海量数据库的查询优化及分页算法方案集合2/2
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2022-08-18 09:19:09
from publish where (id not in (select top&nbs...
from publish
where (id not in
(select top n-1 id
from publish))
id 为publish 表的关键字
我当时看到这篇文章的时候，真的是精神为之一振，觉得思路非常得好。等到后来，我在作办公自动化系统（asp.net+ c#＋sql server）的时候，忽然想起了这篇文章，我想如果把这个语句改造一下，这就可能是一个非常好的分页存储过程。于是我就满网上找这篇文章，没想到，文章还没找到，却找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程，这个存储过程也是目前较为流行的一种分页存储过程，我很后悔没有争先把这段文字改造成存储过程：
create procedure pagination2
(
@sql nvarchar(4000), --不带排序语句的sql语句
@page int, --页码
@recsperpage int, --每页容纳的记录数
@id varchar(255), --需要排序的不重复的id号
@sort varchar(255) --排序字段及规则
)
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
其实，以上语句可以简化为：
select top 页大小 *
from table1
where (id not in
(select top 页大小*页数 id
from 表
order by id))
order by id
但这个存储过程有一个致命的缺点，就是它含有not in字样。虽然我可以把它改造为：
select top 页大小 *
from table1
where not exists
(select * from (select top (页大小*页数) * from table1 order by id) b where b.id=a.id )
order by id
即，用not exists来代替not in，但我们前面已经谈过了，二者的执行效率实际上是没有区别的。
既便如此，用top 结合not in的这个方法还是比用游标要来得快一些。
虽然用not exists并不能挽救上个存储过程的效率，但使用sql server中的top关键字却是一个非常明智的选择。因为分页优化的最终目的就是避免产生过大的记录集，而我们在前面也已经提到了top的优势，通过top 即可实现对数据量的控制。
在分页算法中，影响我们查询速度的关键因素有两点：top和not in。top可以提高我们的查询速度，而not in会减慢我们的查询速度，所以要提高我们整个分页算法的速度，就要彻底改造not in，同其他方法来替代它。
我们知道，几乎任何字段，我们都可以通过max(字段)或min(字段)来提取某个字段中的最大或最小值，所以如果这个字段不重复，那么就可以利用这些不重复的字段的max或min作为分水岭，使其成为分页算法中分开每页的参照物。在这里，我们可以用操作符“>”或“<”号来完成这个使命，使查询语句符合sarg形式。如：
select top 10 * from table1 where id>200
于是就有了如下分页方案：
select top 页大小 *
from table1
where id>
(select max (id) from
(select top ((页码-1)*页大小) id from table1 order by id) as t
)
order by id
在选择即不重复值，又容易分辨大小的列时，我们通常会选择主键。下表列出了笔者用有着1000万数据的办公自动化系统中的表，在以gid（gid是主键，但并不是聚集索引。）为排序列、提取gid,fariqi,title字段，分别以第1、10、100、500、1000、1万、10万、25万、50万页为例，测试以上三种分页方案的执行速度：（单位：毫秒）
页 码
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
1万
24796
4500
140
10万
38326
42283
1553
25万
28140
128720
2330
50万
121686
127846
7168
从上表中，我们可以看出，三种存储过程在执行100页以下的分页命令时，都是可以信任的，速度都很好。但第一种方案在执行分页1000页以上后，速度就降了下来。第二种方案大约是在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。而第三种方案却始终没有大的降势，后劲仍然很足。
在确定了第三种分页方案后，我们可以据此写一个存储过程。大家知道sql server的存储过程是事先编译好的sql语句，它的执行效率要比通过web页面传来的sql语句的执行效率要高。下面的存储过程不仅含有分页方案，还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。
-- 获取指定页的数据
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, -- 页尺寸
@pageindex int = 1, -- 页码
@docount bit = 0, -- 返回记录总数, 非 0 值则返回
@ordertype bit = 0, -- 设置排序类型, 非 0 值则降序
@strwhere varchar(1500) = '' -- 查询条件 (注意: 不要加 where)
as
declare @strsql varchar(5000) -- 主语句
declare @strtmp varchar(110) -- 临时变量
declare @strorder varchar(400) -- 排序类型
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
--以上代码的意思是如果@docount传递过来的不是0，就执行总数统计。以下的所有代码都是@docount为0的情况
else
begin
if @ordertype != 0
begin
set @strtmp = "<(select min"
set @strorder = " order by [" + @fldname +"] desc"
--如果@ordertype不是0，就执行降序，这句很重要！
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
--如果是第一页就执行以上代码，这样会加快执行速度
end
else
begin
--以下代码赋予了@strsql以真正执行的sql代码
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
上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了。
在大数据量的情况下，特别是在查询最后几页的时候，查询时间一般不会超过9秒；而用其他存储过程，在实践中就会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询。
笔者希望能够通过对以上存储过程的解析，能给大家带来一定的启示，并给工作带来一定的效率提升，同时希望同行提出更优秀的实时数据分页算法。
四、聚集索引的重要性和如何选择聚集索引
在上一节的标题中，笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：
1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。
2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒，哪怕分页总数只有3页或30万页。
虽然在超大容量情况下，这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时，这个1－3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用户的话说就是“还没有access数据库速度快”，这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。
