使用SQL Server2005扩展函数进行性能优化

发布时间：2020-12-12 12:32:49 所属栏目：MsSql教程来源：网络整理

导读：SQL Server2005扩展函数已经不是一件什么新鲜的事了，但是我看网上的大部分都是说聚合函数，例子也比较浅，那么这里就讲讲我运用扩展函数来优化数据库性能的例子，希望和大家一起分享这个经验。如果你还不知道什么是SQLCLR，那么你可以参考：SQL Server扩展函

SQL Server2005扩展函数已经不是一件什么新鲜的事了，但是我看网上的大部分都是说聚合函数，例子也比较浅，那么这里就讲讲我运用扩展函数来优化数据库性能的例子，希望和大家一起分享这个经验。如果你还不知道什么是SQLCLR，那么你可以参考：SQL Server扩展函数的基本概念。

需求说明

大家在使用SQL Server开发的时候一定会遇到这样的需求，那就是通过Table_Name1表的两个字段Column1、Column2来查询在Table_Name2表中符合这两个条件的记录，并返回Table_Name2中的字段Column3，面对这样的需求，你也许会说使用表连接就可以了，对的，没错，我也是这样想的，但是有的时候往往要面对不同的突发情况，那就是并不是一定会Column1与Column2是全匹配的查询，可能中间还需要一些逻辑的处理，比如字符串的截取后再匹配等等。

这个时候我们通常会在SQL Server中写一个函数，这个函数接收两个参数：Column1、Column2，函数体里面做一些逻辑处理，在通过处理好的参数去查询Table_Name2表，并返回相应的值。很好，那下面我们来计算下图中数据的查询情况。假设表1的数据有50W，表2的数据有4W，在表2没有索引的条件下，查询的复杂度就有50W*4W了，两个表都需要做全表扫描，表2的全表扫描就会达到50W次。

（图1：需求说明）

优化1：这一个优化，每个开发人员都知道，那就是对表2的两个查询字段分别建立索引。这样的优化和之前相比，性能将会提高N个等级。

优化2：这第二个优化方法是使用SQL Server的复合索引，在表2上创建一个复合索引，这个符合索引包括需要查询的两个字段，其实就是把两个字段的内容生成一个索引，其中索引包含了两个索引的排序。

优化3：这第三个优化方法是使用SQL Server2005之后版本才有的索引-包含性索引（Include），就是在优化2的基础上，把需要返回的字段也一起放入到索引中，这样的查询就只需要查询索引就够了，不需要再读取数据页了，减少磁盘的IO消耗。不过这个方法也不是万能，因为有时可能返回的字段会比较多，有时几个字段加起来的长度有可能超出了900个字符（索引大小范围），如果想了解可以进入：SQL Server 索引中include的魅力（具有包含性列的索引）

优化4：在不考虑一些分区、分表、分到不同的磁盘等优化方式的情况下，我们是否还能进一步优化我们的查询呢？这就是这篇文章想要告诉你的，因为我们的回答是：有的。那就是通过SQLCLR的UDT，把表2的数据一次性加载到内存，那么在进行表1查询的时候，我们不需要通过B+树来查询数据了，直接到内存中查询，这样之所以快是因为操作内存要比操作磁盘要快得多。这其中会有些局限性和缺点，具体见下面的缺点描述。

设计思路

去数据库中把表2读取出来，并放到private static readonly IDictionary<string,string> resultCollectionDic的静态变量中。在数据库服务启动的时候是会初始化SQLCLR函数的，所以在启数据库服务的时候，也一起把表2的数据保存到了内存当中了。
上面的查询中包括了两个字段Column1、Column2和一个返回字段Column3，那么我们如何把这些数据保存到IDictionary字典当中呢？我的做法就是把Column1、Column2的中间加一个字符“+”，把这个字符串作为Key值，把Column3这个返回值做为Value，这样就解决了多个And的查询的问题。这个会有些局限性，具体可以见下面的缺点描述。
在函数FunctionImsi2HLR2中传进的两个字符后，就要进行上面的拼凑方式来拼凑Key值，再到IDictionary中查询。

