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  • 数据库表分区是怎么回事?大家好,这一期呢,我们来说一下,数据库表和索引的分区。讲解这个问题,对于不同的数据库可能有一些技术细节上的不同,因此我们以某个数据库比如sql server为例来探讨这个问题。分区后的...

    数据库表分区是怎么回事?

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    大家好,这一期呢,我们来说一下,数据库表索引的分区。讲解这个问题,对于不同的数据库可能有一些技术细节上的不同,因此我们以某个数据库比如sql server为例来探讨这个问题。

    分区后的数据和索引分散到多个文件组里面,因此可以说这些数据是平行并列分布的,每组中的行都对应特定的那个分区。这些索引和表的分区都必须存在一个数据库里面。因此,在外部程序看来,不管内部有多少个分区,在外面看来就是一个数据表或者索引

    那么表或者索引的分区有什么好处呢?好处主要是两个方面,一个是管理起来比较容易,另一个方面是性能上更好一些。

    相较于访问整表而言,访问某个分区的数据当然更快更有效率

    我们设想一下有这么一个案例,有一个表它有多个分区,这些分区对应的都是不同的文件组,而这些文件组呢又会分散到不同的硬盘上。

    如果我们在排序的时候,一个硬盘一个硬盘的去访问的话,性能上就会很低

    改善性能的话,我们可以使用RAID对分散到多个硬盘上的数据文件,同时进行访问。

    再来说一下数据加锁的情况。在有多个分区的情况下,我们只需要对某个分区进行加锁,而不需要对整张表进行加锁,这样也可以提高操作的效率。这要在创建表的时候,修改表的属性,把lock_escalation这个选项设置为Auto

    下面是数据分区的几个重要概念。

    首先是分区函数。分区函数用来定义如何进行分区。首先它定义了我们需要分多少个区。这些区的边界在哪里。打个比方说, 一张用户表中包含了用户的注册时间,注册地域等等信息。那我们可以以时间为参考创建分区。可以以月为单位或者以年为单位进行分区,这主要取决于你到底有多大的数据量。在这种情况下,时间,也就是某个月的起始与终止,或者某个年的起始与终止,作为数据边界的参考。

    其次是分区列。分区列会被上面的分区函数拿来用作进行表和索引的分区。这个列必须被明确的标注为persisted。 理论上讲所有可以用作索引定义的列都可以当做分区列

    再次就是对应的索引。索引和原始表的分区函数,必须满足如下条件, 分区函数的参数必须具有相同的数据类型他们必须具有相同数量的分区,他们必须具有相同的数据边界

    通俗的讲,数据进行了分区,索引的分区必须跟数据的分区进行对应,这样才可以提高效率

    簇索引进行分区。当簇索引的键值并非唯一的时候,簇索引的键值并不需要指定包含分区列,在这种情况下,sql server 会缺省的把分区列添加到簇索引的键值中。如果簇索引的键值是唯一的,你必须显性的指定簇索引的键值包含分区列

    对非簇索引进行分区。当对于一个键值唯一的非簇索引进行分区时索引键值必须包含分区列当索引值不唯一时,数据库会缺省的让索引键值包含分区列

    接下来说一下非对应索引的情况。这种索引主要是独立于相关的数据表之外。主要是两种情况,一是这种索引有独立的分区定义,二是这种索引被放置在一个单独的文件组中。这种索引在如下情况下非常有用:

    . 数据源表没有分区

    . 索引键是唯一的,并且不包含分区列

    . 你会在数据源表上进行非常复杂的多表联合操作

    性能的考量上。并不是说分区越多,性能就越好。这些分区都会影响到内存的消耗,CPU的繁忙程度。所以你在使用分区的时候,要找到你的平衡点

    具体的参数参考可以查找对应数据库的开发文档

    以上是我对这个话题一点心得看法。仅供参考,欢迎讨论, 欢迎拍砖。

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  • 之前做的查询功能今天被发现你速度缓慢 ...在查询的时候大部分都是多表联查吧,单查一个表的情况很少 ,俩个表以及俩个表以上联查的时候肯定会有一个主表(大部分条件都是个表),其他的表基本就是一个条件等于一下...

    之前做的查询功能今天被发现你速度缓慢 于是上网搜索解决的办法,但是网上的大佬们都是提到了优化数据库设计方面的办法,但是作为一个实习生怎么敢轻易改动数据库 于是就自己花了一个下午在改一条sql语句,最后总结出来了一点经验吧!

