[SQL] 加速SQL Server 2005中的表计数性能

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【IT168 专稿】当我们希望获得一个表中符合条件的记录的行数时,一般借助于T-SQL函数count(*)来实现。不过,如果你的表中包含了数百万条记录,返回整个表的记录数可能需要花费较长时间,会导致查询性能非常低。

  1.Count()函数

  DBA们都知道如何使用count(*)函数,也知道它对性能的影响。SQL Server需要进行一次完整的索引/表扫描,才能返回表的记录总数。建议DBA不要针对这个表使用聚合函数count(),因为它会影响数据库的性能。 接下来我们在示例数据库AdventureWorkstation的查询分析器中执行以下查询语句:

use AdventureWorks
go
select count (*) from Sales.SalesOrderDetail

  查询分析器返回的结果为121317行。
  当我们点击SQL Server 2005 Management Studio工具栏中的“显示预计的执行计划”图标时,我们可以看到如下图示:


图1 查看count(*)执行计划

  如上图所示,该函数执行过程中将从右至左执行如下操作:

  •对整个表进行索引扫描,这是一个相当耗时的过程。
  •接下来执行流聚合。

  2.新方法row_count()

  在SQL Server 2005的对象目录视图(Object Catalog Views)包含如下信息:sys.partitions和sys.allocation_units被用来获得整个表的记录总数。这个函数可以在SQL Server 2005中使用。

  sys.partitions视图
  sys.partitions视图包含了数据库中所有表和索引的每个分区在表中对应的每一行。即使SQL Server 2005中的所有表和索引并未显式分区,也至少在这个视图中包含一个分区。
  该视图包含如下字段,它们将被用于这个新方法:

字段名称
数据类型
描述
partition_id
bigint
分区的ID,它在一个数据库中是唯一的。
object_id
int
分区所属表的ID。每个表至少包含一个分区。
index_id
int
分区所属对象内索引的ID。
0:heap表
1:具有集群索引
rows
bigint
分区中表的行数。


  sys.allocation_units
视图
  sys.allocation_units视图包含了数据库中的每个分配单元在表中的每一行。 
  该视图中可以被新方法使用的字段如下:

字段名称
数据类型
描述
container_id
bigint
container_id=sys.partitions.partition_id
Type
tinyint
0 = 已删除
1 = 行内数据(除LOB之外的所有数据类型)
2 = 大型对象(LOB)数据(text、ntext、 image、xml)
3 = 行溢出数据

  在这个新用户自定义函数row_count中,[sys.partitions]视图与[sys.allocation_units]视图是相关联的。过滤器的选择基于如下标准:

  ·[sys.allocation_units].type=1,只获得行数据,不包含诸如text、ntext、image等类型的大型对象。
  ·[sys.partitions].index_id为0表示是heap表,为1表示是集群表。
  ·[sys.partitions].rows不为空。
 
  用户自定义函数row_count在每一个数据库中被执行,因此其权限为public。
函数代码
 

IF EXISTS (Select name FROM dbo.sysobjects Where id = Object_id(N'[dbo].[row_count]') )
Drop FUNCTION [dbo].[row_count]
GO
Create FUNCTION dbo.row_count (@table_name sysname)
@table_name we want to get count

RETURNS bigint
/*
——————————————————-
— Function Name: row_count
— Author: Mohamed Hassan
— Email: moh_hassan20@yahoo.com
— Development Date: 08/11/2008
— Version: 1.0
— Description: Return row count of the whole table, as a replacement for count(*) , give extra performance  at least 70% over , than count(*) for large tables with millions of rows
— SQL Server: SQL server 2005
— Usage Example: select dbo.row_count ('Sales.SalesOrderDetail')
— Copyright:
This program is free software: you can redistribute it and/or modify
it under the terms of the GNU Lesser General Public License as
published by the Free Software Foundation, either version 3 of the
License, or any later version.
This program is distributed in the hope that it will be useful,
but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
——————————————————-
*/
AS
BEGIN
DECLARE @nn bigint number of rows

IF @table_name IS NOT NULL  
BEGIN
Select  @nn = sum(  p.rows )  
FROM sys.partitions p
LEFT JOIN  sys.allocation_units a ON  p.partition_id = a.container_id
Where
  p.index_id  
in(0,1) 0 heap table , 1 table with clustered index
       and p.rows is not null
  
and a.type = 1   row-data only , not LOB
  and p.object_id = object_id(@table_name)    
END  
RETURN (@nn)
END
GO
 
  函数用法
 
  函数row_count被调用时,需要完整表名称schema.table name作为其输入参数。
 
  例1:
 
  选择dbo.row_count(schema.[table name]),如下面代码所示:

1use AdventureWorks
2go
3select dbo.row_count ('Sales.SalesOrderDetail')

  在查询分析器中,上述语句返回的结果为12317行,与前面使用count(*)返回的结果一致,但是其执行速度更快,性能更高。

 例2:

Select top 5 TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, (TABLE_SCHEMA +'.'+TABLE_NAME) 'Full table name',
dbo.row_count(TABLE_SCHEMA
+'.'+TABLE_NAME) rows
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
where TABLE_TYPE ='BASE TABLE'
ORDER BY rows desc

 

  查询结果如下表:
 
 
  
  表1
 
  通过增加/删除行、截取表、批量插入/批量删除等操作详细的测试该函数,返回的结果与count(*)完全一致。
 
  3.性能评测
 
  我们将通过执行批处理命令来对比count(*)和用户自定义函数row_count的性能,如下代码所示:
 
select dbo.row_count ('Sales.SalesOrderDetail')
go
select count (*) from Sales.SalesOrderDetail
go
  当查看执行计划时,我们发现第一个查询(row_count)的开销只占整个批处理开销的7%,用于此操作以及同一子树内此操作之前的所有操作的总开销只有0.03,如下图所示:


图2

  而第二个查询(count(*))的开销则占整个批处理开销的93%,用于此操作以及同一子树内此操作之前的所有操作的总开销则为0.37,如下图所示:


图3 

  毫无疑问,用户自定义函数row_count()的性能是最好的,它占用了数据库极少的资源。两者的开销比例是93:7,这意味着row_count的性能比count(*)的性能高10倍多。
 
  根据数据表的记录数不同,该对比结果可能会有所不同,但是总体来说,我们已经从中看出,新用户自定义函数要比count(*)函数好得多。在你需要获得整个表的记录数时,这个用户自定义函数可以大大提高你的查询语句性能。
 
  4.结论
 
  SQL Server 2005的内置函数count(*)在获得整个表的记录数时非常耗时,尤其对于具有数百万条记录的表时更是如此。
 
  通过用户自定义函数“row_count”这个新方法,同样可以获得准确的结果,而且速度更快,可以获得更高的性能。
 
  该函数可以在SQL Server 2005中使用,因为这些视图只有从这个版本才开始增加。
 
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