MSSQL取行数的一种高效方法

介绍

在MSSQL中,我们通常需要获取表中的行数以便进行各种操作。一般情况下,我们可以使用COUNT(*)来计算行数,但是当数据量非常大时,这种方法的性能会受到很大影响,导致查询速度变慢。为了解决这个问题,我们可以使用另外一种高效的方法来获取行数。

高效方法

我们可以使用MSSQL提供的系统储存过程sp_spaceused来获取表的大小信息,包括数据占用空间、索引占用空间、未使用空间等。在这个过程中,我们可以通过计算数据占用的页数来获取表的行数。具体而言,我们可以执行以下语句:

EXEC sp_spaceused 'table_name'

其中,table_name是我们需要获取行数的表名。执行该语句后,MSSQL会返回一个结果集,其中有一个叫做pages的字段,它表示表数据占用的页数。而每个页的大小是固定的(通常为8KB),因此我们可以将表数据占用的页数乘以每个页中可用于存储数据的字节数(通常为8KB-96B),然后再将结果除以每行所占用的字节数,就能得到表中的行数了。

具体计算方法如下:

SELECT

(

CAST(SUM(CASE

WHEN index_id IN(0, 1) THEN pages

ELSE 0

END) * 8 AS DECIMAL(18, 0))

- (

SELECT CAST(SUM(used_page_count) AS DECIMAL(18, 0))

FROM sys.dm_db_partition_stats

WHERE object_id=OBJECT_ID('table_name', 'U')

)

+ (SELECT CAST(reserved_page_count AS DECIMAL(18,0))

FROM sys.dm_db_partition_stats

WHERE object_id=OBJECT_ID('table_name', 'U'))

) / CAST(

CASE

WHEN MAX(COLUMNPROPERTY(object_id, column_name, 'id'))

< 255 THEN 2

ELSE SUM(CASE

WHEN columnproperty(object_id,column_name,'IsSparse') = 0 THEN max_length

ELSE 0

END) + 2

END AS DECIMAL(18, 0)) AS [rows]

FROM sys.tables

INNER JOIN sys.indexes

ON sys.tables.object_id = sys.indexes.object_id

AND sys.indexes.index_id IN (0, 1)

WHERE sys.tables.name = 'table_name'

解释

上面的SQL语句的含义如下:

第一步,我们需要获取数据和索引占用的页数之和,然后将其乘以8,得到表数据占用的字节数。由于sp_spaceused过程返回的是KB为单位,因此需要将其乘以1024转换为字节数;

第二步,我们需要获取表的未使用空间大小,也就是sys.dm_db_partition_stats视图中的used_page_count字段。用前述方法计算出的表数据占用的字节数减去未使用空间大小,就是表中的真实数据大小了;

第三步,我们需要计算出sys.dm_db_partition_stats视图中的reserved_page_count字段,也就是表总大小,返回保留空间和已使用空间的总和;

第四步,我们需要计算每行所占用的字节数。该值需要根据表的列属性来确定,其中如果包括可变长字段,则需要加上2个字节的附加长度;

最后,我们将表数据占用的字节数除以每行所占用的字节数,就可以得到表中的行数了。

优点

相比于传统的COUNT(*)方法,使用sp_spaceused的方法有以下几个优点:

性能更高(查询速度更快);

支持大数据量(COUNT(*)方式在大数据量情况下性能明显受影响);

适用于分区表(COUNT(*)方式无法准确计算分区表的行数)。

注意事项

使用sp_spaceused方法需要注意以下几点:

需要有足够的权限执行该过程;

如果表有多个分区,则需要在计算总大小时将每个分区的大小加起来;

该方法只返回表的近似行数,因为在计算行数时,我们假设每个行都占用了相同的空间大小;

由于该方法是通过计算每个页面的大小来推断行数的,因此对于非常小的表,该方法可能会得到一个不准确的行数。

结论

总的来说,使用sp_spaceused方法可以大幅提高计算表行数的性能,尤其是在需要处理大数据量的时候。在实际操作中,也可以结合其他优化技巧,如分区表、索引等,来进一步提高查询性能。

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