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[導(dǎo)讀]1.關(guān)于SQL查詢效率,100w數(shù)據(jù),查詢只要1秒,與您分享:機(jī)器情況p4: 2.4內(nèi)存: 1 Gos: windows 2003數(shù)據(jù)庫(kù): ms sql server 2000目的: 查詢性能測(cè)試,比

1.關(guān)于SQL查詢效率,100w數(shù)據(jù),查詢只要1秒,與您分享:
機(jī)器情況
p4: 2.4
內(nèi)存: 1 G
os: windows 2003
數(shù)據(jù)庫(kù): ms sql server 2000
目的: 查詢性能測(cè)試,比較兩種查詢的性能

SQL查詢效率 step by step

--?setp?1.
--?建表
create?table?t_userinfo
(
userid?int?identity(1,1)?primary?key?nonclustered,
nick?varchar(50)?not?null?default?'',
classid?int?not?null?default?0,
writetime?datetime?not?null?default?getdate()
)
go

--?建索引
create?clustered?index?ix_userinfo_classid?on?t_userinfo(classid)
go

--?step?2.

declare?@i?int?
declare?@k?int
declare?@nick?varchar(10)
set?@i?=?1
while?@i<1000000
begin
set?@k?=?@i?%?10
set?@nick?=?convert(varchar,@i)
insert?into?t_userinfo(nick,classid,writetime)?values(@nick,@k,getdate())
set?@i?=?@i?+?1
end
--?耗時(shí)?08:27?,需要耐心等待

--?step?3.
select?top?20?userid,nick,classid,writetime?from?t_userinfo?
where?userid?not?in
(
select?top?900000?userid?from?t_userinfo?order?by?userid?asc
)

--?耗時(shí)?8?秒?,夠長(zhǎng)的

--?step?4.
select?a.userid,b.nick,b.classid,b.writetime?from
(
select?top?20?a.userid?from?
(
select?top?900020?userid?from?t_userinfo?order?by?userid?asc
)?a?order?by?a.userid?desc
)?a?inner?join?t_userinfo?b?on?a.userid?=?b.userid?
order?by?a.userid?asc

--?耗時(shí)?1?秒,太快了吧,不可以思議

--?step?5?where?查詢
select?top?20?userid,nick,classid,writetime?from?t_userinfo?
where?classid?=?1?and?userid?not?in
(
select?top?90000?userid?from?t_userinfo?
where?classid?=?1
order?by?userid?asc
)
--?耗時(shí)?2?秒

--?step?6?where?查詢
select?a.userid,b.nick,b.classid,b.writetime?from
(
select?top?20?a.userid?from?
(
select?top?90000?userid?from?t_userinfo
where?classid?=?1
order?by?userid?asc
)?a?order?by?a.userid?desc
)?a?inner?join?t_userinfo?b?on?a.userid?=?b.userid?
order?by?a.userid?asc

--?查詢分析器顯示不到?1?秒.


查詢效率分析:
子查詢?yōu)榇_保消除重復(fù)值,必須為外部查詢的每個(gè)結(jié)果都處理嵌套查詢。在這種情況下可以考慮用聯(lián)接查詢來(lái)取代。
如果要用子查詢,那就用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。因?yàn)镋XISTS引入的子查詢只是測(cè)試是否存在符合子查詢中指定條件的行,效率較高。無(wú)論在哪種情況下,NOT IN都是最低效的。因?yàn)樗鼘?duì)子查詢中的表執(zhí)行了一個(gè)全表遍歷。

建立合理的索引,避免掃描多余數(shù)據(jù),避免表掃描!

幾百萬(wàn)條數(shù)據(jù),照樣幾十毫秒完成查詢.


2.?
SQL提高查詢效率
1.對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化,應(yīng)盡量避免全表掃描,首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。?

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描,如:?
select id from t where num is null?
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0,確保表中num列沒有null值,然后這樣查詢:?
select id from t where num=0?

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。?

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描,如:?
select id from t where num=10 or num=20?
可以這樣查詢:?
select id from t where num=10?
union all?
select id from t where num=20?

5.in 和 not in 也要慎用,否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描,如:?
select id from t where num in(1,2,3)?
對(duì)于連續(xù)的數(shù)值,能用 between 就不要用 in 了:?
select id from t where num between 1 and 3?

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描:?
select id from t where name like '%abc%'?
若要提高效率,可以考慮全文檢索。?

7.如果在 where 子句中使用參數(shù),也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量,但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí);它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然而,如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃,變量的值還是未知的,因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描:?
select id from t where num=@num?
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引:?
select id from t with(index(索引名)) where num=@num?

8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如:?
select id from t where num/2=100?
應(yīng)改為:?
select id from t where num=100*2?

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如:?
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id?
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id?
應(yīng)改為:?
select id from t where name like 'abc%'?
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'?

10.不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算,否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索引。?

11.在使用索引字段作為條件時(shí),如果該索引是復(fù)合索引,那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引,否則該索引將不會(huì)被使用,并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。?

