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如何用hash关键字提高数据库性能

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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。)

作者:Arthur Fuller 来源:builder 2007年9月18日

关键字: Hash 数据库 SQL Server SQL Server 各版本

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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

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

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