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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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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,共同为公安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。
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