12.不要寫一些沒有意義的查詢,如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu):?
select col1,col2 into #t from t where 1=0?
這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集,但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的,應(yīng)改成這樣:?
create table #t(...)?

13.很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇:?
select num from a where num in(select num from b)?
用下面的語(yǔ)句替換:?
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)?

14.并不是所有索引對(duì)查詢都有效,SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的,當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí),SQL查詢可能不會(huì)去利用索引,如一表中有字段sex,male、female幾乎各一半,那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。?

15.索引并不是越多越好,索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率,但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率,因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引,所以怎樣建索引需要慎重考慮,視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過6個(gè),若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。?

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序,一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整,會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。?

17.盡量使用數(shù)字型字段,若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型,這會(huì)降低查詢和連接的性能,并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì)逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符,而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。?

18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小,可以節(jié)省存儲(chǔ)空間,其次對(duì)于查詢來(lái)說,在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。?

19.任何地方都不要使用 select * from t ,用具體的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。?

20.盡量使用表變量來(lái)代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù),請(qǐng)注意索引非常有限(只有主鍵索引)。?

21.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表,以減少系統(tǒng)表資源的消耗。?

22.臨時(shí)表并不是不可使用,適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В?,?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是,對(duì)于一次性事件,最好使用導(dǎo)出表。?

23.在新建臨時(shí)表時(shí),如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果數(shù)據(jù)量不大,為了緩和系統(tǒng)表的資源,應(yīng)先create table,然后insert。?

24.如果使用到了臨時(shí)表,在存儲(chǔ)過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除,先 truncate table ,然后 drop table ,這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。?

25.盡量避免使用游標(biāo),因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差,如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬(wàn)行,那么就應(yīng)該考慮改寫。?

26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前,應(yīng)先尋找基于集的解決方案來(lái)解決問題,基于集的方法通常更有效。?

27.與臨時(shí)表一樣,游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法,尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí)間允許,基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下,看哪一種方法的效果更好。?

28.在所有的存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ,在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無(wú)需在執(zhí)行存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。?

29.盡量避免大事務(wù)操作,提高系統(tǒng)并發(fā)能力。?

30.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量,若數(shù)據(jù)量過大,應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理

1、避免將字段設(shè)為“允許為空”
2、數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)要規(guī)范
3、深入分析數(shù)據(jù)操作所要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行的操作
4、盡量不要使用臨時(shí)表
5、多多使用事務(wù)
6、盡量不要使用游標(biāo)
7、避免死鎖
8、要注意讀寫鎖的使用
9、不要打開大的數(shù)據(jù)集
10、不要使用服務(wù)器端游標(biāo)
11、在程序編碼時(shí)使用大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)庫(kù)
12、不要給“性別”列創(chuàng)建索引
13、注意超時(shí)問題
14、不要使用Select *
15、在細(xì)節(jié)表中插入紀(jì)錄時(shí),不要在主表執(zhí)行Select MAX(ID)
16、盡量不要使用TEXT數(shù)據(jù)類型
17、使用參數(shù)查詢
18、不要使用Insert導(dǎo)入大批的數(shù)據(jù)
19、學(xué)會(huì)分析查詢
20、使用參照完整性
21、用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where?


提高SQL查詢效率(要點(diǎn)與技巧):
· 技巧一:
問題類型:ACCESS數(shù)據(jù)庫(kù)字段中含有日文片假名或其它不明字符時(shí)查詢會(huì)提示內(nèi)存溢出。
解決方法:修改查詢語(yǔ)句
sql="select * from tablename where column like '%"&word&"%'"
改為
sql="select * from tablename"
rs.filter = " column like '%"&word&"%'"
===========================================================
技巧二:
問題類型:如何用簡(jiǎn)易的辦法實(shí)現(xiàn)類似百度的多關(guān)鍵詞查詢(多關(guān)鍵詞用空格或其它符號(hào)間隔)。
解決方法:
'//用空格分割查詢字符串
ck=split(word," ")
'//得到分割后的數(shù)量
sck=UBound(ck)
sql="select * tablename where"
在一個(gè)字段中查詢
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
在二個(gè)字段中同時(shí)查詢
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%' or " & _
"column1 like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
===========================================================
技巧三:大大提高查詢效率的幾種技巧

