多表连接查询和多次单表查询哪个效率高?为什么?

码农的搬砖生涯


如果数据量小的表,这样的设计意义不大,而且当然是单表速度快。若在大数据量情况下,设计非常有意义。在多表连接中注意数据的条目和外健,避免出行大量冗余数据导致性能下降。下面我以Oracle讲讲数据查询的整个过程技术。

由于数据分布到数据块,在大量数据设计中可以将数据存储于多个数据块,在高并发进程的随机访问的情况下,能有效减少块冲突 同样的数据需要更多的数据块来存储,由于数据块的块头元信息大小固定,所以需要更多的空间来存储块头元信息。行长度过大容易导致行连接,从而导致Oracle获取数据块的效率降低 ,在行长度固定的前提下,单块能够存储更多的数据行,也就意味着Oracle一次I/O能读取更多的数据行。适合连续顺序读或者存放大对象数据(如LOB数据) 由于大数据块可以存放更多的索引叶节点信息,容易引起争用,所以大数据块不适合存放索引叶节点信息。

大量数据表的数据库参数设置DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT表示Oracle一次顺序I/O读操作最多能读取的数据块块数。该参数的默认值随操作系统的不同而不同。在全表扫描或者索引快速扫描比较多的系统中(如DSS系统),建议将该值设置得较大。但是DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT参数受操作最大单次I/O大小的限制,大多数操作系统单次读操作的大小不能超过1MB,这也就意味着在8KB数据块大小的情况下,该参数最大值为128。值得一提的是,该参数的大小还会影响Oracle CBO对执行计划的评估,如果设成较大值,Oracle的执行计划倾向于全表扫描。当该参数设置为0或者保持默认时,CBO假设全表扫描时最多能连续读取8个数据块。从Oracle 11R2开始,DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT的取值算法如下:

db_file_multiblock_read_count = min(1048576/db_block_size , db_cache_size/

(sessions * db_block_size))

注意 数据库参数BLOCK_SIZE在设定之后,在数据库生命周期内不可更改。

当执行SELECT语句时,如果在内存里找不到相应的数据,就会从磁盘读取进而缓存至LRU末端(冷端),这个过程就叫物理读。当相应数据已在内存,就会逻辑读。我物理读是磁盘读,逻辑读是内存读;内存读的速度远比磁盘读来得快。

下面将本人大数据分区设计截图,为大家参考学习。


科技与生活知识库


是做表连接查询还是做分解查询要具体情况具体分析。

如果数据库的结构合理,索引设计得当,表连接的效率要高于分解查询。比如,在有外键的时候,数据库可以为外键建表并建立索引从而提升多个表连接查询的效率。另外,多表连接查询不需要把数据传输到应用程序中,直接在数据库端执行,这在很大程度上提升了效率。

但是多表连接也有一些缺点。多表连接对表结构的依存度很高,只要表结构出现变更就会同时对数据库检索和应用处理两个部分产生较大影响。另外,多表连接的兼容性不好,数据库不同SQL文也多少有些差异。而且采用分散数据库的时候,实现多表连接即麻烦又没有什么好处。因此,一些大型系统或者是支持多种类数据库的系统一般不会使用多表连接,而倾向于采用分解查询。


日冲信息 黄


做java的,在orm框架下,分解查询是最符合面向对象操作的,挺支持分解查询的(拙见)


分享到:


相關文章: