| 很多人不知道SQL語(yǔ)句在SQL SERVER中是如何執行的,他們擔心自己所寫(xiě)的SQL語(yǔ)句會(huì )被SQL SERVER誤解。比如： select * from table1 where name=‘zhangsan‘ and tID > 10000 和執行: select * from table1 where tID > 10000 and name=‘zhangsan‘ 一些人不知道以上兩條語(yǔ)句的執行效率是否一樣,因為如果簡(jiǎn)單的從語(yǔ)句先后上看,這兩個(gè)語(yǔ)句的確是不一樣,如果tID是一個(gè)聚合索引,那么后一句僅僅從表的10000條以后的記錄中查找就行了；而前一句則要先從全表中查找看有幾個(gè)name=‘zhangsan‘的,而后再根據限制條件條件tID>10000來(lái)提出查詢(xún)結果。 事實(shí)上,這樣的擔心是不必要的。SQL SERVER中有一個(gè)“查詢(xún)分析優(yōu)化器”,它可以計算出where子句中的搜索條件并確定哪個(gè)索引能縮小表掃描的搜索空間,也就是說(shuō),它能實(shí)現自動(dòng)優(yōu)化。 雖然查詢(xún)優(yōu)化器可以根據where子句自動(dòng)的進(jìn)行查詢(xún)優(yōu)化,但大家仍然有必要了解一下“查詢(xún)優(yōu)化器”的工作原理,如非這樣,有時(shí)查詢(xún)優(yōu)化器就會(huì )不按照您的本意進(jìn)行快速查詢(xún)。 在查詢(xún)分析階段,查詢(xún)優(yōu)化器查看查詢(xún)的每個(gè)階段并決定限制需要掃描的數據量是否有用。如果一個(gè)階段可以被用作一個(gè)掃描參數(SARG）,那么就稱(chēng)之為可優(yōu)化的,并且可以利用索引快速獲得所需數據。 SARG的定義：用于限制搜索的一個(gè)操作,因為它通常是指一個(gè)特定的匹配,一個(gè)值得范圍內的匹配或者兩個(gè)以上條件的AND連接。形式如下： 列名 操作符 <常數 或 變量> 或 <常數 或 變量> 操作符列名 列名可以出現在操作符的一邊,而常數或變量出現在操作符的另一邊。如： Name=’張三’ 價(jià)格>5000 5000<價(jià)格 Name=’張三’ and 價(jià)格>5000 如果一個(gè)表達式不能滿(mǎn)足SARG的形式,那它就無(wú)法限制搜索的范圍了,也就是SQL SERVER必須對每一行都判斷它是否滿(mǎn)足WHERE子句中的所有條件。所以一個(gè)索引對于不滿(mǎn)足SARG形式的表達式來(lái)說(shuō)是無(wú)用的。 介紹完SARG后,我們來(lái)總結一下使用SARG以及在實(shí)踐中遇到的和某些資料上結論不同的經(jīng)驗： 1、Like語(yǔ)句是否屬于SARG取決于所使用的通配符的類(lèi)型 如：name like ‘張%’ ,這就屬于SARG 而：name like ‘%張’ ,就不屬于SARG。 原因是通配符%在字符串的開(kāi)通使得索引無(wú)法使用。 2、or 會(huì )引起全表掃描 Name=’張三’ and 價(jià)格>5000 符號SARG,而：Name=’張三’ or 價(jià)格>5000 則不符合SARG。使用or會(huì )引起全表掃描。 3、非操作符、函數引起的不滿(mǎn)足SARG形式的語(yǔ)句 不滿(mǎn)足SARG形式的語(yǔ)句最典型的情況就是包括非操作符的語(yǔ)句,如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等,另外還有函數。下面就是幾個(gè)不滿(mǎn)足SARG形式的例子： ABS(價(jià)格)<5000 Name like ‘%三’ 有些表達式,如： WHERE 價(jià)格*2>5000 SQL SERVER也會(huì )認為是SARG,SQL SERVER會(huì )將此式轉化為： WHERE 價(jià)格>2500/2 但我們不推薦這樣使用,因為有時(shí)SQL SERVER不能保證這種轉化與原始表達式是完全等價(jià)的。 4、IN 的作用相當與OR 語(yǔ)句： Select * from table1 where tid in (2,3) 和 Select * from table1 where tid=2 or tid=3 是一樣的,都會(huì )引起全表掃描,如果tid上有索引,其索引也會(huì )失效。 