海量数据库的查询优化及分页算法方案 2 之 改良SQL语句

二、改善SQL语句

  很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如:

select * from table1 where name=’zhangsan’ and tID > 10000

  和执行:

select * from table1 where tID > 10000 and name=’zhangsan’

  一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语句的确是不一样,如果tID是一个聚合索引,那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了;而前一句则要先从全表中查找看有几个name=’zhangsan’的,而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。

  事实上,这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”,它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间,也就是说,它能实现自动优化。

  虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化,但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理,如非这样,有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。

  在查询分析阶段,查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数(SARG),那么就称之为可优化的,并且可以利用索引快速获得所需数据。

  SARG的定义:用于限制搜索的一个操作,因为它通常是指一个特定的匹配,一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下:

列名 操作符 <常数 或 变量>

<常数 或 变量> 操作符列名

  列名可以出现在操作符的一边,而常数或变量出现在操作符的另一边。如:

Name='张三'

价格>5000

5000<价格

Name='张三' and 价格>5000

  如果一个表达式不能满足SARG的形式,那它就无法限制搜索的范围了,也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。

  介绍完SARG后,我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验:

  1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型

  如:name like ‘张%' ,这就属于SARG

  而:name like ‘%张' ,就不属于SARG。

  原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。

  2、or 会引起全表扫描

Name='张三' and 价格>5000 符号SARG,而:Name='张三' or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。

  3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句

  不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句,如:NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等,另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子:

ABS(价格)<5000

Name like ‘%三'

  有些表达式,如:

WHERE 价格*2>5000

  SQL SERVER也会认为是SARG,SQL SERVER会将此式转化为:

WHERE 价格>2500/2

  但我们不推荐这样使用,因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。

  4、IN 的作用相当与OR

  语句:

Select * from table1 where tid in (2,3)

  和

Select * from table1 where tid=2 or tid=3

  是一样的,都会引起全表扫描,如果tid上有索引,其索引也会失效。

  5、尽量少用NOT

  6、exists 和 in 的执行效率是一样的

  很多资料上都显示说,exists要比in的执行效率要高,同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上,我试验了一下,发现二者无论是前面带不带not,二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询,我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开。

  (1)select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)

  该句的执行结果为:

  表 ’sales’。扫描计数 18,逻辑读 56 次,物理读 0 次,预读 0 次。

  表 ’titles’。扫描计数 1,逻辑读 2 次,物理读 0 次,预读 0 次。

  (2)select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)

  第二句的执行结果为:

  表 ’sales’。扫描计数 18,逻辑读 56 次,物理读 0 次,预读 0 次。

  表 ’titles’。扫描计数 1,逻辑读 2 次,物理读 0 次,预读 0 次。

  我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。

  7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样

  前面,我们谈到,如果在LIKE前面加上通配符%,那么将会引起全表扫描,所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说,用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升,经我试验,发现这种说明也是错误的:

select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex(’刑侦支队’,reader)>0 and fariqi>’2004-5-5’

  用时:7秒,另外:扫描计数 4,逻辑读 7155 次,物理读 0 次,预读 0 次。

select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like ’%’ + ’刑侦支队’ + ’%’ and fariqi>’2004-5-5’

  用时:7秒,另外:扫描计数 4,逻辑读 7155 次,物理读 0 次,预读 0 次。

  8、union并不绝对比or的执行效率高

  我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描,一般的,我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明,这种说法对于大部分都是适用的。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=’2004-9-16’ or gid>9990000

  用时:68秒。扫描计数 1,逻辑读 404008 次,物理读 283 次,预读 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

  用时:9秒。扫描计数 8,逻辑读 67489 次,物理读 216 次,预读 7499 次。

  看来,用union在通常情况下比用or的效率要高的多。

  但经过试验,笔者发现如果or两边的查询列是一样的话,那么用union则反倒和用or的执行速度差很多,虽然这里union扫描的是索引,而or扫描的是全表。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=’2004-9-16’ or fariqi=’2004-2-5’

