Cardinality left outer join CDS Part 8 ABAP on HANA Course

Summary

本视频讲解了数据库中的关联、连接和优化器如何影响查询性能。通过分析左表和右表之间的连接条件，讲解了如何通过减少不必要的数据访问提高查询速度。重点讨论了当右表不参与连接时，优化器如何提高性能，以及在使用聚合函数时，如何避免访问右表，从而加速计算。最后，强调了了解关联的基数和连接对数据库优化器如何工作的影响。

Takeaways

• 😀 数据库优化器在左侧表中没有使用右侧表数据时能提高查询性能。
• 😀 当不需要右侧表的数据时，优化器避免形成连接操作，这使得查询速度更快。
• 😀 使用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG）时，如果不涉及右侧表数据，查询也能得到加速。
• 😀 如果查询中不需要右侧表数据，数据库将仅在左侧表上进行聚合，进一步提高效率。
• 😀 关联关系和基数（即表间关系的数量）直接影响连接的形成方式和优化器的行为。
• 😀 了解数据库的连接操作和优化过程对于提升查询性能至关重要。
• 😀 在优化查询时，首先要知道如何处理关联，才能更好地学习关联关系。
• 😀 数据库优化器会根据查询中所需的数据量来决定是否使用连接，减少不必要的数据库访问。
• 😀 如果右侧表的数据不被需要，优化器就不会执行联接操作，从而减少了对数据库表的访问。
• 😀 通过合理使用聚合函数，数据库优化器能够避免不必要的连接操作，从而提高查询性能。

Q & A

什么是数据库优化器的作用？

数据库优化器的作用是提高查询的性能，它通过分析查询的执行计划并选择最优的执行方式来减少查询时间，避免不必要的资源消耗。

在查询中不从右侧表获取数据时，数据库优化器如何提高性能？

当查询中不从右侧表获取数据时，数据库优化器会避免执行连接操作，减少多表查询的开销，从而加速查询速度。

使用聚合函数时，数据库优化器如何优化查询？

如果在查询中使用了聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG 等）并且不需要右侧表的数据，优化器会只在左侧表上进行聚合操作，避免访问右侧表，提升性能。

数据库中的关联度（Cardinality）对查询有什么影响？

关联度（Cardinality）描述了两个表之间的记录关系。高关联度（如一对多或多对多的关系）可能导致查询性能下降，而低关联度（如一对一的关系）有助于优化查询速度。

什么是联接（Join），它如何影响查询效率？

联接（Join）是将两个或多个表的数据根据某些条件进行组合的操作。如果查询不需要右侧表的数据，优化器可以避免执行联接，从而提高查询效率。

如何通过调整查询来提升数据库性能？

通过减少不必要的联接操作、使用合适的索引、优化聚合函数的使用以及精确地选择需要的数据列，可以显著提升查询性能。

为什么在某些情况下数据库优化器不执行联接？

数据库优化器可能不执行联接，当它判断没有从右侧表获取任何数据时，这样可以避免不必要的计算和数据访问，从而提高查询速度。

数据库优化器在执行具有聚合函数的查询时如何工作？

当查询中包含聚合函数时，优化器会尽可能减少对不必要表的访问。如果聚合操作仅依赖左侧表的数据，它会避免访问右侧表，以加快查询的执行。

什么情况下查询不需要访问右侧表？

查询不需要访问右侧表的情况包括：当查询仅依赖于左侧表的数据进行操作，或在进行聚合计算时没有涉及右侧表的字段。

如何理解视频中提到的“关联性形成联接”这一点？

视频中提到的“关联性形成联接”意味着关联表之间的关系（如一对多或多对多）会影响查询时如何通过联接操作获取数据。了解这些关系有助于更好地优化查询并提高性能。