为何较慢?

lihongf 2003-12-16 09:55:25
我用的sql语句通过chr(13)连起来的。执行的结果是正确的,但速度很慢,为何?在vb中是这样写的:
Set mCommand.ActiveConnection = db
sql = "insert printsptable(jsdm,title,dwmc,dwdz,dwyb,dwdh,lxr,ssbm) select distinct a.jsdm,'" + TITLE + "' ,b.dwmc,b.dwdz,b.dwyb,b.dwdh,b.lxr,b.ssbm from jh a left join dwxx b on a.jsdm=b.jsdm where a.nd=" + nd + " and a.jd=" + jd1 + "and a.jsdm not in (select distinct jsdm from jh where ysxz='dh' and nd=" + nd + " and jd=" + jd1 + ")"
For i = 0 To k
sql = sql + Chr(13) + "update printsptable set jh" + djk(0, i) + "1=jh.jhsl" + " from jh where printsptable.jsdm=jh.jsdm and jh.nd=" + nd + " and jh.jd=" + jd1 + " and jh.ysxz=" + "'" + djk(0, i) + "'"
sql = sql + Chr(13) + "update printsptable set jh" + djk(0, i) + "2=jh.jhsl" + " from jh where printsptable.jsdm=jh.jsdm and jh.nd=" + nd + " and jh.jd=" + jd2 + " and jh.ysxz=" + "'" + djk(0, i) + "'"
sql = sql + Chr(13) + "update printsptable set sj" + djk(0, i) + "1=jh.sjsl" + " from jh where printsptable.jsdm=jh.jsdm and jh.nd=" + CStr(CInt(nd) - 1) + " and jh.jd=" + jd1 + " and jh.ysxz=" + "'" + djk(0, i) + "'"
sql = sql + Chr(13) + "update printsptable set sj" + djk(0, i) + "2=jh.sjsl" + " from jh where printsptable.jsdm=jh.jsdm and jh.nd=" + CStr(CInt(nd) - 1) + " and jh.jd=" + jd2 + " and jh.ysxz=" + "'" + djk(0, i) + "'"
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mCommand.CommandText = sql
mCommand.Execute
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sdhdy 2003-12-16
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前台用循环组成sql语句,不会慢的,应该很快的,主要是你那段sql语句的执行效率问题,看看是不是数据量很大?算法是否有问题?where 语句的字段里建没建索引等等?
zjcxc 2003-12-16
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查询优化

记住这样的原则.
1.
对字段的计算会引起全表扫描.
所以,能用:
select * from 表 where 字段=1
就不要用:
select * from 表 where 字段-1=0

2.
必要的索引对提高数据处理速度很重要.因此,对于经常要排序,进行条件比较的字段,要建立索引.(注意区分复合索引和单独索引)

3.
善于利用存储过程/视图,化繁为简

4.
对于不能确定效率的查询分析语句,将它复制到查询分析器中.按Ctrl+L进行分析.
看看它的执行要经过那些步骤.
每个步骤的执行时间大慨需要占用的时间百分比.
在进行表扫描的步骤中,是否利用上了你创建的索引.
如果还有其他查询方法,再分析其他查询方法,通过比较确定最优的查询方法.
zjcxc 2003-12-16
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如何让你的SQL运行得更快
---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,而忽略
了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库
环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。笔者在工作实践
中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的whe
re子句。在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!下面我将从这三个
方面分别进行总结:
---- 为了更直观地说明问题,所有实例中的SQL运行时间均经过测试,不超过1秒的均
表示为(< 1秒)。
---- 测试环境--
---- 主机:HP LH II
---- 主频:330MHZ
---- 内存:128兆
---- 操作系统:Operserver5.0.4
----数据库:Sybase11.0.3
一、不合理的索引设计
----例:表record有620000行,试看在不同的索引下,下面几个 SQL的运行情况:
---- 1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)
---- 分析:
----date上有大量的重复值,在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上,在
范围查找时,必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 (14秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(28秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')(14秒)
---- 分析:
---- 在群集索引下,数据在物理上按顺序在数据页上,重复值也排列在一起,因而在范
围查找时,可以先找到这个范围的起末点,且只在这个范围内扫描数据页,避免了大范
围扫描,提高了查询速度。
---- 3.在place,date,amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 (26秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(27秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ', 'SH')(< 1秒)
---- 分析:
---- 这是一个不很合理的组合索引,因为它的前导列是place,第一和第二条SQL没有引
用place,因此也没有利用上索引;第三个SQL使用了place,且引用的所有列都包含在组
合索引中,形成了索引覆盖,所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date,place,amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(11秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')(< 1秒)
---- 分析:
---- 这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列,使每个SQL都可以利用索引,并
且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖,因而性能达到了最优。
---- 5.总结:
---- 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的;合理的索引设计要
建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说:
---- ①.有大量重复值、且经常有范围查询
(between, >,< ,>=,< =)和order by
、group by发生的列,可考虑建立群集索引;
---- ②.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;
---- ③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列。

