Buderus-trade.ru

Теплотехника Будерус
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Как работает sql count

Как работает sql count?

Я хотел бы понять, как именно работает sql-счет. Это сканирование всей таблицы, которое происходит, или это некоторое свойство таблицы, которая читается. Однако я считаю, что сканирование таблицы будет накладными расходами в случае огромных таблиц с большим количеством записей.

ОТВЕТЫ

Ответ 1

В общем случае выполняется либо сканирование таблицы, либо индекса. Это связано главным образом с тем, что в MVCC-поддерживающем процессоре разные транзакции могут видеть разные строки, поэтому нет единого «подсчета строк», который одновременно является правильным для всех.

Аналогично, если у вас есть предложение WHERE, тогда условие where может отличаться для разных клиентов, поэтому они видят разные числа.

Если вам нужно сделать много подсчетов больших таблиц, рассмотрите возможность хранения собственных счетчиков в другой таблице. Именно то, как вы это делаете, полностью зависит от конкретного приложения.

Ответ 2

Это будет зависеть от того, какая реализация SQL вы используете (MS SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL и т.д.) и насколько умен умный оптимизатор.

Он также может зависеть от запроса. Например, с чем-то вроде

оптимизатор может понять, что нет необходимости сканировать таблицу (поскольку нет фильтрации с помощью WHERE и нет возможности, чтобы любые значения были NULL) и просто вернули размер таблицы. С более сложным запросом (там, где есть фильтрация или возможность NULL), база данных, возможно, придется сканировать таблицу или может сделать некоторую оптимизацию с использованием индекса.

Ответ 3

Это, очевидно, зависит от реализации (то есть разные RDBMS могут использовать разные стратегии), а зависимое от использования (т.е. select count(*) from mytable и select count(*) from mytable where myfield < somevalue ) могут использовать разные методы даже в одном и том же БД.

Если вы пытаетесь получить счет на основе некоторого раздела, который уже выражен индексом, интеллектуальные БД попытаются использовать только индекс. Или что-то вроде старого «rushmore», используемого в Foxbase.

Итак, «это зависит», но в конце дня, если нет доступных методов, да, БД выполнит сканирование таблицы.

Ответ 4

Обычно это сканирование индексов, если в таблице нет уникального индекса.

Как ни странно, большинство движков базы данных могут рассчитывать только с помощью сканирования. Они даже предоставляют альтернативные решения для подсчета с использованием табличных метаданных. Например, SQL Server поддерживает SELECT rowcnt FROM sysindexes . . Однако они обычно не на 100% точны.

Ответ 5

YSE COUNT FUNCTION DOSE TABLE SCAN, а не использовать счетчик для таблицы, чтобы получить общее количество строк, которые вы можете использовать:

Ответ 6

Это зависит от используемой СУБД.

Если есть индекс, должна быть одна строка индекса для каждой строки таблицы. Разумная СУБД, скорее всего, выберет наименьший индекс и посчитает строки индекса.

Наконец, если таблица достаточно мала, она может подсчитывать строки таблицы и обходить индекс.

Ответ 7

В postgreSQL выполняется сканирование таблицы. Я думаю, что это зависит от реализации.

Ответ 8

Это действительно неважно!

Я предполагаю, что вам нужно подсчитать количество строк для своего рода поискового вызова. поэтому просто убедитесь, что ваш алгоритм поискового вызова в лучших практиках и забудьте о том, как работает двигатель.

Пусть люди в бизнесе базы данных заботятся об этом, просто следуйте рекомендациям тех, кто является экспертами в используемой вами базе данных.

Читайте так же:
Как сбросить счетчик активации программы

Функция COUNT (Transact-SQL)

Эта функция возвращает количество элементов, найденных в группе. Функция COUNT работает подобно функции COUNT_BIG. Эти функции различаются только типами данных в возвращаемых значениях. Функция COUNT всегда возвращает значение типа данных int. Функция COUNT_BIG всегда возвращает значение типа данных bigint.

Синтаксис

Ссылки на описание синтаксиса Transact-SQL для SQL Server 2014 и более ранних версий, см. в статье Документация по предыдущим версиям.

Аргументы

ALL
Применяет агрегатную функцию ко всем значениям. Аргумент ALL используется по умолчанию.

DISTINCT
Указывает, что функция COUNT возвращает количество уникальных значений, не равных NULL.

expression
Выражение любого типа, кроме image, ntext и text. Обратите внимание, что функция COUNT не поддерживает агрегатные функции и вложенные запросы в выражении.

