MSSQL 多行记录优化汇总-猿码集

1.慢查询原因分析

在处理MSSQL中的多行记录时，可能会遇到慢查询的问题，这时我们需要先分析慢查询的原因。一般而言，慢查询的原因可能包括以下几个方面：

1.1 数据库表中不存在索引

MSSQL中，索引是加快查询速度的重要因素。如果在查询多行记录时，数据库表中不存在索引，就会导致查询效率变慢。在这种情况下，我们需要对数据表进行索引优化。


--创建单字段索引
CREATE INDEX idx_single ON table_name(column_name);
--创建组合索引
CREATE INDEX idx_group ON table_name(column1_name, column2_name);

1.2 查询语句中存在大量的子查询

在查询多行记录时，如果查询语句中包含大量的子查询，则查询时间会大大增加。因此，在写查询语句的时候，需要尽量避免使用子查询，可以尝试使用联接查询或者临时表的方式来替代子查询。

1.3 查询语句中使用了过多的JOIN语句

MSSQL中，JOIN语句是常用的联接操作符。但是过多的JOIN语句也会影响查询效率。因此，在查询多行记录时，需要尽量减少JOIN语句的使用，可以考虑采用全文检索等方式来替代JOIN语句。

1.4 查询语句中存在大量的LIKE语句

LIKE语句是查询中常用的模糊匹配语句，但是在匹配大量数据时，效率也会受到影响。因此，在查询多行记录时，需要尽量减少LIKE语句的使用，可以考虑采用全文检索或者BETWEEN语句替代。

2.多行记录查询优化方法

2.1 使用UNION ALL替代UNION

当查询多个数据表时，如果使用的是UNION语句，那么会对这些数据表进行多次扫描，导致查询效率变慢。而使用UNION ALL语句，则可以避免这种情况发生，因为它可以将多个数据表的查询结果直接放入一张数据表中。


--使用UNION ALL查询多张数据表
SELECT column1, column2 FROM table1
UNION ALL
SELECT column1, column2 FROM table2;

2.2 使用聚集函数替代子查询

当查询某个数据表的一部分记录时，如果直接使用子查询，那么查询效率会很低。这时我们可以使用聚集函数代替子查询来加快查询速度。


--使用聚集函数查询数据
SELECT column1, column2 FROM table
WHERE column1 IN (SELECT column1 FROM table WHERE column2='value')

可以替换为：


--使用聚集函数代替子查询查询数据
SELECT column1, column2 FROM table
WHERE column1 in (SELECT MAX(column1) FROM table WHERE column2='value')

2.3 使用覆盖索引查询数据

如果查询语句中只涉及数据表的部分记录，那么可以使用覆盖索引来查询数据。覆盖索引是一种不需要访问数据表的索引，它可以直接从索引中获取所需要的数据，从而避免了对数据表的扫描。


--创建覆盖索引
CREATE INDEX idx_cover ON table(column1, column2, column3)
INCLUDE (column4, column5, column6)
--使用覆盖索引查询数据
SELECT column4, column5, column6 FROM table
WHERE column1=value1 AND column2=value2 AND column3=value3

2.4 数据表分区

如果查询的数据表非常大，那么可以将其进行分区。数据表分区可以将大的数据表按照某个字段分成多个小的数据表，从而减少查询时间。

2.5 使用存储过程

MSSQL中，存储过程是一组已编译的SQL语句。当用户想执行存储过程时，MSSQL就会从服务器的存储过程缓存中取出对应的代码。和直接执行SQL语句相比，存储过程的执行速度更快。

3.结果缓存方法

在处理MSSQL中的多行记录时，除了优化查询语句，还可以通过结果缓存来提高查询速度。下面介绍几种常见的结果缓存方法：

3.1 关闭自动提交

在MSSQL中，每次执行SQL语句都会自动提交事务。如果开启事务后，不断地提交数据，就会增加大量的性能开销。因此，我们可以关闭自动提交，统一在事务结束时提交数据。


--开启事务
BEGIN TRANSACTION
--关闭自动提交，插入多行记录
SET IMPLICIT_TRANSACTIONS OFF
INSERT INTO table(column1, column2, column3)
VALUES (value1_1, value1_2, value1_3)
VALUES (value2_1, value2_2, value2_3)
VALUES (value3_1, value3_2, value3_3)
--提交事务
COMMIT TRANSACTION

3.2 缓存查询结果

缓存查询结果可以避免重复查询，从而提高查询效率。在MSSQL中，我们可以使用表变量或者临时表来缓存查询结果。


--使用表变量缓存查询结果
DECLARE @table TABLE (
   column1 INT,
   column2 VARCHAR(50)
);
--将查询结果插入表变量中
INSERT INTO @table(column1, column2)
SELECT column1, column2 FROM table
WHERE column3='value'
--使用表变量查询结果
SELECT * FROM @table;
--使用临时表缓存查询结果
CREATE TABLE #table (
   column1 INT,
   column2 VARCHAR(50)
);
--将查询结果插入临时表中
INSERT INTO #table(column1, column2)
SELECT column1, column2 FROM table
WHERE column3='value'
--使用临时表查询结果
SELECT * FROM #table;
--销毁临时表
DROP TABLE #table;

3.3 使用缓存引擎

缓存引擎是一种专门用于加速MSSQL查询的引擎。它可以将查询结果缓存到内存中，从而避免了每次查询都要扫描数据表的时间。

4.总结

在处理MSSQL中的多行记录时，我们需要先分析慢查询的原因。一般而言，慢查询的原因可能包括数据表中不存在索引、查询语句中存在大量的子查询、查询语句中使用了过多的JOIN语句、查询语句中存在大量的LIKE语句等。针对以上问题，我们可以使用UNION ALL代替UNION、使用聚集函数代替子查询、使用覆盖索引查询数据、进行数据表分区、使用存储过程等方式来进行结果优化。此外，我们还可以通过关闭自动提交、缓存查询结果、使用缓存引擎等方式来提高查询速度。

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