搜尋
首頁資料庫mysql教程TOP 1比不加TOP慢的疑惑

问题描述: 有一个查询如下,去掉 TOP 1 的时候,很快就出来结果了,但加上 TOP 1 的时候,一般要 2~3 秒才出数据,何解? SELECT TOP 1 ??? A . INVNO FROM A , B WHERE A . Item = B . ItemNumber ??? AND B . OwnerCompanyCode IS NOT NULL ? 问题原因分

问题描述:

有一个查询如下,去掉 TOP 1 的时候,很快就出来结果了,但加上 TOP 1 的时候,一般要 2~3 秒才出数据,何解?

SELECT TOP 1

??? A. INVNO

FROM A, B

WHERE A. Item = B. ItemNumber

??? AND B. OwnerCompanyCode IS NOT NULL

?

问题原因分析:

在使用 TOP 1 的时候, SQL Server 会尽力先找出这条 TOP 1 的记录,这就导致它采用了与不加 TOP 时不一致的扫描算法, SQL Server 查询优化器始终认为,应该可以比较快的找到匹配的第 1 条记录,所以一般是使用嵌套循环的联接,则不加 TOP 1 时, SQL Server 会根据结构和数据的统计信息决策出联接策略。 嵌套循环一般适用于联系的两个表,一个表的数据较大,而另一个表的数据较小的情况 ,如果查询匹配的值出现在扫描的前端,则在取 TOP 1 的情况下,是符合嵌套循环联系的使用条件的,但当匹配的数据出现在扫描的后端,或者是基本上没有匹配的数据时,则嵌套循环要扫描完成两个大表,这显然是不适宜的,也正是因为这种情况,导致了 TOP 1 比不加 TOP 1 的效率慢很多

?

关于此问题的模拟环境:

USE tempdb

GO

?

SET NOCOUNT ON

--======================================

-- 创建测试环境

--======================================

RAISERROR ( ' 创建测试环境 ' , 10, 1) WITH NOWAIT

-- Table A

CREATE TABLE [dbo]. A(

??? [TranNumber] [int] IDENTITY ( 1, 1) NOT NULL,

??? [INVNO] [char]( 8) NOT NULL,

??? [ITEM] [char]( 15) NULL DEFAULT ( '' ),

??? PRIMARY KEY ( [TranNumber])

)

?

CREATE INDEX [indexONinvno] ON [dbo]. A( [INVNO])

CREATE INDEX [indexOnitem] ON [dbo]. A ( [ITEM])

CREATE INDEX [indexONiteminnvo] ON [dbo]. A( [INVNO], [ITEM])

GO

?

-- Table B

CREATE TABLE [dbo]. B(

??? [ItemNumber] [char]( 15) NOT NULL DEFAULT ( '' ),

??? [CompanyCode] [char] ( 4) NOT NULL,

??? [OwnerCompanyCode] [char]( 4) NULL,

??? PRIMARY KEY ( [ItemNumber], [CompanyCode])

)

?

CREATE INDEX [ItemNumber] ON [dbo]. B( [ItemNumber])

CREATE INDEX [CompanyCode] ON [dbo]. B( [CompanyCode])

CREATE INDEX [OwnerCompanyCode] ON [dbo]. B( [OwnerCompanyCode])

GO

?

--======================================

-- 生成测试数据

--======================================

RAISERROR ( ' 生成测试数据 ' , 10, 1) WITH NOWAIT

INSERT [dbo]. A( [INVNO], [ITEM])

SELECT LEFT( NEWID (), 8), RIGHT( NEWID (), 15)

FROM syscolumns A, syscolumns B

?

INSERT [dbo]. B( [ItemNumber], [CompanyCode], [OwnerCompanyCode])

SELECT RIGHT( NEWID (), 15), LEFT( NEWID (), 4), LEFT( NEWID (), 4)

FROM syscolumns A, syscolumns B

GO

?