*
Указывает, что функция COUNT должна учитывать все строки, чтобы определить общее количество строк таблицы для возврата. Функция COUNT(*) не принимает параметры и не поддерживает использование аргумента DISTINCT. Для функции COUNT(*) не требуется параметр expression, так как по определению она не использует сведения о конкретном столбце. Функция COUNT(*) возвращает количество строк в указанной таблице с учетом повторяющихся строк. Она подсчитывает каждую строку отдельно. При этом учитываются и строки, содержащие значения NULL.

OVER ( [ partition_by_clause ] [ order_by_clause ] [ ROW_or_RANGE_clause ] )
partition_by_clause делит результирующий набор, полученный с помощью предложения FROM , на секции, к которым применяется функция COUNT . Если этот параметр не указан, функция обрабатывает все строки результирующего набора запроса как отдельные группы. order_by_clause определяет логический порядок выполнения операции. Дополнительные сведения см. в статье SELECT — предложение OVER (Transact-SQL).

Типы возвращаемых данных

int

Remarks

Функция COUNT(*) возвращает количество элементов в группе. Сюда входят значения NULL и повторяющиеся значения.

Функция COUNT(ALL expression) вычисляет expression для каждой строки в группе и возвращает количество значений, не равных NULL.

Функция COUNT(DISTINCT expression) вычисляет expression для каждой строки в группе и возвращает количество уникальных значений, не равных NULL.

Для возвращаемых значений, которые превышают значение 2^31-1, функция COUNT возвращает ошибку. В таких случаях используйте вместо нее функцию COUNT_BIG .

COUNT — это детерминированная функция, если она используется без _ предложений OVER и ORDER BY. Она не детерминирована при использовании _ с предложениями OVER и ORDER BY. Дополнительные сведения см. в статье Детерминированные и недетерминированные функции.

Примеры

A. Использование функции COUNT и параметра DISTINCT

В этом примере функция возвращает количество различных должностей, которые может иметь сотрудник Компания Adventure Works Cycles.

Б. Использование функции COUNT(*)

В этом примере функция возвращает общее количество сотрудников Компания Adventure Works Cycles.

В. Использование функции COUNT(*) совместно с другими статистическими функциями

В этом примере показано, что функция COUNT(*) работает с другими статистическими функциями в списке SELECT . В этом примере используется база данных AdventureWorks2012.

Г. Использование предложения OVER

В этом примере функции MIN , MAX , AVG и COUNT используются с предложением OVER , чтобы получить статистические значения для каждого из отделов в таблице HumanResources.Department базы данных AdventureWorks2012.

Примеры: Azure Synapse Analytics и Система платформы аналитики (PDW)

Д. Использование функции COUNT и параметра DISTINCT

В этом примере функция возвращает количество различных должностей, которые может иметь конкретный сотрудник компании.

Е. Использование функции COUNT(*)

В этом примере функция возвращает общее количество строк в таблице dbo.DimEmployee .

Читайте так же:
Цикл счетчик паскаль примеры

Ж. Использование функции COUNT(*) совместно с другими статистическими функциями

В этом примере функция COUNT(*) работает с другими статистическими функциями в списке SELECT . Запрос возвращает количество торговых представителей с годовой квотой продаж более 500 000 долл. США и их среднюю квоту продаж.

З. Использование функции COUNT с предложением HAVING

В этом примере функция COUNT используется с предложением HAVING , чтобы получить список подразделений компании, в каждом из которых работает более 15 сотрудников.

И. Использование функции COUNT с предложением OVER

В этом примере функция COUNT используется с предложением OVER , чтобы получить количество продуктов, содержащихся в каждом из указанных заказов на продажу.

Создание поля автоинкремента (счетчика) в таблице базы данных MS SQL Server, которая размещается в «*.mdf»-файле

Создание поля автоинкремента (счетчика) в таблице базы данных MS SQL Server , которая размещается в «*.mdf» -файле

В данной теме показано как создать поле-счетчик (уникальное поле) в таблице базы данных Microsoft SQL Server , которая размещается в файле «MyDataBase.mdf» .

Данная тема базируется на предыдущих темах:

Поиск на других ресурсах:

Содержание

Условие задачи

Заданы файлы «MyDatabase.mdf» и «MyDataBase.ldf» базы данных, которые предназначены для работы в системе управления реляционными базами данных Microsoft SQL Server . Файлы можно скачать в архиве здесь .

База данных содержит одну таблицу с именем Source . Таблица Source содержит следующие поля:

  • ID_Source – целого типа ( int );
  • Name – типа «строка» из 50 символов;
  • Address – типа строка из 100 символов.

В задаче нужно сделать поле ID_Source уникальным счетчиком. При добавлении новой записи в таблицу, значение поля должно увеличиваться на 1 (автоинкрементное поле), то есть быть уникальным.

