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一、数据库基础问题，关系代数的基本运算有哪些，如何用这些基本运算表示其...
1.并：设有两个关系R和S，它们具有相同的结构。R和S的并是由属于R或属于S的元组组成的集合，运算符为∪。记为R∪S。
2.差：R和S的差是由属于R但不属于S的元组组成的集合，运算符为-。记为R-S。
3.笛卡尔积：返回两个关系元组的所有可能组合，运算符为×。记为R×S。
4.投影：从关系模式中挑选若干属性组成新的关系，运算符为π。记为π(R)。
5.选择：从关系中找出满足给定条件的那些元组，运算符为σ。记为σ(R)。
6.交：R和S的交是由既属于R又属于S的元组组成的集合，运算符为∩。记为R∩S。
7.连接：将两个关系的元组按一定条件合并成新的关系，运算符为?。记为R?S。
8.除：求关系R中包含哪些属性可以唯一确定元组，运算符为÷。记为R÷S。
二、数据库常用的关系运算是什么
在关系数据库中，基本的关系运算有三种，它们是选择、投影和连接。关系的基本运算有两类：一类是传统的集合运算（并、差、交等），另一类是专门的关系运算（选择、投影、连接、除法、外连接等），有些查询需要几个基本运算的组合，要经过若干步骤才能完成。
一、传统的集合运算
1、并（UNION） 设有两个关系R和S，它们具有相同的结构。R和S的并是由属于R或属于S的元组组成的集合，运算符为∪。记为T=R∪S。
2、差（DIFFERENCE） R和S的差是由属于R但不属于S的元组组成的集合，运算符为－。记为T=R－S。
3、交（INTERSECTION） R和S的交是由既属于R又属于S的元组组成的集合，运算符为∩。记为T=R∩S。 R∩S=R－（R－S）。
二、选择运算
从关系中找出满足给定条件的那些元组称为选择。其中的条件是以逻辑表达式给出的，值为真的元组将被选取。这种运算是从水平方向抽取元组。 在FOXPRO中的短语FOR和WHILE均相当于选择运算。
如：LIST FOR 出版单位='高等教育出版社' AND 单价<=20
三、投影运算
从关系模式中挑选若干属性组成新的关系称为投影。这是从列的角度进行的运算，相当于对关系进行垂直分解。在FOXPRO中短语FIELDS相当于投影运算。 如： LIST FIELDS 单位，姓名
四、连接运算
连接运算是从两个关系的笛卡尔积中选择属性间满足一定条件的元组。
五、除法运算
在关系代数中，除法运算可理解为笛卡尔积的逆运算。
设被除关系R为m元关系，除关系S为n元关系，那么它们的商为m-n元关系，记为R÷S。商的构成原则是：将被除关系R中的m-n列，按其值分成若干组，检查每一组的n列值的集合是否包含除关系S，若包含则取m-n列的值作为商的一个元组，否则不取。
扩展资料：
数据库除运算：
除运算的含义–给定关系R(X，Y)和S(Y，Z)，其中X，Y，Z为属性组。R中的Y与S中的Y可以有不同的属性名，但必须出自相同的域集。R与S的除运算得到一个新的关系P(X)，P是R中满足下列条件的元组在X属性列上的投影：元组在X上分量值x的象集Yx包含S在Y上投影的集合。
R÷S的结果为a1，x相当于Ay相当于B，Cz相当于D，按照除运算规则，我们不必关注D。只需比较B，C当S关系中的B，C所有的组合(b1，c2)(b2，c3)(b2，c1)都出现在R关系中时，结果才为A
R÷S={tr[X]|trÎR∧πY(S)íYx}，Yx：x在R中的象集，x=tr[X]。除操作是同时从行和列角度进行运算。
参考资料来源：百度百科-关系运算
参考资料来源：百度百科-数据库除运算
关系数据库查询处理基础知识扫盲
原创2022-07-01 17:21·swordholder
当TiDB源码阅读系列更新到第六篇《Select语句概览》时，我发现需要一些关系数据库的基础知识才能更好的理解，例如逻辑查询计划优化其实就是：使用代数定律对查询语句的代数表达式树做等价转换，使改进后的代数表达式树预期可以生成更有效的物理查询计划。有了这些基础知识，看代码才能做到知其然知其所以然。本文希望通过梳理关系数据库背后的知识，为读懂TiDB查询处理器部分的源码扫清障碍。极简数据库发展史数据库的应用及其广泛，已经成为信息系统的核心技术和重要的基础设施。简单说数据库需要做两件事：存储数据，以及随后在你需要的时候能访问读取数据。最早的数据库是基于文件系统，虽然它满足了长期存储数据的需求，但没有提供对文件的查询语言，读取访问非常不便利。于是人们在文件系统上引入一层抽象：数据模型。数据模型是对现实世界数据特征的抽象，能比较真实地模拟现实世界，容易为人所理解，也便于在计算机上实现。