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    函數(shù)局部掃描解決在線題庫海量數(shù)據(jù)讀取

    2017-04-27 09:47汪磊
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年29期
    關(guān)鍵詞:函數(shù)

    汪磊

    摘要:該文深入分析了局部掃描海量數(shù)據(jù)庫方法,實(shí)現(xiàn)了基于函數(shù)局部掃描解決在線題庫海量數(shù)據(jù)讀取的問題。給出了不同類型利用函數(shù)實(shí)現(xiàn)局部范圍掃描的SQL語句寫法,總結(jié)了函數(shù)使用需要注意的問題。

    關(guān)鍵詞:函數(shù);局部掃描;SOL;海量數(shù)據(jù)

    中圖分類號(hào):TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2016)29-0014-03

    1概述

    在數(shù)據(jù)處理過程中,最苦悶的事情是,很難找到提高大范圍數(shù)據(jù)處理執(zhí)行速度的對(duì)策,處理少量數(shù)據(jù)時(shí),不論怎樣都能夠輕易地獲得較快的執(zhí)行速度;但對(duì)于大范圍的數(shù)據(jù),則苦悶不已。那么,如果有完全不受數(shù)據(jù)處理范圍影響而始終能夠確??焖賵?zhí)行的方法,則可以很輕松地應(yīng)對(duì)大范圍的數(shù)據(jù)處理了。

    2問題的由來

    職業(yè)院校通用在線考試平臺(tái)題庫,隨著近幾年的飛速建設(shè),正穩(wěn)步走向大數(shù)據(jù)范圍,200余門的課程,每門課近千道試題,在組卷的過程中,準(zhǔn)確無誤的從海量數(shù)據(jù)中,查詢到符合組卷?xiàng)l件要求的試題,需要大量的對(duì)比運(yùn)算。隨著題庫數(shù)據(jù)量不斷增大,占用CUP的運(yùn)算時(shí)間也不斷增加,導(dǎo)制組卷速度的降低。

    在線考試平臺(tái)能否適應(yīng)海量數(shù)據(jù)快速查詢,就是如何有效地使用SQL語句從數(shù)據(jù)庫中查詢所需要數(shù)據(jù)的問題。為了實(shí)現(xiàn)有效地使用SQL語句的目的而需要使用比較有效的方法來編寫SQL語句,通過這些有效的方法所編寫的SQL語句可以確保要求得到最大限度地滿足。由于能夠獲得相同結(jié)果的SQL的表現(xiàn)方式有很多,所以隨著所構(gòu)思的SQL的不同,處理數(shù)據(jù)的效率也存在著很大的差異。

    在處理整體數(shù)據(jù)的同時(shí)尋找更加有效的方法固然重要,但如果只處理整體中的一部分也同樣可以獲得所期望的結(jié)果,應(yīng)當(dāng)沒有比它更好的方法了,也就是部分范圍掃描。也就是不用全部數(shù)據(jù)就可以獲得所期望的結(jié)果,在有的應(yīng)用中,它甚至可以將執(zhí)行效率提高到整體范圍處理的幾十陪之多。

    3目前數(shù)據(jù)庫查詢過程中針對(duì)這一問題的解決方案

    如果能夠有效利用局部范圍掃描,那么一直困惑不已的大范圍數(shù)據(jù)處理將不再是難題。但并非所有的情況都能夠?qū)崿F(xiàn)局部范圍掃描。目前普遍有以下兩種解決方案:

    1)利用ROWNUM的局部范圍掃描

    ROWNUM并不是物理存儲(chǔ)在表中的列,而是一種像SYS-DATE或USER等一樣可以被使用在任何SQL語句中的虛擬列。在SQL中無端添加ROWNUM查詢條件就好在某種程度上束縛了用戶所指定的查詢條件,一般在大部分的在線查詢中,無法預(yù)先知道滿足用戶指定查詢條件的最終結(jié)果行數(shù)。

    2)利用嵌套視圖的局部范圍掃描。

    運(yùn)用嵌套視圖來實(shí)現(xiàn)局部范圍掃描的原理是,將必須使用全部范圍掃描的部分捆綁在嵌套視圖中,以確保視圖之外的部分能夠以局部范圍掃描的方式來執(zhí)行。但是SQL除了嵌套視圖中的部分之外,其他部分是以局部掃描的方式執(zhí)行。盡管竭力引導(dǎo)優(yōu)化按照所期望的方式來生成執(zhí)行,但優(yōu)化器不能為SQL制定出所期望的執(zhí)行計(jì)劃。