  用时:6423毫秒。扫描计数 2,逻辑读 14726 次,物理读 1 次,预读 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’

  用时:11640毫秒。扫描计数 8,逻辑读 14806 次,物理读 108 次,预读 1144 次。

  9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则,避免“select *”

  我们来做一个试验:

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc

  用时:4673毫秒

select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc

  用时:1376毫秒

select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc

  用时:80毫秒

  由此看来,我们每少提取一个字段,数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。

  10、count(*)不比count(字段)慢

  某些资料上说:用*会统计所有列,显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根据的。我们来看:

select count(*) from Tgongwen

  用时:1500毫秒

select count(gid) from Tgongwen

  用时:1483毫秒

select count(fariqi) from Tgongwen

  用时:3140毫秒

select count(title) from Tgongwen

  用时:52050毫秒

  从以上可以看出,如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的,而count(*)却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要快,而且字段越长,汇总的速度就越慢。我想,如果用count(*), SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然,如果您直接写count(主键)将会来的更直接些。

  11、order by按聚集索引列排序效率最高

  我们来看:(gid是主键,fariqi是聚合索引列)

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen

  用时:196 毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 289 次,物理读 1 次,预读 1527 次。

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc

  用时:4720毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 41956 次,物理读 0 次,预读 1287 次。

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc

  用时:4736毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 55350 次,物理读 10 次,预读 775 次。

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc

  用时:173毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 290 次,物理读 0 次,预读 0 次。

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc

  用时:156毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 289 次,物理读 0 次,预读 0 次。

  从以上我们可以看出,不排序的速度以及逻辑读次数都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相当的,但这些都比“order by 非聚集索引列”的查询速度是快得多的。

  同时,按照某个字段进行排序的时候,无论是正序还是倒序,速度是基本相当的。

  12、高效的TOP

  事实上,在查询和提取超大容量的数据集时,影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找,而是物理的I/0操作。如:

select top 10 * from (

select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen

where neibuyonghu=’办公室’

order by gid desc) as a

order by gid asc

  这条语句,从理论上讲,整条语句的执行时间应该比子句的执行时间长,但事实相反。因为,子句执行后返回的是10000条记录,而整条语句仅返回10条语句,所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。TOP关键词是SQL SERVER中经过系统优化过的一个用来提取前几条或前几个百分比数据的词。经笔者在实践中的应用,发现TOP确实很好用,效率也很高。但这个词在另外一个大型数据库ORACLE中却没有,这不能说不是一个遗憾,虽然在ORACLE中可以用其他方法(如:rownumber)来解决。在以后的关于“实现千万级数据的分页显示存储过程”的讨论中,我们就将用到TOP这个关键词。

  到此为止,我们上面讨论了如何实现从大容量的数据库中快速地查询出您所需要的数据方法。当然,我们介绍的这些方法都是“软”方法,在实践中,我们还要考虑各种“硬”因素,如:网络性能、服务器的性能、操作系统的性能,甚至网卡、交换机等。

(0)

相关推荐

  • Oracle实现分页查询的SQL语法汇总

    本文实例汇总了Oracle实现分页查询的SQL语法,整理给大家供大家参考之用,详情如下: 1.无ORDER BY排序的写法.(效率最高) 经过测试,此方法成本最低,只嵌套一层,速度最快!即使查询的数据量再大,也几乎不受影响,速度依然! sql语句如下: SELECT * FROM (Select ROWNUM AS ROWNO, T.* from k_task T where Flight_date between to_date('20060501', 'yyyymmdd') and to_d

  • SQL行号排序和分页(SQL查询中插入行号 自定义分页的另类实现)

    (一)行号显示和排序 1.SQL Server的行号 A.SQL 2000使用identity(int,1,1)和临时表,可以显示行号 SELECT identity(int,1,1) AS ROWNUM, [DataID] INTO #1 FROM DATAS order by DataID; SELECT * FROM #1 B.SQL 2005提供一个很好用的函数row_number(), 可以直接用来显示行号,当然也可以使用SQL 2000的identity SELECT row_num