最早出现的是层次模型（HierarchicalModel），数据被组织为一棵树，类似于今天文档数据库使用的JSON的结构。层次模型很适合处理one-to-many关系，但要表现many-to-many关系则非常困难，一般也不支持join。使用层次模型最著名的数据库是IBM的InformationManagementSystem(IMS)，它最初是为了解决阿波罗飞船登月计划的需求，协调分散在全球制造的200万个阿波罗飞船零部件的生产进度。随后出现了不同的方案解决层次模型的限制，其中最突出的两个模型是网络模型（NetworkModel）和关系数据模型，最终关系数据模型胜出。今天最著名和使用最广泛的数据模型是由EdgarCodd博士提出的关系数据模型，他在1970年发布的论文《ARelationalModelofDataforLargeSharedDataBanks》，奠定了关系数据库的理论基础。ACM在1983年把这篇论文列为从1958年以来的四分之一世纪中具有里程碑式意义的最重要的25篇研究论文之一。到了80年代中期，基于关系数据模型的关系数据库已经成为人们存储、查询结构化数据的首选工具。到了2010年，NoSQL兴起，试图颠覆关系数据模型的统治地位。随着互联网的爆发式发展，数据库领域又一次发生了摇摆，伴随着互联网的特殊需求，一批有着新鲜血液的NoSQL数据库涌现了出来，层次模型又重新站在了大家面前。NoSQL为了应对海量数据存储和高并发访问，决定放弃关系数据模型和事务等关系数据数据库的关键特性。自从NoSQL概念横空出世，关系数据库似乎成了低效、高成本、速度慢的数据处理模式的代名词。然而，NoSQL在解决问题的同时也给使用者带来了很多困扰，最终一致让应用开发者要面对各种复杂的场景。数据库技术的发展是螺旋式上升，Google发布的Spanner和F1两篇论文，让人们看到了关系数据模型和NoSQL融合的可能性。以TiDB为代表的NewSQL数据库，让人们重新享受关系模型、强一致性事务等对使用者友好的特性，同时也具备了NoSQL的水平扩展能力。关系数据模型和关系代数数据模型是对现实世界事物的抽象，而关系数据模型将一切事物都抽象为关系，并通过集合运算的方式规定了关系之间的运算过程，模型相对的比较简单，数据证明严谨，因此很快被大家广泛接受。这一节我将介绍关系数据库的数学基础：关系数据模型和关系代数。关系数据模型关系模型为人们提供了一种描述数据的方法：一个称为关系（relation）的二维表。现实世界的实体以及实体间的各种联系都可以用关系来表示。我们通过例子来了解关系模型的重要术语：雇员表emp_nonamebirth_dategenderhire_date1汤唯1990-06-08女2015-08-012刘亦菲1994-09-10女2017-05-063刘德华1986-04-18男2008-09-01...............关系（Relation）：一个关系对应通常说的一张二维表元组（Tuple）：表中的一行即为一个元组属性（Attribute）：表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名键（Key）：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组域（Domain）:是一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。例如性别的域是（男，女）。关系模式（schema）：对关系的描述，先给出一个关系名，其后是用圆括号扩起来的所有属性，例如：employees（emp_no，name，birth_date，gender，hire_date）关系代数一门代数是由一些操作符和操作数组成。例如算术代数的加、减、乘、除是操作符，变量x和常量8是操作数。任何一门代数都允许把操作符作用在操作数上构造出表达式（expression），例如算术表达式(x+y)*3。关系代数也是一门代数，它的操作数是关系，操作运算符有两类：集合运算符和专门的关系运算符。关系代数可以认为是一种抽象的查询语言，利用对关系的运算来表达查询，运算对象是关系，运算结果也是关系。因此，关系代数的表达式也被称为查询（query）。传统的集合运算三个最常见的集合操作是：并（union）、交（intersection）、差（difference）。R∪S，表示关系R和S的并，得到的结果关系的元素来自R或者S，或R和S中都出现过。R∩S，表示关系R和S的交，同时在R和S中存在的元素集合。R-S，表示关系R和S的差，它是由在R中出现但不在S中出现的元素构成的集合。