测试结果

测试数据：表2有4.6732万条记录，表1有54.2524万条记录。

经过测试：

优化1方法（单独索引）的时间是106秒
优化3方法（包含性索引）的时间是45秒
优化4方法（扩展函数）的时间是33秒

代码

using System;
using System.Data;
using System.Data.SqlClient;
using System.Data.SqlTypes;
using Microsoft.SqlServer.Server;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;

public partial class UserDefinedFunctions
{
//经过测试发现：使用Hashtable和SortedList没有使用IDictionary的性能好.
//IDictionary<string,string>中使用string比SqlString的性能要高.
private static readonly IDictionary<string,string> resultCollectionDic = new Dictionary<string,string>();

static UserDefinedFunctions()
{
GetTableFromDB(resultCollectionDic);
}

/// <summary>
/// 从数据库中获取某个表的数据.
/// </summary>
/// <param name="resultCollection"></param>
private static void GetTableFromDB(IDictionary<string,string> resultCollectionDic)
{
using (SqlConnection connection = new SqlConnection("context connection=true"))
{
connection.Open();

using (SqlCommand selectMGT = new SqlCommand("SELECT NS,NP,HLR FROM dbo.zh_mgt ORDER BY NS,NP",connection))
{
using (SqlDataReader zhmgtReader = selectMGT.ExecuteReader())
{
while (zhmgtReader.Read())
{
string NS = zhmgtReader["NS"].ToString();
string NP = zhmgtReader["NP"].ToString();
string HLR = zhmgtReader["HLR"].ToString();
string key = NS + "+" + NP;
if (!resultCollectionDic.ContainsKey(key))
{
resultCollectionDic.Add(key,HLR);
}
}
}
}

connection.Close();
}
}

/// <summary>
/// 暴露给SQL Server调用的函数.
/// </summary>
/// <param name="NS">参数1</param>
/// <param name="NP">参数2</param>
/// <returns></returns>
[SqlFunction(DataAccess = DataAccessKind.Read)]
public static SqlString FunctionImsi2HLR2(string NS,int NP)
{
string result = null;//这里设置为null是为了在方法IMSI2HLR2中判断继续循环.
string key = NS + "+" + NP.ToString();//使用特殊符号+连接两个列作为key值.
if (resultCollectionDic.ContainsKey(key))
result = resultCollectionDic[key].ToString();
return new SqlString(result);
}
};

调用方式对比

--1：这个是在NP和NS字段中分别建立索引
SELECT @rc=HLR FROM zh_mgt WHERE NP=7 and NS=@mgt

--2：这个是在NP、NS、HLR字段中建立了一个包含性索引(Include)
SELECT @rc=HLR FROM zh_mgt WHERE NS=@mgt and NP=7

--3：这是使用SQLCLR扩展函数的调用方法
SELECT @rc= dbo.FunctionImsi2HLR2(@mgt,7)

优点

性能上的比较（这里的>是表示时间的长短，时间越小，性能越优）：每个列有单独的索引>使用Include的包含索引>扩展函数
把表里面的记录放到内存上，直接去内存上查询，不需要使用到B+树来查询数据。当你的内存足够大或者空闲，并且使用到这个表的次数很多，而且更新不频繁，那就可以考虑这样的优化方案。
如果需要面对一些比较复杂的逻辑处理，也许SQL是没有办法做到，即使做到了，那么SQL代码的阅读和维护会比较困难，其实这个既是优点又是缺点，下面的缺点中有提到。
封装代码，加强代码安全。

缺点

有一定的局限性，当有多个AND条件一起查询或者几个键通过上面的方法加起来的字符串不唯一，那么就没有办法像上面IDictionary<string,string>的方法来使用key了，但是也不是没有办法的，其实办法就是IList，把唯一的值作为key，再构造一个实体作为key的value。
如果表更新了，需要重新注册函数，因为程序已经把整个表加载到内存了；如果不重新注册函数，那么就需要数据库重启服务了，因为那个程序集是在服务启动的时候就初始化了。
针对上面第二个缺点，也是有办法解决的，那就是在表中做一个触发器，当有Insert、Update、Delete等操作就调用一个重新注册的存储过程就可以了。
如果里面的逻辑处理比较复杂，那么更新逻辑所带来的部署、维护成本比较大，因为如果是写成函数或者是建立包含性索引可能会更好维护。

疑问

在SQL Server中，对一个包含性索引的疑问：比如有一个int类型的字段和一个nvarchar的字段，int字段的重复率比较大，而nvarchar的重复率比较少，我之前是根据重复率来确认谁放前面的，但是int与nvarchar的匹配效率是不一样的，int只要匹配一次，而nvarchar需要匹配跟字符串长度一样多的次数，那么应该如何把谁放到前面呢？
数据库中可以把90%的查询都归结为1：完全匹配，2：前缀匹配。对应解决方案是：1：可采用bloom-filter扩展函数进行高速匹配，2：可采用改进的哈夫曼树。如何做这方面的方案呢？

总结

虽然这样的方式比较难在现实的运用中被使用，因为有很多局限性和缺点，但是我写这篇文章的初衷就是想让大家知道在特殊的情况下，还有这样一种优化的方法可以使用。

作者：听风吹雨出处：http://gaizai.cnblogs.com/

（编辑：李大同）

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