大数据量分页存储过程效率测试附代码 (转载)

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:
在项目中,我们经常遇到或用到分页,那么在大数据量(百万级以上)下,哪种分页算法效率最优呢?我们不妨用事实说话。


测试环境

硬件:CPU 酷睿双核T5750  内存:2G
软件:Windows server 2003    +   Sql server 2005

OK,我们首先创建一数据库:data_Test,并在此数据库中创建一表:tb_TestTable
create database data_Test  --创建数据库data_Test
GO
use data_Test
GO
create table tb_TestTable   --创建表
(
id int identity(1,1) primary key,
userName nvarchar(20) not null,
userPWD nvarchar(20) not null,
userEmail nvarchar(40) null
)
GO

然后我们在数据表中插入2000000条数据:
 
--插入数据
set identity_insert tb_TestTable on
declare @count int
set @count=1
while @count<=2000000
begin
insert into tb_TestTable(id,userName,userPWD,userEmail) values
(@count,'admin','admin888','lli0077@yahoo.com.cn')
set @count=@count+1
end
set identity_insert tb_TestTable off


我首先写了五个常用存储过程:

1,利用select top 和select not in进行分页,具体代码如下:
 
create procedure proc_paged_with_notin  --利用select top and select not in
(
@pageIndex int,  --页索引
    @pageSize int    --每页记录数
)
as
begin
set nocount on;
declare @timediff datetime --耗时
    declare @sql nvarchar(500)
select @timediff=Getdate()
set @sql='select top '+str(@pageSize)+' * from tb_TestTable where(ID not in(select top '
+str(@pageSize*@pageIndex)+' id from tb_TestTable order by ID ASC)) order by ID'
execute(@sql)  --因select top后不支技直接接参数,所以写成了字符串@sql
    select datediff(ms,@timediff,GetDate()) as 耗时
set nocount off;
end

2,利用select top 和 select max(列键)
 
create procedure proc_paged_with_selectMax  --利用select top and select max(列)
(
@pageIndex int,  --页索引
    @pageSize int    --页记录数
)
as
begin
set nocount on;
declare @timediff datetime
declare @sql nvarchar(500)
select @timediff=Getdate()
set @sql='select top '+str(@pageSize)
+' * From tb_TestTable where(ID>(select max(id) From (select top '
+str(@pageSize*@pageIndex)+' id From tb_TestTable order by ID) as TempTable)) order by ID'
execute(@sql)
select datediff(ms,@timediff,GetDate()) as 耗时
set nocount off;
end

3,利用select top和中间变量--此方法因网上有人说效果最佳,所以贴出来一同测试
create procedure proc_paged_with_Midvar  --利用ID>最大ID值和中间变量
(
@pageIndex int,
@pageSize int
)
as
declare @count int
declare @ID int
declare @timediff datetime
declare @sql nvarchar(500)
begin
set nocount on;
select @count=0,@ID=0,@timediff=getdate()
select @count=@count+1,@ID=case when @count<=@pageSize*@pageIndex then ID 
else @ID end from tb_testTable order by id
set @sql='select top '+str(@pageSize)+' * from tb_testTable where ID>'+str(@ID)
execute(@sql)
select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗时
set nocount off;
end

4,利用Row_number() 此方法为SQL server 2005中新的方法,利用Row_number()给数据行加上索引
create procedure proc_paged_with_Rownumber  --利用SQL 2005中的Row_number()
(
@pageIndex int,
@pageSize int
)
as
declare @timediff datetime
begin
set nocount on;
select @timediff=getdate()
select * from (select *,Row_number() over(order by ID asc) as IDRank from tb_testTable) 
as IDWithRowNumber where IDRank>@pageSize*@pageIndex and IDRank<@pageSize*(@pageIndex+1)
select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗时
set nocount off;
end

5,利用临时表及Row_number
create procedure proc_CTE  --利用临时表及Row_number
(
@pageIndex int,  --页索引
    @pageSize int    --页记录数
)
as
set nocount on;
declare @ctestr nvarchar(400)
declare @strSql nvarchar(400)
declare @datediff datetime
begin
select @datediff=GetDate()
set @ctestr='with Table_CTE as
(select ceiling((Row_number() over(order by ID ASC))/'+str(@pageSize)+') 
as page_num,* from tb_TestTable)';
set @strSql=@ctestr+' select * From Table_CTE where page_num='+str(@pageIndex)
end
begin
execute sp_executesql @strSql
select datediff(ms,@datediff,GetDate())
set nocount off;
end

