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小議數(shù)據(jù)庫主鍵選取策略

 Ralf_Jones 2006-03-15

小議數(shù)據(jù)庫主鍵選取策略

                                      

呂震宇

我們在建立數(shù)據(jù)庫的時候,需要為每張表指定一個主鍵,所謂主鍵就是能夠唯一標識表中某一行的屬性或?qū)傩越M,一個表只能有一個主鍵,但可以有多個候選索引。因為主鍵可以唯一標識某一行記錄,所以可以確保執(zhí)行數(shù)據(jù)更新、刪除的時候不會出現(xiàn)張冠李戴的錯誤。當然,其它字段可以輔助我們在執(zhí)行這些操作時消除共享沖突,不過就不在這里討論了。主鍵除了上述作用外,常常與外鍵構成參照完整性約束,防止出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致。所以數(shù)據(jù)庫在設計時,主鍵起到了很重要的作用。

常見的數(shù)據(jù)庫主鍵選取方式有:

  • 自動增長字段
  • 手動增長字段
  • UniqueIdentifier
  • “COMB(Combine)”類型

一、自動增長型字段

很多數(shù)據(jù)庫設計者喜歡使用自動增長型字段,因為它使用簡單。自動增長型字段允許我們在向數(shù)據(jù)庫添加數(shù)據(jù)時,不考慮主鍵的取值,記錄插入后,數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)會自動為其分配一個值,確保絕對不會出現(xiàn)重復。如果使用SQL Server數(shù)據(jù)庫的話,我們還可以在記錄插入后使用@@IDENTITY全局變量獲取系統(tǒng)分配的主鍵鍵值。

盡管自動增長型字段會省掉我們很多繁瑣的工作,但使用它也存在潛在的問題,那就是在數(shù)據(jù)緩沖模式下,很難預先填寫主鍵與外鍵的值。假設有兩張表:

Order(OrderID, OrderDate)
OrderDetial(OrderID, LineNum, ProductID, Price)

Order表中的OrderID是自動增長型的字段?,F(xiàn)在需要我們錄入一張訂單,包括在Order表中插入一條記錄以及在OrderDetail表中插入若干條記錄。因為Order表中的OrderID是自動增長型的字段,那么我們在記錄正式插入到數(shù)據(jù)庫之前無法事先得知它的取值,只有在更新后才能知道數(shù)據(jù)庫為它分配的是什么值。這會造成以下矛盾發(fā)生:

首先,為了能在OrderDetail的OrderID字段中添入正確的值,必須先更新Order表以獲取到系統(tǒng)為其分配的OrderID值,然后再用這個OrderID填充OrderDetail表。最后更新OderDetail表。但是,為了確保數(shù)據(jù)的一致性,Order與OrderDetail在更新時必須在事務保護下同時進行,即確保兩表同時更行成功。顯然它們是相互矛盾的。

除此之外,當我們需要在多個數(shù)據(jù)庫間進行數(shù)據(jù)的復制時(SQL Server的數(shù)據(jù)分發(fā)、訂閱機制允許我們進行庫間的數(shù)據(jù)復制操作),自動增長型字段可能造成數(shù)據(jù)合并時的主鍵沖突。設想一個數(shù)據(jù)庫中的Order表向另一個庫中的Order表復制數(shù)據(jù)庫時,OrderID到底該不該自動增長呢?

ADO.NET允許我們在DataSet中將某一個字段設置為自動增長型字段,但千萬記住,這個自動增長字段僅僅是個占位符而已,當數(shù)據(jù)庫進行更新時,數(shù)據(jù)庫生成的值會自動取代ADO.NET分配的值。所以為了防止用戶產(chǎn)生誤解,建議大家將ADO.NET中的自動增長初始值以及增量都設置成-1。此外,在ADO.NET中,我們可以為兩張表建立DataRelation,這樣存在級聯(lián)關系的兩張表更新時,一張表更新后另外一張表對應鍵的值也會自動發(fā)生變化,這會大大減少了我們對存在級聯(lián)關系的兩表間更新時自動增長型字段帶來的麻煩。

二、手動增長型字段

既然自動增長型字段會帶來如此的麻煩,我們不妨考慮使用手動增長型的字段,也就是說主鍵的值需要自己維護,通常情況下需要建立一張單獨的表存儲當前主鍵鍵值。還用上面的例子來說,這次我們新建一張表叫IntKey,包含兩個字段,KeyName以及KeyValue。就像一個HashTable,給一個KeyName,就可以知道目前的KeyValue是什么,然后手工實現(xiàn)鍵值數(shù)據(jù)遞增。在SQL Server中可以編寫這樣一個存儲過程,讓取鍵值的過程自動進行。代碼如下:

 

CREATE PROCEDURE [GetKey]

@KeyName 
char(10), 
@KeyValue 
int OUTPUT 

AS
UPDATE IntKey SET @KeyValue = KeyValue = KeyValue + 1 WHERE KeyName = @KeyName
GO

這樣,通過調(diào)用存儲過程,我們可以獲得最新鍵值,確保不會出現(xiàn)重復。若將OrderID字段設置為手動增長型字段,我們的程序可以由以下幾步來實現(xiàn):首先調(diào)用存儲過程,獲得一個OrderID,然后使用這個OrderID填充Order表與OrderDetail表,最后在事務保護下對兩表進行更新。

使用手動增長型字段作為主鍵在進行數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)復制時,可以確保數(shù)據(jù)合并過程中不會出現(xiàn)鍵值沖突,只要我們?yōu)椴煌臄?shù)據(jù)庫分配不同的主鍵取值段就行了。但是,使用手動增長型字段會增加網(wǎng)絡的RoundTrip,我們必須通過增加一次數(shù)據(jù)庫訪問來獲取當前主鍵鍵值,這會增加網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)庫的負載,當處于一個低速或斷開的網(wǎng)絡環(huán)境中時,這種做法會有很大的弊端。同時,手工維護主鍵還要考慮并發(fā)沖突等種種因素,這更會增加系統(tǒng)的復雜程度。

三、使用UniqueIdentifier

SQL Server為我們提供了UniqueIdentifier數(shù)據(jù)類型,并提供了一個生成函數(shù)NEWID( ),使用NEWID( )可以生成一個唯一的UniqueIdentifier。UniqueIdentifier在數(shù)據(jù)庫中占用16個字節(jié),出現(xiàn)重復的概率非常小,以至于可以認為是0。我們經(jīng)常從注冊表中看到類似

{45F0EB02-0727-4F2E-AAB5-E8AEDEE0CEC5}

的東西實際上就是一個UniqueIdentifier,Windows用它來做COM組件以及接口的標識,防止出現(xiàn)重復。在.NET里管UniqueIdentifier稱之為GUID(Global Unique Identifier)。在C#中可以使用如下命令生成一個GUID:

 

Guid u = System.Guid.NewGuid();

對于上面提到的Order與OrderDetail的程序,如果選用UniqueIdentifier作為主鍵的話,我們完全可以避免上面提到的增加網(wǎng)絡RoundTrip的問題。通過程序直接生成GUID填充主鍵,不用考慮是否會出現(xiàn)重復。

UniqueIdentifier字段也存在嚴重的缺陷:首先,它的長度是16字節(jié),是整數(shù)的4倍長,會占用大量存儲空間。更為嚴重的是,UniqueIdentifier的生成毫無規(guī)律可言,要想在上面建立索引(絕大多數(shù)數(shù)據(jù)庫在主鍵上都有索引)是一個非常耗時的操作。有人做過實驗,插入同樣的數(shù)據(jù)量,使用UniqueIdentifier型數(shù)據(jù)做主鍵要比使用Integer型數(shù)據(jù)慢,所以,出于效率考慮,盡可能避免使用UniqueIdentifier型數(shù)據(jù)庫作為主鍵鍵值。

四、使用“COMB(Combine)”類型

既然上面三種主鍵類型選取策略都存在各自的缺點,那么到底有沒有好的辦法加以解決呢?答案是肯定的。通過使用COMB類型(數(shù)據(jù)庫中沒有COMB類型,它是Jimmy Nilsson在他的“The Cost of GUIDs as Primary Keys”一文中設計出來的),可以在三者之間找到一個很好的平衡點。

COMB數(shù)據(jù)類型的基本設計思路是這樣的:既然UniqueIdentifier數(shù)據(jù)因毫無規(guī)律可言造成索引效率低下,影響了系統(tǒng)的性能,那么我們能不能通過組合的方式,保留UniqueIdentifier的前10個字節(jié),用后6個字節(jié)表示GUID生成的時間(DateTime),這樣我們將時間信息與UniqueIdentifier組合起來,在保留UniqueIdentifier的唯一性的同時增加了有序性,以此來提高索引效率。也許有人會擔心UniqueIdentifier減少到10字節(jié)會造成數(shù)據(jù)出現(xiàn)重復,其實不用擔心,后6字節(jié)的時間精度可以達到1/300秒,兩個COMB類型數(shù)據(jù)完全相同的可能性是在這1/300秒內(nèi)生成的兩個GUID前10個字節(jié)完全相同,這幾乎是不可能的!在SQL Server中用SQL命令將這一思路實現(xiàn)出來便是:

 

DECLARE @aGuid UNIQUEIDENTIFIER

SET @aGuid = CAST(CAST(NEWID() AS BINARY(10)) 
+ CAST(GETDATE() AS BINARY(6)) AS UNIQUEIDENTIFIER)

經(jīng)過測試,使用COMB做主鍵比使用INT做主鍵,在檢索、插入、更新、刪除等操作上仍然顯慢,但比Unidentifier類型要快上一些。關于測試數(shù)據(jù)可以參考我2004年7月21日的隨筆。

除了使用存儲過程實現(xiàn)COMB數(shù)據(jù)外,我們也可以使用C#生成COMB數(shù)據(jù),這樣所有主鍵生成工作可以在客戶端完成。C#代碼如下:

//================================================================
///<summary>
/// 返回 GUID 用于數(shù)據(jù)庫操作,特定的時間代碼可以提高檢索效率
/// </summary>
/// <returns>COMB (GUID 與時間混合型) 類型 GUID 數(shù)據(jù)</returns>

public static Guid NewComb() 

     
byte[] guidArray = System.Guid.NewGuid().ToByteArray(); 
     DateTime baseDate 
= new DateTime(1900,1,1); 
     DateTime now 
= DateTime.Now; 
     
// Get the days and milliseconds which will be used to build the byte string 
     TimeSpan days = new TimeSpan(now.Ticks - baseDate.Ticks); 
     TimeSpan msecs 
= new TimeSpan(now.Ticks - (new DateTime(now.Year, now.Month, now.Day).Ticks)); 

     
// Convert to a byte array 
     
// Note that SQL Server is accurate to 1/300th of a millisecond so we divide by 3.333333 
     byte[] daysArray = BitConverter.GetBytes(days.Days); 
     
byte[] msecsArray = BitConverter.GetBytes((long)(msecs.TotalMilliseconds/3.333333)); 

     
// Reverse the bytes to match SQL Servers ordering 
     Array.Reverse(daysArray); 
     Array.Reverse(msecsArray); 

     
// Copy the bytes into the guid 
     Array.Copy(daysArray, daysArray.Length - 2, guidArray, guidArray.Length - 62); 
     Array.Copy(msecsArray, msecsArray.Length 
- 4, guidArray, guidArray.Length - 44); 

     
return new System.Guid(guidArray); 
}
 

//================================================================
/// <summary>
/// 從 SQL SERVER 返回的 GUID 中生成時間信息
/// </summary>
/// <param name="guid">包含時間信息的 COMB </param>
/// <returns>時間</returns>

public static DateTime GetDateFromComb(System.Guid guid) 

     DateTime baseDate = new DateTime(1900,1,1); 
     
byte[] daysArray = new byte[4]; 
     
byte[] msecsArray = new byte[4]; 
     
byte[] guidArray = guid.ToByteArray(); 

     
// Copy the date parts of the guid to the respective byte arrays. 
     Array.Copy(guidArray, guidArray.Length - 6, daysArray, 22); 
     Array.Copy(guidArray, guidArray.Length 
- 4, msecsArray, 04); 

     
// Reverse the arrays to put them into the appropriate order 
     Array.Reverse(daysArray); 
     Array.Reverse(msecsArray); 

     
// Convert the bytes to ints 
     int days = BitConverter.ToInt32(daysArray, 0); 
     
int msecs = BitConverter.ToInt32(msecsArray, 0); 

     DateTime date 
= baseDate.AddDays(days); 
     date 
= date.AddMilliseconds(msecs * 3.333333); 

     
return date; 
}



結語

數(shù)據(jù)庫主鍵在數(shù)據(jù)庫中占有重要地位。主鍵的選取策略決定了系統(tǒng)是否高效、易用。本文比較了四種主鍵選取策略的優(yōu)缺點,并提供了相應的代碼解決方案,希望對大家有所幫助。