5、盡量少用NOT 6、exists 和 in 的執行效率是一樣的 很多資料上都顯示說(shuō),exists要比in的執行效率要高,同時(shí)應盡可能的用not exists來(lái)代替not in。但事實(shí)上,我試驗了一下,發(fā)現二者無(wú)論是前面帶不帶not,二者之間的執行效率都是一樣的。因為涉及子查詢(xún),我們試驗這次用SQL SERVER自帶的pubs數據庫。運行前我們可以把SQL SERVER的statistics I/O狀態(tài)打開(kāi)。 (1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30) 該句的執行結果為： 表 ‘sales‘。掃描計數 18,邏輯讀 56 次,物理讀 0 次,預讀 0 次。 表 ‘titles‘。掃描計數 1,邏輯讀 2 次,物理讀 0 次,預讀 0 次。 (2）select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30) 第二句的執行結果為： 表 ‘sales‘。掃描計數 18,邏輯讀 56 次,物理讀 0 次,預讀 0 次。 表 ‘titles‘。掃描計數 1,邏輯讀 2 次,物理讀 0 次,預讀 0 次。 我們從此可以看到用exists和用in的執行效率是一樣的。 7、用函數charindex()和前面加通配符%的LIKE執行效率一樣 前面,我們談到,如果在LIKE前面加上通配符%,那么將會(huì )引起全表掃描,所以其執行效率是低下的。但有的資料介紹說(shuō),用函數charindex()來(lái)代替LIKE速度會(huì )有大的提升,經(jīng)我試驗,發(fā)現這種說(shuō)明也是錯誤的： select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex(‘刑偵支隊‘,reader)>0 and fariqi>‘2004-5-5‘ 用時(shí)：7秒,另外：掃描計數 4,邏輯讀 7155 次,物理讀 0 次,預讀 0 次。 select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like ‘%‘ + ‘刑偵支隊‘ + ‘%‘ and fariqi>‘2004-5-5‘ 用時(shí)：7秒,另外：掃描計數 4,邏輯讀 7155 次,物理讀 0 次,預讀 0 次。 8、union并不絕對比or的執行效率高 我們前面已經(jīng)談到了在where子句中使用or會(huì )引起全表掃描,一般的,我所見(jiàn)過(guò)的資料都是推薦這里用union來(lái)代替or。事實(shí)證明,這種說(shuō)法對于大部分都是適用的。 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=‘2004-9-16‘ or gid>9990000 用時(shí)：68秒。掃描計數 1,邏輯讀 404008 次,物理讀 283 次,預讀 392163 次。 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=‘2004-9-16‘ union select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000 用時(shí)：9秒。掃描計數 8,邏輯讀 67489 次,物理讀 216 次,預讀 7499 次。 看來(lái),用union在通常情況下比用or的效率要高的多。 但經(jīng)過(guò)試驗,筆者發(fā)現如果or兩邊的查詢(xún)列是一樣的話(huà),那么用union則反倒和用or的執行速度差很多,雖然這里union掃描的是索引,而or掃描的是全表。 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=‘2004-9-16‘ or fariqi=‘2004-2-5‘ 用時(shí)：6423毫秒。掃描計數 2,邏輯讀 14726 次,物理讀 1 次,預讀 7176 次。 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=‘2004-9-16‘ union select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=‘2004-2-5‘ 用時(shí)：11640毫秒。掃描計數 8,邏輯讀 14806 次,物理讀 108 次,預讀 1144 次。 