    1. 条件先行
      在查询的时候大部分都是多表联查吧,单查一个表的情况很少 ,在俩个表以及俩个表以上联查的时候肯定会有一个主表(大部分条件都是在个表),其他的表基本就是一个条件等于一下 查一个字段 问题就在这里
      谨记:查询是尽量嵌套select(最笨的办法),在最内层的select里面只查数据最多的那个表,而且该层select的from后尽量只出现一个表(主表),需要用到其他表的时候再去嵌套select(外层),把内层表查到的数据放在外层表的from关键子后 作为一个新表来查

    我感觉自己没有说清楚 那就举个例子吧:

    优化前:
    SELECT a.a , a.b , a.c , b.a FROM biaoOne a , bioaTwo b WHERE a.d = ‘’ AND a.e LIKE ‘%%’ AND a.f = b.a AND a.g = b.b

    优化后:
    SELECT t.* , tt.a FROM
    (SELECT a.a , a.b , a.c FROM biaoOne a WHERE a.d = ‘’ AND a.e LIKE ‘%%’) t , bioatwo tt
    WHERE t.f = tt.a AND t.g = tt.b

    大致就是这个意思,优化后的速度比优化前快很多 尤其在数据量很大的情况下

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  • 工作我们经常用到个left join去关联其他表查询结果,但是随着数据量的增加,一个表的数据达到百万级别后,这种普通的left join查询将非常的耗时。举个例子:现在porder表有 1000W数据,其他关联的表数据都很少,...

    工作中我们经常用到多个left join去关联其他表查询结果,但是随着数据量的增加,一个表的数据达到百万级别后,这种普通的left join查询将非常的耗时。

    举个例子:

    现在porder表有 1000W数据,其他关联的表数据都很少,因为条件的限制 必须要关联3个表,正常的逻辑就是这样写,但是我们在数据库执行的时候会发现这样的SQL 非常耗时,

    而且此时才 limit 800  这样的SQL怎么能让用户受得了呢?

    select p.*,b.supplier,t.type,c.org   from porder p

    left JOIN brand b on p.supplier = b.supplier_id and b.mark = 0

    left JOIN purchase c on p.org = c.id and c.mark = 0

    left JOIN type t on c.category = t.type_id and t.mark = 0

    WHERE p.nark = 0 ORDER BY p.id desc limit 800,500;

    通过查询SQL优化方面的知识,发现一种比较好的优化方案:

    select p.*,b.supplier,t.type,c.org from

    (select po.id from porder po where po.mark = 0 order by po.id desc limit 800000,500) a

    inner join porder p on a.id = p.id and p.mark = 0

    left JOIN brand b on p.supplier = b.supplier_id and b.mark = 0

    left JOIN purchase c on p.org = c.id and c.mark = 0

    left JOIN type t on c.category = t.type_id and t.mark = 0;

    我们可以先将数据量最大表的满足条件的ID查询出来,创建临时表,再用这个临时表去关联这个表本身以及其他表。limit80W 也就1S时间。

    SQL分析:

    我们可以使用 explain 查看上面2种SQL的执行计划。第一种SQL的执行计划中 通过 row 和extra 都可以看出 非常差,row几乎为全部扫描。

    优化后的SQL通过 row 和extra 都可以看出都是很好的状态,row的数据是第一种的 1%。相当于提升了 100倍。

    执行计划中的id列的数值越大,执行权就越高。id列的值相等的,就从上之下依次执行。明白了这一点,我们就可以再分析SQL了。

    数据库先执行了 select po.id from porder po where po.mark = 0 order by po.id desc limit 800000,500 这段SQL,将查询出的有效id(满足条件的id)放在了临时表a中,

    然后表a 再与其他的表匹配查询。

    (注:优先执行的SQL 不参与 后面的表匹配。这里要理解,不然单独看执行计划,你会纳闷为何row列上 a表 中数值小,而 id列为2的表(po) row列的数值也很大。

    你也可以拆分SQL。优先执行的SQL 单独拿出来执行,将查询到的结果当作查询条件,传给普通的 left join 中的where条件里面 即 in(), in的里面不要写SQL查询,必须是明确的数值!)

    我只是提供方法,具体的原理,大家可以上网查一查。数据库有一种叫 驱动表的概念,大家可以了解下。或许对于理解这种方法更方便!

    注:这个优化后的SQL在执行 limit1000000,**  的时候效率也就下降了,大概4S钟以上。所以这个SQL也是有极限的,对于分页查询等等,如果数据量超过100W 要注意!