笔者就此分析了一下，原来产生这种现象的症结是如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！
本篇文章的题目是：“查询优化及分页算法方案”。笔者只所以把“查询优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引。
在前面的讨论中我们已经提到了，聚集索引有两个最大的优势：
1、以最快的速度缩小查询范围。
2、以最快的速度进行字段排序。
第1条多用在查询优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。
而聚集索引在每个表内又只能建立一个，这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。
但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要，这通常是一个矛盾。
笔者前面“索引”的讨论中，将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引的起始列，日期的精确度为“日”。这种作法的优点，前面已经提到了，在进行划时间段的快速查询中，比用id主键列有很大的优势。
但在分页时，由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分页的参照物，进而无法实现更为高效的排序。而如果将id主键列作为聚集索引，那么聚集索引除了用以排序之外，没有任何用处，实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。
为解决这个矛盾，笔者后来又添加了一个日期列，其默认值为getdate()。用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间，时间精确到毫秒。即使这样，为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建unique约束。将此日期列作为聚集索引列。
有了这个时间型聚集索引列之后，用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min，成为分页算法的参照物。
经过这样的优化，笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下，分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。
聚集索引是如此的重要和珍贵，所以笔者总结了一下，一定要将聚集索引建立在：
1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上；
2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。
结束语：
本篇文章汇集了笔者近段在使用数据库方面的心得，是在做“办公自动化”系统时实践经验的积累。希望这篇文章不仅能够给大家的工作带来一定的帮助，也希望能让大家能够体会到分析问题的方法；最重要的是，希望这篇文章能够抛砖引玉，掀起大家的学习和讨论的兴趣，以共同促进，共同为*科技强警事业和金盾工程做出自己最大的努力。
最后需要说明的是，在试验中，我发现用户在进行大数据量查询的时候，对数据库速度影响最大的不是内存大小，而是cpu。在我的p4 2.4机器上试验的时候，查看“资源管理器”，cpu经常出现持续到100%的现象，而内存用量却并没有改变或者说没有大的改变。即使在我们的hp ml 350 g3服务器上试验时，cpu峰值也能达到90%，一般持续在70%左右。
本文的试验数据都是来自我们的hp ml 350服务器。服务器配置：双inter xeon 超线程 cpu 2.4g，内存1g，操作系统windows server 2003 enterprise edition，数据库sql server 2000 sp3。
where (id not in
(select top n-1 id
from publish))
id 为publish 表的关键字
我当时看到这篇文章的时候，真的是精神为之一振，觉得思路非常得好。等到后来，我在作办公自动化系统（asp.net+ c#＋sql server）的时候，忽然想起了这篇文章，我想如果把这个语句改造一下，这就可能是一个非常好的分页存储过程。于是我就满网上找这篇文章，没想到，文章还没找到，却找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程，这个存储过程也是目前较为流行的一种分页存储过程，我很后悔没有争先把这段文字改造成存储过程：
create procedure pagination2
(
@sql nvarchar(4000), --不带排序语句的sql语句
@page int, --页码
@recsperpage int, --每页容纳的记录数
@id varchar(255), --需要排序的不重复的id号
@sort varchar(255) --排序字段及规则
)
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
其实，以上语句可以简化为：
select top 页大小 *
from table1
where (id not in
(select top 页大小*页数 id
from 表
order by id))
order by id
但这个存储过程有一个致命的缺点，就是它含有not in字样。虽然我可以把它改造为：
select top 页大小 *
from table1
where not exists
(select * from (select top (页大小*页数) * from table1 order by id) b where b.id=a.id )
order by id
即，用not exists来代替not in，但我们前面已经谈过了，二者的执行效率实际上是没有区别的。
既便如此，用top 结合not in的这个方法还是比用游标要来得快一些。
虽然用not exists并不能挽救上个存储过程的效率，但使用sql server中的top关键字却是一个非常明智的选择。因为分页优化的最终目的就是避免产生过大的记录集，而我们在前面也已经提到了top的优势，通过top 即可实现对数据量的控制。
在分页算法中，影响我们查询速度的关键因素有两点：top和not in。top可以提高我们的查询速度，而not in会减慢我们的查询速度，所以要提高我们整个分页算法的速度，就要彻底改造not in，同其他方法来替代它。
我们知道，几乎任何字段，我们都可以通过max(字段)或min(字段)来提取某个字段中的最大或最小值，所以如果这个字段不重复，那么就可以利用这些不重复的字段的max或min作为分水岭，使其成为分页算法中分开每页的参照物。在这里，我们可以用操作符“>”或“<”号来完成这个使命，使查询语句符合sarg形式。如：
select top 10 * from table1 where id>200
于是就有了如下分页方案：
select top 页大小 *
from table1
where id>
(select max (id) from
(select top ((页码-1)*页大小) id from table1 order by id) as t
)
order by id
在选择即不重复值，又容易分辨大小的列时，我们通常会选择主键。下表列出了笔者用有着1000万数据的办公自动化系统中的表，在以gid（gid是主键，但并不是聚集索引。）为排序列、提取gid,fariqi,title字段，分别以第1、10、100、500、1000、1万、10万、25万、50万页为例，测试以上三种分页方案的执行速度：（单位：毫秒）
页 码
方案1
方案2
方案3
1
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10
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16
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100
1076
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130
500
