CQ-CSER » SQL系列 http://cq-cser.cn 计算机爱好者 Wed, 02 May 2012 10:01:39 +0000 en hourly 1 http://wordpress.org/?v=3.0 Access和Firebird的性能比较 http://cq-cser.cn/2010/06/access%e5%92%8cfirebird%e7%9a%84%e6%80%a7%e8%83%bd%e6%af%94%e8%be%83/ http://cq-cser.cn/2010/06/access%e5%92%8cfirebird%e7%9a%84%e6%80%a7%e8%83%bd%e6%af%94%e8%be%83/#comments Wed, 30 Jun 2010 05:07:12 +0000 cq http://cq-cser.cn/?p=1281
  • LINQ to SQL
    • ]]>     原文网址：http://www.fengfly.com/plus/view-29879-1.html

    虽然Firebird总体上是比Access好，但是没有传说的那么好，至少在Net环境下。

    　　1、测试环境

    　　A、系统环境

    　　操作系统：Windows XP Professional Server Pack 2

    　　CPU：Intel(R) Pentium(R) 4 CPU 3.00GHZ 2.99GHZ

    　　内存：1G

    　　B、代码环境

    　　NET2.0、Access2003、Firebird2.1、

    　　Firebird的NET2.0访问API(FirebirdSql.Data.FirebirdClient.dll)

    　　2、数据库

    　　EmployeeInfo表：

    CREATE TABLE EMPLOYEEINFO(
    EID Integer NOT NULL,
    ENAME Varchar(50),
    ETELEPHONE Varchar(50),
    EMOBILE Varchar(50),
    EADDRESS Varchar(200),
    EWORK Varchar(50),
    ECOMPANY Varchar(50),
    EAGE Integer,
    ESCHOOL Varchar(50),
    EBIRTHDAY Date,
    EFAVOURATE Varchar(500),
    ISMVP Integer,
    ELEVEL Integer,
    ENABLE_FLAG Integer,
    CONSTRAINT EMPLOYEEINFO_NAME PRIMARY KEY (EID)
    );

    　　3、测试代码

    　　见附带文件

    　　4、性能比较

    　　下面的数字是以毫秒为单位的，对于两个数据库连接的性能在4.1中有记录，因为其他的操作连接的性能基本相同，所以在其他的比较中省略了。

    　　新增操作：需要从数据表中获取ID，所以都需要执行ExecuteScalar

    　　Access：SELECT max(EId) + 1 FROM EmployeeInfo

    　　Firebird：SELECT first 1 GEN_ID( EMPLOYEEINFO_KEY_GEN, 1) FROM RDB$GENERATORS

    　　预编优化：这种方式是采用IDbCommand的Prepare方法来进行的。

    　　4.1、单条数据的操作比较

    　　1、新增操作

     IDbConnection.Open() IDbCommand.ExecuteScalar() IDbCommand.ExecuteNonQuery()
    Access 174.238416 102.448561 41.695030 
     159.298931 101.921224 41.537487
     185.202748 102.383310 36.008230
       
    FireBird 381.801163 59.864800 38.652679
     360.196079 69.475482 39.371224
     343.838800 60.606686 39.241575
    　　2、　 修改操作

     Access FireBird
    IDbCommand.ExecuteNonQuery() 125.531627 88.544622
     105.508891 88.177334
     145.817176 107.016208
    4.2、100条数据的操作比较

    　　1、新增操作

     IDbCommand.ExecuteScalar() IDbCommand.ExecuteNonQuery()
    Access 275.494317 234.020361
     261.396954 237.707107
     252.611140 253.758009
      
    预编译优化 124.001096 100.539268
     124.581257 98.269848
     125.422189 99.034516
      
    预编译+事务控制 156.688199 99.945657
     116.741034 80.133735
     113.269134 82.601144
      
    FireBird 838.318433 969.816292
     887.597984 1064.949756
     818.385955 1022.706634
      
    预编译优化 308.331690 437.868342
     283.292181 551.306577
     222.096816 455.877916
      
    预编译+事务控制 70.281354 109.981409
     72.199458 96.185741
     69.851572 91.551454
    　　2、　 修改操作

     Access FireBird
    IDbCommand.ExecuteNonQuery() 411.009308 913.508742
     396.797053 868.117194
     399.259210 912.881623
      
    预编译优化 177.652866 692.759320
     163.982479 709.243510
     171.324164 644.216015
      
