三种分页方式效率的简单测试
只是做了更大数据量、不同位置页的对比。
建立表:
CREATE TABLE [TestTable] ( [ID] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , [FirstName] [nvarchar] (100) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL , [LastName] [nvarchar] (100) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL , [Country] [nvarchar] (50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL , [Note] [nvarchar] (2000) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ) ON [PRIMARY] GO
插入数据:(100万条)
SET IDENTITY_INSERT TestTable ON declare @i int set @i=1 while @i<=1000000 begin insert into TestTable([id], FirstName, LastName, Country,Note) values(@i, 'FirstName_XXX','LastName_XXX','Country_XXX','Note_XXX') set @i=@i+1 end SET IDENTITY_INSERT TestTable OFF
分页方案一:(利用Not In和SELECT TOP分页)
语句形式:
SELECT TOP 页大小 * FROM TestTable WHERE (ID NOT IN (SELECT TOP 页大小*页数 id FROM 表 ORDER BY id)) ORDER BY ID
分页方案二:(利用ID大于多少和SELECT TOP分页)
SELECT TOP 页大小 * FROM TestTable WHERE (ID > (SELECT MAX(id) FROM (SELECT TOP 页大小*页数 id FROM 表 ORDER BY id) AS T)) ORDER BY ID
分页方案三:(利用SQL的游标存储过程分页)
create procedure XiaoZhengGe @sqlstr nvarchar(4000), --查询字符串 @currentpage int, --第N页 @pagesize int --每页行数 as set nocount on declare @P1 int, --P1是游标的id @rowcount int exec sp_cursoropen @P1 output,@sqlstr,@scrollopt=1,@ccopt=1,@rowcount=@rowcount output select ceiling(1.0*@rowcount/@pagesize) as 总页数--,@rowcount as 总行数,@currentpage as 当前页 set @currentpage=(@currentpage-1)*@pagesize+1 exec sp_cursorfetch @P1,16,@currentpage,@pagesize exec sp_cursorclose @P1 set nocount off
测试结果:
测试均为每页10条,三个数字依次为三种方案出结果需要的时间,单位为秒:
第2页:18,10,29
第500页:12,8,21
第50000页:16,18,22
第500000页:24,16,22
这次测试的主要目的是对大数据量不同部分的翻页效率的测试。本以为应该是一个线性的结果,结果发现变化很奇怪。多测试几次结果误差在1、2秒之内,估计sql server对于翻页也是根据不同位置有优化的。看了查询分析,主要的花销还是order by,这还是主键的,如果不是主键,或者是字符串,估计更慢。
因为还有别的事情要忙,也没有做进一步的测试,有兴趣的朋友可以继续做做10万条、无索引、字符串内容的各种测试,记得告诉我一下结果。
Atas ialah kandungan terperinci 三种分页方式效率的简单测试. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.
