针对大表 设计高效的存储过程【原理篇】 附最差性能sql语句进化过程客串

简介:

设计背景

由于历史原因,线上库环境数据量及其庞大,很多千万级以上甚至过亿的表。目标是让N张互相关联的表 按照一张源表为基表,数据搬移归档 这里我们举例N为50 每张表数据5000W


最差性能sql进化客串

2表KeyName 字段意义 名称等相同 从bug01 表中取出前500条不在bug02 表中的数据

最差性能:

SELECT  TOP  500 a.KeyName FROM  bug01 a LEFT  JOIN  bug02 b on  a.KeyName = b.KeyName
WHERE  (a.KeyName not  in  ( select  distinct  b.KeyName From  bug02))
ORDER  BY  a.KeyName asc

进化体在篇尾揭晓


详细设计

问题点:性能 安全 容错

流程篇 为何如此设计 在下文中会解释

step.1 源表数据过滤

这部分没什么好说的 根据大家自己的业务场景设定不同的过滤规则

step.2 源表数据副本

程序的入口点肯定是源表了,扩展表中的内容都是以源表为Key来展开。那么这个展开的过程如何来做。

首先确定一些概念,这50表中的层级关系如何。可能直接和源表key键关联的表只有10张。

例如我统计市内所有图书馆详细信息,那么我们以图书馆为源表。图书馆关联书架、地址、会员信息。那么这3中信息我们分为一级别表。

书架关联图书类别,地址关联街道信息,会员关联用户借阅信息,那么后面3者我们继续分为二级表,......按照场景继续扩展。

方案1:使用游标 循环源表 根据源表key值 处理和key相关的数据  假设我们没批次处理500跳源表数据

    也就是根据图书馆ID,遍历所有节点。假设我们不分二级三级表,都是一级表 我们的insert操作次数是500*50。select操作同数据量

    这个给谁肯定都不大乐意,而且如果再遍历2级表3级更难想象。

方案2:对源表key数据进行集合,存进变量,然后用in表达式。貌似可行。直接减少到1/500的操作次数。但是这里有个最恐怖的问题。

    变量都有长度,例如varchar 最大长度不能超过65535。

方案3:将源表Key做成一个查询过滤池(相对于一级表 底层的sql where条件语句 下面会详细介绍一下) 相对于第二种方案,我们这种似乎又将操作数提高了。

    不考虑层级的情况下,insert操作50。select操作50*2可以接受.

方案3扩展: 对于一张大表来说 操作50次也不是什么可以乐观的数字,并且这个50还有可能变成500,5000,50000。

      更有一个问题就是,当你操作这500条的时候,可能会有数据干扰,你1秒前取得的这500条可不一定是1秒后的内容。

      所以采取临时表策略。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
       CREATE  TABLE  #p
    (     
        OrderID varchar (50),
        primary  key  (OrderID)     
    );
    SET  @temp_text = 'INSERT INTO #p ' +@KeyText
    --PRINT @temp_text
    EXEC  (@temp_text)  
   
    SET  @KeyText = 'SELECT OrderID FROM #p'
    --如果一级表关联的操作次数比较多那么可以访源表操作 以临时表取代物理表
    SET  @SubKeyText = 'select 一级表_A_被关联键 From 一级表_A with(nolock) where 一级表_A_关联源表键 in ('  + @KeyText+ ')'
   
    CREATE  TABLE  #q
    (     
        OrderID varchar (50),
        primary  key  (OrderID)     
    );
    SET  @temp_text = 'INSERT INTO #q ' +@SubKeyText
    EXEC  (@temp_text)  
    SET  @SubKeyText = 'SELECT OrderID FROM #q'
   
    --如果一级表关联的操作次数不多可以直接生成数据过滤池
    SET  @SubKeyTextforA = 'select 一级表_B_被二级关联键 From 一级表_B with(nolock) where 一级表_B_关联源表键 in ('  + @KeyText+ ')'
    SET  @SubKeyTextforB = 'select 一级表_C_被二级关联键 From 一级表_C with(nolock) where 一级表_C_关联源表键 in ('  + @KeyText+ ')'
   
    --如果存在更多层操作在此处可以继续关联资源过滤池 Demo只做到三层
SET  @THKeyTextforA = 'select 二级表_A_被三级关联键 From 二级表_A with(nolock) where 二级表_A_关联一级表键 in ('  + @SubKeyTextforA+ ')'

--step.3 分表归档操作

这个环节的问题是安全 事务如何控制 事务的大小如何衡量 如何容错 以及如何将程序做得可扩展 可维护

大家根据业务场景 区分自己的批次范围 拿虫子这篇demo来说 50张千万级大表 如果是批次5000条以上 事务要放在内层处理 如果是5000条以下 可以放在最外层