 發(fā)帖詳細時間:2004-11-30 14:06:00 已得分:0  

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RE:小議數(shù)據(jù)庫主鍵選取策略

兼聽則明

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反駁 呂震宇的“小議數(shù)據(jù)庫主鍵選取策略(原創(chuàng))”

twodays

其實你們注意“主鍵”的同時而忽略了另外一個很重要的東西====〉“索引”
當我們建立一個主鍵的時候,系統(tǒng)會默認在這個主鍵上建立一個索引(這里說明一下,我是以MS Sql Server2000為例,其他廠商的數(shù)據(jù)庫我不熟悉,不知道怎么樣的),這個索引默認是CLUSTERED索引,也就是聚集索引(聚簇索引)
聚集索引對于數(shù)據(jù)都會進行排序,然后在索引的頁面里面,分別按照數(shù)據(jù)頁里面的索引字建立索引
如下圖所示:

但是在數(shù)據(jù)庫中還有另外一種索引:NOCLUSTERED,它是利用一種類似于hashtable的方法,把索引和數(shù)據(jù)對應起來,非聚簇索引的圖示如下:

所以,對于不需要排序的數(shù)據(jù),我們使用非聚簇索引相對來說比較好些。
那么對于主鍵,采用GUID類型的時候,我們應該設置這個主鍵的索引類型是NOCLUSTERED的,效果就會提高上去
我做了個試驗:


CREATE TABLE [tabInt] (
    
[ID] [int] IDENTITY (11NOT NULL ,
    
[myValue] [int] NULL ,
    
CONSTRAINT [PK_tabInt] PRIMARY KEY  CLUSTERED 
    (
        
[ID]
    )  
ON [PRIMARY] 
ON [PRIMARY]
GO
CREATE TABLE [tabUnq] (
    
[ID] [uniqueidentifier] NOT NULL CONSTRAINT [DF_tabUnq_ID] DEFAULT (newid()),
    
[myValue] [int] NULL ,
    
CONSTRAINT [PK_tabUnq] PRIMARY KEY  CLUSTERED 
    (
        
[ID]
    )  
ON [PRIMARY] 
ON [PRIMARY]
GO
CREATE TABLE [tabComb] (
    
[ID] [uniqueidentifier] NOT NULL ,
    
[myValue] [int] NULL ,
    
CONSTRAINT [PK_tabComb] PRIMARY KEY  CLUSTERED 
    (
        
[ID]
    )  
ON [PRIMARY] 
ON [PRIMARY]
GO
CREATE TABLE [tabUnq2] (
    
[ID] [uniqueidentifier] NOT NULL CONSTRAINT [DF_tabUnq2_ID] DEFAULT (newid()),
    
[myValue] [int] NULL ,
    
CONSTRAINT [PK_tabUnq2] PRIMARY KEY  NONCLUSTERED 
    (
        
[ID]
    )  
ON [PRIMARY] 
ON [PRIMARY]
GO



declare @i bigint
declare @v int
declare @s datetime
declare @e datetime
set @i=0
set @s=getdate()
print int類型為主鍵的表插入開始時間: + cast(@s as nvarchar)
while @i<10000
begin
    
set @v=rand()    
    
insert into tabInt ([myValue]values (@v)
    
set @i=@i+1
end

set @e =getdate()
print int類型為主鍵的表插入結束時間: + cast(@e as nvarchar)
print int類型為主鍵的表插入共用時間: + cast (DATEDIFF(ms, @s, @e) as nvarchar+ 毫秒

print  
print  


set @i=0
set @s=getdate()
print GUID(聚簇索引)類型為主鍵的表插入開始時間: + cast(@s as nvarchar)
while @i<10000
begin
    
set @v=rand()    
    
insert into tabUnq ([myValue]values (@v)
    
set @i=@i+1
end

set @e =getdate()
print GUID類型(聚簇索引)為主鍵的表插入結束時間: + cast(@e as nvarchar)
print GUID類型(聚簇索引)為主鍵的表插入共用時間:+ cast (DATEDIFF(ms, @s, @e) as nvarchar+ 毫秒

print  
print  


set @i=0
set @s=getdate()
print GUID(非聚簇索引)類型為主鍵的表插入開始時間: + cast(@s as nvarchar)
while @i<10000
begin
    
set @v=rand()    
    
insert into tabUnq2 ([myValue]values (@v)
    
set @i=@i+1
end

set @e =getdate()
print GUID類型(非聚簇索引)為主鍵的表插入結束時間: + cast(@e as nvarchar)
print GUID類型(非聚簇索引)為主鍵的表插入共用時間:+ cast (DATEDIFF(ms, @s, @e) as nvarchar+ 毫秒

print  
print  


DECLARE @aGuid UNIQUEIDENTIFIER


set @i=0
set @s=getdate()
print COMB類型為主鍵的表插入開始時間: + cast(@s as nvarchar)
while @i<10000
begin
    
