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
- Max. Zeilen in SysIndex (SQL 2000): Für ältere SQL-Versionen verwenden Sie:
select max(ROWS) from sysindexes where id = object_id(’YourTable’)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich langsame COUNT-Abfragen in SQL Server optimieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

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.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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