    预编译+事务控制 158.654429 106.195976
     154.795059 101.715139
     157.486357 104.424021
    4.3、1000条数据的操作比较

    　　1、新增操作

     IDbCommand.ExecuteScalar() IDbCommand.ExecuteNonQuery()
    Access 1651.840012 2133.541653
     1663.862358 2144.262530
     1631.403159 2135.223692
      
    预编译优化 796.962979 808.875114
     785.243696 793.758126
     809.209726 797.399235
      
    预编译+事务控制 728.416438 610.310033
     873.088523 898.503055
     673.583191 603.249033
      
    FireBird 7737.366552 9359.178169
     7308.689064 10904.423101
     7724.148976 11846.604215
      
    预编译优化 3716.587264 5723.248900
     3234.737922 5430.311542
     2686.714810 4821.239747
      
    预编译+事务控制 522.050014 642.658276
     522.211388 665.879242
     532.323116 658.373523
    　　2、　 修改操作

     Access FireBird
    IDbCommand.ExecuteNonQuery() 3290.740559 7873.507740
     3991.333695 7822.996734
     3293.068174 7116.759956
      
    预编译优化 1398.160890 6482.893171
     1254.979979 6302.055985
     1245.802121 6272.648019
      
    预编译+事务控制 1097.316477 648.313099
     1221.636742 648.390276
     1104.532568 648.983446
    4.4、10000条数据的操作比较

    　　1、新增操作

     IDbCommand.ExecuteScalar() IDbCommand.ExecuteNonQuery()
    Access 15321.344697 20695.870283
     15522.056899 20775.041631
     15319.349251 20727.514825
      
    预编译优化 10627.689828 9980.130051
     11161.361432 10432.259290
     10580.619317 9925.817398
      
    预编译+事务控制 6191.647891 6037.020082
     6855.991305 6306.552880
     6659.638395 6042.067384
      
    FireBird 92770.835360 119561.011190
     115369.304783 143528.391259
     135761.012112 165465.676440
      
    预编译优化 61204.197587 94345.156610
     36930.112494 57278.146122
     40012.081468 66210.081814
      
    预编译+事务控制 5407.627206 6910.738469
     5488.005238 7106.846560
     5524.538831 6740.408060
    　　2、　 修改操作

     Access FireBird
    IDbCommand.ExecuteNonQuery() 39694.855804 99310.751707
     35354.716525 90011.911178
     36534.236655 91112.061482
      
    预编译+事务控制 10469.019093 7230.535415
     10444.395741 7682.581104
     10329.116616 7390.059610
    4.5、100000条数据的操作比较

    　　1、新增操作

     　　IDbCommand.ExecuteScalar()
     IDbCommand.ExecuteNonQuery()
    Access 　　198287.389450
     223781.708768
     　　207229.904897
     227152.302183
     　　236267.203150
     251924.067059
      
    预编译优化 　　75745.455466
     80136.166440
     　　80215.392531
     84041.511179
     　　83531.057454
     85371.502942
      
    预编译+事务控制 　　73753.320106
     62696.035496
     　　70442.642879
     69222.947557
     　　79447.569370
     70056.168140
      
    FireBird 　　>30分钟
     
     
     
    预编译优化 297619.975597 　　551716.871984
     
      
    预编译+事务控制 50412.421478 　　62230.369322
     
     52912.052985 　　69931.034354
     
     52509.019944 　　66763.649792
     
       
    　　2、　 修改操作

     Access FireBird
    IDbCommand.ExecuteNonQuery() 332451.315712 　　1260805.499906
     
     347068.025903
    预编译优化 164528.339360 643502.447928
    预编译+事务控制 108129.478762 81140.664313
    4.6、500000条数据的操作比较

    　　1、新增操作

     IDbCommand.ExecuteScalar() 　　IDbCommand.ExecuteNonQuery()
     
