多列复合索引是指由多个字段组成的索引。这种情况相当常用的,并且,在查询中,用多列复合索引来指定搜索范围边界也相当常用
然而,微软sql server在处理这类索引时,有个重要的缺陷,那就是把本该编译成索引seek的操作编成了索引扫描,这可能导致严重性能下降举个例子来说明问题,假设某个表T有索引 ( cityid, sentdate, userid), 现在有个分页列表功能,要获得大于某个多列复合索引V0的若干个记录的查询,用最简单表意的方式写出来就是 V >= V0, 如果分解开来,就是:
cityid > @cityid0 or (cityid = @cityid0 and (sentdate > @sentdate0 or (sentdate = @sentdate0 and userid >= @userid0))),
当你写出上述查询时,你会期待sql server会自动的把上述识别为V >= V0类型的边界条件,并使用index seek操作来实施该查询。然而,微软的sql server (2005版)有一个重要缺陷(其他的sql server如何还不得知), 当它遇到这样sql时,sql server就会采用index scan来实施,结果是您建立好的索引根本就没有被使用,如果这个表的数据量很大,那所造成的性能下降是非常大的。
对于这个问题,我曾经提交给微软的有关人士,他们进一步要求我去一个正式的网站上去提交这个缺陷,我懒得去做。
不过,对这个缺陷,还是有个办法能够绕过去的,只要把上面给出的条件变变形,sql server还是能够变回到是用index seek, 而不是低性能的index scan. 具体请看我的英文原文吧(对不起了, 我一旦写了中文,就不想翻成英文,反过来也一样, 估计大家英文都还可以,实在不行的就看黑体部分吧, ):
The seek predicate of the form "x > bookmark_of_x" is needed in paging related query. The compiler has no difficulty to parse it correctly if x is a single column index, or two columns index, however, if x is a three columns index or more, then the compiler will have a hard time to recognize it. This failure will result in that the seek predicate ended up in residue predicate, which results in a much worse execution plan.
To illustrate the point, take a example,
Create table A( a int, b int, c int, d float, primary key (a, b, c))
now check the plan for the query:
select c, d from A where (a> 111 or a= 111 and
(b > 222 or b = 222 and c > 333))
you can see a table scan op is used, and the Where clause ended up in residue predicate.
However, if you rewrite the query in an equivalent form:
select c, d from A where a> 111 or a= 111 and b > 222 or a= 111 and b= 222 and c >333
Then the compiler can choose an index seek op, which is desired.
The problem is, the compiler should be able to recognize the first form of seek predicate on multiple columns index, it saves the user from having to pay extra time to figure out a get-around, not to mention the first form is a more efficient form of same expression.
上面的问题,可以说是部分的绕过去了,但是,也有绕不过的时候,接着看下面一段:
It looks like that sql server lacks a consept of vector bookmark, or vector comparison or whatever you like to call it.
The workaround is not a perfect workaround. If sql server were to understand the concept of vector bookmark, then the following two would be the same in execution plan and performance:
1. select top(n) * from A where vectorIndex >= @vectorIndex
2. select * from A where vectorIndex >= @vectorIndex and vectorIndex -- @vectorIndexEnd corresponds to the last row of 1.
However, test has shown that, the second statement takes far more time than the first statement, and sql server actually only seek to the begining of the vector range and scan to the end of the whole Index, instead of stop at the end of the vector range.
Not only sql server compile badly when the vector bookmark has 3 columns, test has shown that even with as few as 2 columns, sql serer still can not correctly recognize this is actually a vector range, example:
3. select top (100) a, b, c, d from A where a> 60 or a= 60 and b > 20
4. select a, b, c, d from A where (a> 60 or a= 60 and b > 20) and
(a
上面两个查询实质相同(表中的数据刚好如此),并且给出同业的结果集,但是,3比4的速度要快的多,如果去看execution plan也证明3确实应当比4快.
也就是说, 即使在索引vectorIndex只含两列的情况下, sql server也无法正确的理解范围表达式 @vectorIndex0 以下测试代码, 有兴趣的人可以拿去自己玩:
代码如下:
CREATE TABLE [dbo].[A](
[a] [int] NOT NULL,
[b] [int] NOT NULL,
[c] [int] NOT NULL,
[d] [float] NULL,
PRIMARY KEY CLUSTERED ([a] ASC, [b] ASC, [c] ASC)
)
declare @a int, @b int, @c int
set @a =1
while @a begin
set @b = 1
begin tran
while @b begin
set @c = 1
while @c begin
INSERT INTO A (a, b, c, d)
VALUES (@a,@b,@c,@a+@b+@c)
set @c = @c + 1
end
set @b = @b + 1
end
commit
set @a = @a + 1
end
SET STATISTICS PROFILE ON
SET STATISTICS time ON
SET STATISTICS io ON
select top (10) a, b, c, d from A where (a> 60 or a= 60 and
(b > 20 or b = 20 and c >= 31))
select a, b, c, d from A where (a> 60 or a= 60 and
(b > 20 or b = 20 and c >= 31)) and (a(b
select top (10) a, b, c, d from A where a> 60 or a= 60 and b > 20 or a= 60 and b= 20 and c >= 31
select a, b, c, d from A where (a> 60 or a= 60 and b > 20 or a= 60 and b= 20 and c >= 31) and
(aselect top (100) a, b, c, d from A where a> 60 or a= 60 and b > 20
select a, b, c, d from A where (a> 60 or a= 60 and b > 20) and (aselect top (100) a, b, c, d from A where a> 60 or a= 60 and b > 20
select a, b, c, d from A where (a> 60 or a= 60 and b > 20) and (a

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

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,添加索引后可显着提升性能。 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。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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