SQL使用OFFSET/FETCH NEXT实现分页对比ROW_NUMBER,性能差异

SQL Server之游标的基础知识 打开优快云 APP Copyright © 1999-2020, youkuaiyun.com, All Rights Reserved 登录 SQL Server之游标的基础知识 转载 2018-01-13 萧曵 丶 码龄8年 什么是游标: 游标是可以在结果集中上下游动的指针。 游标的作用: –允许定位到结果集中的特定行。 –从结果集的当前位置检索一行或多行数据。 –支持对结果集中当前位置的行进... 阅读详情

第一步,创建表

  • CREATE TABLE Customers (  
  •     CustomerID INT,  
  •     CustomerNumber CHAR(4),  
  •     CustomerName VARCHAR(50),  
  •     CustomerCity VARCHAR(20) )  
  • GO  

第二步,编写语句

插入语句

/*使用CTE递归循环插入 运用CTE递归插入,速度较快*/  
TRUNCATE table Customers  
GO 
DBCC DROPCLEANBUFFERS  
DBCC FREEPROCCACHE  
  
SET STATISTICS IO ON;  
SET STATISTICS TIME ON;  
GO  
  
DECLARE @d Datetime  
SET @d=getdate();  
  
WITH Seq (num,CustomerNumber, CustomerName, CustomerCity) AS  
(SELECT 1,'0000','Customer 0',cast('X-City' as NVARCHAR(20))  
UNION ALL  
SELECT num + 1,'0000','Customer 0',  
cast(CHAR(65 + (num % 26)) + '-City' AS NVARCHAR(20))  
FROM Seq  
WHERE num <=   10000/*CTE批量递归500万数据量 用时一般大概3分钟 因个人电脑而已5000000*/
)  
INSERT INTO Customers (CustomerNumber, CustomerName, CustomerCity)  
SELECT CustomerNumber, CustomerName, CustomerCity  
FROM Seq  
OPTION (MAXRECURSION 0)  
  
select [500万数据量插入完毕,共花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())  
  
SET STATISTICS IO OFF ;  
SET STATISTICS TIME OFF;  
GO

查询语句row_number

SET STATISTICS IO ON;
SET STATISTICS TIME ON;

SELECT * FROM
(
    SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY customerid desc) AS 'RowNumber', * FROM Customers
) AS UserInfo
WHERE UserInfo.customerid BETWEEN 5001 AND 5020

SET STATISTICS IO OFF;
SET STATISTICS TIME OFF;

查询语句fetchnext

SET STATISTICS IO ON;
SET STATISTICS TIME ON;
select * from Customers order by customerid desc offset 5000 rows fetch next 20 rows only
SET STATISTICS IO OFF;
SET STATISTICS TIME OFF;

第三步,查询对比

1万条数据量查询对比

逻辑读取次数和执行时间fetchnext 获得一分

另外分别测试了读取开头100条,和末尾20条的情况。末尾20条查询亮着性能详尽,fetchnext还是相对快一点。

50万条数据量查询对比

逻辑读取次数和执行时间fetchnext 获得一分

另外分别测试了读取开头100条,和末尾20条的情况。末尾20条查询亮着性能详尽,fetchnext还是相对快一点。

500万条数据量查询对比

逻辑读取次数和执行时间fetchnext 获得一分,fetchnext 逻辑读取和执行时间性能是rownumber的一倍

1亿条数据量查询对比(final battle)  

再多不测了,哇咔咔。

下面是废话,哈哈哈,人生么,务实也要务虚。

500万数据插入用了3分钟。

5000万数据,推测30分钟。

1亿额,难道用1个小时么刚刚过去了三分钟,还在查询,那就让子弹再飞一会。

 

刚刚去看了看风景,思考了下人生。回来一看,额,还有个sql在执行,还没完,数据量确实有点大了。我还是暂停了语句吧

打算顺便测试下 count(1) 和(*)到底有啥区别,目前来看,500万以下的数据量查询效果一样,没啥区别

5千万条数据量查询对比(final battle)

吃完午饭眯会,继续码字,1亿条太多了,电脑卡死

 

逻辑读取次数和执行时间fetchnext 获得一分,此时已经是10倍的效率差距了

同时验证了下count(*)和count(1)的区别

 

对比结果

fetch性能高

简单数据下:count(1)和count(*)性能么有什么大的差别。推测,复杂数据表1比*性能高

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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