    预编译优化Access 479207.809593 　　465971.617839
     
     377229.922041 　　367370.094465
     
    预编译+事务控制 336857.065763 　　316500.809166
     
      
    预编译优化FireBird 　　>60分钟
     
    预编译+事务控制 　　273555.344525
     361675.703063
       
    　　2、　 修改操作

     Access FireBird
    预编译+事务控制 512516.135296 473002.155994
    4.7、100条数据的查询比较  Access FireBird
    SELECT * FROM table 561.603041 705.621894
     528.617866 804.226516
    SELECT * From table WHERE name like ‘%…%’ 531.510943 720.582087
     525.499398 761.811122
    4.8、1000条数据的查询比较  Access FireBird
    SELECT * FROM table 588.116789 771.333159
     615.835833 743.432148
    SELECT * From table WHERE name like ‘%…%’ 557.460599 715.724471
     564.812336 724.736215
    4.9、10000条数据的查询比较  Access FireBird
    SELECT * FROM table 1134.614770 1337.971064
     1015.374508 1261.249305
    SELECT * From table WHERE name like ‘%…%’ 737.451880 925.413277
     751.952307 910.842727
    4.10、100000条数据的查询比较  Access FireBird
    SELECT * FROM table 6501.658483 6335.985464
     5426.486788 6899.610531
    SELECT * From table WHERE name like ‘%…%’ 3204.588434 3298.303960
     3203.261492 3810.441583
    4.11、500000条数据的查询比较  Access FireBird
    SELECT * FROM table 28380.649119 34032.733181
     28227.096199 34557.834127
    SELECT * From table WHERE name like ‘%…%’ 18065.770127 19266.049635
     18412.904426 17163.350933
    4.12、数据库文件增长量的比较

    　　Access文件大小的增长是非常恐怖的，1000000条左右的数据基本上可以达到Access的极限(2G)

    　　Firebird文件大小的增长和Access比较起来，比Access要小很多，基本上是差了几个级别

    　　下面是分别进行大数量操作后的文件情况：

    　　Firebird　94808KB

    　　Access　 1123424KB

    　　在不压缩数据库的前提下，Access增加100W左右的数据达到2G，Firebrid增加1000W左右的数据达到2G。

    　　5、测试总结

    　　根据上面的性能比较，可以得出以上几点结论：

    　　1、对于大批量的数据操作，一定要采用预编译或批量提交的方式进行操作，如果是在Firebird中，一定加事务进行处理，因为在Firebird中，有事务的性能可以提升6-10倍左右。在Access中，虽然性能提升不多，但是还是最好都加上事务控制。这一方面增加操作的原子性，并且也减少数据库的读写次数。

    　　2、Access一般支持2G左右的数据，当数据量超过这个限制后，Access不能写入数据。所以当数据量在2G下的时候才选用。Firebird对于数据的支持大于/等于16G，而且在优化后的整体性能要强于Access。

    　　3、Access在没有压缩的前提下，如果大批量的进行数据操作（新增/修改），那么数据大小的增长是是Firebird的几倍，一般连续增长100W多的数据就不能再插入数据了。而Firebird

    　　在这点上是很好的，同时也没有限制。

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    ]]>     http://cq-cser.cn/2010/06/access%e5%92%8cfirebird%e7%9a%84%e6%80%a7%e8%83%bd%e6%af%94%e8%be%83/feed/ 2     sql union-join http://cq-cser.cn/2010/06/sql-union-join/ http://cq-cser.cn/2010/06/sql-union-join/#comments Mon, 21 Jun 2010 13:22:36 +0000 cq http://cq-cser.cn/?p=1264
  • 基于索引的SQL语句优化
    • ]]>     原文：http://blog.csdn.net/dyufei/archive/2009/11/10/4794329.aspx

    UNION 运算符将多个 SELECT 语句的结果组合成一个结果集。

    （１）使用 UNION 须满足以下条件：
    Ａ：所有查询中必须具有相同的结构（即查询中的的列数和列的顺序必须相同）。

    Ｂ：对应列的数据类型可以不同但是必须兼容（所谓的兼容是指两种类型之间可以进行隐式转换，不能进行隐式转换则报错）。也可以用显式转换为相同的数据类型。

    （当数据类型不同时，则根据数据类型优先级规则确定所产生的数据类型。如果类型相同，但精度、小数位数或长度不同，则根据用于合并表达式的相同规则来确定结果）（参照ＭＳＤＮ：数据类型优先级）

    Ｃ：如果为ＸＭＬ数据类型则列必须等价（所有列都必须类型化为 XML 架构，或者为非类型化），如果类型化，这些列必须类型化为相同的 XML 架构集合。

    （２）UNION结果集
    Ａ：UNION 后的结果集的列名与 第一个 SELECT 语句的结果集中的列名相同。另一个 SELECT 语句的结果集列名将被忽略。

