先来对比两段分页SQL,假设条件:news表有15万记录,NewsTypeId=10有9万记录,当前查询NewsTypeID=10。那么,你会认为哪个SQL效率会高呢?
代码如下:--代码一DECLARE @cc INT
SELECT NewsId,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SortNum DESC) AS RowIndex INTO #tb FROM news WITH(NOLOCK) WHERE NewsTypeId=@NewsTypeId AND IsShow=1
SET @cc = @@ROWCOUNT
SELECT n.* FROM news AS n WITH(NOLOCK), #tb As t WHERE t.RowIndex>@PageIndex*@PageSize AND t.RowIndexSELECT @cc
DROP TABLE #tb
代码如下:
--代码二
DECLARE @cc INT
SELECT NewsId,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SortNum DESC) AS RowIndex INTO #tb FROM news WITH(NOLOCK) WHERE NewsTypeId=@NewsTypeId AND IsShow=1
SET @cc = @@ROWCOUNT
SELECT NewsId INTO #tb2 FROM #tb As t WHERE t.RowIndex>@PageIndex*@PageSize AND t.RowIndexSELECT * FROM news WITH(NOLOCK) WHERE NewsId IN (SELECT * FROM #tb2)
SELECT @cc
DROP TABLE #tb
DROP TABLE #tb2
答案是代码二远远高于代码一。在代码一中加粗代码的操作会引起整表扫描,因为数据库引擎在认为WHERE表达式中满足条件记录大于一定阀值的时候,就不再去进行查询优化,而直接使用表扫描。看执行信息,:
表 'news'。扫描计数 1,逻辑读取 342 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
(98361 行受影响)
(1 行受影响)
(40 行受影响)
表 '#tb________________________________________00000004C024'。扫描计数 1,逻辑读取 257 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
表 'news'。扫描计数 1,逻辑读取 2805 次,物理读取 0 次,预读 235 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
(1 行受影响)
(1 行受影响)
原本,我想的执行计划,加粗部分的代码应该是聚焦索引查找,这样性能就提高很多。看代码二:
表 'news'。扫描计数 1,逻辑读取 342 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
(98361 行受影响)
(1 行受影响)
表 '#tb____________________________________00000004BEEF'。扫描计数 1,逻辑读取 257 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
(40 行受影响)
(1 行受影响)
(40 行受影响)
表 'news'。扫描计数 0,逻辑读取 131 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
表 '#tb2___________________________________00000004BEF0'。扫描计数 1,逻辑读取 2 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
(1 行受影响)
(1 行受影响)
很明显,代码二与代码一中的IO操作数大大降低。且代码一随着@PageIndex越来越大,效率会越来越低;但代码二的效率不会随@PageIndex变化而改变。

MySQL verwendet eine GPL -Lizenz. 1) Die GPL -Lizenz ermöglicht die freie Verwendung, Änderung und Verteilung von MySQL, aber die geänderte Verteilung muss GPL entsprechen. 2) Gewerbelizenzen können öffentliche Änderungen vermeiden und für gewerbliche Anwendungen geeignet sind, die Vertraulichkeit erfordern.

Die Situationen bei der Auswahl von InnoDB anstelle von MyISAM umfassen: 1) Unterstützung der Transaktion, 2) hohe Genauigkeitsumgebung, 3) hohe Datenkonsistenz; Umgekehrt umfasst die Situation bei der Auswahl von MyISAM: 1) hauptsächlich Lesen von Operationen, 2) Es ist keine Transaktionsunterstützung erforderlich. InnoDB ist für Anwendungen geeignet, die eine hohe Datenkonsistenz und Transaktionsverarbeitung erfordern, z. B. E-Commerce-Plattformen, während MyISAM für lessintensive und transaktionsfreie Anwendungen wie Blog-Systeme geeignet ist.

In MySQL besteht die Funktion von Fremdschlüssel darin, die Beziehung zwischen Tabellen herzustellen und die Konsistenz und Integrität der Daten zu gewährleisten. Fremdeschlüssel behalten die Wirksamkeit von Daten durch Referenzintegritätsprüfungen und Kaskadierungsvorgänge bei. Achten Sie auf die Leistungsoptimierung und vermeiden Sie bei der Verwendung häufige Fehler.

Es gibt vier Hauptindextypen in MySQL: B-Tree-Index, Hash-Index, Volltextindex und räumlicher Index. 1.B-Tree-Index ist für Reichweite, Sortierung und Gruppierung geeignet und für die Erstellung der Namensspalte der Mitarbeiter-Tabelle geeignet. 2. Hash -Index ist für äquivalente Abfragen geeignet und für die Erstellung der ID -Spalte der Tabelle Hash_Table der Speicherspeicher -Engine geeignet. 3. Der Volltextindex wird für die Textsuche verwendet, die für die Erstellung in der Inhaltspalte der Artikeltabelle geeignet ist. 4. Der räumliche Index wird für die Geospatial -Abfrage verwendet, die für die Erstellung auf Geom -Spalten der Standorte Tabelle geeignet ist.

TocreateanIndexinMysql, UsethecreatInedExStatement.1) ForasingLecolumn, verwenden Sie "createIdexidx_lastNameOntrayees (Nachname); 2) foracompositeIndex, verwenden" createIndexidx_nameonomiebhaber (Lastname, Firstname);

Der Hauptunterschied zwischen MySQL und SQLite ist das Design-Konzept und die Nutzungsszenarien: 1. MySQL eignet sich für große Anwendungen und Lösungen auf Unternehmensebene, die hohe Leistung und hohe Parallelität unterstützen. 2. SQLite ist für mobile Anwendungen und Desktop -Software geeignet, leicht und leicht einzubetten.

Indizes in MySQL sind eine geordnete Struktur einer oder mehrerer Spalten in einer Datenbanktabelle, die zur Beschleunigung der Datenabnahme verwendet wird. 1) Indexe verbessern die Abfragegeschwindigkeit durch Reduzierung der Menge an gescannten Daten. 2) B-Tree-Index verwendet eine ausgewogene Baumstruktur, die für die Reichweite und Sortierung geeignet ist. 3) Verwenden Sie CreateIndex -Anweisungen, um Indizes zu erstellen, z. 4) Zusammengesetzte Indizes können Multi-Säulen-Abfragen optimieren, z. 5) Erklärung verwenden, um Abfragepläne zu analysieren und zu vermeiden

Durch die Verwendung von Transaktionen in MySQL wird die Datenkonsistenz gewährleistet. 1) Starten Sie die Transaktion über starttransaction und führen Sie dann SQL -Operationen aus und senden Sie sie mit Commit oder Rollback. 2) Setzen Sie SavePoint, um einen Speicherpunkt zu setzen, um teilweise Rollback zu ermöglichen. 3) Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verkürzung der Transaktionszeit, die Vermeidung großer Abfragen und die Verwendung von Isolationsniveaus.


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