SET @aGuid = CAST(CAST(NEWID() AS BINARY(10)) + CAST(GETDATE() AS BINARY(6)) AS UNIQUEIDENTIFIER)
    
set @v=rand()    
    
insert into tabComb ([ID],[myValue]values (@aGuid,@v)
    
set @i=@i+1
end

set @e =getdate()
print COMB類型為主鍵的表插入結束時間: + cast(@e as nvarchar)
print COMB類型為主鍵的表插入共用時間: + cast (DATEDIFF(ms, @s, @e) as nvarchar+ 毫秒

建立了4個表,分別用int(聚簇索引),GUID(聚簇索引),GUID(聚簇索引),以及COMB類型來做為主鍵
然后分別插入10000條數(shù)據(jù)
結果如下:
int類型為主鍵的表插入開始時間:07 19 2004  2:14PM
int類型為主鍵的表插入結束時間:07 19 2004  2:14PM
int類型為主鍵的表插入共用時間:7750毫秒
 
 
GUID(聚簇索引)類型為主鍵的表插入開始時間:07 19 2004  2:14PM
GUID類型(聚簇索引)為主鍵的表插入結束時間:07 19 2004  2:14PM
GUID類型(聚簇索引)為主鍵的表插入共用時間:8193毫秒
 
 
GUID(非聚簇索引)類型為主鍵的表插入開始時間:07 19 2004  2:14PM
GUID類型(非聚簇索引)為主鍵的表插入結束時間:07 19 2004  2:14PM
GUID類型(非聚簇索引)為主鍵的表插入共用時間:7540毫秒
 
 
COMB類型為主鍵的表插入開始時間:07 19 2004  2:14PM
COMB類型為主鍵的表插入結束時間:07 19 2004  2:14PM
COMB類型為主鍵的表插入共用時間:7880毫秒


我們會看到,在這里,采用GUID來做主鍵(非聚簇索引),它的速度是最快的
當然,采用非聚簇索引也有不方便的地方,那就是不能排序了。
MSDN中對于非聚簇索引的應用場景建議如下:
  • 包含大量非重復值的列,如姓氏和名字的組合(如果聚集索引用于其它列)。如果只有很少的非重復值,如只有 1 和 0,則大多數(shù)查詢將不使用索引,因為此時表掃描通常更有效。
  • 不返回大型結果集的查詢。
  • 返回精確匹配的查詢的搜索條件(WHERE 子句)中經(jīng)常使用的列。
  • 經(jīng)常需要聯(lián)接和分組的決策支持系統(tǒng)應用程序。應在聯(lián)接和分組操作中使用的列上創(chuàng)建多個非聚集索引,在任何外鍵列上創(chuàng)建一個聚集索引。
  • 在特定的查詢中覆蓋一個表中的所有列。這將完全消除對表或聚集索引的訪問。

而對于聚簇索引,建議的應用場景如下:

  • 包含大量非重復值的列。
  • 使用下列運算符返回一個范圍值的查詢:BETWEEN、>、>=、< 和 <=。
  • 被連續(xù)訪問的列。
  • 返回大型結果集的查詢。
  • 經(jīng)常被使用聯(lián)接或 GROUP BY 子句的查詢訪問的列;一般來說,這些是外鍵列。對 ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列進行索引,可以使 SQL Server 不必對數(shù)據(jù)進行排序,因為這些行已經(jīng)排序。這樣可以提高查詢性能。
  • OLTP 類型的應用程序,這些程序要求進行非常快速的單行查找(一般通過主鍵)。應在主鍵上創(chuàng)建聚集索引。

所以,在這里,如果只是為了需要一個唯一標示符來做為主鍵,并且在這個字段上不需要做什么排序呀,范圍對比等操作的話,那么我們可以放心大膽的使用GUID來做為主鍵,但是記得要把它設置成為非聚簇索引。

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再議《反駁 呂震宇的“小議數(shù)據(jù)庫主鍵選取策略(原創(chuàng))” 》

