SQL Server 索引结构及其使用(四)(转载)
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
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