OK,至此,存储过程创建完毕,我们分别在每页10条数据的情况下在第2页,第1000页,第10000页,第100000页,第199999页进行测试,耗时单位:ms  每页测试5次取其平均值
存过 第2页耗时 第1000页 第10000页 第100000页 第199999页 效率排行
1用not in 0ms 16ms 47ms 475ms 953ms 3
2用select max 5ms 16ms 35ms 325ms 623ms 1
3中间变量 966ms 970ms 960ms 945ms 933ms 5
4row_number 0ms 0ms 34ms 365ms 710ms 2
5临时表 780ms 796ms 798ms 780ms 805ms 4


测试结果显示:

输出窗口 复制  保存
select max >row_number>not in>临时表>中间变量

于是我对效率最高的select max方法用2分法进行了扩展,代码取自互联网,我修改了ASC排序时取不到值的BUG,测试结果:
存过 第2页耗时 第1000页 第10000页 第100000页 第199999页 效率排行
2分法 156ms 156ms 180ms 470ms 156ms 1*

从测试结果来看,使用2分法确实可以提高效率并使效率更为稳定,我又增加了第159999页的测试,用时仅296ms,效果相当的不错!

下面是2分法使用select max的代码,已相当完善。
--/*-----存储过程 分页处理 孙伟 2005-03-28创建 -------*/
--/*-----存储过程 分页处理 浪尘 2008-9-1修改----------*/
--/*----- 对数据进行了2分处理使查询前半部分数据与查询后半部分数据性能相同 -------*/

alter PROCEDURE proc_paged_2part_selectMax
(
@tblName     nvarchar(200),        ----要显示的表或多个表的连接
@fldName     nvarchar(500) = '*',    ----要显示的字段列表
@pageSize    int = 10,        ----每页显示的记录个数
@page        int = 1,        ----要显示那一页的记录
@fldSort    nvarchar(200) = null,    ----排序字段列表或条件
@Sort        bit = 0,        ----排序方法,0为升序,1为降序(如果是多字段排列Sort指代最后一个
排序字段的排列顺序(最后一个排序字段不加排序标记)--程序传参如:' SortA Asc,SortB Desc,SortC ')
@strCondition    nvarchar(1000) = null,    ----查询条件,不需where
@ID        nvarchar(150),        ----主表的主键
@Dist                 bit = 0,           ----是否添加查询字段的 DISTINCT 默认0不添加/1添加
@pageCount    int = 1 output,            ----查询结果分页后的总页数
@Counts    int = 1 output                ----查询到的记录数
)
AS
SET NOCOUNT ON
Declare @sqlTmp nvarchar(1000)        ----存放动态生成的SQL语句
Declare @strTmp nvarchar(1000)        ----存放取得查询结果总数的查询语句
Declare @strID     nvarchar(1000)        ----存放取得查询开头或结尾ID的查询语句

Declare @strSortType nvarchar(10)    ----数据排序规则A
Declare @strFSortType nvarchar(10)    ----数据排序规则B

Declare @SqlSelect nvarchar(50)         ----对含有DISTINCT的查询进行SQL构造
Declare @SqlCounts nvarchar(50)          ----对含有DISTINCT的总数查询进行SQL构造

declare @timediff datetime  --耗时测试时间差
select @timediff=getdate()
if @Dist  = 0
begin
set @SqlSelect = 'select '
set @SqlCounts = 'Count(*)'
end
else
begin
set @SqlSelect = 'select distinct '
set @SqlCounts = 'Count(DISTINCT '+@ID+')'
end
if @Sort=0
begin
set @strFSortType=' ASC '
set @strSortType=' DESC '
end
else
begin
set @strFSortType=' DESC '
set @strSortType=' ASC '
end
--------生成查询语句--------
--此处@strTmp为取得查询结果数量的语句
if @strCondition is null or @strCondition=''     --没有设置显示条件
begin
set @sqlTmp =  @fldName + ' From ' + @tblName
set @strTmp = @SqlSelect+' @Counts='+@SqlCounts+' FROM '+@tblName
set @strID = ' From ' + @tblName
end
else
begin
set @sqlTmp = + @fldName + 'From ' + @tblName + ' where (1>0) ' + @strCondition
set @strTmp = @SqlSelect+' @Counts='+@SqlCounts+' FROM '+@tblName + ' where (1>0) ' 
+ @strCondition
set @strID = ' From ' + @tblName + ' where (1>0) ' + @strCondition
end
----取得查询结果总数量-----
exec sp_executesql @strTmp,N'@Counts int out ',@Counts out
declare @tmpCounts int
if @Counts = 0
set @tmpCounts = 1
else
set @tmpCounts = @Counts
--取得分页总数
    set @pageCount=(@tmpCounts+@pageSize-1)/@pageSize
/**当前页大于总页数 取最后一页**/
if @page>@pageCount
set @page=@pageCount
--/*-----数据分页2分处理-------*/
    declare @pageIndex int --总数/页大小
    declare @lastcount int --总数%页大小

