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sqlserver数据统计1

www.MyException.Cn  网友分享于:2015-08-26  浏览:5次
sqlserver数据统计一

 

        Csdn2010 优秀博文中有一篇数据库方面的文章很好(用csdn的站内搜索也没有找到,幸好这篇博文地址保持起来了), http://blog.csdn.net/yzsind/archive/2010/12/06/6059209.aspx ,这几天会做一些数据库的操作,记录下操作步骤。以下操作只是在考虑怎么能尽快的把数据取出来,是特定环境下的。以下操作会涉及索引,标量子查询,分区几个方面。

    

数据库为之前系统的为 sqlserver 。此次操作涉及到表有 mobile 218 条数据, 9 列) ,service(149 条数据, 12 ) channel(42 条数据, 12 ) Spinfo(21 条数据, 8 ) service_log service mobile url access_date ip 5 字段,约 4 千万条数据,按月大概有 500 多万条数据)。

目标是需要统计 service_log ,按照月进行统计分析汇总。并且其他表中取出关联数据。导出了建表语句放在附件中。

    select count(*) from service_log 发现很慢,需要接近 20 分钟以上。那么任何类似的 sql:select …… from table1,table2…… where …… ,就不用写了。

    建立索引,对时间建立索引,建完有性能有了很大提升,差不多要 1 分钟。做关联之前毫无疑问,我们需要以时间段缩小数据量, select … from service_log where access_date between '2010-05-01' and '2010-05-30' .

    对于关联,首先试用了标量子查询,得到的结论是,标量子查询无法使性能得到改善(至少 sqlserver2005 是这样的)。这里将使用标量子查询和没有使用标量子查询的 2 sql 贴出来,不过使用标量子的 sql 可读性会好些。

 

没有使用标量子查询的sql: Select m.name,s.name,s.url,sp.name ,num.n from dbo.service s,dbo.service_log sl,(select count(*) as n ,sl.service as id from dbo.service_log sl where sl.access_date between '2011-02-01' and '2011-03-01' group by sl.mobile,sl.service) num, (select sp.id ,sp.name from dbo.spinfo sp) as sp, mobile m where sl.service=s.id and s.id = num.id and s.sp = sp.id and m.did=sl.mobile


 

使用标量子查询的sql: select (select name from dbo.mobile m where m.did=sl.mobile) as mobile, sl.service,s.name ,s.url, (select c.name from dbo.channel c where c.id = s.channel) as c, (select sp.name from dbo.spinfo sp where s.sp = sp.id) as sp, sl.num from dbo.service as s, (select sl.service ,sl.mobile as mobile,count(*) as num from dbo.service_log sl where sl.access_date between '2011-02-01' and '2011-03-01' group by sl.mobile,sl.service WITH CUBE) as sl where s.id = sl.service


 

    对于索引而言,分为聚集索引和非聚集索引。这 2 个差别,以字典按照拼音和偏旁来作解释比较好理解(详细见上面连接中的解释)。读了这个后,应该会对聚集索引和非聚集索引有一个了解 . 显然对于此处时间来讲,聚集索引和非聚集索引而言,该处建立聚集索引会使查询快些。 变为聚集索引后,可以发现上面的 sql 的查询,有 1 分钟变为 2 秒了。

   

   服务器上约 4000 万数据接近 2 秒,在本地数据库中有部分数据,大概有 1000 万条数据,用时不到一秒。更进一步的优化,可以用到表的分区,对于 sqlserver 表的分区操作。这有几篇篇博客写的很详细, http://blog.csdn.net/Sky_666/category/522973.aspx 。其中也讲到,对于已有数据库,可以对聚集索引进行表分区。

   

   同时可以结合缓存进行优化,之前做个一个项目进行过尝试。将所有基础表全部缓存,涉及到关联的操作,直接调用缓存的数据,不做表关联。大部分数据库操作只是针对一个表,这样所带来的是代码量会增大,可以借助ehcache 来处理这方面的工作。不过实际运用之中还是要依据情况来选择处理方式,这种几千万条数据的操作,直接用sql来操作就可以了。

 

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