    希望有大神,能在SQL上能有更高的突破,有方法的,希望大家一起分享,一起学习。谢谢~

    补:为了应对超过百万级别的查询,或者导出,SQL优化暂时没有好的办法,但是我们可以在传参上做文章。

    比如分页查询时,每页展示20条数据,首页查询时,我们可以得到首页最后一条数据的ID (起名:lastId)(按ID排序,降序),当点击第2页时,我们可以将 lastId 作为参数传入分页查询的SQL中。

    这样分页时就加上了一个条件 就是ID

    且扫描到满足条件的20条后,就不会再多扫描,大大减少了扫描的数据量,自然也就提升了效率。

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  • 工作我们经常用到个left join去关联其他表查询结果,但是随着数据量的增加,一个表的数据达到百万级别后,这种普通的left join查询将非常的耗时。举个例子:现在porder表有 1000W数据,其他关联的表数据都很少,...

    工作中我们经常用到多个left join去关联其他表查询结果,但是随着数据量的增加,一个表的数据达到百万级别后,这种普通的left join查询将非常的耗时。

    举个例子:

    现在porder表有 1000W数据,其他关联的表数据都很少,因为条件的限制 必须要关联3个表,正常的逻辑就是这样写,但是我们在数据库执行的时候会发现这样的SQL 非常耗时,

    而且此时才 limit 800  这样的SQL怎么能让用户受得了呢?

    select p.*,b.supplier,t.type,c.org   from porder p

    left JOIN brand b on p.supplier = b.supplier_id and b.mark = 0

    left JOIN purchase c on p.org = c.id and c.mark = 0

    left JOIN type t on c.category = t.type_id and t.mark = 0

    WHERE p.nark = 0 ORDER BY p.id desc limit 800,500;

    通过查询SQL优化方面的知识,发现一种比较好的优化方案:

    select p.*,b.supplier,t.type,c.org from

    (select po.id from porder po where po.mark = 0 order by po.id desc limit 800000,500) a

    inner join porder p on a.id = p.id and p.mark = 0

    left JOIN brand b on p.supplier = b.supplier_id and b.mark = 0

    left JOIN purchase c on p.org = c.id and c.mark = 0

    left JOIN type t on c.category = t.type_id and t.mark = 0;

    我们可以先将数据量最大表的满足条件的ID查询出来,创建临时表,再用这个临时表去关联这个表本身以及其他表。limit80W 也就1S时间。

    SQL分析:

    我们可以使用 explain 查看上面2种SQL的执行计划。第一种SQL的执行计划中 通过 row 和extra 都可以看出 非常差,row几乎为全部扫描。

    优化后的SQL通过 row 和extra 都可以看出都是很好的状态,row的数据是第一种的 1%。相当于提升了 100倍。

    执行计划中的id列的数值越大,执行权就越高。id列的值相等的,就从上之下依次执行。明白了这一点,我们就可以再分析SQL了。

    数据库先执行了 select po.id from porder po where po.mark = 0 order by po.id desc limit 800000,500 这段SQL,将查询出的有效id(满足条件的id)放在了临时表a中,

    然后表a 再与其他的表匹配查询。

    (注:优先执行的SQL 不参与 后面的表匹配。这里要理解,不然单独看执行计划,你会纳闷为何row列上 a表 中数值小,而 id列为2的表(po) row列的数值也很大。

    你也可以拆分SQL。优先执行的SQL 单独拿出来执行,将查询到的结果当作查询条件,传给普通的 left join 中的where条件里面 即 in(), in的里面不要写SQL查询,必须是明确的数值!)

    我只是提供方法,具体的原理,大家可以上网查一查。数据库有一种叫 驱动表的概念,大家可以了解下。或许对于理解这种方法更方便!

    注:这个优化后的SQL在执行 limit1000000,**  的时候效率也就下降了,大概4S钟以上。所以这个SQL也是有极限的,对于分页查询等等,如果数据量超过100W 要注意!

    希望有大神,能在SQL上能有更高的突破,有方法的,希望大家一起分享,一起学习。谢谢~

    补:为了应对超过百万级别的查询,或者导出,SQL优化暂时没有好的办法,但是我们可以在传参上做文章。

    比如分页查询时,每页展示20条数据,首页查询时,我们可以得到首页最后一条数据的ID (起名:lastId)(按ID排序,降序),当点击第2页时,我们可以将 lastId 作为参数传入分页查询的SQL中。

    这样分页时就加上了一个条件 就是ID

    且扫描到满足条件的20条后,就不会再多扫描,大大减少了扫描的数据量,自然也就提升了效率。

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怎么在数据库中多表查询