set @pageIndex = @tmpCounts/@pageSize
set @lastcount = @tmpCounts%@pageSize
if @lastcount > 0
set @pageIndex = @pageIndex + 1
else
set @lastcount = @pagesize
--//***显示分页
    if @strCondition is null or @strCondition=''     --没有设置显示条件
    begin
if @pageIndex<2 or @page<=@pageIndex / 2 + @pageIndex % 2   --前半部分数据处理
            begin
if @page=1
set @strTmp=@SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+' '+ @fldName+' from '+@tblName
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType
else
begin
if @Sort=1
begin
set @strTmp=@SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+' '+ @fldName+' from '+@tblName
+' where '+@ID+' <(select min('+ @ID +') from ('+ @SqlSelect+' top '
+ CAST(@pageSize*(@page-1) as Varchar(20)) +' '+ @ID +' from '+@tblName
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType+') AS TBMinID)'
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType
end
else
begin
set @strTmp=@SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+' '+ @fldName+' from '+@tblName
+' where '+@ID+' >(select max('+ @ID +') from ('+ @SqlSelect+' top '
+ CAST(@pageSize*(@page-1) as Varchar(20)) +' '+ @ID +' from '+@tblName
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType+') AS TBMinID)'
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType
end
end
end
else
begin
set @page = @pageIndex-@page+1 --后半部分数据处理
                if @page <= 1 --最后一页数据显示
                    set @strTmp=@SqlSelect+' * from ('+@SqlSelect+' top '
+ CAST(@lastcount as VARCHAR(4))+' '+ @fldName+' from '+@tblName
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strSortType+') AS TempTB'+' order by '
+ @fldSort +' '+ @strFSortType
else
if @Sort=1
begin
set @strTmp=@SqlSelect+' * from ('+@SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+' '
+ @fldName+' from '+@tblName
+' where '+@ID+' >(select max('+ @ID +') from('+ @SqlSelect+' top '
+ CAST(@pageSize*(@page-2)+@lastcount as Varchar(20)) +' '+ @ID +' from '+@tblName
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strSortType+') AS TBMaxID)'
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strSortType+') AS TempTB'+' order by '+ @fldSort +' '
+ @strFSortType
end
else
begin
set @strTmp=@SqlSelect+' * from ('+@SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))
+' '+ @fldName+' from '+@tblName
+' where '+@ID+' <(select min('+ @ID +') from('+ @SqlSelect+' top '
+ CAST(@pageSize*(@page-2)+@lastcount as Varchar(20)) +' '+ @ID +' from '+@tblName
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strSortType+') AS TBMaxID)'
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strSortType+') AS TempTB'+' order by '+ @fldSort +' '
+ @strFSortType
end
end
end
else --有查询条件
    begin
if @pageIndex<2 or @page<=@pageIndex / 2 + @pageIndex % 2   --前半部分数据处理
        begin
if @page=1
set @strTmp=@SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+' '+ @fldName+' from '+@tblName
+' where 1=1 ' + @strCondition + ' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType
else if(@Sort=1)
begin
set @strTmp=@SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+' '+ @fldName+' from '+@tblName
+' where '+@ID+' <(select min('+ @ID +') from ('+ @SqlSelect+' top '
+ CAST(@pageSize*(@page-1) as Varchar(20)) +' '+ @ID +' from '+@tblName
+' where (1=1) ' + @strCondition +' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType+') AS TBMinID)'
+' '+ @strCondition +' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType
end
else
begin
set @strTmp=@SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+' '+ @fldName+' from '+@tblName
+' where '+@ID+' >(select max('+ @ID +') from ('+ @SqlSelect+' top '
+ CAST(@pageSize*(@page-1) as Varchar(20)) +' '+ @ID +' from '+@tblName
+' where (1=1) ' + @strCondition +' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType+') AS TBMinID)'
+' '+ @strCondition +' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType
end
end
else
begin
set @page = @pageIndex-@page+1 --后半部分数据处理
            if @page <= 1 --最后一页数据显示
                    set @strTmp=@SqlSelect+' * from ('+@SqlSelect+' top '
+ CAST(@lastcount as VARCHAR(4))+' '+ @fldName+' from '+@tblName
+' where (1=1) '+ @strCondition +' order by '+ @fldSort +' '+ @strSortType+') AS TempTB'
+' order by '+ @fldSort +' '+ @strFSortType
else if(@Sort=1)
set @strTmp=@SqlSelect+' * from ('+@SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+' '
+ @fldName+' from '+@tblName
+' where '+@ID+' >(select max('+ @ID +') from('+ @SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize*(@page-2)
+@lastcount as Varchar(20)) +' '+ @ID +' from '+@tblName
+' where (1=1) '+ @strCondition +' order by '+ @fldSort +' '+ @strSortType+') AS TBMaxID)'
+' '+ @strCondition+' order by '+ @fldSort +' '+ @strSortType+') AS TempTB'+' order by '
+ @fldSort +' '+ @strFSortType
else
set @strTmp=@SqlSelect+' * from ('+@SqlSelect+' top '+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+' '
+ @fldName+' from '+@tblName
+' where '+@ID+' <(select min('+ @ID +') from('+ @SqlSelect+' top '
+ CAST(@pageSize*(@page-2)+@lastcount as Varchar(20)) +' '+ @ID +' from '+@tblName
+' where (1=1) '+ @strCondition +' order by '+ @fldSort +' '+ @strSortType+') AS TBMaxID)'
+' '+ @strCondition+' order by '+ @fldSort +' '+ @strSortType+') AS TempTB'+' order by '
+ @fldSort +' '+ @strFSortType
end
end
------返回查询结果-----
exec sp_executesql @strTmp
select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗时
--print @strTmp
SET NOCOUNT OFF
GO