9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原則,避免“select *” 我們來(lái)做一個(gè)試驗： select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc 用時(shí)：4673毫秒 select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc 用時(shí)：1376毫秒 select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc 用時(shí)：80毫秒 由此看來(lái),我們每少提取一個(gè)字段,數據的提取速度就會(huì )有相應的提升。提升的速度還要看您舍棄的字段的大小來(lái)判斷。 10、count(*)不比count(字段)慢 某些資料上說(shuō)：用*會(huì )統計所有列,顯然要比一個(gè)世界的列名效率低。這種說(shuō)法其實(shí)是沒(méi)有根據的。我們來(lái)看： select count(*) from Tgongwen 用時(shí)：1500毫秒 select count(gid) from Tgongwen 用時(shí)：1483毫秒 select count(fariqi) from Tgongwen 用時(shí)：3140毫秒 select count(title) from Tgongwen 用時(shí)：52050毫秒 從以上可以看出,如果用count(*)和用count(主鍵)的速度是相當的,而count(*)卻比其他任何除主鍵以外的字段匯總速度要快,而且字段越長(cháng),匯總的速度就越慢。我想,如果用count(*), SQL SERVER可能會(huì )自動(dòng)查找最小字段來(lái)匯總的。當然,如果您直接寫(xiě)count(主鍵)將會(huì )來(lái)的更直接些。 11、order by按聚集索引列排序效率最高 我們來(lái)看：(gid是主鍵,fariqi是聚合索引列） select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen 用時(shí)：196 毫秒。 掃描計數 1,邏輯讀 289 次,物理讀 1 次,預讀 1527 次。 select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc 用時(shí)：4720毫秒。 掃描計數 1,邏輯讀 41956 次,物理讀 0 次,預讀 1287 次。 select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc 用時(shí)：4736毫秒。 掃描計數 1,邏輯讀 55350 次,物理讀 10 次,預讀 775 次。 select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc 用時(shí)：173毫秒。 掃描計數 1,邏輯讀 290 次,物理讀 0 次,預讀 0 次。 select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc 用時(shí)：156毫秒。 掃描計數 1,邏輯讀 289 次,物理讀 0 次,預讀 0 次。 從以上我們可以看出,不排序的速度以及邏輯讀次數都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相當的,但這些都比“order by 非聚集索引列”的查詢(xún)速度是快得多的。 同時(shí),按照某個(gè)字段進(jìn)行排序的時(shí)候,無(wú)論是正序還是倒序,速度是基本相當的。 12、高效的TOP 事實(shí)上,在查詢(xún)和提取超大容量的數據集時(shí),影響數據庫響應時(shí)間的最大因素不是數據查找,而是物理的I/0操作。如： select top 10 * from ( select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen where neibuyonghu=‘辦公室‘ order by gid desc) as a order by gid asc 這條語(yǔ)句,從理論上講,整條語(yǔ)句的執行時(shí)間應該比子句的執行時(shí)間長(cháng),但事實(shí)相反。