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SQLserver海量数据库的查询优化及分页算法详解(一)
2018-03-14 09:00:28 】 浏览:239
Tags:SQLserver 海量 数据库 查询 优化 算法 详解

具体如下:

如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构:

CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( –TGongwen是红头文件表名

[Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,

–本表的id号,也是主键

[title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,

–红头文件的标题

[fariqi] [datetime] NULL ,

–发布日期

[neibuYonghu] [varchar] (70) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,

–发布用户

[reader] [varchar] (900) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,

–需要浏览的用户。每个用户中间用分隔符“,”分开

) ON [PRIMARY] TEXTIMAGE_ON [PRIMARY]

GO

下面,我们来往数据库中添加1000万条数据:

declare @i int

set @i=1

while @i<=250000

begin

insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(‘2004-2-5’,’通信科’,’通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科’,’这是最先的25万条记录’)

set @i=@i+1

end

GO

declare @i int

set @i=1

while @i<=250000

begin

insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(‘2004-9-16’,’办公室’,’办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科’,’这是中间的25万条记录’)

set @i=@i+1

end

GO

declare @h int

set @h=1

while @h<=100

begin

declare @i int

set @i=2002

while @i<=2003

begin

declare @j int

set @j=0

while @j<50

begin

declare @k int

set @k=0

while @k<50

begin

insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(cast(@i as varchar(4))+’-8-15 3:’+cast(@j as varchar(2))+’:’+cast(@j as varchar(2)),’通信科’,’办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科’,’这是最后的50万条记录’)

set @k=@k+1

end

set @j=@j+1

end

set @i=@i+1

end

set @h=@h+1

end

GO

declare @i int

set @i=1

while @i<=9000000

begin

insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(‘2004-5-5’,’通信科’,’通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科’,’这是最后添加的900万条记录’)

set @i=@i+1000000

end

GO

通过以上语句,我们创建了25万条由于2004年2月5日发布的记录,25万条由办公室于2004年9月6日发布的记录,2002年和2003年各100个2500条相同日期、不同分秒的记录(共50万条),还有由通信科于2004年5月5日发布的900万条记录,合计1000万条。

一、因情制宜,建立“适当”的索引

建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提。

索引(index)是除表之外另一重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据结构。当根据索引码的值搜索数据时,索引提供了对数据的快速访问。事实上,没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果,但随着表变得越来越大,使用“适当”的索引的效果就越来越明显。注意,在这句话中,我们用了“适当”这个词,这是因为,如果使用索引时不认真考虑其实现过程,索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能。

(一)深入浅出理解索引结构

实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:

其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。

我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。

如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要查的字,而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法,比如您查“张”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页码却是63页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。很显然,这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方,现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到您所需要的页码。

我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。

通过以上例子,我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。

进一步引申一下,我们可以很容易的理解:每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序。

(二)何时使用聚集索引或非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。

动作描述

使用聚集索引

使用非聚集索引

列经常被分组排序

返回某范围内的数据

不应

一个或极少不同值

不应

不应

小数目的不同值

不应

大数目的不同值

不应

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