mssql

推荐列表 站点导航

当前位置:首页 > 数据库 > mssql >

SQL Server的机制就是不会重新做一个作用了函数后的列的hash

来源:网络  作者:网友投稿  发布时间:2021-01-18 15:30
原文地点:http: www sqlpassion at archive 2014 04 08 improving-query-performance-by-using-correct-search-arguments ImprovingQueryPerformancebyusin...

而是relational database都是这样的,简朴来讲就是 担保不要直接用函数浸染在做过index的列上 。

SQL Server就能执行seek operation了 -- Results in an Index SeekSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE CreditCardID = CAST(1347 AS INT)GO 总结 通过本日的blog,不消函数MONTH了,在查询的范畴内举办的scan,先记下,它就简朴的一个一个的较量了。

所以当表变得更大的时候。

SQL Server的机制就是不会从头做一个浸染了函数后的列的hash。

接待接头,要用函数的话, 我或许意料如下,数据库引擎就 必需再次扫描这个index ,而不是做seek operation,可是不幸的的事。

只要你对一个做了index的列(Search Argument)加了函数操纵,这个qeury的效率不可。

以后query的执行图来看,直接可以做O(1)的操纵(是不是就是它讲的seek operation),我领略的不是很清晰,你会瓦解的,因为我对index还不熟悉,必需要制止在列上门直策应该函数,而不是去直接执行seek operation 办理方案 为了办理上门的问题,当在查找这一列的数据的时候, 2014 Klaus Aschenbrenner 通过利用正确的search arguments来提高数据库的机能 本日的博客,我想谈谈在SQL Server上关于indexing的一个特定的机能问题 问题 看看下面的简朴的query语句, 对某一个列做index,能到达同样的结果,变通到表达式的右侧来,你能看到Query Optimizer已经选择了界说在列OrderDate下的Non-Clustered Index,它书内里重复强调的, 原文地点: Improving Query Performance by using correct Search ArgumentsApril 8, ,这不是很巨大。

是O(N)的操纵了, 这实际上不是SQL Server的限制,当你的表变得越来越大的时,我想你们已经认识到了不要在做过indexed的列上直策应用函数,需要一个特定的月份和年份的,至于为什么会影响机能,纵然OrderDate这一列已经做了Non-Clustered Index, -- Results in an Index ScanSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE CAST(CreditCardID AS CHAR(4)) = 1347GO 这个query会使SQL Server扫描了整个Non-Clustered Index,来制止机能问题。

假如把函数放在表达式的右侧,这个扩展性等各方面就很差了,可是SQL Server却做了Index的一个完整扫描,用到表达式的右侧,是不是雷同对这一列的数据做一个hash映射,假如对这一列利用了函数。

大概你已经在你看到过几百次了 -- Results in an Index ScanSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE YEAR(OrderDate) = 2005 AND MONTH(OrderDate) = 7GO 上门的代码查询一个销售信息,SQL Server执行了seek operation。

所以。

译跋文 这也是我在看微软SQL Server认证测验Exam70-461的TrainingKit的时候,否则SQL Server会扫描你整个index,可以看看下面的qeury执行图,好比上面的问题可以用下面的代码来取代 -- Results in an Index SeekSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE OrderDate = 20050701 AND OrderDate 20050801GO 我们重写的这个query语句,而不是等候中的Seek operation,好比下面的例子,假如你要在where查询顶用到函数,。

相关热词:

本站内容来源于网络,如有侵权请与我们联系,我们会及时删除,我们深感抱歉!
注:本站所有信息仅供用于网络技术学习参考,学习中请遵循相关法律法规!

本文地址: https://v30.fanwenzhu.com/sql/mssql/12792.shtml

Copyright © www.juheyunku.com      关于 | 合作 | 声明 | 联系 | 更新 | 地图 | Tags

SQL Server的机制就是不会重新做一个作用了函数后的列的hash

2021-01-18 编辑:网友投稿

而是relational database都是这样的,简朴来讲就是 担保不要直接用函数浸染在做过index的列上 。

SQL Server就能执行seek operation了 -- Results in an Index SeekSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE CreditCardID = CAST(1347 AS INT)GO 总结 通过本日的blog,不消函数MONTH了,在查询的范畴内举办的scan,先记下,它就简朴的一个一个的较量了。

所以当表变得更大的时候。

SQL Server的机制就是不会从头做一个浸染了函数后的列的hash。

接待接头,要用函数的话, 我或许意料如下,数据库引擎就 必需再次扫描这个index ,而不是做seek operation,可是不幸的的事。

只要你对一个做了index的列(Search Argument)加了函数操纵,这个qeury的效率不可。

以后query的执行图来看,直接可以做O(1)的操纵(是不是就是它讲的seek operation),我领略的不是很清晰,你会瓦解的,因为我对index还不熟悉,必需要制止在列上门直策应该函数,而不是去直接执行seek operation 办理方案 为了办理上门的问题,当在查找这一列的数据的时候, 2014 Klaus Aschenbrenner 通过利用正确的search arguments来提高数据库的机能 本日的博客,我想谈谈在SQL Server上关于indexing的一个特定的机能问题 问题 看看下面的简朴的query语句, 对某一个列做index,能到达同样的结果,变通到表达式的右侧来,你能看到Query Optimizer已经选择了界说在列OrderDate下的Non-Clustered Index,它书内里重复强调的, 原文地点: Improving Query Performance by using correct Search ArgumentsApril 8, ,这不是很巨大。

是O(N)的操纵了, 这实际上不是SQL Server的限制,当你的表变得越来越大的时,我想你们已经认识到了不要在做过indexed的列上直策应用函数,需要一个特定的月份和年份的,至于为什么会影响机能,纵然OrderDate这一列已经做了Non-Clustered Index, -- Results in an Index ScanSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE CAST(CreditCardID AS CHAR(4)) = 1347GO 这个query会使SQL Server扫描了整个Non-Clustered Index,来制止机能问题。

假如把函数放在表达式的右侧,这个扩展性等各方面就很差了,可是SQL Server却做了Index的一个完整扫描,用到表达式的右侧,是不是雷同对这一列的数据做一个hash映射,假如对这一列利用了函数。

大概你已经在你看到过几百次了 -- Results in an Index ScanSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE YEAR(OrderDate) = 2005 AND MONTH(OrderDate) = 7GO 上门的代码查询一个销售信息,SQL Server执行了seek operation。

所以。

译跋文 这也是我在看微软SQL Server认证测验Exam70-461的TrainingKit的时候,否则SQL Server会扫描你整个index,可以看看下面的qeury执行图,好比上面的问题可以用下面的代码来取代 -- Results in an Index SeekSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE OrderDate = 20050701 AND OrderDate 20050801GO 我们重写的这个query语句,而不是等候中的Seek operation,好比下面的例子,假如你要在where查询顶用到函数,。

本站内容来源于网络,如有侵权请与我们联系,我们会及时删除,我们深感抱歉!
注:本站所有信息仅供学习参考!
本文地址为 https://v30.fanwenzhu.com/sql/mssql/12792.shtml

相关文章

风云图片

推荐阅读

返回mssql频道首页