    兩種解決方案雖然在一定程度上實(shí)現(xiàn)了局部掃描,但都有著各自的局限性,很難滿足所有情況下的局部掃描。

    4利用函數(shù)的局部范圍掃描

    函數(shù)的典型特征就是在SQL中插入了過程化的處理內(nèi)容,這一特征具有非常重要的意義。如果能夠?qū)⑺械臄?shù)據(jù)處理都視為“集合運(yùn)算”,則只使用SQL就可以解決很多類型的數(shù)據(jù)處理問題??墒?,由于使用過程化方式來解決問題,使用SQL處理的類型越復(fù)雜,需要使用全部范圍掃描的情況就會(huì)越多。

    如何通過使用函數(shù)將這部分隱藏起來,從而避免向優(yōu)化器提供選擇使用全部范圍掃描的接口,以確保其始終能夠以局部范圍掃描方式來執(zhí)行。

    1)使用標(biāo)題子查詢來實(shí)現(xiàn)局部范圍掃描的SQL轉(zhuǎn)換為使用函數(shù)來實(shí)現(xiàn)

    在利用嵌套視圖的局部范圍掃描時(shí),可以采用在SELECT-List中使用標(biāo)量子查詢,以進(jìn)一步對(duì)其優(yōu)化。

    SELECT a.produet_ed,produet_name,

    (SELECT SUM(stock_qty)/(:b2-:b1)

    FROM PROD_STOCK b

    WHERE b.produet_ed=a.produet_ed

    AND b.stoek_date between:b1 and:b2)avg_stock

    FROMPRODUCT a

    WHERE eategory_ed=20

    該方法雖然實(shí)現(xiàn)了嵌套視圖的局部范圍掃描的進(jìn)一步優(yōu)化,但由于有些版本中不支持該功能,其通用性不高,所在下面將其轉(zhuǎn)換為使用函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。

    盡管在該SQL中添加了一些復(fù)雜的過程化處理步驟,但是也沒有對(duì)局部范圍掃描造成任何不良影響。

    2)利用局部范圍掃描對(duì)M集合的處理

    將某個(gè)表和與其關(guān)系為1:M的表進(jìn)行連接后的結(jié)果為M集合,執(zhí)行連接的目的是為了實(shí)現(xiàn),使用“M”邊的表檢驗(yàn)從“1”邊表中讀取的中間結(jié)果,為了將連接后的M集合簡(jiǎn)化為原來的1集合,需要執(zhí)行額外的GROUPBY、DISTINCT等操作,從而增加了執(zhí)行代價(jià)。

    在不執(zhí)行表連接的情況下,可以通過使用子查詢來達(dá)到相同的目的。但子查詢過于復(fù)雜,要求執(zhí)行多過連接而使得執(zhí)速度比較低下時(shí),就無法繼續(xù)使用這種方法。解決此類問題的最佳方法是使用函數(shù)。

    利用函數(shù)既獲得了需要的結(jié)果,又實(shí)現(xiàn)了局部掃描,但WHERE中所使用的函數(shù)和SELECT-List中所用的函數(shù)雖然相同,但卻需要分別執(zhí)行。從邏輯角度來看,完全沒有重復(fù)執(zhí)行兩次。但函數(shù)的重復(fù)執(zhí)行對(duì)系統(tǒng)并不構(gòu)成負(fù)擔(dān),則還是可以使用的。

    3)特定部分的局部范圍掃描函數(shù)編寫

    在實(shí)際組卷中,經(jīng)常會(huì)為了提高在線考試對(duì)大范圍題庫數(shù)據(jù)處理的執(zhí)行速度而絞盡腦汁。為了提高這種情況下的執(zhí)行速度,通常使用的方法是提前創(chuàng)建匯總表。但轉(zhuǎn)換一下思維,不將注意力集中到整體的SQL語句中,而采用分而治之的方法,以確保某些特定的部分可以按照局部范圍掃描的方式執(zhí)行,提高執(zhí)行速度。對(duì)于大數(shù)據(jù)而言,這種方法更加有效。

    例如,課程題庫擁有12個(gè)章節(jié),共計(jì)大概3000個(gè)題目,準(zhǔn)備查詢滿足條件部分題目信息,并要求按照題目的章節(jié)難易程度和題型進(jìn)行組卷。雖然在查詢之前無法知道滿足條件的題目個(gè)數(shù),但如果按照題目難易程度和題型求匯總,則無法獲得最終結(jié)果,以及只有等所有的處理結(jié)束之后才能對(duì)其進(jìn)行組卷。但是對(duì)所要處理的數(shù)據(jù)行數(shù)進(jìn)行一下簡(jiǎn)單的計(jì)算就會(huì)發(fā)現(xiàn),按照這種方式編寫的SQL根本不適用于在線查詢,其最少處理行數(shù)為3000*12*100=3600000行。

