对于Oracle中的相关优化,有许多常用的方法,像大家都知道的如:select *不提倡使用,效率极差,建议显式获取列,即使是所有字段也应罗列。而取总数时使用count(*),为提高cache的命中率,尽量做到SQL重用。另外,提高性能的好选择可能就是把所有的字符数据都
对于Oracle中的相关优化,有许多常用的方法,像大家都知道的如:select *不提倡使用,效率极差,建议显式获取列,即使是所有字段也应罗列。而取总数时使用count(*),为提高cache的命中率,尽量做到SQL重用。另外,提高性能的好选择可能就是把所有的字符数据都保存为Unicode,Java以Unicode形式处理所有数据,因此,数据库驱动程序不必再执行转换过程。
而这篇文章我们主要来了解下关于用SQL来实现分页的很多种实现方式,有些语句可能并不是很通用,只能用在一些特殊场景之中,而一些虽然功能强大、使用方便,带来的缺陷就是效率会慢得掉渣,接下来是IT男经过亲身的开发经验,分别讲解下这些常用的sql查询语句的作用,但愿对你有帮助!
以下介绍三种比较通用的实现方案;在以下各种实现中,ROWNUM是一个最核心的关键词,在查询时他是一个虚拟的列,取值为从1到记录总数的序号。
1、首先来介绍我们工作中最常使用的一种实现方式:
SELECT * FROM (SELECT IT_NAN_.*, ROWNUM R_ FROM (SELECT * FROM IT_NAN T ORDER BY T.IT_CAT) IT_NAN_ WHERE ROWNUM = 49991;
其中最内层的查询SELECT为不进行翻页的原始查询语句,可以用自己的任意Select SQL替换;ROWNUM = 49991控制分页查询的每页的范围。分页的目的就是控制输出结果集大小,将结果尽快的返回;上面的SQL语句在大多数情况拥有较高的效率,主要体现在WHERE ROWNUM
2、上面例子中展示的在查询的第二层通过ROWNUM
SELECT * FROM (SELECT IT_NAN_.*, ROWNUM R_ FROM (SELECT * FROM IT_NAN T ORDER BY T.IT_CAT) IT_NAN_ ) WHERE R_ BETWEEN 49991 AND 50000;
由于Oracle可以将外层的查询条件推到内层查询中,以提高内层查询的执行效率,但不能跨越多层。
对于第一个查询语句,第二层的查询条件WHERE ROWNUM
而第二个查询语句,由于查询条件BETWEEN 49991 AND 50000 是存在于查询的第三层,而Oracle无法将第三层的查询条件推到最内层(即使推到最内层也没有意义,因为最内层查询不知道ROWNUM代表什么)。因此,对于第二个查询语句,Oracle最内层返回给中间层的是所有满足条件的数据,而中间层返回给最外层的也是所有数据。数据的过滤在最外层完成,显然这个效率要比第一个查询低得多。(这种查询语句经过本IT男测试和以上相同的数据时,测试的时间大约为第一种查询时间的两倍,并也随着50000这个数值的变大,时间略微增长。)
3、以上两种方案完全是通过ROWNUM来完成,下面一种则采用ROWID和ROWNUM相结合的方式,SQL语句如下:
SELECT * FROM (SELECT RID FROM (SELECT IT_NAN_1.RID, ROWNUM R_ FROM (SELECT T.ROWID RID FROM IT_NAN T ORDER BY T.IT_CAT) IT_NAN_ WHERE ROWNUM = 49991) IT_NAN_1_ , IT_NAN IT_NAN_2_ WHERE IT_NAN_1_.RID = IT_NAN IT_NAN_2_.ROWID ;
从语句上看,共有嵌套查询了四层Select,最内层为可替换的不分页原始SQL语句,但是他查询的字段只有ROWID,而没有任何待查询的实际表字段,具体查询实际字段值是在最外层实现的。
这种方式的原理大致为:首先通过ROWNUM查询到分页之后的10条实际返回记录的ROWID,最后通过ROWID将最终返回字段值查询出来并返回;
和前面两种实现方式相比,该SQL的实现方式更加繁琐,通用性也不是非常好,因为要将原始的查询语句分成两部分(查询字段在最外层,表及其查询条件在最内层);
但这种实现在特定场景下还是有优势的:比如我们经常要翻页到很后面,比如100000条记录中我们经常需要查90000-91000及其以后的数据;此时该方案效率可能要比前面的高;
因为前面的方案中是通过ROWNUM
从不断向后翻页这个角度来看,第一种实现方案的成本会越来越高,基本上是线性增长,而第三种方案的成本则不会像前者那样快速,他的增长只体现在通过查询条件读取ROWID的部分;(这种查询语句IT男同样进行了测试,测试的时间大约为第一种查询时间的一半,并也随着50000这个数值的变大,体现出的效果会更可观。而后我又测试了查看页数为1-10的查询速度,结果发现这个查询方法,仍旧比第一种要快将近一半…不知道具体原因,不过事实胜于雄辩啊…)
这个查询方法真的很给力,如果你们的项目中应用了hibernate的二级缓存对实体对象进行了缓存的话,那样的话,效率将会是更加的可观。
4、当然,除了以上提了这些方案,我们还可以用以下的SQL来实现:
SELECT * FROM IT_NAN WHERE ROWID NOT IN (SELECT ROWID FROM IT_NAN WHERE ROWNUM <p>以上两种查询语句IT男也测试了下,大概是8s左右。所以说如果项目数据量不大的话,可以尝试使用,如果百万或以上的数据,还是考虑上面的比较好些。</p> <p>………………<br> 注意:当ROWNUM作为查询条件时,他是在order by之前执行,所以要特别小心;<br> 比如我们想查询IT_NAN中按IT_CAT倒序排列的前10条记录不能用如下的SQL来完成:</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">SELECT * FROM IT_NAN T WHERE ROWNUM <p>当然对于这个需求,可以参考上面的例子那样的子查询来实现,也可以采用Oracle的排序函数:ROW_NUMBER()函数根据OrderID这列来生成一个新的数据列。当然对ROW_NUMBER感兴趣的可以请教下度娘或谷哥,这里就不再细说,效果是差不多。</p> <p>关于数据的优化还有很多事情要做,要考虑,要研究,这也只是一点儿小技巧,有时间我会继续在博客中分享相关的经验,当然也希望有大虾们尽情指正、放荡的拍砖、一起探讨分享你的优化经验,共同成长!</p> <p class="copyright"> 原文地址:关于Oracle数据库分页查询的小技巧, 感谢原作者分享。 </p>

InnoDBBufferPool通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

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