事务的大小直接影响性能的波动

容错的方案大家也可以自己设计 虫子的程序员采用第三类表 异常表来重置 失败了就插入 下一个批次直接就过滤

--将错误的批次订单号入异常表
    Insert  into  异常表(@ExTable) SELECT  OrderID FROM  #p
--@ExTable用来存放异常数据 如果当期批次出错 则将本次批次订单信息入库@ExTable下一批次则过滤这些数据再执行
    SET  @KeyText = 'SELECT TOP ' + CAST (@SynSize AS  VARCHAR (10))+ ' ' +@Base_Key+' FROM  +
'+@BaseTable+' + WHERE  '+@Base_Key+'  not  in  ( select  '+@Base_Key+'  From  '+@ExTable+' ) '

如何让程序变的漂亮 可维护

我们在存储过程中同样可以使用面试对象的思想 只不过存储过程没有类这样的概念给我们 那么我们不妨自己设计

用什么 还是临时表

--一级 直接关联源表主键 或为二级被关联的主表
    INSERT  INTO  #k VALUES  ( '一级表_A' ,@Base_Key,@KeyText, '' )                   --一级表_A
    INSERT  INTO  #k VALUES  ( '一级表_B' ,@Base_Key,@KeyText, '' )                   --一级表_B
    INSERT  INTO  #k VALUES  ( '一级表_C' ,@Base_Key,@KeyText, '' )                   --一级表_C
--二级 规则间接关联
    --@SubKeyText相关
    INSERT  INTO  #k VALUES  ( '二级表_A' , '二级表_A_关联一级键' ,@SubKeyText, '' )                --二级表_A
    INSERT  INTO  #k VALUES  ( '二级表_B' , '二级表_B_关联一级键' ,@SubKeyText, '' )                --二级表_B
    INSERT  INTO  #k VALUES  ( '二级表_C' , '二级表_C_关联一级键' ,@SubKeyText, '' )                --二级表_C
--特殊处理
    --自定义操作
    INSERT  INTO  #k VALUES  ( '特殊表' , '特殊表关联键' , '自定义数据过滤方式' , '' )          
   
    --其他 自增列处理
    --修改订单,及其取消修改订单状态历史表
    INSERT  INTO  #k VALUES  ( '自增表' ,@Base_Key,@KeyText, '自定义字段' )

--step.4 处理细节

游标循环临时表 针对每一张表操作一次

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
DECLARE  CUR_ORDERHEDER INSENSITIVE  CURSOR  FOR  SELECT  TableName,KeyName,temptext,colname FROM  #k
    OPEN  CUR_ORDERHEDER
    FETCH  CUR_ORDERHEDER INTO  @Cur_Table,@Cur_Key,@Cur_W,@Cur_K
        WHILE @@FETCH_STATUS = 0
            BEGIN             
                 EXECUTE  P_Task_Sub_Synchronization
                 @OutParam  = @OutParam OUT , @OutMessage = @OutMessage OUT ,
            @KeyText =  @Cur_W,@ Table = @Cur_Table,@Extension=@Extension,@IsDelSource=@IsDelSource,@KeyName=@Cur_Key,@ColName=@Cur_K
                 --SET @OutMessage = @OutMessage+@OutMessage
                 --PRINT @OutMessage
                 IF @OutParam <> 0 
                     BEGIN
                        SET  @OutMessage = @OutMessage + @Cur_Table + '操作失败'                    
                        ROLLBACK  TRAN
                        --将错误的批次订单号入异常表
                        Insert  into  异常表(@ExTable) SELECT  OrderID FROM  #p
                        DROP  TABLE  #k
                        DROP  TABLE  #p
                        DROP  TABLE  #q
                        RETURN
                     END  
                 FETCH  CUR_ORDERHEDER INTO  @Cur_Table,@Cur_Key,@Cur_W,@Cur_K
            END
    ClOSE  CUR_ORDERHEDER
    DEALLOCATE  CUR_ORDERHEDER      

--step.5 资源释放

--step.6 流程处理

 

这2个部分就不详细说了 


最差性能sql进化过程

step.1 not in了 就别再distinc了 distinc和not in都是臭名昭著的角色 not in后+dinstinc画蛇添足而已

改后sql:

SELECT TOP 500 a.KeyName FROM bug01 a LEFT JOIN bug02 b on a.KeyName = b.KeyName WHERE (a.KeyName not in (select  b.KeyName From bug02)) ORDER BY a.KeyName asc

step.2 别名 别小看别名 用图来说话 原sql计划

改后sql:

SELECT TOP 500 a.KeyName FROM bug01 a LEFT JOIN bug02 b on a.KeyName = b.KeyName WHERE (a.KeyName not in (select  c.KeyName From bug02 c)) ORDER BY a.KeyName asc

step.3 何必要用外联 直接过滤不就得了 嘿嘿

改后sql:

SELECT TOP 500 a.KeyName FROM bug01 a WHERE (a.KeyName not in (select  c.KeyName From bug02 c)) ORDER BY a.KeyName asc

step.4 根据luofer同学的建议 再进化一次 直接EXCEPT

SELECT TOP 500 a.KeyName FROM bug01 a except SELECT b.KeyName from bug02 b

熬夜的虫子:http://www.cnblogs.com/dubing/archive/2011/11/11/2245836.html

本文转自左正博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/soundcode/archive/2012/09/14/2684818.html ,如需转载请自行联系原作者
相关文章
|
3月前
|
存储 SQL 数据库
SQL Server存储过程的优缺点
【10月更文挑战第18天】SQL Server 存储过程具有提高性能、增强安全性、代码复用和易于维护等优点。它可以减少编译时间和网络传输开销,通过权限控制和参数验证提升安全性,支持代码共享和复用,并且便于维护和版本管理。然而,存储过程也存在可移植性差、开发和调试复杂、版本管理问题、性能调优困难和依赖数据库服务器等缺点。使用时需根据具体需求权衡利弊。
|
6天前
|
SQL Java 数据库连接
如何在 Java 代码中使用 JSqlParser 解析复杂的 SQL 语句?
大家好,我是 V 哥。JSqlParser 是一个用于解析 SQL 语句的 Java 库,可将 SQL 解析为 Java 对象树,支持多种 SQL 类型(如 `SELECT`、`INSERT` 等)。它适用于 SQL 分析、修改、生成和验证等场景。通过 Maven 或 Gradle 安装后,可以方便地在 Java 代码中使用。
94 11
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL进阶突击系列(01)一条简单SQL搞懂MySQL架构原理 | 含实用命令参数集
本文从MySQL的架构原理出发,详细介绍其SQL查询的全过程,涵盖客户端发起SQL查询、服务端SQL接口、解析器、优化器、存储引擎及日志数据等内容。同时提供了MySQL常用的管理命令参数集,帮助读者深入了解MySQL的技术细节和优化方法。
|
2月前
|
SQL 数据库 UED
SQL性能提升秘籍:5步优化法与10个实战案例
在数据库管理和应用开发中,SQL查询的性能优化至关重要。高效的SQL查询不仅可以提高应用的响应速度,还能降低服务器负载,提升用户体验。本文将分享SQL优化的五大步骤和十个实战案例,帮助构建高效、稳定的数据库应用。
129 3
|
2月前
|
SQL IDE 数据库连接
IntelliJ IDEA处理大文件SQL:性能优势解析
在数据库开发和管理工作中,执行大型SQL文件是一个常见的任务。传统的数据库管理工具如Navicat在处理大型SQL文件时可能会遇到性能瓶颈。而IntelliJ IDEA,作为一个强大的集成开发环境,提供了一些高级功能,使其在执行大文件SQL时表现出色。本文将探讨IntelliJ IDEA在处理大文件SQL时的性能优势,并与Navicat进行比较。
42 4
|
2月前
|
SQL 存储 缓存
如何优化SQL查询性能?
【10月更文挑战第28天】如何优化SQL查询性能?
206 10
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
惊呆:where 1=1 可能严重影响性能,差了10多倍,快去排查你的 sql
老架构师尼恩在读者交流群中分享了关于MySQL中“where 1=1”条件的性能影响及其解决方案。该条件在动态SQL中常用,但可能在无真实条件时导致全表扫描,严重影响性能。尼恩建议通过其他条件或SQL子句命中索引,或使用MyBatis的`&lt;where&gt;`标签来避免性能问题。他还提供了详细的执行计划分析和优化建议,帮助大家在面试中展示深厚的技术功底,赢得面试官的青睐。更多内容可参考《尼恩Java面试宝典PDF》。
|
2月前
|
SQL 缓存 监控
SQL性能提升指南:五大优化策略与十个实战案例
在数据库性能优化的世界里,SQL优化是提升查询效率的关键。一个高效的SQL查询可以显著减少数据库的负载,提高应用响应速度,甚至影响整个系统的稳定性和扩展性。本文将介绍SQL优化的五大步骤,并结合十个实战案例,为你提供一份详尽的性能提升指南。
68 0
|
3月前
|
存储 SQL 缓存
SQL Server存储过程的优缺点
【10月更文挑战第22天】存储过程具有代码复用性高、性能优化、增强数据安全性、提高可维护性和减少网络流量等优点,但也存在调试困难、移植性差、增加数据库服务器负载和版本控制复杂等缺点。
180 1
|
3月前
|
存储 SQL 数据库
Sql Server 存储过程怎么找 存储过程内容
Sql Server 存储过程怎么找 存储过程内容
225 1