如何编写更好的SQL查询:终极指南

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可不还可不可以从以下方面衡量查询计划和时间简化性,并进一步调优SQL查询:

肯能这样 索引,这样 你你是什么查询的简化度为O(n)i_id:

已经 以下所列出的时间简化度概念非常普遍。

通过哪几种示例,可不还可不可以看多查询的时间简化度会根据运行的查询内容不同而有所不同。

具有二次时间简化度的查询的示同类下:

在数据库语言中,简化性衡量了查询运行时间的长短。

对于不同的数据库,还要考虑不同的索引依据、不同的执行计划和不同的实现依据。

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对于查询,大伙可不还可不可以不按照难度进行分类,已经 按照运行查询并得到结果所需的时间来进行分类。你你是什么依据也被称为按照时间简化度进行分类。

通过前两篇文章,大伙肯能对查询计划有了一定了解。接下来,大伙还可不还可不可以借助计算简化度理论,来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学你你是什么领域聚焦于:根据难度来对计算现象进行分类。哪几种计算现象可不还可不可以是算法现象,也可不还可不可以是查询现象。

肯能算法的执行时间与输入大小的平方成正比,则算法被称为对数时间算法。对于数据库,这因为查询的执行时间与数据库大小的平方成正比。

怎样编写更好的SQL查询:终极指南-第二要素

肯能这样 索引,则时间简化度是O(n)。

使用大O符号,可不还可不可以根据输入的增长下行速率 来表示运行时间,肯能输入可不还可不可以任意大。大O符号不包括系数和低阶项,以便可不还可不可以专注于查询运行时间的重要要素:增长率。使用你你是什么依据时,会丢弃系数和低阶项,时间简化度是逐渐描述出的,这因为输入会变为无穷大。

请注意,数据库的大小不仅随着表中存储数据的增加而增加,数据库中的索引也会影响数据库大小。

执行计划定义了每个操作所使用的算法,这也使得每个查询的执行时间可不还可不可以在逻辑上表示为查询计划中数据表大小的函数。换句话说,可不还可不可以使用大O符号和执行计划来估算查询的简化性和性能。

本次大伙学习《怎样编写更好的SQL查询》系列的最后一篇文章。

《怎样编写更好的SQL查询》教程的所有内容就介绍到这里,希望通过本教程的介绍,可不还可不可以帮助大伙编写出更好、更优的SQL查询。

下图是一张根据时间简化度来估算查询性能的图表,通过图表可不还可不可以查看每个算法的性能表现。

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俩个 示例已经 在非索引列上使用WHERE子句进行查询:这就还要使用全表扫描或顺序扫描,这将因为O(n)的时间简化度。这因为还要读取表中的每一行,以便找到正确ID的数据。即使第一行就查找到了正确的数据,查询还是会对每一行数据进行读取。

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怎样编写更好的SQL查询:终极指南-第一要素

最小简化度为O(n log(n)),已经 基于连接属性的索引信息,最大简化度会是O(n ^ 2)。

肯能俩个 算法的时间执行与输入大小成正比,这样 算法的执行时间会随着输入大小的增加而增加。对于数据库,这因为查询执行时间与表大小成正比:随着表中数据行数的增加,查询时间也会相应增加。

请记得:嵌套连接是将俩个 表中的每个记录与另俩个 表中的每个记录进行比较的连接依据。

肯能算法的执行时间与输入大小的对数成比,则算法被称为对数时间算法; 对于查询,这因为执行时间与数据库大小的对数成正比。

一句SQL完成动态分级查询

原文链接:https://www.datacamp.com/community/tutorials/sql-tutorial-query#importance

与线性执行时间密切相关的是,所有线性执行计划的时间总和。下面是许多例子:

在下面的小结中,大伙肯能了解某种类型的时间简化度概念。

你你是什么算法的时间简化度是俩个 常数,肯能已经 从表中确定任意一行。已经 ,时间长度与表的大小无关。

有某种查询算法,不论输入的大小怎样,都还要相同的时间来执行,你你是什么依据已经 恒定时间查询。哪几种类型的查询不必常见,下面是俩个 例子:

以下的示例中地处俩个 i_id的索引,这也因为O(log(n))的简化度:

执行索引扫描(index Scan)或聚集索引扫描的查询计划时间简化度,已经 对数时间。聚集索引是索引的叶级别富含 表的实际数据行的索引。聚集与许多索引非常同类:它是在俩个 或多个列上定义的。这也形成了索引主键。聚集主键是是聚集索引的主键列。聚集索引扫描是聚集索引中RDBMS从头到尾一行一行读取的基本操作。