Wie kann ich langsame COUNT-Abfragen in SQL Server optimieren?
SQL-Leistungsoptimierung: Abfragen zählen
Bei der Arbeit mit großen Datensätzen können Abfragen, die Zeilen zählen, rechenintensiv werden und die Leistung verlangsamen. In diesem Artikel werden die Auswirkungen von Zählabfragen auf die Leistung untersucht und Lösungen für deren Optimierung in SQL Server bereitgestellt.
Leistungsunterschiede bei Zählabfragen
Betrachten Sie die folgende SQL-Abfrage für eine Tabelle mit über 20 Millionen Zeilen:
if (select count(*) from BookChapters) = 0
Diese Abfrage wird schnell ausgeführt, da SQL Server sie optimiert in:
if exists(select * from BookChapters)
Im Wesentlichen prüft es das Vorhandensein von Zeilen, anstatt sie zu zählen. Wenn die Abfrage jedoch wie folgt geändert wird:
if (select count(*) from BookChapters) = 1
oder
if (select count(*) from BookChapters) > 1
Die Ausführungszeit erhöht sich dramatisch auf über 10 Minuten.
Verstehen der Leistungslücke
Der Leistungsunterschied ergibt sich aus der Tatsache, dass für Zählabfragen mit Bedingungen (z. B. = 1, > 1) verwendet SQL Server einen anderen Ansatz. Es verwendet den engsten nicht gruppierten Index zum Zählen von Zeilen. Da der Tabelle im Beispiel kein nicht gruppierter Index fehlt, muss SQL Server auf einen vollständigen Tabellenscan zurückgreifen, was zu einer langsamen Leistung führt.
Optimierungstechniken
Zur Optimierung Um Abfragen zu zählen, sollten Sie die folgenden Techniken in Betracht ziehen:
- Verwenden Sie EXISTS (ANSTATT VON COUNT = 0): Für Abfragen, bei denen Sie nur feststellen müssen, ob die Tabelle leer ist, verwenden Sie EXISTS anstelle von COUNT = 0.
- Erstellen Sie einen nicht gruppierten Index: Erstellen Sie einen nicht gruppierten Index. Clustered-Index für eine Spalte, der in der WHERE-Klausel verwendet wird, um die Zeilensuche zu verbessern und die Notwendigkeit einer vollständigen Tabelle zu reduzieren scannt.
- Systemtabelle SysIndexes verwenden:Verwenden Sie die folgende Abfrage, um eine schnelle Zeilenanzahl zu erhalten:
SELECT OBJECT_NAME(i.id) [Table_Name], i.rowcnt [Row_Count] FROM sys.sysindexes i WITH (NOLOCK) WHERE i.indid in (0,1) ORDER BY i.rowcnt desc
- SUM Rows in Partitionen (SQL 2005): Verwenden Sie die folgende Abfrage, um eine ungefähre Zeile zu erhalten count:
select sum (spart.rows) from sys.partitions spart where spart.object_id = object_id(’YourTable’) and spart.index_id < 2
- Max. Zeilen in SysIndex (SQL 2000): Für ältere SQL-Versionen verwenden Sie:
select max(ROWS) from sysindexes where id = object_id(’YourTable’)
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

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InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