呂震宇

前天發(fā)表了篇文章叫《小議數(shù)據(jù)庫主鍵選取策略(原創(chuàng))》,隨即有網(wǎng)友提出了反駁意見《反駁 呂震宇的“小議數(shù)據(jù)庫主鍵選取策略(原創(chuàng))” 》,看到后,我又做了做實驗,在這里將實驗結果以及我的思考再向大家匯報一下:

首先感謝twodays提出意見,說實在的,關于COMB與GUID的效率差異是否有10到30倍我沒有做實驗,我會在以后掌握確切數(shù)據(jù)后修改這個結果。twodays的實驗我做了,在我的機器上(P IV 2.0G,512M DDR400內(nèi)存)實驗結果如下:

int類型為主鍵的表插入開始時間:07 19 2004  8:19PM
int類型為主鍵的表插入結束時間:07 19 2004  8:19PM
int類型為主鍵的表插入共用時間:5600毫秒
 
GUID(聚簇索引)類型為主鍵的表插入開始時間:07 19 2004  8:19PM
GUID類型(聚簇索引)為主鍵的表插入結束時間:07 19 2004  8:19PM
GUID類型(聚簇索引)為主鍵的表插入共用時間:6030毫秒 
 
GUID(非聚簇索引)類型為主鍵的表插入開始時間:07 19 2004  8:19PM
GUID類型(非聚簇索引)為主鍵的表插入結束時間:07 19 2004  8:19PM
GUID類型(非聚簇索引)為主鍵的表插入共用時間:5746毫秒 
 
COMB類型為主鍵的表插入開始時間:07 19 2004  8:19PM
COMB類型為主鍵的表插入結束時間:07 19 2004  8:19PM
COMB類型為主鍵的表插入共用時間:6066毫秒

從中看到似乎COMB是最慢的。但是這又有多少是因為計算COMB數(shù)據(jù)而造成的呢?

SET @aGuid = CAST(CAST(NEWID() AS BINARY(10)) + CAST(GETDATE() AS BINARY(6)) AS UNIQUEIDENTIFIER)

而且,作為聚簇索引與非聚簇索引的概念,我想僅僅MSDN中的一段話是不足以說明問題的。我想從以下幾個方面重新論述一下:

一、主鍵的作用:

“反駁”中有這樣兩句話:“采用非聚簇索引也有不方便的地方,那就是不能排序了”,“如果只是為了需要一個唯一標示符來做為主鍵,并且在這個字段上不需要做什么排序呀,范圍對比等操作的話,那么我們可以放心大膽的使用GUID來做為主鍵”。那么主鍵的作用是什么呢?我認為主鍵有這么幾個作用:


  • 實現(xiàn)實體完整性約束,確保不會出現(xiàn)重復;
  • 在參照完整性中充當被參照對象,需要與外鍵進行連接,當然從優(yōu)化角度出發(fā)也需要排序了;
  • 在編程建立業(yè)務實體對象時,是一個很好的檢索出發(fā)點;
  • 在刪除、更新操作時可以出現(xiàn)在WHERE短語中表示操作的對象(顯然又會進行檢索)。

所以,主鍵一個必不可少的功能就是排序,提高檢索效率。不過我認為“反駁”中有一點搞錯了,那就是在排序問題上,實際上非聚簇索引主鍵在排序上不輸給聚簇索引主鍵多少(這一點請看論述二)。


二、聚簇索引與非聚簇索引的本質(zhì)區(qū)別是什么

因為“反駁”中僅僅做了插入實驗,所以我認為不足以說明問題。很多人并沒有真正了解聚簇索引與非聚簇索引的本質(zhì)區(qū)別,以至于對實驗結果產(chǎn)生誤解。為此我新寫了一篇文章《聚簇索引與非聚簇索引的區(qū)別以及SQL Server查詢優(yōu)化技術》,在這里詳細進行了論述,看完后,很多事情也就不言自明了。


三、應當如何設計實驗檢測COMB與GUID的效率問題

設計一個實驗應當能夠準確衡量被測試的內(nèi)容,盡可能少的減少其它因素帶來的偏差。我認為“反駁”中的實驗僅僅測試了插入性能,而且沒有把計算COMB的造成的性能損失因素排除在外,另外主鍵與外鍵連接時的性能沒有測試,排序性能也沒有測試。昨天晚上我重新設計了實驗,并得到了新的實驗結果。實驗過程以及實驗結果會隨后公布(這兩天正在忙競聘)。

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