因為,子句執行后返回的是10000條記錄,而整條語(yǔ)句僅返回10條語(yǔ)句,所以影響數據庫響應時(shí)間最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此處的最有效方法之一就是使用TOP關(guān)鍵詞了。TOP關(guān)鍵詞是SQL SERVER中經(jīng)過(guò)系統優(yōu)化過(guò)的一個(gè)用來(lái)提取前幾條或前幾個(gè)百分比數據的詞。經(jīng)筆者在實(shí)踐中的應用,發(fā)現TOP確實(shí)很好用,效率也很高。但這個(gè)詞在另外一個(gè)大型數據庫ORACLE中卻沒(méi)有,這不能說(shuō)不是一個(gè)遺憾,雖然在ORACLE中可以用其他方法(如：rownumber）來(lái)解決。在以后的關(guān)于“實(shí)現千萬(wàn)級數據的分頁(yè)顯示存儲過(guò)程”的討論中,我們就將用到TOP這個(gè)關(guān)鍵詞。 到此為止,我們上面討論了如何實(shí)現從大容量的數據庫中快速地查詢(xún)出您所需要的數據方法。當然,我們介紹的這些方法都是“軟”方法,在實(shí)踐中,我們還要考慮各種“硬”因素,如：網(wǎng)絡(luò )性能、服務(wù)器的性能、操作系統的性能,甚至網(wǎng)卡、交換機等。 三、實(shí)現小數據量和海量數據的通用分頁(yè)顯示存儲過(guò)程 建立一個(gè)web 應用,分頁(yè)瀏覽功能必不可少。這個(gè)問(wèn)題是數據庫處理中十分常見(jiàn)的問(wèn)題。經(jīng)典的數據分頁(yè)方法是:ADO 紀錄集分頁(yè)法,也就是利用ADO自帶的分頁(yè)功能(利用游標）來(lái)實(shí)現分頁(yè)。但這種分頁(yè)方法僅適用于較小數據量的情形,因為游標本身有缺點(diǎn)：游標是存放在內存中,很費內存。游標一建立,就將相關(guān)的記錄鎖住,直到取消游標。游標提供了對特定集合中逐行掃描的手段,一般使用游標來(lái)逐行遍歷數據,根據取出數據條件的不同進(jìn)行不同的操作。而對于多表和大表中定義的游標(大的數據集合）循環(huán)很容易使程序進(jìn)入一個(gè)漫長(cháng)的等待甚至死機。 更重要的是,對于非常大的數據模型而言,分頁(yè)檢索時(shí),如果按照傳統的每次都加載整個(gè)數據源的方法是非常浪費資源的?，F在流行的分頁(yè)方法一般是檢索頁(yè)面大小的塊區的數據,而非檢索所有的數據,然后單步執行當前行。 最早較好地實(shí)現這種根據頁(yè)面大小和頁(yè)碼來(lái)提取數據的方法大概就是“俄羅斯存儲過(guò)程”。這個(gè)存儲過(guò)程用了游標,由于游標的局限性,所以這個(gè)方法并沒(méi)有得到大家的普遍認可。 后來(lái),網(wǎng)上有人改造了此存儲過(guò)程,下面的存儲過(guò)程就是結合我們的辦公自動(dòng)化實(shí)例寫(xiě)的分頁(yè)存儲過(guò)程： CREATE procedure pagination1 (@pagesize int, --頁(yè)面大小,如每頁(yè)存儲20條記錄 @pageindex int --當前頁(yè)碼 ) as set nocount on begin declare @indextable table(id int identity(1,1),nid int) --定義表變量 declare @PageLowerBound int --定義此頁(yè)的底碼 declare @PageUpperBound int --定義此頁(yè)的頂碼 set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize set @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize set rowcount @PageUpperBound insert into @indextable(nid) select gid from TGongwen where fariqi >dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi desc select O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t where O.gid=t.nid and t.id>@PageLowerBound and t.id<=@PageUpperBound order by t.id end set nocount off 以上存儲過(guò)程運用了SQL SERVER的最新技術(shù)――表變量。