Выполнение

1. Подключение «*.mdf» -файла базы данных в MS Visual Studio

Запустить на выполнение MS Visual Studio .

С помощью утилиты Server Explorer нужно подключить ранее созданніе файлы «MyDataBase.mdf» и «MyDataBase.ldf» . Архив с файлами можно загрузить здесь .

Рекомендуется, чтобы файлы были размещены в одном каталоге.
Пример добавления готового (ранее созданного) «*.mdf» -файла локальной базы данных к MS Visual Studio подробно описывается в статье:

После подключения базы данных в окне Server Explorer будет отображена база данных «MyDataBase.mdf» (рисунок 1).

База данных содержит одну таблицу Source (рисунок 2), которая содержит поля в соответствии с условием задачи.

Visual Studio база данныхРис. 1. База данных MyDataBase.mdf в окне Server Explorer

SQL Server таблица рисунок

Рис. 2. Таблица Source

2. Настройка поля ID_Source как счетчика. Свойство «Identity Column»

В соответствии с условием задачи поле ID_Source может быть уникальным. Современные базы данных поддерживают уникальность полей. Это означает, что при добавлении новой записи в базу данных автоматически формируется новое уникальное значение. Как правило, при добавлении новой записи для целого типа новое уникальное значение увеличивается на 1 относительно предшествующего уникального значения (необязательно). Невозможно изменить вручную или программно значение записей поля, которое есть счетчиком (уникальным значением). Всю эту работу берет на себя система управления базами данных.

Чтобы установить поле ID_Source уникальным, нужно выполнить следующие действия:

  • раскрыть вкладку Tables в базе данных MyDataBase.mdf (рисунок 3);
  • в вкладке Tables сделать правый клик «мышкой» и из контекстного меню вызвать команду «Open Table Definition» (рисунок 3). В результате откроется окно определения полей таблицы;
  • активировать поле ID_Source и в окне свойств «Properties» установить значение свойства «Identity Column = ID_Source» (рисунок 4);
  • сохранить и закрыть таблицу Source .
Читайте так же:
Счетчик посещаемости сайта тиц

SQL Server команда таблица

Рис. 3. Команда «Open Table Definition»

SQL Server свойство таблица

Рис. 4. Установление свойства Identity Column в значение ID_Source

После выполненных действий поле ID_Source будет автоматически генерировать уникальное целочисленное значение.

Теперь эту таблицу можно использовать в своих проектах.

3. Заполнение таблицы данными

После установлки в таблице поля ID_Source как уникального счетчика можно программно или вручную заполнять таблицу данными (записями).

Чтобы заполнить таблицу данными (записями) нужно выполнить следующие действия:

  • вызвать контекстное меню с помощью правого клика мышкой на таблице Source и из контекстного меню выбрать команду «Show Table Data» (рисунок 5). В результате откроется окно ввода данных в таблицу (рисунок 6);
  • ввести данные в таблицу Source . Поскольку, поле ID_Source есть счетчиком, то вводить данные в это поле не удастся. Можно вводить данные только в полях Name и Address . Значение поля Source будет генерироваться автоматически.

Visual Studio команда данные таблица

Рис. 5. Команда «Show Table Data»

база данные SQL Server таблица

Рис. 6. Ввод данных в таблицу Source

Configuring a Version Counter¶

The Mapper supports management of a version id column , which is a single table column that increments or otherwise updates its value each time an UPDATE to the mapped table occurs. This value is checked each time the ORM emits an UPDATE or DELETE against the row to ensure that the value held in memory matches the database value.

Because the versioning feature relies upon comparison of the in memory record of an object, the feature only applies to the Session.flush() process, where the ORM flushes individual in-memory rows to the database. It does not take effect when performing a multirow UPDATE or DELETE using Query.update() or Query.delete() methods, as these methods only emit an UPDATE or DELETE statement but otherwise do not have direct access to the contents of those rows being affected.

The purpose of this feature is to detect when two concurrent transactions are modifying the same row at roughly the same time, or alternatively to provide a guard against the usage of a “stale” row in a system that might be re-using data from a previous transaction without refreshing (e.g. if one sets expire_on_commit=False with a Session , it is possible to re-use the data from a previous transaction).

Concurrent transaction updates

When detecting concurrent updates within transactions, it is typically the case that the database’s transaction isolation level is below the level of repeatable read ; otherwise, the transaction will not be exposed to a new row value created by a concurrent update which conflicts with the locally updated value. In this case, the SQLAlchemy versioning feature will typically not be useful for in-transaction conflict detection, though it still can be used for cross-transaction staleness detection.

The database that enforces repeatable reads will typically either have locked the target row against a concurrent update, or is employing some form of multi version concurrency control such that it will emit an error when the transaction is committed. SQLAlchemy’s version_id_col is an alternative which allows version tracking to occur for specific tables within a transaction that otherwise might not have this isolation level set.

