SQL优化-索引 3

笔者曾在网上看到了一篇小短文《从数据表中取出第n条到第m条的记录的方法》，全文如下：

　　从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录： 

SELECT TOP m-n+1 *

　　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(每页记录数)
　　@PageIndex int = 1, -- 页码
　　@doCount bit = 0, -- 返回记录总数, 非0值则返回记录数
　　@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 // 降序(desc)
　　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 // 升序(asc)
　　begin
　　set @strTmp = ">(select max"
　　set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] asc"
　　end
　　if @PageIndex = 1 // 页码
　　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。

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