另外一个集合操作是笛卡尔积（CartesianProduct）。关系R和S的笛卡尔积是一个有序对的集合，有序对的一个元素是关系R中的任何一个元组，第二个元素是关系S中的任何一个元组表示为R×S。关系RAB1234关系SBCD25647891011R×S的结果AR.BS.BCD1225612478129101134256344783491011专门的关系运算选择（selection)，当选择操作符应用到关系R上时，产生一个关系R的元组的子集合。结果关系元组必须满足某个涉及R中属性的条件C，表示为σC(R)投影（projection），用来从一个关系生成一个新的关系，这个关系只包含原来关系R中的部分列。表达式πA1，A2，...，An(R)的值是这样一个关系，它只包含关系R属性A1，A2，...An所代表的列。θ连接，关系R和关系S满足条件C的θ连接可以用这样的符号来表示：R?CSθ连接的结果这样构造：先得到R和S的笛卡尔积在得到的关系中寻找满足条件C的元组关系RABC123678978关系SBCD2342357810R?A<DANDR.B≠S.BS的结果是：AR.BR.CS.BS.CD1237810有两类常用的连接运算：等值连接（equijoin）：比较运算符为=的连接运算称为等值连接。例如：R?R.A=S.BS是从关系R与S的笛卡尔积中选取A、B属性值相等的那些元组。自然连接（Naturaljoin）：自然连接是一种特殊的等值连接，两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组，并在结果中把重复的属性列去掉。关系R和S的自然连接表示为R?S关系RAB1234关系SBCD25647891011R?SABCD12563478两个关系R和S在做自然连接时，如果一个元组不能和另外关系中的任何一个元组配对的话，这个元组被称为悬浮元组（Danglingtuple）。上面的例子中，关系S的第三个元组就是悬浮元组。如果把悬浮元组也保存在结果关系中，而在其他属性上填空值(Null)，就叫做外连接（OuterJoin）。左外连接(LEFTOUTERJOIN或LEFTJOIN)：只保留左边关系R中的悬浮元组右外连接(RIGHTOUTERJOIN或RIGHTJOIN)：只保留右边关系S中的悬浮元组关系代数的扩展操作符消除重复操作符（duplicated-eliminationoperator）用δ(R)来返回一个没有重复元组的关系R聚集操作符（aggregationoperator）用来汇总或者聚集关系某一列中出现的值，有SUM，AVG，MIN，MAX，COUNT等分组操作（grouping）根据元组在一个或多个属性上的值把关系的元组拆成“组”。这样聚集操作就可以对分组的各个列进行计算。分组操作符γ是组合了分组和聚合操作的一个算子。例如表达式：γgender，COUNT(emp_no)->count(employees)代表把性别（gender）作为分组属性，然后对每一个分组进行COUNT(emp_no)的操作。排序算子（sortingoperator）如果关系R的模式是R(A，B，C)，那么τC(R)就把R中的元组按照属性C的值排序。关系代数小结上面的知识有些枯燥，但非常容易理解，因为我们经常使用关系数据库，已经接受了这些概念。掌握了一些关系代数的知识，在阅读TiDB源码时，当看到selection、projection这些术语就能一下想到它们对应的关系代数运算符。这里只介绍了关系代数最基本的概念，如果想完整学习，建议参考斯坦福大学大学的课程CS145:AFirstCourseinDatabaseSystems，对应的教材有中文版《数据库系统基础教程》。其实我们在查询时提交给数据库的就是关系代数表达式，它是关系运算符的组合，数据库会根据一些代数定律对最初的表达式做等价变换，得出一个最优的等价表达式（equivalentexpression），即可以更快的被计算出结果的表达式。这个过程就是逻辑查询计划优化，后面我会简单的介绍相关概念。SQL的诞生SQL(StructuredQueryLanguage)结构化查询语言，是关系数据库的标准语言。在1970年Codd博士提出了关系模型之后，由于关系代数或者关系都太数学了，难以被普通用户接受。IBM在研制关系数据库管理系统原型SystemR的过程中，决定摈弃数学语言，以自然语言为方向，结果诞生了结构化英语查询语言（StructuredEnglishQueryLanguage，SEQUEL），后来更名为SQL。SystemR因此获得1988年度ACM“软件系统奖”。