    認(rèn)真分析一下,找出其中必須使用全部范圍掃描的部分。如果不要求按章節(jié)難易程度組卷,則可以采用首先只對(duì)將要向界面輸出的章節(jié)總額求匯總的方法。該方法與一次性對(duì)全部章節(jié)求匯總的方法相比,可以很大程度地減少所要處理的數(shù)據(jù)量。除了求每個(gè)題型第1章的題目必須按照整體范圍進(jìn)行處理之處,沒有必要對(duì)其他部分也按照整體范圍進(jìn)行處理,因此,可以先不將12個(gè)章節(jié)的題目一次性地全部進(jìn)行處理,而首先應(yīng)當(dāng)只處理所有題型第1章的數(shù)據(jù),然后再分別處理第一次向界面輸出題型的剩下12個(gè)章節(jié)的數(shù)據(jù)。使用這種方法,能夠在相當(dāng)大的程度上縮減所要處理的數(shù)據(jù)量。

    利用函數(shù)的解決方案如下:

    在上面的SQL語句中,首先匯總出滿足特定條件的第1章節(jié)題目并對(duì)其按題型進(jìn)行排序。雖然這一部分使用了全部范圍掃描,但在按照局部范圍處理時(shí)只匯總了一部題型剩下11個(gè)章節(jié)的題目。雖然最開始處理第1章節(jié)題目數(shù)據(jù)時(shí)總處理行數(shù)為500*1*100=50000行,但是如果數(shù)組批量每次取10行數(shù)據(jù),則在處理10個(gè)代理商剩下11個(gè)章節(jié)數(shù)據(jù)時(shí)的總處理行數(shù)卻只有10*11*100=1 1000行。

    在線應(yīng)用程序中,按照全部范圍掃描的方式處理50000行數(shù)據(jù)雖然需要一定的開銷,但如果創(chuàng)建一個(gè)以“SAL_DEPT+SAL_DATE”為聚簇鍵的聚簇則開銷可以得到很大程度的降低。并且在每個(gè)處理中,由于每次中處理11000行數(shù)據(jù),所以始終可以確保獲得較快的執(zhí)行速度。因此,這個(gè)方法不用額外創(chuàng)建匯總表也能夠獲得較快的執(zhí)行速度,對(duì)大范圍數(shù)據(jù)處理是一個(gè)非常有效的解決方案。

    5使用函數(shù)實(shí)現(xiàn)局部掃描過程中的注意事項(xiàng)

    函數(shù)雖然可以滿足過程化數(shù)據(jù)處理的要求,但是它既然是“函數(shù)”就無法擺脫函數(shù)本身所具有的特性,它的執(zhí)行過程是從接受輸入變量開始到返回一個(gè)最終結(jié)果為止。函數(shù)的最大缺陷就是每次只返回一個(gè)值,即使想一次返回多個(gè)值,但由于函數(shù)不具備這樣的功能,所以為達(dá)到目的,函數(shù)也只能被連續(xù)不斷地執(zhí)行多次,可在某種程度上是無法忍受的,因此就要把將要從函數(shù)中輸出的多個(gè)列連接成一個(gè)列來輸出。也就是把將要輸出的多個(gè)列結(jié)合成一個(gè)列,并將其作為一個(gè)常量來返回,然后在SQL中使用SUBSTR函數(shù)將這個(gè)結(jié)合在一起的列分解為原來的多個(gè)獨(dú)立列。使用該方法有如下幾個(gè)要注意的地方。

    第一,為了便于對(duì)輸出的結(jié)合列進(jìn)行分解,應(yīng)當(dāng)在結(jié)合時(shí)為其指定固定長(zhǎng)度。

    此時(shí),可以使用TO_CHAR或RPAD函數(shù)來實(shí)現(xiàn)固定列長(zhǎng)度的目的。也可以在結(jié)合時(shí)為其指定界定符,然后再根據(jù)界定符來進(jìn)行分解。

    第二,為了再次分解函數(shù)返回值而需要多次描述函數(shù)時(shí),可能會(huì)導(dǎo)致函數(shù)被執(zhí)行多次。

    函數(shù)就像表或視圖一樣,是具有獨(dú)立功能的對(duì)象。所謂的獨(dú)立不僅指不需要其他對(duì)象的幫助就可以獨(dú)立地輸出結(jié)果,而且還指在不同的應(yīng)用中始終以相同的模塊出現(xiàn),同時(shí)也實(shí)事了共享目的。所謂共享模塊是指同一模塊必須能夠被使用在多個(gè)應(yīng)用程序中。

    6結(jié)束語

    本文的意義就在于,基于函數(shù)使用合適的方法控制執(zhí)行計(jì)劃來實(shí)現(xiàn)部分范圍掃描的目的,從而能夠獲得執(zhí)行效率的有效提高。

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