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83
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470
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140
10万
38326
42283
1553
25万
28140
128720
2330
50万
121686
127846
7168
从上表中，我们可以看出，三种存储过程在执行100页以下的分页命令时，都是可以信任的，速度都很好。但第一种方案在执行分页1000页以上后，速度就降了下来。第二种方案大约是在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。而第三种方案却始终没有大的降势，后劲仍然很足。
在确定了第三种分页方案后，我们可以据此写一个存储过程。大家知道sql server的存储过程是事先编译好的sql语句，它的执行效率要比通过web页面传来的sql语句的执行效率要高。下面的存储过程不仅含有分页方案，还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。
-- 获取指定页的数据
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, -- 页尺寸
@pageindex int = 1, -- 页码
@docount bit = 0, -- 返回记录总数, 非 0 值则返回
@ordertype bit = 0, -- 设置排序类型, 非 0 值则降序
@strwhere varchar(1500) = '' -- 查询条件 (注意: 不要加 where)
as
declare @strsql varchar(5000) -- 主语句
declare @strtmp varchar(110) -- 临时变量
declare @strorder varchar(400) -- 排序类型
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
--以上代码的意思是如果@docount传递过来的不是0，就执行总数统计。以下的所有代码都是@docount为0的情况
else
begin
if @ordertype != 0
begin
set @strtmp = "<(select min"
set @strorder = " order by [" + @fldname +"] desc"
--如果@ordertype不是0，就执行降序，这句很重要！
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
--如果是第一页就执行以上代码，这样会加快执行速度
end
else
begin
--以下代码赋予了@strsql以真正执行的sql代码
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
上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了。
在大数据量的情况下，特别是在查询最后几页的时候，查询时间一般不会超过9秒；而用其他存储过程，在实践中就会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询。
笔者希望能够通过对以上存储过程的解析，能给大家带来一定的启示，并给工作带来一定的效率提升，同时希望同行提出更优秀的实时数据分页算法。
四、聚集索引的重要性和如何选择聚集索引
在上一节的标题中，笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：
1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。
2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒，哪怕分页总数只有3页或30万页。
虽然在超大容量情况下，这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时，这个1－3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用户的话说就是“还没有access数据库速度快”，这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。
笔者就此分析了一下，原来产生这种现象的症结是如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！
本篇文章的题目是：“查询优化及分页算法方案”。笔者只所以把“查询优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引。
在前面的讨论中我们已经提到了，聚集索引有两个最大的优势：
1、以最快的速度缩小查询范围。
2、以最快的速度进行字段排序。
第1条多用在查询优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。
而聚集索引在每个表内又只能建立一个，这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。
但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要，这通常是一个矛盾。
笔者前面“索引”的讨论中，将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引的起始列，日期的精确度为“日”。这种作法的优点，前面已经提到了，在进行划时间段的快速查询中，比用id主键列有很大的优势。
但在分页时，由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分页的参照物，进而无法实现更为高效的排序。而如果将id主键列作为聚集索引，那么聚集索引除了用以排序之外，没有任何用处，实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。
为解决这个矛盾，笔者后来又添加了一个日期列，其默认值为getdate()。用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间，时间精确到毫秒。即使这样，为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建unique约束。将此日期列作为聚集索引列。
有了这个时间型聚集索引列之后，用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min，成为分页算法的参照物。
经过这样的优化，笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下，分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。
聚集索引是如此的重要和珍贵，所以笔者总结了一下，一定要将聚集索引建立在：
1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上；
2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。
结束语：
本篇文章汇集了笔者近段在使用数据库方面的心得，是在做“办公自动化”系统时实践经验的积累。希望这篇文章不仅能够给大家的工作带来一定的帮助，也希望能让大家能够体会到分析问题的方法；最重要的是，希望这篇文章能够抛砖引玉，掀起大家的学习和讨论的兴趣，以共同促进，共同为*科技强警事业和金盾工程做出自己最大的努力。
最后需要说明的是，在试验中，我发现用户在进行大数据量查询的时候，对数据库速度影响最大的不是内存大小，而是cpu。在我的p4 2.4机器上试验的时候，查看“资源管理器”，cpu经常出现持续到100%的现象，而内存用量却并没有改变或者说没有大的改变。即使在我们的hp ml 350 g3服务器上试验时，cpu峰值也能达到90%，一般持续在70%左右。
本文的试验数据都是来自我们的hp ml 350服务器。服务器配置：双inter xeon 超线程 cpu 2.4g，内存1g，操作系统windows server 2003 enterprise edition，数据库sql server 2000 sp3。