分解连接

本文介绍了在程序端进行数据库连接的多种好处,包括提高缓存效率、利用表锁、减少网络流量及内存消耗等,并总结了适用场景如多MyISAM表、数据分布于不同服务器等。

1、分解连接

   分解连接的好处,

  1、可以提高缓存的效率。

   2、对于MyIsam表来说,每个表的一个查询可以更有效利用表锁。因为查询会锁住单个表较短的时间。

   3、在应用程序端进行连接,可以把不同的表放在不同的库中。

   4 、可以减少多余行的访问。在应用程序进行连接意味着对每行数据只会访问一次,而连接从本质上说是非正则化的,它会反复地访问同一行数据。基于同样的原因,这种重构方式可以减少网络流量和内存消耗。

  5、手工执行了hash连接,而不是mysql内部执行连接操作时采用的循环嵌套算法,哈希连接效率更高。


小结:什么时候应该在程序端进行连接更高

1、可以缓存早期查询的大量数据

2、使用了多个myisam表。

3、数据分布在不同的服务器上

4、对于大表使用IN 替换连接

5、一个连接引用了同一个表很多次

### 无损连接分解的概念 在关系数据库理论中,无损连接分解是指当一个关系模式被分解成多个子模式时,在这些子模式上执行自然连接操作能够完全恢复原来的关系模式而不丢失任何信息[^1]。这意味着通过这种分解方式所得到的小表可以重新组合回原来的完整大表。 ### 判断分解是否具备无损连接性的方法 为了验证给定的关系模式 \( R \langle U, F \rangle \) 的某个分解 \( \rho=\{R_1\langle U_1,F_1\rangle,R_2\langle U_2,F_2\rangle,\ldots,R_n\langle U_n,F_n\rangle\} \) 是否拥有无损连接特性,可以通过以下两种主要的方法来实现: #### 方法一:基于属性集覆盖测试 如果对于所有的 \( i,j (i≠j),U_i∩U_j⊆F^{+}(U_k)\),其中 \( k∈\{1,...,n\}\setminus{i,j} \),则该分解是无损的。这里 \( F^{+} \) 表示闭包运算符[^2]。 #### 方法二:表格算法(适用于三元及以上) 构建一张初始表,其每一列表示原关系中的不同属性,而每行对应于各个子模式中存在的那些共同属性。着按照已知的功能依赖逐步更新这张表格直到无法继续变化为止。最终检查是否存在一行包含了所有来自原始关系实例的所有值;如果有这样的行存在,则说明当前分解具有无损连接性质[^4]。 ```python def is_lossless_join(R, decomposition, FDs): """ 使用表格法检测给定分解是否有无损连接性 参数: R : 原始关系名集合 decomposition : 分解后的子关系名称列表 FDs : 函数依赖项字典 返回: bool: 如果分解有无损连接返回True, 否则False. """ # 构造初始表... while True: changed = False for fd in FDs.items(): X,Y = map(set,fd) # 更新表格... if some_condition_met(): changed=True if not changed: break return check_for_complete_row() ``` ### 应用场景 无损连接分解的应用广泛存在于实际的数据建模过程中,尤其是在规范化处理阶段。它帮助确保即使是在进行了适当的设计调整之后——比如消除冗余或者优化查询性能——仍然不会破坏原有数据结构之间的关联性和完整性。此外,在分布式环境中实施局部视图集成以及多源融合时也经常需要用到这一概念[^3]。
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