應該說(shuō)這個(gè)存儲過(guò)程也是一個(gè)非常優(yōu)秀的分頁(yè)存儲過(guò)程。當然,在這個(gè)過(guò)程中,您也可以把其中的表變量寫(xiě)成臨時(shí)表：CREATE TABLE #Temp。但很明顯,在SQL SERVER中,用臨時(shí)表是沒(méi)有用表變量快的。所以筆者剛開(kāi)始使用這個(gè)存儲過(guò)程時(shí),感覺(jué)非常的不錯,速度也比原來(lái)的ADO的好。但后來(lái),我又發(fā)現了比此方法更好的方法。 筆者曾在網(wǎng)上看到了一篇小短文《從數據表中取出第n條到第m條的記錄的方法》,全文如下： 從publish 表中取出第 n 條到第 m 條的記錄： SELECT TOP m-n+1 * FROM publish WHERE (id NOT IN (SELECT TOP n-1 id FROM publish)) id 為publish 表的關(guān)鍵字 我當時(shí)看到這篇文章的時(shí)候,真的是精神為之一振,覺(jué)得思路非常得好。等到后來(lái),我在作辦公自動(dòng)化系統(ASP.NET+ C#＋SQL SERVER）的時(shí)候,忽然想起了這篇文章,我想如果把這個(gè)語(yǔ)句改造一下,這就可能是一個(gè)非常好的分頁(yè)存儲過(guò)程。于是我就滿(mǎn)網(wǎng)上找這篇文章,沒(méi)想到,文章還沒(méi)找到,卻找到了一篇根據此語(yǔ)句寫(xiě)的一個(gè)分頁(yè)存儲過(guò)程,這個(gè)存儲過(guò)程也是目前較為流行的一種分頁(yè)存儲過(guò)程,我很后悔沒(méi)有爭先把這段文字改造成存儲過(guò)程： CREATE PROCEDURE pagination2 ( @SQL nVARCHAR(4000), --不帶排序語(yǔ)句的SQL語(yǔ)句 @Page int, --頁(yè)碼 @RecsPerPage int, --每頁(yè)容納的記錄數 @ID VARCHAR(255), --需要排序的不重復的ID號 @Sort VARCHAR(255) --排序字段及規則 ) AS DECLARE @Str nVARCHAR(4000) SET @Str=‘SELECT TOP ‘+CAST(@RecsPerPage AS VARCHAR(20))+‘ * FROM (‘+@SQL+‘) T WHERE T.‘+@ID+‘NOT IN (SELECT TOP ‘+CAST((@RecsPerPage*(@Page-1)) AS VARCHAR(20))+‘ ‘+@ID+‘ FROM (‘+@SQL+‘) T9 ORDER BY ‘+@Sort+‘) ORDER BY ‘+@Sort PRINT @Str EXEC sp_ExecuteSql @Str GO 其實(shí),以上語(yǔ)句可以簡(jiǎn)化為： SELECT TOP 頁(yè)大小 * FROM Table1 WHERE (ID NOT IN (SELECT TOP 頁(yè)大小*頁(yè)數 id FROM 表 ORDER BY id)) ORDER BY ID 但這個(gè)存儲過(guò)程有一個(gè)致命的缺點(diǎn),就是它含有NOT IN字樣。雖然我可以把它改造為： SELECT TOP 頁(yè)大小 * FROM Table1 WHERE not exists (select * from (select top (頁(yè)大小*頁(yè)數) * from table1 order by id) b where b.id=a.id ) order by id 即,用not exists來(lái)代替not in,但我們前面已經(jīng)談過(guò)了,二者的執行效率實(shí)際上是沒(méi)有區別的。 既便如此,用TOP 結合NOT IN的這個(gè)方法還是比用游標要來(lái)得快一些。 雖然用not exists并不能挽救上個(gè)存儲過(guò)程的效率,但使用SQL SERVER中的TOP關(guān)鍵字卻是一個(gè)非常明智的選擇。因為分頁(yè)優(yōu)化的最終目的就是避免產(chǎn)生過(guò)大的記錄集,而我們在前面也已經(jīng)提到了TOP的優(yōu)勢,通過(guò)TOP 即可實(shí)現對數據量的控制。 在分頁(yè)算法中,影響我們查詢(xún)速度的關(guān)鍵因素有兩點(diǎn)：TOP和NOT IN。