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SQL Server 索引結(jié)構(gòu)及其使用(二) 改善SQL語句

 更新時間:2009年04月09日 00:38:23   作者:  
很多人不知道SQL語句在SQL SERVER中是如何執(zhí)行的,他們擔心自己所寫的SQL語句會被SQL SERVER誤解。

10、count(*)不比count(字段)慢
  某些資料上說:用*會統(tǒng)計所有列,顯然要比一個世界的列名效率低。這種說法其實是沒有根據(jù)的。我們來看:
select count(*) from Tgongwen
用時:1500毫秒

select count(gid) from Tgongwen
用時:1483毫秒

select count(fariqi) from Tgongwen
用時:3140毫秒

select count(title) from Tgongwen
用時: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?shù)?,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,匯總的速度就越慢。我想,如果用count(*), SQL SERVER可能會自動查找最小字段來匯總的。當然,如果您直接寫count(主鍵)將會來的更直接些。

11、order by按聚集索引列排序效率最高
我們來看:(gid是主鍵,fariqi是聚合索引列):
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen
用時:196 毫秒。 掃描計數(shù) 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:4720毫秒。 掃描計數(shù) 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:4736毫秒。 掃描計數(shù) 1,邏輯讀 55350 次,物理讀 10 次,預讀 775 次。
用時:173毫秒。

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc
掃描計數(shù) 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:156毫秒。 掃描計數(shù) 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(shù)都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相當?shù)?,但這些都比“order by 非聚集索引列”的查詢速度是快得多的。
  同時,按照某個字段進行排序的時候,無論是正序還是倒序,速度是基本相當?shù)摹?

12、高效的TOP
  事實上,在查詢和提取超大容量的數(shù)據(jù)集時,影響數(shù)據(jù)庫響應時間的最大因素不是數(shù)據(jù)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
  這條語句,從理論上講,整條語句的執(zhí)行時間應該比子句的執(zhí)行時間長,但事實相反。因為,子句執(zhí)行后返回的是10000條記錄,而整條語句僅返回10條語句,所以影響數(shù)據(jù)庫響應時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)過系統(tǒng)優(yōu)化過的一個用來提取前幾條或前幾個百分比數(shù)據(jù)的詞。經(jīng)筆者在實踐中的應用,發(fā)現(xiàn)TOP確實很好用,效率也很高。但這個詞在另外一個大型數(shù)據(jù)庫ORACLE中卻沒有,這不能說不是一個遺憾,雖然在ORACLE中可以用其他方法(如:rownumber)來解決。在以后的關(guān)于“實現(xiàn)千萬級數(shù)據(jù)的分頁顯示存儲過程”的討論中,我們就將用到TOP這個關(guān)鍵詞。

  到此為止,我們上面討論了如何實現(xiàn)從大容量的數(shù)據(jù)庫中快速地查詢出您所需要的數(shù)據(jù)方法。當然,我們介紹的這些方法都是“軟”方法,在實踐中,我們還要考慮各種“硬”因素,如:網(wǎng)絡性能、服務器的性能、操作系統(tǒng)的性能,甚至網(wǎng)卡、交換機等。

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