速度测试脚本:

--======================================

-- 进行查询测试

--======================================

RAISERROR ( ' 进行查询测试 ' , 10, 1) WITH NOWAIT

DECLARE @dt DATETIME , @id int , @loop int

DECLARE @ TABLE (

??? id int IDENTITY ,

??? [TOP 1] int ,

??? [WITHOUT TOP] int )

?

SET @loop = 0

WHILE @loop 10

BEGIN

??? SET @loop = @loop + 1

??? RAISERROR ( 'test %d' , 10, 1, @loop) WITH NOWAIT

??? SET @dt = GETDATE ()

??????? SELECT TOP 1

??????????? A. INVNO

??????? FROM A, B

??????? WHERE A. Item = B. ItemNumber

??????????? AND B. OwnerCompanyCode IS NOT NULL

??? INSERT @([TOP 1]) VALUES ( DATEDIFF ( ms, @dt, GETDATE ()))

??? SELECT @id = SCOPE_IDENTITY (), @dt = GETDATE ()

??????? SELECT --TOP 1

??????????? A. INVNO

??????? FROM A, B

??????? WHERE A. Item = B. ItemNumber

??????????? AND B. OwnerCompanyCode IS NOT NULL

??? UPDATE @ SET [WITHOUT TOP] = DATEDIFF ( ms, @dt, GETDATE ())

??? WHERE id = @id

END

SELECT * FROM @

UNION ALL

SELECT NULL, SUM ( [TOP 1]), SUM ( [WITHOUT TOP]) FROM @

GO

?

测试数据的变更脚本:

DECLARE @value char ( 15), @value1 char ( 15)

SELECT

??? @value = LEFT( NEWID (), 15),

??? @value1 = LEFT( NEWID (), 15)

?

UPDATE A

SET Item = @value

FROM A

??? INNER JOIN(

??????? SELECT TOP 1

??????????? [TranNumber]

??????? FROM (

??????????? SELECT TOP 20 PERCENT

??????????????? [TranNumber]

??????????? FROM A

??????????? ORDER BY [TranNumber]

??????? ) AA

??????? ORDER BY [TranNumber] DESC

??? ) B

??????? ON A. [TranNumber] = B. [TranNumber]

?

UPDATE B

SET ItemNumber = @value

FROM B

??? INNER JOIN(

??? ??? SELECT TOP 1

??????????? [ItemNumber], [CompanyCode]

??????? FROM (

??????????? SELECT TOP 20 PERCENT

??????????????? [ItemNumber], [CompanyCode]

??????????? FROM B

??????????? ORDER BY [ItemNumber], [CompanyCode]

??????? ) BB

??????? ORDER BY [ItemNumber] DESC , [CompanyCode] DESC

??? ) B1

??????? ON B. [ItemNumber] = B1. [ItemNumber]

??????????? AND B. [CompanyCode] = B1. [CompanyCode]

GO

?

测试说明:

1.?? 在刚建立好测试环境的时候,是没有任何匹配项的,这时候, TOP 1 会扫描两个表的所有数据,运行“速度测试脚本 ”可以看到此时有无 TOP 1 的效率差异: TOP 1 明显比不加 TOP

2.?? 修改“测试数据的变更脚本 ”中,红色的 20 让匹配的数据出现在扫描的顶端、中间和尾端,分别使用 速度测试脚本 ”测试,可以看到,匹配的值靠近扫描的前端的时候, TOP 1 比不加 TOP 快,随着匹配数据很后端的推移,这种效率差异会越来越小,到后面就变成 TOP 1 比不加 TOP 1 慢。

注意: 每次变更数据,并且完成“速度测试脚本 ”测试后,需要修改“测试数据的变更脚本 ”中,红色的 @ value @value1 ,让刚才设置匹配的数据再变回为不匹配

?