执行示例:
exec proc_paged_2part_selectMax 'tb_testTable',
'ID,userName,userPWD,userEmail',10,100000,'ID',0,null,'ID',0
原文地址:http://www.cnblogs.com/Joshualang/archive/2009/05/17/1458709.html
版权说明

  如果标题未标有<转载、转>等字则属于作者原创,欢迎转载,其版权归作者和博客园共有。
  作      者:温景良
  文章出处:http://wenjl520.cnblogs.com/  或  http://www.cnblogs.com/

分类: SQL Server
0
0
« 上一篇: Web.config配置文件详解(转载)
» 下一篇: sql server 2005的一些动态函数
posted @ 2009-05-17 23:50 温景良(Jason) Views( 347) Comments( 1) Edit 收藏

  
#1楼 2009-06-17 09:21 | 冷傲残痕  
最后那个分页存储过程 不错 比我公司写得好 转载了

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps&nbsp;
相关文章
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
97 0
|
27天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据体系知识学习(一):PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的,主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件,以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码,帮助读者搭建和测试大数据环境。
49 1
|
30天前
|
SQL 分布式计算 NoSQL
大数据-170 Elasticsearch 云服务器三节点集群搭建 测试运行
大数据-170 Elasticsearch 云服务器三节点集群搭建 测试运行
38 4
|
30天前
|
运维 监控 数据可视化
大数据-171 Elasticsearch ES-Head 与 Kibana 配置 使用 测试
大数据-171 Elasticsearch ES-Head 与 Kibana 配置 使用 测试
53 1
|
1月前
|
SQL 消息中间件 大数据
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(一)
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(一)
45 1
|
1月前
|
SQL 大数据 Apache
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(二)
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(二)
72 1
|
1月前
|
存储 大数据 Apache
大数据-146 Apache Kudu 安装运行 Dockerfile 模拟集群 启动测试
大数据-146 Apache Kudu 安装运行 Dockerfile 模拟集群 启动测试
21 0
|
1月前
|
存储 SQL 分布式计算
大数据-135 - ClickHouse 集群 - 数据类型 实际测试
大数据-135 - ClickHouse 集群 - 数据类型 实际测试
32 0
|
1月前
|
分布式计算 Java 大数据
大数据-122 - Flink Time Watermark Java代码测试实现Tumbling Window
大数据-122 - Flink Time Watermark Java代码测试实现Tumbling Window
30 0
|
1月前
|
存储 SQL 分布式计算
大数据-95 Spark 集群 SparkSQL Action与Transformation操作 详细解释与测试案例(一)
大数据-95 Spark 集群 SparkSQL Action与Transformation操作 详细解释与测试案例(一)
37 0
下一篇
无影云桌面