行添加和集合化添加数据后台的数据日志变化

本文探讨了SQL性能优化的两种方法,并通过日志分析比较了它们在数据集添加过程中的性能差异。同时,文章指出在日志中包含过多数据操纵查询可能导致事务持续时间延长,引起其他查询阻塞。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

use test
if object_id('tw') is not null drop table tw
create table tw(i int)
--第一种方法 日志多,运行快
dbcc sqlperf(logspace)
declare @i int
set @i=1
begin transaction
while @i<=10000
 begin
 insert into tw(i) values(@i/256)
 select @i=@i+1
 end
commit
dbcc sqlperf(logspace)

--第二种方法 日志少,运行慢
dbcc sqlperf(logspace)
select top 10000 a.id into #ta from sys.sysobjects a join sys.sysobjects b on 1=1
begin transaction
insert into tw(i)
select * from #ta
commit
drop table #ta
dbcc sqlperf(logspace)
--数据比较
--1、行集添加数据日志变化
TEST 109.7422 4.011978
TEST 109.7422 4.864028

--2、增加集合化添加数据日志变化
TEST 109.7422 4.864028
TEST 109.7422 5.192835
--结果分析
select 4.864028-4.011978,5.192835-4.864028
--------------------------------------- ---------------------------------------
0.852050                                0.328807

附加说明
但是要注意一点,在日志中包含太多的数据操纵查询,事务的持续时间将加长
在这时候,所有试图访问事务中引用的资源的其他查询将被阻塞


 

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