附:联接的几种方式

1.???? 嵌套循环联接

嵌套循环联接也称为 嵌套迭代 ,它将一个联接输入用作外部输入表(显示为图形执行计划中的顶端输入),将另一个联接输入用作内部(底端)输入表。外部循环逐行处理外部输入表。内部循环会针对每个外部行执行,在内部输入表中搜索匹配行。

最简单的情况是,搜索时扫描整个表或索引;这称为 单纯嵌套循环联接 。如果搜索时使用索引,则称为 索引嵌套循环联接 。如果将索引生成为查询计划的一部分(并在查询完成后立即将索引破坏),则称为 临时索引嵌套循环联接 。查询优化器考虑了所有这些不同情况。

如果外部输入较小而内部输入较大且预先创建了索引,则嵌套循环联接尤其有效。在许多小事务中(如那些只影响较小的一组行的事务),索引嵌套循环联接优于合并联接和哈希联接。但在大型查询中,嵌套循环联接通常不是最佳选择。

?

2.???? 合并联接

合并联接要求两个输入都在合并列上排序,而合并列由联接谓词的等效 (ON) 子句定义。通常,查询优化器扫描索引(如果在适当的一组列上存在索引),或在合并联接的下面放一个排序运算符。在极少数情况下,虽然可能有多个等效子句,但只用其中一些可用的等效子句获得合并列。

由于每个输入都已排序,因此 Merge Join 运算符将从每个输入获取一行并将其进行比较。例如,对于内联接操作,如果行相等则返回。如果行不相等,则废弃值较小的行并从该输入获得另一行。这一过程将重复进行,直到处理完所有的行为止。

合并联接操作可以是常规操作,也可以是多对多操作。多对多合并联接使用临时表存储行。如果每个输入中有重复值,则在处理其中一个输入中的每个重复项时,另一个输入必须重绕到重复项的开始位置。

如果存在驻留谓词,则所有满足合并谓词的行都将对该驻留谓词取值,而只返回那些满足该驻留谓词的行。

合并联接本身的速度很快,但如果需要排序操作,选择合并联接就会非常费时。然而,如果数据量很大且能够从现有 B 树索引中获得预排序的所需数据,则合并联接通常是最快的可用联接算法。

?

3.???? 哈希联接

哈希联接有两种输入:生成输入和探测输入。查询优化器指派这些角色,使两个输入中较小的那个作为生成输入。

哈希联接用于多种设置匹配操作:内部联接;左外部联接、右外部联接和完全外部联接;左半联接和右半联接;交集;联合和差异。此外,哈希联接的某种变形可以进行重复删除和分组,例如 SUM(salary) GROUP BY department 。这些修改对生成和探测角色只使用一个输入。

以下几节介绍了不同类型的哈希联接:内存中的哈希联接、 Grace 哈希联接和递归哈希联接。

内存中的哈希联接

哈 希联接先扫描或计算整个生成输入,然后在内存中生成哈希表。根据计算得出的哈希键的哈希值,将每行插入哈希存储桶。如果整个生成输入小于可用内存,则可以 将所有行都插入哈希表中。生成阶段之后是探测阶段。一次一行地对整个探测输入进行扫描或计算,并为每个探测行计算哈希键的值,扫描相应的哈希存储桶并生成 匹配项。

Grace 哈希联接

如果生成输入大于内存,哈希联接将分为几步进行。这称为 “Grace 哈希联接 。 每一步都分为生成阶段和探测阶段。首先,消耗整个生成和探测输入并将其分区(使用哈希键上的哈希函数)为多个文件。对哈希键使用哈希函数可以保证任意两个 联接记录一定位于相同的文件对中。因此,联接两个大输入的任务简化为相同任务的多个较小的实例。然后将哈希联接应用于每对分区文件。