TOP可以提高我們的查詢(xún)速度,而NOT IN會(huì )減慢我們的查詢(xún)速度,所以要提高我們整個(gè)分頁(yè)算法的速度,就要徹底改造NOT IN,同其他方法來(lái)替代它。 我們知道,幾乎任何字段,我們都可以通過(guò)max(字段)或min(字段)來(lái)提取某個(gè)字段中的最大或最小值,所以如果這個(gè)字段不重復,那么就可以利用這些不重復的字段的max或min作為分水嶺,使其成為分頁(yè)算法中分開(kāi)每頁(yè)的參照物。在這里,我們可以用操作符“>”或“<”號來(lái)完成這個(gè)使命,使查詢(xún)語(yǔ)句符合SARG形式。如： Select top 10 * from table1 where id>200 于是就有了如下分頁(yè)方案： select top 頁(yè)大小 * from table1 where id> (select max (id) from (select top ((頁(yè)碼-1)*頁(yè)大小) id from table1 order by id) as T ) order by id 在選擇即不重復值,又容易分辨大小的列時(shí),我們通常會(huì )選擇主鍵。下表列出了筆者用有著(zhù)1000萬(wàn)數據的辦公自動(dòng)化系統中的表,在以GID(GID是主鍵,但并不是聚集索引。）為排序列、提取gid,fariqi,title字段,分別以第1、10、100、500、1000、1萬(wàn)、10萬(wàn)、25萬(wàn)、50萬(wàn)頁(yè)為例,測試以上三種分頁(yè)方案的執行速度：(單位：毫秒） 頁(yè) 碼 方案1 方案2 方案3 1 60 30 76 10 46 16 63 100 1076 720 130 500 540 12943 83 1000 17110 470 250 1萬(wàn) 24796 4500 140 10萬(wàn) 38326 42283 1553 25萬(wàn) 28140 128720 2330 50萬(wàn) 121686 127846 7168 從上表中,我們可以看出,三種存儲過(guò)程在執行100頁(yè)以下的分頁(yè)命令時(shí),都是可以信任的,速度都很好。但第一種方案在執行分頁(yè)1000頁(yè)以上后,速度就降了下來(lái)。第二種方案大約是在執行分頁(yè)1萬(wàn)頁(yè)以上后速度開(kāi)始降了下來(lái)。而第三種方案卻始終沒(méi)有大的降勢,后勁仍然很足。 在確定了第三種分頁(yè)方案后,我們可以據此寫(xiě)一個(gè)存儲過(guò)程。大家知道SQL SERVER的存儲過(guò)程是事先編譯好的SQL語(yǔ)句,它的執行效率要比通過(guò)WEB頁(yè)面傳來(lái)的SQL語(yǔ)句的執行效率要高。下面的存儲過(guò)程不僅含有分頁(yè)方案,還會(huì )根據頁(yè)面傳來(lái)的參數來(lái)確定是否進(jìn)行數據總數統計。 -- 獲取指定頁(yè)的數據 CREATE PROCEDURE pagination3 @tblName varchar(255), -- 表名 @strGetFields varchar(1000) = ‘*‘, -- 需要返回的列 @fldName varchar(255)=‘‘, -- 排序的字段名 @PageSize int = 10, -- 頁(yè)尺寸 @PageIndex int = 1, -- 頁(yè)碼 @doCount bit = 0, -- 返回記錄總數, 非 0 值則返回 @OrderType bit = 0, -- 設置排序類(lèi)型, 非 0 值則降序 @strWhere varchar(1500) = ‘‘ -- 查詢(xún)條件 (注意: 不要加 where) AS declare @strSQL varchar(5000) -- 主語(yǔ)句 declare @strTmp varchar(110) -- 臨時(shí)變量 declare @strOrder varchar(400) -- 排序類(lèi)型 if @doCount != 0 begin if @strWhere !=‘‘ set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "] where "+@strWhere else set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "]" end --以上代碼的意思是如果@doCount傳遞過(guò)來(lái)的不是0,就執行總數統計。