SQL是声明式查询语言，你只需要指定想要获得什么样的数据，而无须了解如何实现这个目标。SQL具体是如何执行的，取决于数据库系统的查询处理器，它来决定哪些索引和哪些连接方法可以使用，以及以什么样的顺序执行查询的各个部分。SQL隐藏了数据库引擎的实现细节，因此用户可以在不修改查询语句的情况下，享受到数据库性能优化带来的好处。下面我们来看看数据库的查询处理器。关系数据库的查询处理器SQL是在很高层次上表达查询，那么数据库的查询处理器必须提供查询被如何执行的大量细节。下面我从概念上介绍查询处理器的处理流程，实际的数据库实现要复杂的多，特别是像TiDB这样的分布式数据库。如果想比较系统的了解数据库的实现技术，同样推荐斯坦福大学计算机科学专业的课程CS245:DatabaseSystemImplementation。上面提到的CS145是CS245的预修课。国内很少有讲数据库内部实现的书，这门课的教材值得阅读。当然最好的学习方法是理论联系实践，多去读TiDB的源代码:)一般查询处理可以简单的划分为以下几个步骤：对SQL进行语法分析，将查询语句转换成抽象语法树。把抽象语法树转换成关系代数表达式树，这就是初始的逻辑查询计划。使用关系代数中的多个代数定律改进初始的代数表达式树。利用一些代数定律，可以把代数表达式树转换成一个等价的表达式树，后者预期可以生成更有效的物理查询计划。这一步进行了查询重写，可以称为逻辑查询计划优化。为逻辑查询计划的每一个操作符选择实现算法，并确定这些操作符的执行顺序，逻辑查询计划被转化为物理查询计划。物理查询计划指明了要执行的操作，操作的执行顺序，执行每步所用的算法，获取数据的方式，以及数据从一个操作传递给另一个操作的方式。查询示例本文准备以一个简单的例子来介绍查询处理的流程，下面是查询涉及的两张表：employeesemp_nonamebirth_dategenderhire_date1汤唯1990-06-08女2015-08-012刘亦菲1994-09-10女2017-05-063刘德华1986-04-18男2008-09-01...............salariesemp_nosalarylast_modified180002018-04-01260002018-04-013150002018-04-01.........想要获取工资大于7000的员工姓名列表，SQL语句可以这么写：SELECTnameFROMemployees，salariesWHEREemployees.emp_no=salaries.emp_noANDsalary>7000;SQL语法分析SQLParser的功能是把SQL语句按照SQL语法规则进行解析，将文本转换成抽象语法树（AST）。具体的实现可以参考这篇文章《TiDBSQLParser的实现》。示例SQL解析完成后得到下面的语法树：生成逻辑查询计划现在将上一步生成的语法树转换成关系代数表达式树，也就是逻辑查询计划。对于示例SQL的抽象语法树转换过程如下：<FromList>中涉及的关系employees和salaries做笛卡尔积运算选择（selection）运算σC，其中C被替换成<Condition>表达式，即employees.emp_no=salaries.emp_noANDsalary>7000投影（projection）πL，其中L是<SelList>中的属性列表，对于这个查询只有一个属性name我们得到下面的关系代数表达式树：逻辑查询计划的改进当我们把查询语句转换成关系代数表达式时，得到了一个初始的逻辑查询计划。现在我们可以使用关系代数中的多个代数定律改进逻辑查询计划。这里仅仅列出一小部分这样的代数定律，它们可以将一个表达式树转换成一个等价的表达式树。交换律和结合律R×S=S×R;(RXS)×T=R×(S×T)R?S=S?R;(R?S)?T=R?(S?T)R∪S=S∪R;(R∪S)∪T=R∪(S∪T)R∩S=S∩R;(R∩S)∩T=R∩(S∩T)涉及选择的定律σC1ANDC2=σC1(σC2(R))σC1ORC2=(σC1(R)∪(σC2(R))σC1(σC2(R))=σC2(σC1(R))下推选择在表达式中下推选择是查询优化器最强有力的工具。σC(R×S)=σC(R)×SσC(R?S)=σC(R)?SσC(R?DS)=σC(R)?DS涉及连接和笛卡尔积的定律R?CS=σC(R×S)涉及消除重复的定律δ(R×S)=δ(R)×δ(S)δ(R?CS)=δ(R)?Cδ(S)另外还有涉及投影的定律、涉及分组和聚集的定律。这部分有些理论化，可以参考这篇《TiDB源码阅读系列文章（七）基于规则的优化》看看TiDB具体是怎么做的。 