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
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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