二、不充份的连接条件:
---- 例:表card有7896行,在card_no上有一个非聚集索引,表account有191122行,在
account_no上有一个非聚集索引,试看在不同的表连接条件下,两个SQL的执行情况:

select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no(20秒)
---- 将SQL改为:
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no(< 1秒)
---- 分析:
---- 在第一个连接条件下,最佳查询方案是将account作外层表,card作内层表,利用
card上的索引,其I/O次数可由以下公式估算为:
---- 外层表account上的22541页+(外层表account的191122行*内层表card上对应外层
表第一行所要查找的3页)=595907次I/O
---- 在第二个连接条件下,最佳查询方案是将card作外层表,account作内层表,利用
account上的索引,其I/O次数可由以下公式估算为:
---- 外层表card上的1944页+(外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一
行所要查找的4页)= 33528次I/O
---- 可见,只有充份的连接条件,真正的最佳方案才会被执行。
---- 总结:
---- 1.多表操作在被实际执行前,查询优化器会根据连接条件,列出几组可能的连接方
案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的
表;内外表的选择可由公式:外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定,乘
积最小为最佳方案。
---- 2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon,打开showplan选项,就可以看到连
接顺序、使用何种索引的信息;想看更详细的信息,需用sa角色执行dbcc(3604,310,30
2)。
三、不可优化的where子句
---- 1.例:下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引,但执行速度却非常慢:
select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where
amount/30< 1000(11秒)
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201'(10秒)
---- 分析:
---- where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的,因此它不得不
进行表搜索,而没有使用该列上面的索引;如果这些结果在查询编译时就能得到,那么
就可以被SQL优化器优化,使用索引,避免表搜索,因此将SQL重写成下面这样:
select * from record where card_no like
'5378%'(< 1秒)
select * from record where amount
< 1000*30(< 1秒)
select * from record where date= '1999/12/01'
(< 1秒)
---- 你会发现SQL明显快起来!
---- 2.例:表stuff有200000行,id_no上有非群集索引,请看下面这个SQL:
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
(23秒)
---- 分析:
---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or',所以语法分析器会将in ('0','1')转化
为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找,再将结果
相加,这样可以利用id_no上的索引;但实际上(根据showplan),它却采用了"OR策略"
,即先取出满足每个or子句的行,存入临时数据库的工作表中,再建立唯一索引以去掉
重复行,最后从这个临时表中计算结果。因此,实际过程没有利用id_no上索引,并且完
成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
---- 实践证明,表的行数越多,工作表的性能就越差,当stuff有620000行时,执行时
间竟达到220秒!还不如将or子句分开:
select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'
---- 得到两个结果,再作一次加法合算。因为每句都使用了索引,执行时间只有3秒,
在620000行下,时间也只有4秒。或者,用更好的方法,写一个简单的存储过程:
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d
---- 直接算出结果,执行时间同上面一样快!
---- 总结:
---- 可见,所谓优化即where子句利用了索引,不可优化即发生了表扫描或额外开销。

---- 1.任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时
要尽可能将操作移至等号右边。
---- 2.in、or子句常会使用工作表,使索引失效;如果不产生大量重复值,可以考虑把
子句拆开;拆开的子句中应该包含索引。
---- 3.要善于使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效。
---- 从以上这些例子可以看出,SQL优化的实质就是在结果正确的前提下,用优化器可
以识别的语句,充份利用索引,减少表扫描的I/O次数,尽量避免表搜索的发生。其实S
QL的性能优化是一个复杂的过程,上述这些只是在应用层次的一种体现,深入研究还会
涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
Rotaxe 2003-12-16
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如果索引较多尤其聚集索引设计不合理会对
插入和更新影响很大。
zjcxc 2003-12-16
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建议改为存储过程
Rotaxe 2003-12-16
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可以用事件探查器跟踪一下,看哪里较慢
txlicenhe 2003-12-16
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前台最好不要用循环来调用后台SQL语句,如果一定要循环,最好在存储过程中写成循环然后在前台调用存储过程。
wzh1215 2003-12-16
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把上面的转换为存储过程。
txlicenhe 2003-12-16
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用循环当然会慢了。

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