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如何用hash关键字提高数据库性能

2009-12-14 18:51| 发布者: admin| 查看: 30| 评论: 0|原作者: 夙玉

◇普通的SQLServer应用程序要求支持......


普通的SQL Server应用程序要求支持一个或几个长字符串搜索。(本文中,我们称超过20个字符的字符串为长字符串。)假如前端应用程序希望允许用户提供两个字符串;你启动一个执行这两个字符串搜索任务的存储程序,然后应用两个相关列目录对搜索进行优化。在小型的表格中,你可能注意不到产生的效果。但是,如果表格包含5 000万行,它就会影响存储程序与搜索性能。
  应用称为hash关键字(引用单独一个hash)或hash桶(一个hash关键字集合)的字符串目录的优秀方法可大大节省磁盘空间并提高性能。
  何为hash(hash)
  hash是应用一个指定字符串算法的整数结果。有各式各样的hash算法,但最常用的是内置的SQL函数Checksum()。通常,你给这个函数一个字符串,它就返回一个整数(在大型表格中,我们不能保证这个整数的唯一性)。
  数据库设计中的hash表格
  假设在我们感兴趣的表格中有这些列:
列名数据类型
名称Varchar(50)
组名称Varchar(50)

  这两个列的多列目录每行会耗用50+50个字符,加上上面提到的5 000万行,这可是个相当大的难题。
  基于这两个列的hash关键字相当的小,即每行四个字节。如果我们不将hash关键字存储在这一列的目录中,它还会更小。相反,我们应该建立一个计算列,该列的公式是这两个列的hash关键字,然后将那个列编入目录并忽视字符串对的目录。
  用户(不管是人还是应用程序)查询感兴趣的值;然后我们将参数转换为hash关键字并搜索hash目录。副本集合要比引擎必须访问的行集合小得多,以便对查询值进行精确匹配。然后将hash关键字搜索与两个感兴趣的列的比较结合起来,隔离出一个小型的行子集,并对两个列进行检验,找出匹配值。基于整数列的搜索比基于长字符串关键字的搜索要快得多,同样也比复合关键字搜索快得多。
  应用Checksum函数作hash关键字运算
尝试运行这段样本代码,它表明如何获得指定值或值组合的hash关键字:
USE AdventureWorksSELECT Name, GroupName, Checksum(Name,GroupName)AS HashKeyFROM Adventureworks.HumanResources.DepartmentORDER BY HashKey


  所得的结果显示在下表中(为求简洁,只选用了10个结果)。
名称组名称hash关键字
工具设计研究与开发-2142514043
生产制造-2110292704
发货与收货存货管理-1405505115
购买存货管理-1264922199
文件控制质量保证-922796840
信息服务总执行管理-904518583
质量保证质量保证-846578145
销售销售与营销-493399545
生产控制制造-216183716
营销销售与营销-150901473

  在现实环境中,你可以建立一个调用Name_GroupName_hb的计算列。假设前端传入名称(Name)与组名称(GroupName)的目标值,你就可以用下列代码来处理这一问题:
CREATE PROCEDURE DemoHash( ?@Name Varchar(50), ?@GroupName Varchar(50))AS-- USE AdventureWorksDECLARE @id as int SET @id = Checksum(@Name,@GroupName)SELECT * FROM Adventureworks.HumanResources.DepartmentWHERE HashKey = @id AND Name = @Name AND GroupName = @GroupName


  想象一下,在一个5 000万行的表格中,返回了100行指定的hash关键字。由于这两个列没有其它的目录,查询优化器就应用hash桶目录。这样就可以快速地隔离出100个感兴趣的行。然后我们访问这些行,检验名称(Name)与组名称(GroupName)列来进行精确匹配。这样就大大提高了性能,同时节省了大量的磁盘空间。
  引例假设搜索目标存在于一个单独的表格中。假如要从多个表格中选择目标来进行搜索,也可以应用同样的技巧。只需建立一个连接表格的表格函数,然后建立一个hash不同表格列的目录即可。
  结论
  在相对较小的表格中,建立一个目录hash桶对于提高性能可能没有太大的作用,但这样做可节省磁盘空间。如果你使用大型的表格,本技巧就极为实用。
  Arthur Fuller从事数据库应用程序开发20余年。在Access ADP、微软SQL 2000、MySQL和.NET方面有丰富的经验。

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