递归哈希联接

如果生成输入非常大,以至于标准外部合并的输入需要多个合并级别,则需要多个分区步骤和多个分区级别。如果只有某些分区较大,则只需对那些分区使用附加的分区步骤。为了使所有分区步骤尽可能快,将使用大的异步 I/O 操作以便单个线程就能使多个磁盘驱动器繁忙工作。

border: 1pt solid #dedfef; padding: 0cm
陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
MySQL:世界上最受歡迎的數據庫的簡介MySQL:世界上最受歡迎的數據庫的簡介Apr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL的重要性:數據存儲和管理MySQL的重要性:數據存儲和管理Apr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理、查詢和安全。 1.它支持多種操作系統,廣泛應用於Web應用等領域。 2.通過客戶端-服務器架構和不同存儲引擎,MySQL高效處理數據。 3.基本用法包括創建數據庫和表,插入、查詢和更新數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和存儲過程。 5.常見錯誤可通過EXPLAIN語句調試。 6.性能優化包括合理使用索引和優化查詢語句。

為什麼要使用mysql?利益和優勢為什麼要使用mysql?利益和優勢Apr 12, 2025 am 12:17 AM

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

描述InnoDB鎖定機制(共享鎖,獨家鎖,意向鎖,記錄鎖,間隙鎖,下一鍵鎖)。描述InnoDB鎖定機制(共享鎖,獨家鎖,意向鎖,記錄鎖,間隙鎖,下一鍵鎖)。Apr 12, 2025 am 12:16 AM

InnoDB的鎖機制包括共享鎖、排他鎖、意向鎖、記錄鎖、間隙鎖和下一個鍵鎖。 1.共享鎖允許事務讀取數據而不阻止其他事務讀取。 2.排他鎖阻止其他事務讀取和修改數據。 3.意向鎖優化鎖效率。 4.記錄鎖鎖定索引記錄。 5.間隙鎖鎖定索引記錄間隙。 6.下一個鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的組合,確保數據一致性。

MySQL查詢性能差的常見原因是什麼?MySQL查詢性能差的常見原因是什麼?Apr 12, 2025 am 12:11 AM

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显著提升性能。2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。4.数据量大时,采用分区和分表策略。5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

您什麼時候應該使用複合索引與多個單列索引?您什麼時候應該使用複合索引與多個單列索引?Apr 11, 2025 am 12:06 AM

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

如何識別和優化MySQL中的慢速查詢? (慢查詢日誌,performance_schema)如何識別和優化MySQL中的慢速查詢? (慢查詢日誌,performance_schema)Apr 10, 2025 am 09:36 AM

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL:開發人員的基本技能MySQL和SQL:開發人員的基本技能Apr 10, 2025 am 09:30 AM

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免費產生 AI 無盡。

熱門文章

R.E.P.O.能量晶體解釋及其做什麼(黃色晶體)
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳圖形設置
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您聽不到任何人,如何修復音頻
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25:如何解鎖Myrise中的所有內容
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

Atom編輯器mac版下載

Atom編輯器mac版下載

最受歡迎的的開源編輯器

SecLists

SecLists

SecLists是最終安全測試人員的伙伴。它是一個包含各種類型清單的集合,這些清單在安全評估過程中經常使用,而且都在一個地方。 SecLists透過方便地提供安全測試人員可能需要的所有列表,幫助提高安全測試的效率和生產力。清單類型包括使用者名稱、密碼、URL、模糊測試有效載荷、敏感資料模式、Web shell等等。測試人員只需將此儲存庫拉到新的測試機上,他就可以存取所需的每種類型的清單。

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一個PHP/MySQL的Web應用程序,非常容易受到攻擊。它的主要目標是成為安全專業人員在合法環境中測試自己的技能和工具的輔助工具,幫助Web開發人員更好地理解保護網路應用程式的過程,並幫助教師/學生在課堂環境中教授/學習Web應用程式安全性。 DVWA的目標是透過簡單直接的介面練習一些最常見的Web漏洞,難度各不相同。請注意,該軟體中

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux最新版

EditPlus 中文破解版

EditPlus 中文破解版

體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能