以下的所有代碼都是@doCount為0的情況 else begin if @OrderType != 0 begin set @strTmp = "<(select min" set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] desc" --如果@OrderType不是0,就執行降序,這句很重要！ end else begin set @strTmp = ">(select max" set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] asc" end if @PageIndex = 1 begin if @strWhere != ‘‘ set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " " + @strOrder else set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["+ @tblName + "] "+ @strOrder --如果是第一頁(yè)就執行以上代碼,這樣會(huì )加快執行速度 end else begin --以下代碼賦予了@strSQL以真正執行的SQL代碼 set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from [" + @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["+ @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["+ @fldName + "] from [" + @tblName + "]" + @strOrder + ") as tblTmp)"+ @strOrder if @strWhere != ‘‘ set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from [" + @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "([" + @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " [" + @fldName + "] from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " " + @strOrder + ") as tblTmp) and " + @strWhere + " " + @strOrder end end exec (@strSQL) GO 上面的這個(gè)存儲過(guò)程是一個(gè)通用的存儲過(guò)程,其注釋已寫(xiě)在其中了。 在大數據量的情況下,特別是在查詢(xún)最后幾頁(yè)的時(shí)候,查詢(xún)時(shí)間一般不會(huì )超過(guò)9秒；而用其他存儲過(guò)程,在實(shí)踐中就會(huì )導致超時(shí),所以這個(gè)存儲過(guò)程非常適用于大容量數據庫的查詢(xún)。 筆者希望能夠通過(guò)對以上存儲過(guò)程的解析,能給大家帶來(lái)一定的啟示,并給工作帶來(lái)一定的效率提升,同時(shí)希望同行提出更優(yōu)秀的實(shí)時(shí)數據分頁(yè)算法。 四、聚集索引的重要性和如何選擇聚集索引 在上一節的標題中,筆者寫(xiě)的是：實(shí)現小數據量和海量數據的通用分頁(yè)顯示存儲過(guò)程。這是因為在將本存儲過(guò)程應用于“辦公自動(dòng)化”系統的實(shí)踐中時(shí),筆者發(fā)現這第三種存儲過(guò)程在小數據量的情況下,有如下現象： 1、分頁(yè)速度一般維持在1秒和3秒之間。 2、在查詢(xún)最后一頁(yè)時(shí),速度一般為5秒至8秒,哪怕分頁(yè)總數只有3頁(yè)或30萬(wàn)頁(yè)。 雖然在超大容量情況下,這個(gè)分頁(yè)的實(shí)現過(guò)程是很快的,但在分前幾頁(yè)時(shí),這個(gè)1－3秒的速度比起第一種甚至沒(méi)有經(jīng)過(guò)優(yōu)化的分頁(yè)方法速度還要慢,借用戶(hù)的話(huà)說(shuō)就是“還沒(méi)有ACCESS數據庫速度快”,這個(gè)認識足以導致用戶(hù)放棄使用您開(kāi)發(fā)的系統。 