📄 ：（一）深入浅出理解索引结构.htm
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desc"<BR><BR>--如果@OrderType不是0，就执行降序，这句很重要！<BR><BR>end<BR><BR>else<BR><BR>begin<BR><BR> set
@strTmp = ">(select max"<BR><BR> set @strOrder =
" order by [" + @fldName +"] asc"<BR><BR>end<BR><BR><BR><BR>if @PageIndex
= 1<BR><BR>begin<BR><BR> if @strWhere !=
'' <BR><BR> set @strSQL = "select top "
+ str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from [" + @tblName + "]
where " + @strWhere + " " + @strOrder<BR><BR>
else<BR><BR> set @strSQL = "select top " +
str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["+ @tblName + "] "+
@strOrder<BR><BR>--如果是第一页就执行以上代码，这样会加快执行速度<BR><BR>end<BR><BR>else<BR><BR>begin<BR><BR>--以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码<BR><BR>set
@strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+
" from ["<BR><BR> + @tblName + "] where
[" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["+ @fldName + "]) from (select top " +
str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["+ @fldName + "] from [" + @tblName +
"]" + @strOrder + ") as tblTmp)"+ @strOrder<BR><BR><BR><BR>if @strWhere !=
''<BR><BR> set @strSQL = "select top " +
str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from
["<BR><BR> + @tblName + "]
where [" + @fldName + "]" + @strTmp +
"(["<BR><BR> + @fldName +
"]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + "
["<BR><BR> + @fldName + "]
from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + "
"<BR><BR> + @strOrder + ")
as tblTmp) and " + @strWhere + " " + @strOrder<BR><BR>end
<BR><BR>end <BR><BR>exec
(@strSQL)<BR><BR>GO<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR><BR><BR>四、聚集索引的重要性和如何选择聚集索引<BR><BR>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：<BR><BR>1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR>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！<BR><BR>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。<BR><BR>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：<BR><BR>1、以最快的速度缩小查询范围。<BR><BR>2、以最快的速度进行字段排序。<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR>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：<BR><BR>1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上；<BR><BR>2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。<BR><BR><BR><BR>结束语：<BR><BR>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。<BR><BR>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。<BR><BR>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<BR></SPAN><BR></TD></TR></TBODY></TABLE>
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<TD></TD></TR></TBODY></TABLE><BR><SPAN class=code>
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<TD align=right>2004-11-10 16:02:12</TD></TR></TBODY></TABLE>不错的贴,
顶.<BR><BR><BR>
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<TD align=right>2004-11-26
22:07:19</TD></TR></TBODY></TABLE>Re:转：（一）深入浅出理解索引结构<BR>不错！<BR><BR></SPAN><INPUT
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