1. 盡量不要使用 or,使用or會(huì)引起全表掃描,將大大降低查詢效率。
2. 經(jīng)過實(shí)踐驗(yàn)證,charindex()并不比前面加%的like更能提高查詢效率,并且charindex()會(huì)使索引失去作用(指sqlserver數(shù)據(jù)庫(kù))
3. column like '%"&word&"%' 會(huì)使索引不起作用
column like '"&word&"%' 會(huì)使索引起作用(去掉前面的%符號(hào))
(指sqlserver數(shù)據(jù)庫(kù))
4. '%"&word&"%' 與'"&word&"%' 在查詢時(shí)的區(qū)別:
比如你的字段內(nèi)容為 一個(gè)容易受傷的女人
'%"&word&"%' :會(huì)通配所有字符串,不論查“受傷”還是查“一個(gè)”,都會(huì)顯示結(jié)果。
'"&word&"%' :只通配前面的字符串,例如查“受傷”是沒有結(jié)果的,只有查“一個(gè)”,才會(huì)顯示結(jié)果。
5. 字段提取要按照“需多少、提多少”的原則,避免“select *”,盡量使用“select 字段1,字段2,字段3........”。實(shí)踐證明:每少提取一個(gè)字段,數(shù)據(jù)的提取速度就會(huì)有相應(yīng)的提升。提升的速度還要看您舍棄的字段的大小來(lái)判斷。
6. order by按聚集索引列排序效率最高。一個(gè)sqlserver數(shù)據(jù)表只能建立一個(gè)聚集索引,一般默認(rèn)為ID,也可以改為其它的字段。
7. 為你的表建立適當(dāng)?shù)乃饕⑺饕梢允鼓愕牟樵兯俣忍岣邘资畮装俦丁#ㄖ竤qlserver數(shù)據(jù)庫(kù))
· 以下是建立索引與不建立索引的一個(gè)查詢效率分析:
Sqlserver索引與查詢效率分析。
表 News
字段
Id:自動(dòng)編號(hào)
Title:文章標(biāo)題
Author:作者
Content:內(nèi)容
Star:優(yōu)先級(jí)
Addtime:時(shí)間
記錄:100萬(wàn)條
測(cè)試機(jī)器:P4 2.8/1G內(nèi)存/IDE硬盤
=======================================================
方案1:
主鍵Id,默認(rèn)為聚集索引,不建立其它非聚集索引
select * from News where Title like '%"&word&"%' or Author like '%"&word&"%' order by Id desc
從字段Title和Author中模糊檢索,按Id排序
查詢時(shí)間:50秒
=======================================================
方案2:
主鍵Id,默認(rèn)為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Id desc
從字段Title和Author中模糊檢索,按Id排序
查詢時(shí)間:2 - 2.5秒
=======================================================
方案3:
主鍵Id,默認(rèn)為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Star desc
從字段Title和Author中模糊檢索,按Star排序
查詢時(shí)間:2 秒
=======================================================
方案4:
主鍵Id,默認(rèn)為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%'
從字段Title和Author中模糊檢索,不排序
查詢時(shí)間:1.8 - 2 秒
=======================================================
方案5:
主鍵Id,默認(rèn)為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%'

select * from News where Author like '"&word&"%'
從字段Title 或 Author中檢索,不排序
查詢時(shí)間:1秒
· 如何提高SQL語(yǔ)言的查詢效率?
問:請(qǐng)問我如何才能提高SQL語(yǔ)言的查詢效率呢?
答:這得從頭說起:
?? 由于SQL是面向結(jié)果而不是面向過程的查詢語(yǔ)言,所以一般支持SQL語(yǔ)言的大型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都使用一個(gè)基于查詢成本的優(yōu)化器,為即時(shí)查詢提供一個(gè)最佳的執(zhí)行策略。對(duì)于優(yōu)化器,輸入是一條查詢語(yǔ)句,輸出是一個(gè)執(zhí)行策略。
??? 一條SQL查詢語(yǔ)句可以有多種執(zhí)行策略,優(yōu)化器將估計(jì)出全部執(zhí)行方法中所需時(shí)間最少的所謂成本最低的那一種方法。所有優(yōu)化都是基于用記所使用的查詢語(yǔ)句中的where子句,優(yōu)化器對(duì)where子句中的優(yōu)化主要用搜索參數(shù)(Serach Argument)。
??? 搜索參數(shù)的核心思想就是數(shù)據(jù)庫(kù)使用表中字段的索引來(lái)查詢數(shù)據(jù),而不必直接查詢記錄中的數(shù)據(jù)。
??? 帶有 =、<、

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關(guān)鍵字: 驅(qū)動(dòng)電源

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在LED照明技術(shù)日益普及的今天,LED驅(qū)動(dòng)電源的電磁干擾(EMI)問題成為了一個(gè)不可忽視的挑戰(zhàn)。電磁干擾不僅會(huì)影響LED燈具的正常工作,還可能對(duì)周圍電子設(shè)備造成不利影響,甚至引發(fā)系統(tǒng)故障。因此,采取有效的硬件措施來(lái)解決L...

關(guān)鍵字: LED照明技術(shù) 電磁干擾 驅(qū)動(dòng)電源

開關(guān)電源具有效率高的特性,而且開關(guān)電源的變壓器體積比串聯(lián)穩(wěn)壓型電源的要小得多,電源電路比較整潔,整機(jī)重量也有所下降,所以,現(xiàn)在的LED驅(qū)動(dòng)電源

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LED驅(qū)動(dòng)電源是把電源供應(yīng)轉(zhuǎn)換為特定的電壓電流以驅(qū)動(dòng)LED發(fā)光的電壓轉(zhuǎn)換器,通常情況下:LED驅(qū)動(dòng)電源的輸入包括高壓工頻交流(即市電)、低壓直流、高壓直流、低壓高頻交流(如電子變壓器的輸出)等。

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