在h31bt.com网站准备采用Lucence.net来进行索引处理搜索慢问题的时候,突然发现常用的分页获取数据的row_number也支持不住了,后期查到200多万的时候非常慢(总数据有500万),经过网上查询分析一些资料后,基本上搞明白是什么原因导致的,顺便纪录一下解决方案。
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网上找的几种sqlserver2005高效分页sql查询语句
top方案:
sql codeselect top 10 * from table1
where id not in(select top 开始的位置 id from table1)
max:
sql codeselect top 10 * from table1
where id>(select max(id)
from (select top 开始位置 id from table1order by id)tt)
row:
sql codeselect *
from (
select row_number()over(order by tempcolumn)temprownumber,*
from (select top 开始位置+10 tempcolumn=0,* from table1)t
)tt
where temprownumber>开始位置
3种分页方式,分别是max方案,top方案,row方案
效率:
第1:row
第2:max
第3:top
缺点:
max:必须用户编写复杂sql,不支持非唯一列排序
top:必须用户编写复杂sql,不支持复合主键
row:不支持sqlserver2000
测试数据:
共320万条数据,每页显示10条数据,分别测试了2万页、15万页和32万页。
页码,top方案,max方案,row方案
2万,60ms,46ms,33ms
15万,453ms,343ms,310ms
32万,953ms,720ms,686ms
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个人也是经常采用row_number来解决问题的,但是主键是以ID为主的,这次数据库表不是ID主键,
如果使用ID来进行获取200万后面的200条数据,发现服务器上需要几分钟都不一定出来得结果
select * from (select *,row_number() over(order by ID asc) as RowNum from H31_DHT_TYPE_101_1) as a where RowNum between 2000000 and 2000200
但是使用HashKey来排序,则很快,ms表示毫秒
select * from (select *,row_number() over(order by hashkey asc) as RowNum from H31_DHT_TYPE_101_1) as a where RowNum between 2000000 and 2000200
[2013-10-13 7:32:02]: Addindex[1011]:1500601 DBTime:219ms IndexTime:47ms [2013-10-13 7:32:02]: Addindex[1011]:1500801 DBTime:219ms IndexTime:31ms [2013-10-13 7:32:03]: Addindex[1011]:1501001 DBTime:547ms IndexTime:687ms [2013-10-13 7:32:04]: Addindex[1011]:1501201 DBTime:219ms IndexTime:94ms [2013-10-13 7:32:04]: Addindex[1011]:1501401 DBTime:219ms IndexTime:31ms [2013-10-13 7:32:04]: Addindex[1011]:1501601 DBTime:219ms IndexTime:62ms [2013-10-13 7:32:04]: Addindex[1011]:1501801 DBTime:219ms IndexTime:31ms [2013-10-13 7:32:05]: Addindex[1011]:1502001 DBTime:219ms IndexTime:78ms [2013-10-13 7:32:05]: Addindex[1011]:1502201 DBTime:219ms IndexTime:47ms [2013-10-13 7:32:05]: Addindex[1011]:1502401 DBTime:218ms IndexTime:32ms
由于hashkey是唯一,但不是递增的问题,必须以ID递增来获取纪录增加到lucence索引里面,
在此查询了何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要):
动作描述 | 使用聚集索引 | 使用非聚集索引 |
列经常被分组排序 | 应 | 应 |
返回某范围内的数据 | 应 | 不应 |
一个或极少不同值 | 不应 | 不应 |
小数目的不同值 | 应 | 不应 |
大数目的不同值 | 不应 | 应 |
频繁更新的列 | 不应 | 应 |
外键列 | 应 | 应 |
主键列 | 应 | 应 |
频繁修改索引列 | 不应 | 应 |
主键 | 聚集索引 | |
用途 | 强制表的实体完整性 | 对数据行的排序,方便查询用 |
一个表多少个 | 一个表最多一个主键 | 一个表最多一个聚集索引 |
是否允许多个字段来定义 | 一个主键可以多个字段来定义 | 一个索引可以多个字段来定义 |
是否允许 null 数据行出现 | 如果要创建的数据列中数据存在null,无法建立主键。 创建表时指定的 PRIMARY KEY 约束列隐式转换为 NOT NULL。 |
没有限制建立聚集索引的列一定必须 not null . 也就是可以列的数据是 null 参看最后一项比较 |
是否要求数据必须唯一 | 要求数据必须唯一 | 数据即可以唯一,也可以不唯一。看你定义这个索引的 UNIQUE 设置。 (这一点需要看后面的一个比较,虽然你的数据列可能不唯一,但是系统会替你产生一个你看不到的唯一列) |
创建的逻辑 | 数据库在创建主键同时,会自动建立一个唯一索引。 如果这个表之前没有聚集索引,同时建立主键时候没有强制指定使用非聚集索引,则建立主键时候,同时建立一个唯一的聚集索引 |
如果未使用 UNIQUE 属性创建聚集索引,数据库引擎 将向表自动添加一个四字节 uniqueifier 列。 必要时,数据库引擎 将向行自动添加一个 uniqueifier 值,使每个键唯一。此列和列值供内部使用,用户不能查看或访问。 |
通过此处分析聚焦索引一个表只能有一个,如何解决目前的问题呢?
首先我们分析下
select * from (select *,row_number() over(order by ID asc) as RowNum from H31_DHT_TYPE_101_1) as a where RowNum between 2000000 and 2000200
这条语句的对与错的问题,
1.select *,row_number() over(order by ID asc) as RowNum from H31_DHT_TYPE_101_1表明了需要查询所有字段和列全部搜索出来了,数据小的时候你不会发现,但数据量大的时候就知道了,因为他表明了获取所有字段的数据进行按ID排序,虽然ID也索引了。
2.上面需要很长时间,然后再去定位查询感觉时间很慢。
所以个人的想法是先不用查询出所有字段的数据,
WITH temp AS (SELECT id, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS 'RowNumber' FROM H31_DHT_TYPE_101_1)
这条语句查询出来的结果需要1到2秒,比起上面的基本上需要很长时间算是好的了,
然后再从这里面取ID号,这样就节约了不少时间,
WITH temp AS (SELECT id, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS 'RowNumber' FROM H31_DHT_TYPE_101_1) select ID,hashKey,recvTime,updateTime,keyContent,keyType,recvTimes,fileCnt,filetotalSize,Detail,viewTimes,viewLevel from H31_DHT_TYPE_101_1 where id in (select id from temp where RowNumber between 2000000 and 2000200)
分析使用的时间在2秒左右
[2013-10-14 2:43:17]: Addindex[1011]:2577092 DBTime:1453ms IndexTime:32ms [2013-10-14 2:43:19]: Addindex[1011]:2577292 DBTime:1515ms IndexTime:32ms [2013-10-14 2:43:20]: Addindex[1011]:2577492 DBTime:1578ms IndexTime:31ms [2013-10-14 2:43:22]: Addindex[1011]:2577692 DBTime:1687ms IndexTime:32ms [2013-10-14 2:43:23]: Addindex[1011]:2577892 DBTime:1422ms IndexTime:31ms [2013-10-14 2:43:25]: Addindex[1011]:2578092 DBTime:1547ms IndexTime:31ms [2013-10-14 2:43:27]: Addindex[1011]:2578292 DBTime:1469ms IndexTime:31ms [2013-10-14 2:43:28]: Addindex[1011]:2578492 DBTime:1516ms IndexTime:31ms [2013-10-14 2:43:30]: Addindex[1011]:2578692 DBTime:1422ms IndexTime:31ms [2013-10-14 2:43:36]: Addindex[1011]:2578892 DBTime:6422ms IndexTime:31ms [2013-10-14 2:43:40]: Addindex[1011]:2579092 DBTime:3938ms IndexTime:31ms [2013-10-14 2:43:43]: Addindex[1011]:2579292 DBTime:3484ms IndexTime:32ms [2013-10-14 2:43:48]: Addindex[1011]:2579492 DBTime:4265ms IndexTime:32ms [2013-10-14 2:43:50]: Addindex[1011]:2579692 DBTime:1750ms IndexTime:31ms
总结:
1.对SQL2005的分页进一步的了解了聚集索引的问题,有聚集索引的使用ROW_NUMBER则很快;
2.对目前大家所采用的分页语句是否合理的问题,优化的问题得了学习,特此记录一下。
3.希望写得不对的地方请大家在此留言指教下.
下一篇准备对网站采用lucence.net3.03如何来进行索引搞定搜索的问题进行记录。
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