小议SQLServer批量更新的优化

本文涉及的产品
RDS SQL Server Serverless,2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
简介: 听全老大的JDBC课的时候,听到一节是讲在利用JDBC中处理批量更新oracle数据时候的特性,让我很为JDBC的特性感的兴奋,利用这个特性可以在批量更新数据的时候不同往常一样每次都需要传送完成的SQL语句到数据库中。

听全老大的JDBC课的时候,听到一节是讲在利用JDBC中处理批量更新oracle数据时候的特性,让我很为JDBC的特性感的兴奋,利用这个特性可以在批量更新数据的时候不同往常一样每次都需要传送完成的SQL语句到数据库中。其中示范代码如下:

1 import java.sql.*;
2
3 public class BatchUpdates
4 {
5   public static void main(String[] args)
6   {
7     Connection          conn = null;
8     Statement           stmt = null;
9 PreparedStatement pstmt = null;
10     ResultSet           rset = null;
11     int                 i = 0;
12
13     try
14     {
15       DriverManager.registerDriver(new oracle.jdbc.OracleDriver());
16
17       String url = "jdbc:oracle:oci8:@";
18       try {
19       //检查是否配置JDBC环境变量
20         String url1 = System.getProperty("JDBC_URL");
21         if (url1 != null)
22           url = url1;
23       } catch (Exception e) {
24         //如果是在集成开发环境导入了JDBC的话可以注释这句
25       }
26
27       // 连接到数据库用 scott
28       conn = DriverManager.getConnection (url, "scott", "tiger");
29
30       stmt = conn.createStatement();
31       try { stmt.execute(
32             "create table mytest_table (col1 number, col2 varchar2(20))");
33       } catch (Exception e1) {}
34
35       //
36       // 批量插入新值.
37       //
38       pstmt = conn.prepareStatement("insert into mytest_table values (?, ?)");
39
40       pstmt.setInt(1, 1);
41       pstmt.setString(2, "row 1");
42       pstmt.addBatch();
43
44       pstmt.setInt(1, 2);
45       pstmt.setString(2, "row 2");
46       pstmt.addBatch();
47
48       pstmt.executeBatch();
49
50       //
51       // 查询 输出结构集
52       //
53       rset = stmt.executeQuery("select * from mytest_table");
54       while (rset.next())
55       {
56         System.out.println(rset.getInt(1) + ", " + rset.getString(2));
57       }
58     }
59     catch (Exception e)
60     {
61       e.printStackTrace();
62     }
63     finally
64     {
65       if (stmt != null)
66       {
67     try { stmt.execute("drop table mytest_table"); } catch (Exception e) {}
68         try { stmt.close(); } catch (Exception e) {}
69       }
70       if (pstmt != null)
71       {
72         try { pstmt.close(); } catch (Exception e) {}
73       }
74       if (conn != null)
75       {
76         try { conn.close(); } catch (Exception e) {}
77       }
78     }
79   }
80 }

MSSQLServer中呢,没有这个实用的特性吗,随后的几天自己开始注意了以下sql Server的架构,sql server号称是以C/S模式架构,其实它的前身Sybase DataServer 才是C/S模式关系型的第一款数据库。既然是C/S模式肯定就包含一个客户端与数据库段的交互过程,SQLServer在客户端使用一种称为TDS的协议来与服务器的Sqlserver服务器来进行数据库的交互,

TDS  (Table Data Strem)

客户端使用称为表格格式数据流 (TDS) SQL Server 专用应用程序级协议来发送 SQL 语句。SQL Server 2000 接受 TDS 的下列版本

SQL Server 2000 SQL Server 客户端组件版的客户端发送的 TDS 8.0

SQL Server 7.0 版的 SQL Server 客户端组件版的客户端发送的 TDS 7.0

SQL Server 6.56.0 4.21a 中运行 SQL Server 客户端组件的客户端所发送的 TDS 4.2

 

如图表示

客户段发送一条 select 之类的T-SQL语句 ,首先会进过TDS使用ODS(output data strem)来包装数据之后再发送到服务器端,在服务器端会有一个Net-librales的程序对各种网络协议进行监听,不管此时你使用的是tcp/ip还是什么其他的协议,Net-librales会根据连接近来的不同协议进行分类,然后归类集中监听、处理数据.