  • Mysql中分页查询的两个解决方法比较

    mysql中分页查询有两种方式, 一种是使用COUNT(*)的方式,具体代码如下 复制代码 代码如下: SELECT COUNT(*) FROM foo WHERE b = 1; SELECT a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100,10; 另外一种是使用SQL_CALC_FOUND_ROWS 复制代码 代码如下: SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100, 10; SELECT FOUND_

  • sql分页查询几种写法

    关于SQL语句分页,网上也有很多,我贴一部分过来,并且总结自己已知的分页到下面,方便日后查阅 1.创建测试环境,(插入100万条数据大概耗时5分钟). create database DBTest use DBTest --创建测试表 create table pagetest ( id int identity(1,1) not null, col01 int null, col02 nvarchar(50) null, col03 datetime null ) --1万记录集 declar

  • oracle,mysql,SqlServer三种数据库的分页查询的实例

    MySql: MySQL数据库实现分页比较简单,提供了 LIMIT函数.一般只需要直接写到sql语句后面就行了.LIMIT子 句可以用来限制由SELECT语句返回过来的数据数量,它有一个或两个参数,如果给出两个参数, 第一个参数指定返回的第一行在所有数据中的位置,从0开始(注意不是1),第二个参数指定最多返回行数.例如:select * from table WHERE - LIMIT 10; #返回前10行select * from table WHERE - LIMIT 0,10; #返回前

  • mysql分页原理和高效率的mysql分页查询语句

    以前我在mysql中分页都是用的 limit 100000,20这样的方式,我相信你也是吧,但是要提高效率,让分页的代码效率更高一些,更快一些,那我们又该怎么做呢? 第一部分:看一下分页的基本原理: 复制代码 代码如下: mysql explain SELECT * FROM message ORDER BY id DESC LIMIT 10000, 20***************** 1. row **************id: 1select_type: SIMPLEtable: m

  • 高效的SQLSERVER分页查询(推荐)

    第一种方案.最简单.普通的方法: 复制代码 代码如下: SELECT TOP 30 * FROM ARTICLE WHERE ID NOT IN(SELECT TOP 45000 ID FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC) ORDER BY YEAR DESC,ID DESC 平均查询100次所需时间:45s 第二种方案: 复制代码 代码如下: SELECT * FROM ( SELECT TOP 30 * FROM (SELECT TOP 4503

  • SQL Server 分页查询存储过程代码

    复制代码 代码如下: CREATE PROCEDURE [dbo].[up_Pager] @table varchar(2000), --表名 @col varchar(50), --按该列来进行分页 @orderby bit, --排序,0-顺序,1-倒序 @collist varchar(800),--要查询出的字段列表,*表示全部字段 @pagesize int, --每页记录数 @page int, --指定页 @condition varchar(800) --查询条件 AS DECL

  • php下巧用select语句实现mysql分页查询

    利用select语句的一个特性就可以很方便地实现mysql查询结果的分页,下文对该方法的实现过程作了详细的介绍,希望对您能有所启迪. mysql分页查询是我们经常见到的问题,那么应该如何实现呢?下面就教您一个实现mysql分页查询的好方法,供您参考学习. mysql中利用select语句的一个特性就可以很方便地实现查询结果的分页,select语句实现mysql分页查询的语法: 复制代码 代码如下: SELECT [STRAIGHT_JOIN] [SQL_SMALL_RESULT] [SQL_BI

  • 防SQL注入 生成参数化的通用分页查询语句

    使用这种通用的存储过程进行分页查询,想要防SQL注入,只能对输入的参数进行过滤,例如将一个单引号"'"转换成两个单引号"''",但这种做法是不安全的,厉害的黑客可以通过编码的方式绕过单引号的过滤,要想有效防SQL注入,只有参数化查询才是最终的解决方案.但问题就出在这种通用分页存储过程是在存储过程内部进行SQL语句拼接,根本无法修改为参数化的查询语句,因此这种通用分页存储过程是不可取的.但是如果不用通用的分页存储过程,则意味着必须为每个具体的分页查询写一个分页存储过程

随机推荐