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数据库

SQL查询效率:100w数据查询只需要1秒钟

發布時間:2025/1/21 数据库 69 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 SQL查询效率:100w数据查询只需要1秒钟 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
機器情況
p4:?2.4
內存:?1?G
os:?windows?2003
數據庫:?ms?sql?server?2000
目的:?查詢性能測試,比較兩種查詢的性能

SQL查詢效率?step?by?step

--?setp?1.
--?建表
create?table?t_userinfo
(
userid?int?identity(1,1)?primary?key?nonclustered,
nick?varchar(50)?not?null?default?'',
classid?int?not?null?default?0,
writetime?datetime?not?null?default?getdate()
)
go

--?建索引
create?clustered?index?ix_userinfo_classid?on?t_userinfo(classid)
go

--?step?2.

declare?@i?int?
declare?@k?int
declare?@nick?varchar(10)
set?@i?=?1
while?@i<1000000
begin
set?@k?=?@i?%?10
set?@nick?=?convert(varchar,@i)
insert?into?t_userinfo(nick,classid,writetime)?values(@nick,@k,getdate())
set?@i?=?@i?+?1
end
--?耗時?08:27?,需要耐心等待

--?step?3.
select?top?20?userid,nick,classid,writetime?from?t_userinfo?
where?userid?not?in
(
select?top?900000?userid?from?t_userinfo?order?by?userid?asc
)

--?耗時?8?秒?,夠長的

--?step?4.
select?a.userid,b.nick,b.classid,b.writetime?from
(
select?top?20?a.userid?from?
(
select?top?900020?userid?from?t_userinfo?order?by?userid?asc
)?a?order?by?a.userid?desc
)?a?inner?join?t_userinfo?b?on?a.userid?=?b.userid?
order?by?a.userid?asc

--?耗時?1?秒,太快了吧,不可以思議

--?step?5?where?查詢
select?top?20?userid,nick,classid,writetime?from?t_userinfo?
where?classid?=?1?and?userid?not?in
(
select?top?90000?userid?from?t_userinfo?
where?classid?=?1
order?by?userid?asc
)
--?耗時?2?秒

--?step?6?where?查詢
select?a.userid,b.nick,b.classid,b.writetime?from
(
select?top?20?a.userid?from?
(
select?top?900000?userid?from?t_userinfo
where?classid?=?1
order?by?userid?asc
)?a?order?by?a.userid?desc
)?a?inner?join?t_userinfo?b?on?a.userid?=?b.userid?
order?by?a.userid?asc

--?查詢分析器顯示不到?1?秒.


查詢效率分析:
子查詢為確保消除重復值,必須為外部查詢的每個結果都處理嵌套查詢。在這種情況下可以考慮用聯接查詢來取代。

如果要用子查詢,那就用EXISTS替代IN、用NOT?EXISTS替代NOT?IN。因為EXISTS引入的子查詢只是測試是否存在符合子查詢中指定條件的行,效率較高。無論在哪種情況下,NOT?IN都是最低效的。因為它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷。

建立合理的索引,避免掃描多余數據,避免表掃描!
幾百萬條數據,照樣幾十毫秒完成查詢

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SQL查询效率:100w数据查询只需要1秒钟的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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