    Ｂ：ＵＮＩＯＮ默认的删除结果集中重复的记录，如果使用 ＡＬＬ 关键字则在结果集中保留所有记录（保留重复记录）

    （３）注意点
    Ａ： Ｔransact-SQL 语句中可以使用多个 UNION 运算符

    Ｂ：在使用了 UNION 运算符的各个 SELECT 语句不能包含它们自己的 ORDER BY 或 COMPUTE 子句。而只能在最终的组合结果集（即最后一个 SELECT 语句的后面）使用一个 ORDER BY 或 COMPUTE 子句。

    Ｃ：在使用了 UNION 运算符的各个 SELECT 语句中可以使用 GROUP BY 和 HAVING 子句。

    Ｄ：默认情况下，SQL Server 2005 从左向右对包含 UNION 运算符的语句求值。可使用圆括号指定求值顺序。

    ＭＳＤＮ 例子如下

    例如，以下语句并不等价：

    /* First statement. */
    SELECT * FROM TableA
    UNION ALL
    ( SELECT * FROM TableB
    UNION
    SELECT * FROM TableC
    )
    GO
    /* Second statement. */
    (SELECT * FROM TableA
    UNION ALL
    SELECT * FROM TableB
    )
    UNION
    SELECT * FROM TableC)
    GO

    在第一个语句中，将消除 TableB 与 TableC 的并集中的重复行。而在该集与 TableA 的并集中，将不消除重复行。在第二个语句中，TableA 与TableB 的并集中将包含重复行，但在随后与 TableC 的并集中将消除重复行。ALL 关键字对此表达式的最终结果没有影响。

    （４）例子 参照ＭＳＤＮ

    join：

    联接条件可在 FROM 或 WHERE 子句中指定，建议在 FROM 子句中指定联接条件。WHERE 和 HAVING 子句也可以包含搜索条件，以进一步筛选联接条件所选的行。

联接可分为以下几类： 

内联接（典型的联接运算，使用像 = 或 <> 之类的比较运算符）。包括相等联接和自然联接。
内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。例如，检索 students 和 courses 表中学生标识号相同的所有行。

外联接。外联接可以是左向外联接、右向外联接或完整外部联接。
在 FROM 子句中指定外联接时，可以由下列几组关键字中的一组指定：

LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN。
左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。

RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN。
右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。

FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN。
完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。

交叉联接。
交叉联接返回左表中的所有行，左表中的每一行与右表中的所有行组合。交叉联接也称作笛卡尔积。

例如，下面的内联接检索与某个出版商居住在相同州和城市的作者：

USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors AS a INNER JOIN publishers AS p
   ON a.city = p.city
   AND a.state = p.state
ORDER BY a.au_lname ASC, a.au_fname ASC

FROM 子句中的表或视图可通过内联接或完整外部联接按任意顺序指定；但是，用左或右向外联接指定表或视图时，表或视图的顺序很重要。有关使用左或右向外联接排列表的更多信息，请参见使用外联接。

    参考资料： SQLSERVER 帮助文件 

    联接条件可在 FROM 或 WHERE 子句中指定，建议在 FROM 子句中指定联接条件。WHERE 和 HAVING 子句也可以包含搜索条件，以进一步筛选联接条件所选的行。

联接可分为以下几类： 

内联接（典型的联接运算，使用像 = 或 <> 之类的比较运算符）。包括相等联接和自然联接。
内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。例如，检索 students 和 courses 表中学生标识号相同的所有行。

外联接。外联接可以是左向外联接、右向外联接或完整外部联接。
在 FROM 子句中指定外联接时，可以由下列几组关键字中的一组指定：

LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN。
左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。

RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN。
右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。

FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN。
完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。

交叉联接。
交叉联接返回左表中的所有行，左表中的每一行与右表中的所有行组合。交叉联接也称作笛卡尔积。

例如，下面的内联接检索与某个出版商居住在相同州和城市的作者：

USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors AS a INNER JOIN publishers AS p
   ON a.city = p.city
   AND a.state = p.state
ORDER BY a.au_lname ASC, a.au_fname ASC

FROM 子句中的表或视图可通过内联接或完整外部联接按任意顺序指定；但是，用左或右向外联接指定表或视图时，表或视图的顺序很重要。有关使用左或右向外联接排列表的更多信息，请参见使用外联接。

    参考资料： SQLSERVER 帮助文件

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