 

 

当数据到达服务器端之后交由SQL引擎来处理,如下图所表示,

 

 

 

 

 

SQL Server 7.0 中,绝大多数来自客户机的功能调用都是通过 RPC(远程存贮过程控制) 消息进行的(但这不是本文想说明的重点),通常,作为 TDS SQL 语言消息的 SQL 语句直接在编译一端执行,再经过查询优化器进行一定的优化处理再将结果通过表达试服务返回给客户机,
在查询优化器中每编译(优化)一条T-SQL语句就会生成其对应的执行计划就是我们常说的缓存。但是平常在客户端提交上来的T-SQL 经过TDS的包装,即使2T-SQL语句完全也不会生成完全相同的TDS格式的数据流,所以查询优化器编译之后会认为是2条不同的执行计划,所以每次都要去重新编译再缓存,浪费了不必要的时间。难道sqlserver真的做不到jdbc那样批量提交的优化功能吗?
其实在Sqlserver中有一个sp_executesql系统存储过程,通过使用它就能实现高效率的调用因为:

  1. 因为在 sp_executesql 中,Transact-SQL 语句的实际文本在两次执行之间未改变,所以查询优化器应该能将第二次执行中的 Transact-SQL 语句与第一次执行时生成的执行计划匹配。这样,SQL Server 不必编译第二条语句。

  2. Transact-SQL 字符串只生成一次。

整型参数按其本身格式指定。不需要转换为 Unicode

 如果能和存贮过程结合起来一起使用在性能上能进一步提供
比如
CREATE TABLE May1998Sales
    (OrderID     
INT      PRIMARY KEY,
    CustomerID     
INT      NOT NULL,
    OrderDate     
DATETIME   NULL
       
CHECK (DATEPART(yy, OrderDate) = 1998),
    OrderMonth     
INT
       
CHECK (OrderMonth = 5),
    DeliveryDate  
DATETIME   NULL,
       
CHECK (DATEPART(mm, OrderDate) = OrderMonth)
    )



CREATE PROCEDURE InsertSales @PrmOrderID INT, @PrmCustomerID INT,
                
@PrmOrderDate DATETIME, @PrmDeliveryDate DATETIME
AS
DECLARE @InsertString NVARCHAR(500)
DECLARE @OrderMonth INT

-- Build the INSERT statement.
SET @InsertString = 'INSERT INTO ' +
      
/* Build the name of the table. */
      
SUBSTRING( DATENAME(mm, @PrmOrderDate), 1, 3) +
      
CAST(DATEPART(yy, @PrmOrderDate) AS CHAR(4) ) +
      
'Sales' +
      
/* Build a VALUES clause. */
      
' VALUES (@InsOrderID, @InsCustID, @InsOrdDate,' +
      
' @InsOrdMonth, @InsDelDate)'

/* Set the value to use for the order month because
   functions are not allowed in the sp_executesql parameter
   list.
*/
SET @OrderMonth = DATEPART(mm, @PrmOrderDate)

EXEC sp_executesql @InsertString,
     N
'@InsOrderID INT, @InsCustID INT, @InsOrdDate DATETIME,
       @InsOrdMonth INT, @InsDelDate DATETIME
',
    
@PrmOrderID, @PrmCustomerID, @PrmOrderDate,
    
@OrderMonth, @PrmDeliveryDate

GO
/*
在该过程中使用 sp_executesql 比使用 EXECUTE 执行字符串更有效。使用 sp_executesql 时,只生成 12 个版本的 INSERT 字符串,每个月的表 1 个。使用 EXECUTE 时,因为参数值不同,每个 INSERT 字符串均是唯一的。尽管两种方法生成的批处理数相同,但因为 sp_executesql 生成的 INSERT 字符串相似,所以查询优化程序更有可能反复使用执行计划

*/

 