Читайте так же:
Тахометр счетчик моточасов vdo

Repeatable Read Isolation Level — PostgreSQL’s implementation of repeatable read, including a description of the error condition.

Simple Version Counting¶

The most straightforward way to track versions is to add an integer column to the mapped table, then establish it as the version_id_col within the mapper options:

It is strongly recommended that the version_id column be made NOT NULL. The versioning feature does not support a NULL value in the versioning column.

Above, the User mapping tracks integer versions using the column version_id . When an object of type User is first flushed, the version_id column will be given a value of “1”. Then, an UPDATE of the table later on will always be emitted in a manner similar to the following:

The above UPDATE statement is updating the row that not only matches user.id = 1 , it also is requiring that user.version_id = 1 , where “1” is the last version identifier we’ve been known to use on this object. If a transaction elsewhere has modified the row independently, this version id will no longer match, and the UPDATE statement will report that no rows matched; this is the condition that SQLAlchemy tests, that exactly one row matched our UPDATE (or DELETE) statement. If zero rows match, that indicates our version of the data is stale, and a StaleDataError is raised.

Custom Version Counters / Types¶

Other kinds of values or counters can be used for versioning. Common types include dates and GUIDs. When using an alternate type or counter scheme, SQLAlchemy provides a hook for this scheme using the version_id_generator argument, which accepts a version generation callable. This callable is passed the value of the current known version, and is expected to return the subsequent version.

For example, if we wanted to track the versioning of our User class using a randomly generated GUID, we could do this (note that some backends support a native GUID type, but we illustrate here using a simple string):

The persistence engine will call upon uuid.uuid4() each time a User object is subject to an INSERT or an UPDATE. In this case, our version generation function can disregard the incoming value of version , as the uuid4() function generates identifiers without any prerequisite value. If we were using a sequential versioning scheme such as numeric or a special character system, we could make use of the given version in order to help determine the subsequent value.

Server Side Version Counters¶

The version_id_generator can also be configured to rely upon a value that is generated by the database. In this case, the database would need some means of generating new identifiers when a row is subject to an INSERT as well as with an UPDATE. For the UPDATE case, typically an update trigger is needed, unless the database in question supports some other native version identifier. The PostgreSQL database in particular supports a system column called xmin which provides UPDATE versioning. We can make use of the PostgreSQL xmin column to version our User class as follows:

Читайте так же:
Сброс счетчика деградации масла cvt

With the above mapping, the ORM will rely upon the xmin column for automatically providing the new value of the version id counter.

creating tables that refer to system columns

In the above scenario, as xmin is a system column provided by PostgreSQL, we use the system=True argument to mark it as a system-provided column, omitted from the CREATE TABLE statement. The datatype of this column is an internal PostgreSQL type called xid which acts mostly like a string, so we use the String datatype.

The ORM typically does not actively fetch the values of database-generated values when it emits an INSERT or UPDATE, instead leaving these columns as “expired” and to be fetched when they are next accessed, unless the eager_defaults mapper() flag is set. However, when a server side version column is used, the ORM needs to actively fetch the newly generated value. This is so that the version counter is set up before any concurrent transaction may update it again. This fetching is also best done simultaneously within the INSERT or UPDATE statement using RETURNING , otherwise if emitting a SELECT statement afterwards, there is still a potential race condition where the version counter may change before it can be fetched.

When the target database supports RETURNING, an INSERT statement for our User class will look like this:

Where above, the ORM can acquire any newly generated primary key values along with server-generated version identifiers in one statement. When the backend does not support RETURNING, an additional SELECT must be emitted for every INSERT and UPDATE, which is much less efficient, and also introduces the possibility of missed version counters:

It is strongly recommended that server side version counters only be used when absolutely necessary and only on backends that support RETURNING , e.g. PostgreSQL, Oracle, SQL Server (though SQL Server has major caveats when triggers are used), Firebird.

New in version 0.9.0: Support for server side version identifier tracking.

Programmatic or Conditional Version Counters¶

When version_id_generator is set to False, we can also programmatically (and conditionally) set the version identifier on our object in the same way we assign any other mapped attribute. Such as if we used our UUID example, but set version_id_generator to False , we can set the version identifier at our choosing:

We can update our User object without incrementing the version counter as well; the value of the counter will remain unchanged, and the UPDATE statement will still check against the previous value. This may be useful for schemes where only certain classes of UPDATE are sensitive to concurrency issues:

New in version 0.9.0: Support for programmatic and conditional version identifier tracking.

flambé! the dragon and The Alchemist image designs created and generously donated by Rotem Yaari.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector