SQL Server 索引結構及其使用（三、四）

CREATE procedure pagination1
(@pagesize int, --頁面大小，如每頁儲存20條記錄
@pageindex int --當前頁碼
)
as

set nocount on

begin
declare @indextable table(id int identity(1,1),nid int) --定義表變數
declare @PageLowerBound int --定義此頁的底碼
declare @PageUpperBound int --定義此頁的頂碼
set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize
set @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize
set rowcount @PageUpperBound
insert into @indextable(nid) select gid from TGongwen 
　　　　　　where fariqi >dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi desc
select O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t 
           where O.gid=t.nid and t.id>@PageLowerBound 
                        and t.id<=@PageUpperBound order by t.id
end

set nocount off

　　以上儲存過程運用了SQL SERVER的最新技術――表變數。應該說這個儲存過程也是一個非常優秀的分頁儲存過程。當然，在這個過程中，您也可以把其中的表變數寫成臨時表：CREATE TABLE #Temp。但很明顯，在SQL SERVER中，用臨時表是沒有用表變數快的。所以筆者剛開始使用這個儲存過程時，感覺非常的不錯，速度也比原來的ADO的好。但後來，我又發現了比此方法更好的方法。
　　筆者曾在網上看到了一篇小短文《從資料表中取出第n條到第m條的記錄的方法》，全文如下：

從publish 表中取出第 n 條到第 m 條的記錄： 
SELECT TOP m-n+1 * 
FROM publish 
WHERE (id NOT IN 
　　　　(SELECT TOP n-1 id 
　　　　 FROM publish)) 

id 為publish 表的關鍵字 

　　我當時看到這篇文章的時候，真的是精神為之一振，覺得思路非常得好。等到後來，我在作辦公自動化系統（ASP.NET+ C#＋SQL SERVER）的時候，忽然想起了這篇文章，我想如果把這個語句改造一下，這就可能是一個非常好的分頁儲存過程。於是我就滿網上找這篇文章，沒想到，文章還沒找到，卻找到了一篇根據此語句寫的一個分頁儲存過程，這個儲存過程也是目前較為流行的一種分頁儲存過程，我很後悔沒有爭先把這段文字改造成儲存過程：

CREATE PROCEDURE pagination2
(
@SQL nVARCHAR(4000), --不帶排序語句的SQL語句
@Page int, --頁碼
@RecsPerPage int, --每頁容納的記錄數
@ID VARCHAR(255), --需要排序的不重複的ID號
@Sort VARCHAR(255) --排序欄位及規則
)
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

其實，以上語句可以簡化為：

SELECT TOP 頁大小 *
FROM Table1 WHERE (ID NOT IN (SELECT TOP 頁大小*頁數 id FROM 表 ORDER BY id))
ORDER BY ID

但這個儲存過程有一個致命的缺點，就是它含有NOT IN字樣。雖然我可以把它改造為：

SELECT TOP 頁大小 *
FROM Table1 WHERE not exists
(select * from (select top (頁大小*頁數) * from table1 order by id) b where b.id=a.id )
order by id

　　即，用not exists來代替not in，但我們前面已經談過了，二者的執行效率實際上是沒有區別的。既便如此，用TOP 結合NOT IN的這個方法還是比用遊標要來得快一些。
　　雖然用not exists並不能挽救上個儲存過程的效率，但使用SQL SERVER中的TOP關鍵字卻是一個非常明智的選擇。因為分頁優化的最終目的就是避免產生過大的記錄集，而我們在前面也已經提到了TOP的優勢，通過TOP 即可實現對資料量的控制。
　　在分頁演算法中，影響我們查詢速度的關鍵因素有兩點：TOP和NOT IN。TOP可以提高我們的查詢速度，而NOT IN會減慢我們的查詢速度，所以要提高我們整個分頁演算法的速度，就要徹底改造NOT IN，同其他方法來替代它。
　　我們知道，幾乎任何欄位，我們都可以通過max(欄位)或min(欄位)來提取某個欄位中的最大或最小值，所以如果這個欄位不重複，那麼就可以利用這些不重複的欄位的max或min作為分水嶺，使其成為分頁演算法中分開每頁的參照物。在這裡，我們可以用操作符“>”或“

Select top 10 * from table1 where id>200

於是就有了如下分頁方案：

select top 頁大小 *
from table1 
where id>
(select max (id) from 
(select top ((頁碼-1)*頁大小) id from table1 order by id) as T
) 
order by id

　　在選擇即不重複值，又容易分辨大小的列時，我們通常會選擇主鍵。下表列出了筆者用有著1000萬資料的辦公自動化系統中的表，在以GID（GID是主鍵，但並不是聚集索引。）為排序列、提取gid,fariqi,title欄位，分別以第1、10、100、500、1000、1萬、10萬、25萬、50萬頁為例，測試以上三種分頁方案的執行速度：（單位：毫秒）

　　從上表中，我們可以看出，三種儲存過程在執行100頁以下的分頁命令時，都是可以信任的，速度都很好。但第一種方案在執行分頁1000頁以上後，速度就降了下來。第二種方案大約是在執行分頁1萬頁以上後速度開始降了下來。而第三種方案卻始終沒有大的降勢，後勁仍然很足。
　　在確定了第三種分頁方案後，我們可以據此寫一個儲存過程。大家知道SQL SERVER的儲存過程是事先編譯好的SQL語句，它的執行效率要比通過WEB頁面傳來的SQL語句的執行效率要高。下面的儲存過程不僅含有分頁方案，還會根據頁面傳來的引數來確定是否進行資料總數統計。

--獲取指定頁的資料：

CREATE PROCEDURE pagination3
@tblName varchar(255), -- 表名
@strGetFields varchar(1000) = ''*'', -- 需要返回的列 
@fldName varchar(255)='''', -- 排序的欄位名
@PageSize int = 10, -- 頁尺寸
@PageIndex int = 1, -- 頁碼
@doCount bit = 0, -- 返回記錄總數, 非 0 值則返回
@OrderType bit = 0, -- 設定排序型別, 非 0 值則降序
@strWhere varchar(1500) = '''' -- 查詢條件 (注意: 不要加 where)
AS

declare @strSQL varchar(5000) -- 主語句
declare @strTmp varchar(110) -- 臨時變數
declare @strOrder varchar(400) -- 排序型別

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 

--以上程式碼的意思是如果@doCount傳遞過來的不是0，就執行總數統計。以下的所有程式碼都是@doCount為0的情況：

else
begin
if @OrderType != 0
begin
set @strTmp = "
--如果@OrderType不是0，就執行降序，這句很重要！
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
--如果是第一頁就執行以上程式碼，這樣會加快執行速度
end
else
begin
--以下程式碼賦予了@strSQL以真正執行的SQL程式碼
　
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
　　上面的這個儲存過程是一個通用的儲存過程，其註釋已寫在其中了。 在大資料量的情況下，特別是在查詢最後幾頁的時候，查詢時間一般不會超過9秒；而用其他儲存過程，在實踐中就會導致超時，所以這個儲存過程非常適用於大容量資料庫的查詢。 筆者希望能夠通過對以上儲存過程的解析，能給大家帶來一定的啟示，並給工作帶來一定的效率提升，同時希望同行提出更優秀的實時資料分頁演算法。

（待續...）
SQL Server 索引結構及其使用（四）
聚集索引的重要性和如何選擇聚集索引
http://www.vckbase.com/document/viewdoc/?id=1310　
上一節的標題中，筆者寫的是：實現小資料量和海量資料的通用分頁顯示儲存過程。這是因為在將本儲存過程應用於“辦公自動化”系統的實踐中時，筆者發現這第三種儲存過程在小資料量的情況下，有如下現象：

1、分頁速度一般維持在1秒和3秒之間。

2、在查詢最後一頁時，速度一般為5秒至8秒，哪怕分頁總數只有3頁或30萬頁。

　　雖然在超大容量情況下，這個分頁的實現過程是很快的，但在分前幾頁時，這個1－3秒的速度比起第一種甚至沒有經過優化的分頁方法速度還要慢，借使用者的話說就是“還沒有ACCESS資料庫速度快”，這個認識足以導致使用者放棄使用您開發的系統。
　　筆者就此分析了一下，原來產生這種現象的癥結是如此的簡單，但又如此的重要：排序的欄位不是聚集索引！
　　本篇文章的題目是：“查詢優化及分頁演算法方案”。筆者只所以把“查詢優化”和“分頁演算法”這兩個聯絡不是很大的論題放在一起，就是因為二者都需要一個非常重要的東西――聚集索引。
在前面的討論中我們已經提到了，聚集索引有兩個最大的優勢：

1、以最快的速度縮小查詢範圍。

2、以最快的速度進行欄位排序。

　　第1條多用在查詢優化時，而第2條多用在進行分頁時的資料排序。

　　而聚集索引在每個表內又只能建立一個，這使得聚集索引顯得更加的重要。聚集索引的挑選可以說是實現“查詢優化”和“高效分頁”的最關鍵因素。
　　但要既使聚集索引列既符合查詢列的需要，又符合排序列的需要，這通常是一個矛盾。筆者前面“索引”的討論中，將fariqi，即使用者發文日期作為了聚集索引的起始列，日期的精確度為“日”。這種作法的優點，前面已經提到了，在進行劃時間段的快速查詢中，比用ID主鍵列有很大的優勢。
　　但在分頁時，由於這個聚集索引列存在著重複記錄，所以無法使用max或min來最為分頁的參照物，進而無法實現更為高效的排序。而如果將ID主鍵列作為聚集索引，那麼聚集索引除了用以排序之外，沒有任何用處，實際上是浪費了聚集索引這個寶貴的資源。
　　為解決這個矛盾，筆者後來又新增了一個日期列，其預設值為getdate()。使用者在寫入記錄時，這個列自動寫入當時的時間，時間精確到毫秒。即使這樣，為了避免可能性很小的重合，還要在此列上建立UNIQUE約束。將此日期列作為聚集索引列。
　　有了這個時間型聚集索引列之後，使用者就既可以用這個列查詢使用者在插入資料時的某個時間段的查詢，又可以作為唯一列來實現max或min，成為分頁演算法的參照物。
　　經過這樣的優化，筆者發現，無論是大資料量的情況下還是小資料量的情況下，分頁速度一般都是幾十毫秒，甚至0毫秒。而用日期段縮小範圍的查詢速度比原來也沒有任何遲鈍。聚集索引是如此的重要和珍貴，所以筆者總結了一下，一定要將聚集索引建立在：

1、您最頻繁使用的、用以縮小查詢範圍的欄位上；

2、您最頻繁使用的、需要排序的欄位上。

結束語

　　本篇文章彙集了筆者近段在使用資料庫方面的心得，是在做“辦公自動化”系統時實踐經驗的積累。希望這篇文章不僅能夠給大家的工作帶來一定的幫助，也希望能讓大家能夠體會到分析問題的方法；最重要的是，希望這篇文章能夠拋磚引玉，掀起大家的學習和討論的興趣，以共同促進，共同為公安科技強警事業和金盾工程做出自己最大的努力。
　　最後需要說明的是，在試驗中，我發現使用者在進行大資料量查詢的時候，對資料庫速度影響最大的不是記憶體大小，而是CPU。在我的P4 2.4機器上試驗的時候，檢視“資源管理器”，CPU經常出現持續到100%的現象，而記憶體用量卻並沒有改變或者說沒有大的改變。即使在我們的HP ML 350 G3伺服器上試驗時，CPU峰值也能達到90%，一般持續在70%左右。
　　本文的試驗資料都是來自我們的HP ML 350伺服器。伺服器配置：雙Inter Xeon 超執行緒 CPU 2.4G，記憶體1G，作業系統Windows Server 2003 Enterprise Edition，資料庫SQL Server 2000 SP3

（完）