中的信息大致可以分为数据和元数据。数据是指具体的业务信息,如员工信息、销售记录等;而元数据则是关于数据的数据,如实体类型、属性等。物理设计关注的是如何在存储介质上高效地组织和访问数据,而逻辑设计则关注数据的抽象表示和用户查询的逻辑表达。

1.2 查询编译

查询编译的任务是将用户请求转换为具体的查询计划。查询计划通过低级别的接口访问具体的数据源,确保请求的高效执行。查询编译不仅涉及逻辑设计的转换,还需要考虑物理设计的约束,如访问路径、索引等。为了更好地理解查询编译,我们将通过一个假设的公司 ACME 的工资单系统来展开讨论。

2 逻辑设计和用户查询

2.1 一阶逻辑中的逻辑设计

一阶逻辑(FOL)是一种强大的工具,用于捕捉逻辑设计和物理设计的细节。逻辑设计可以通过一阶逻辑中的句子来表达,这些句子定义了实体和属性之间的关系。例如,ACME 的工资单系统可以使用以下逻辑设计:

  • employee/3 表示一个三元谓词,用于描述员工信息,其中第一个参数是员工编号,第二个参数是姓名,第三个参数是薪水。
  • employee-number/1 na
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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