筆者就此分析了一下,原來(lái)產(chǎn)生這種現象的癥結是如此的簡(jiǎn)單,但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！ 本篇文章的題目是：“查詢(xún)優(yōu)化及分頁(yè)算法方案”。筆者只所以把“查詢(xún)優(yōu)化”和“分頁(yè)算法”這兩個(gè)聯(lián)系不是很大的論題放在一起,就是因為二者都需要一個(gè)非常重要的東西――聚集索引。 在前面的討論中我們已經(jīng)提到了,聚集索引有兩個(gè)最大的優(yōu)勢： 1、以最快的速度縮小查詢(xún)范圍。 2、以最快的速度進(jìn)行字段排序。 第1條多用在查詢(xún)優(yōu)化時(shí),而第2條多用在進(jìn)行分頁(yè)時(shí)的數據排序。 而聚集索引在每個(gè)表內又只能建立一個(gè),這使得聚集索引顯得更加的重要。聚集索引的挑選可以說(shuō)是實(shí)現“查詢(xún)優(yōu)化”和“高效分頁(yè)”的最關(guān)鍵因素。 但要既使聚集索引列既符合查詢(xún)列的需要,又符合排序列的需要,這通常是一個(gè)矛盾。 筆者前面“索引”的討論中,將fariqi,即用戶(hù)發(fā)文日期作為了聚集索引的起始列,日期的精確度為“日”。這種作法的優(yōu)點(diǎn),前面已經(jīng)提到了,在進(jìn)行劃時(shí)間段的快速查詢(xún)中,比用ID主鍵列有很大的優(yōu)勢。 但在分頁(yè)時(shí),由于這個(gè)聚集索引列存在著(zhù)重復記錄,所以無(wú)法使用max或min來(lái)最為分頁(yè)的參照物,進(jìn)而無(wú)法實(shí)現更為高效的排序。而如果將ID主鍵列作為聚集索引,那么聚集索引除了用以排序之外,沒(méi)有任何用處,實(shí)際上是浪費了聚集索引這個(gè)寶貴的資源。 為解決這個(gè)矛盾,筆者后來(lái)又添加了一個(gè)日期列,其默認值為getdate()。用戶(hù)在寫(xiě)入記錄時(shí),這個(gè)列自動(dòng)寫(xiě)入當時(shí)的時(shí)間,時(shí)間精確到毫秒。即使這樣,為了避免可能性很小的重合,還要在此列上創(chuàng )建UNIQUE約束。將此日期列作為聚集索引列。 有了這個(gè)時(shí)間型聚集索引列之后,用戶(hù)就既可以用這個(gè)列查找用戶(hù)在插入數據時(shí)的某個(gè)時(shí)間段的查詢(xún),又可以作為唯一列來(lái)實(shí)現max或min,成為分頁(yè)算法的參照物。 經(jīng)過(guò)這樣的優(yōu)化,筆者發(fā)現,無(wú)論是大數據量的情況下還是小數據量的情況下,分頁(yè)速度一般都是幾十毫秒,甚至0毫秒。而用日期段縮小范圍的查詢(xún)速度比原來(lái)也沒(méi)有任何遲鈍。 聚集索引是如此的重要和珍貴,所以筆者總結了一下,一定要將聚集索引建立在： 1、您最頻繁使用的、用以縮小查詢(xún)范圍的字段上； 2、您最頻繁使用的、需要排序的字段上。 結束語(yǔ)： 本篇文章匯集了筆者近段在使用數據庫方面的心得,是在做“辦公自動(dòng)化”系統時(shí)實(shí)踐經(jīng)驗的積累。希望這篇文章不僅能夠給大家的工作帶來(lái)一定的幫助,也希望能讓大家能夠體會(huì )到分析問(wèn)題的方法；最重要的是,希望這篇文章能夠拋磚引玉,掀起大家的學(xué)習和討論的興趣,以共同促進(jìn),共同為公安科技強警事業(yè)和金盾工程做出自己最大的努力。 最后需要說(shuō)明的是,在試驗中,我發(fā)現用戶(hù)在進(jìn)行大數據量查詢(xún)的時(shí)候,對數據庫速度影響最大的不是內存大小,而是CPU。在我的P4 2.4機器上試驗的時(shí)候,查看“資源管理器”,CPU經(jīng)常出現持續到100%的現象,而內存用量卻并沒(méi)有改變或者說(shuō)沒(méi)有大的改變。即使在我們的HP ML 350 G3服務(wù)器上試驗時(shí),CPU峰值也能達到90%,一般持續在70%左右。 本文的試驗數據都是來(lái)自我們的HP ML 350服務(wù)器。服務(wù)器配置：雙Inter Xeon 超線(xiàn)程 CPU 2.4G,內存1G,操作系統Windows Server 2003 Enterprise Edition,數據庫SQL Server 2000 SP3。 |
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