这时候我想起电影<霍元甲>中的一句话:我本以为,武术本无高低之分,只有练武的人才有高低之分.
呵呵 

相关实践学习
使用SQL语句管理索引
本次实验主要介绍如何在RDS-SQLServer数据库中,使用SQL语句管理索引。
SQL Server on Linux入门教程
SQL Server数据库一直只提供Windows下的版本。2016年微软宣布推出可运行在Linux系统下的SQL Server数据库,该版本目前还是早期预览版本。本课程主要介绍SQLServer On Linux的基本知识。 相关的阿里云产品:云数据库RDS SQL Server版 RDS SQL Server不仅拥有高可用架构和任意时间点的数据恢复功能,强力支撑各种企业应用,同时也包含了微软的License费用,减少额外支出。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/sqlserver
目录
相关文章
|
4天前
|
SQL 存储 关系型数据库
如何巧用索引优化SQL语句性能?
本文从索引角度探讨了如何优化MySQL中的SQL语句性能。首先介绍了如何通过查看执行时间和执行计划定位慢SQL,并详细解析了EXPLAIN命令的各个字段含义。接着讲解了索引优化的关键点,包括聚簇索引、索引覆盖、联合索引及最左前缀原则等。最后,通过具体示例展示了索引如何提升查询速度,并提供了三层B+树的存储容量计算方法。通过这些技巧,可以帮助开发者有效提升数据库查询效率。
19 2
|
2天前
|
SQL 关系型数据库 PostgreSQL
遇到SQL 子查询性能很差?其实可以这样优化
遇到SQL 子查询性能很差?其实可以这样优化
16 2
|
2天前
|
SQL 数据处理 数据库
SQL语句优化与查询结果优化:提升数据库性能的实战技巧
在数据库管理和应用中,SQL语句的编写和查询结果的优化是提升数据库性能的关键环节
|
2天前
|
SQL 存储 数据库
慢SQL对数据库写入性能的影响及优化策略
在数据库管理系统中,慢SQL(即执行缓慢的SQL语句)不仅会影响查询性能,还可能对数据库的写入性能产生不利影响
|
2月前
|
SQL
慢sql治理问题之 Task 数量分布不均的问题你们是如何优化的
慢sql治理问题之 Task 数量分布不均的问题你们是如何优化的
慢sql治理问题之 Task 数量分布不均的问题你们是如何优化的
|
1月前
|
SQL 存储 监控
SQLServer事务复制延迟优化之并行(多线程)复制
【9月更文挑战第12天】在SQL Server中,事务复制延迟会影响数据同步性。并行复制可通过多线程处理优化这一问题,提高复制效率。主要优化方法包括:配置分发代理参数、优化网络带宽、调整系统资源、优化数据库设计及定期监控维护。合理实施这些措施可提升数据同步的及时性和可靠性。
|
2月前
|
Java XML Maven
跨越时代的飞跃:Struts 2 升级秘籍——从旧版本无缝迁移到最新版,焕发应用新生!
【8月更文挑战第31天】随着软件技术的发展,Struts 2 框架也在不断更新。本文通过具体案例指导开发者如何从旧版平滑升级到 Struts 2.6.x。首先更新 `pom.xml` 中的依赖版本,并执行 `mvn clean install`。接着检查 `struts.xml` 配置,确保符合新版本要求,调整包扫描器等设置。审查 Action 类及其注解,检查配置文件中的弃用项及插件。更新自定义拦截器实现,并验证日志配置。最后,通过一系列测试确保升级后的系统正常运行。通过这些步骤,可以顺利完成 Struts 2 的版本升级,提升应用的安全性和性能。
115 0
|
2月前
|
SQL 存储 数据库
|
2月前
|
SQL 数据管理 关系型数据库
SQL与云计算:利用云数据库服务实现高效数据管理——探索云端SQL应用、性能优化、安全性与成本效益,为企业数字化转型提供全方位支持
【8月更文挑战第31天】在数字化转型中,企业对高效数据管理的需求日益增长。传统本地数据库存在局限,而云数据库服务凭借自动扩展、高可用性和按需付费等优势,成为现代数据管理的新选择。本文探讨如何利用SQL和云数据库服务(如Amazon RDS、Google Cloud SQL和Azure SQL Database)实现高效的数据管理。通过示例和最佳实践,展示SQL在云端的应用、性能优化、安全性及成本效益,助力企业提升竞争力。
50 0
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL性能调优的神奇之处:如何用优化技巧让你的数据库查询飞起来,实现秒级响应?
【8月更文挑战第31天】在现代软件开发中,数据库性能至关重要。本文通过一个实战案例,展示了从慢查询到秒级响应的全过程。通过对查询的详细分析与优化,包括创建索引、改进查询语句及数据类型选择等措施,最终显著提升了性能。文章还提供了示例代码及最佳实践建议,帮助读者掌握SQL性能调优的核心技巧。
76 0