鄧平 李紅育 寧東玲

1云南財經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院 云南 650000

2云南工商學(xué)院軟件學(xué)院 云南 651700

0 引言

互聯(lián)網(wǎng)時代的Web系統(tǒng)在企業(yè)中的大量應(yīng)用，隨之而來的數(shù)據(jù)高速膨脹，使得海量數(shù)據(jù)的處理和檢索問題變的異常復(fù)雜。要存儲和處理海量信息，不僅需要有高速的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，還需要處理海量信息的計(jì)算和存儲平臺，為了能高效可靠的存儲和處理PB級的海量數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的存儲計(jì)算及檢索優(yōu)化技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

1 分布式數(shù)據(jù)存儲

在分布式數(shù)據(jù)庫中，由于數(shù)據(jù)的分布和冗余，使得查詢處理中需要考慮站點(diǎn)間傳輸數(shù)據(jù)的通信費(fèi)用，所以除了考慮CPU代價和I/O代價之外，還應(yīng)該包括數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上的傳輸代價。即總代價=CPU代價+I/O代價+通信代價。因此，分布式數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分布式設(shè)計(jì)時，一個重要原則是使數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)最大程度的本地性，這樣就可以使應(yīng)用數(shù)據(jù)盡可能地本地化，以減少通信開支。對于建立在各場所的分布式數(shù)據(jù)庫，不需要過分進(jìn)行限制，但也必須要有規(guī)范的設(shè)計(jì)要求。

（1）硬件規(guī)范，必須支持局域網(wǎng)乃至Internet的包括聲音，文字，圖像的交流，支持IE或Netscape瀏覽web界面，支持開放性數(shù)據(jù)源的建立。

（2）數(shù)據(jù)庫形式規(guī)范，原則上Access、Paradox，甚至文本文件都可以進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，但必須保證自己有開放式數(shù)據(jù)源的特征及關(guān)系繼承的特征。

（3）域的統(tǒng)一和分類、分科的統(tǒng)一，數(shù)據(jù)庫在各個分布場所必須有統(tǒng)一的域結(jié)構(gòu)，以確保給用戶提供完整統(tǒng)一的視圖，科目分類的命名必須要求規(guī)范，以確保查詢和統(tǒng)計(jì)工作的準(zhǔn)確性，在方便工作的條件下，可以不要求唯一確定的主關(guān)鍵字。

數(shù)據(jù)庫服務(wù)器級，就是利用多臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。首先來看案例：我國目前有13多億人口，現(xiàn)在要開發(fā)一個系統(tǒng)，能夠根據(jù)身份證號檢索出該人的詳細(xì)信息。對于這種海量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，最有效的方式就是從數(shù)據(jù)庫服務(wù)器級進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類存儲。如：我國居民身份證是由18位數(shù)字或字母組成，這些數(shù)字和字母都有實(shí)際意義，其中的前6位是行政區(qū)劃碼，可以把不同行政區(qū)劃的公民信息存儲到不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，同時在系統(tǒng)中建立一個字典表，如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器字典表

當(dāng)輸入身份證號碼時，首先根據(jù)其前4位來檢索其行政區(qū)劃，然后再連接到其所對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器進(jìn)行檢索。

這種方式帶來的查詢結(jié)果是最高效的，數(shù)據(jù)存儲與查詢的優(yōu)化速度可以提升到10的次方級以上。

2 動態(tài)表

通常情況下，數(shù)據(jù)庫中的表是固定的。但有時，在系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行過程中通過動態(tài)生成表卻能對大數(shù)據(jù)量的存儲與檢索起到不錯的效果。例如，要為某大學(xué)開發(fā)學(xué)工系統(tǒng)，系統(tǒng)要能夠?qū)W(xué)生的日常操行進(jìn)行記錄。在系統(tǒng)中必然要有一張表來記錄學(xué)生的日常行為，而問題是對于上萬人的大學(xué)，每天將有上萬條的記錄，而這些信息起碼要保存4年，數(shù)據(jù)將達(dá)到10000（人）X 300（天）X 4（年）=12000000條，如何能夠快速檢索出其中某個學(xué)生的操行記錄呢？

在系統(tǒng)開發(fā)中，可以采用動態(tài)表的形式來提升數(shù)據(jù)的檢索效率。具體做法是，系統(tǒng)中存在班級信息表，結(jié)構(gòu)如表2所示。

表2 班級信息表

改進(jìn)后的表3中添加了一列，叫做【操行記錄表】，該列是在添加班級信息時動態(tài)按照命名規(guī)則生成的，同時在數(shù)據(jù)庫中，也添加了一張表，即對應(yīng)的操行記錄表，該表用來保存該班級的操行信息。對于一個近萬人的大學(xué)，假如每個班級按照50人核算，那么動態(tài)表的應(yīng)用就把操行記錄表的數(shù)據(jù)量縮小了近200倍，檢索效率也提升了近百倍。

表3 班級信息表

3 索引

索引是關(guān)系數(shù)據(jù)庫中非常重要的對象，但大家往往忽略了索引對數(shù)據(jù)檢索的影響，這種影響在大型的或復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫中尤為明顯。

下面將通過實(shí)際的數(shù)據(jù)檢索來給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。測試的環(huán)境為：主機(jī)HP Compaq 6515b；內(nèi)存：2G；操作系統(tǒng)：Windows xp；數(shù)據(jù)庫：Microsoft SQL Server 2008。

首先，創(chuàng)建如圖1所示數(shù)據(jù)表。其次，向表中插入100萬條數(shù)據(jù)記錄。然后，通過如下SQL語句對檢索效率進(jìn)行測試。

圖1 數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)

declare @begin datetime

set @begin = getdate（）

select count（*）from T_record where

pubdate > '2012-01-04 15:58:00' and

pubdate < '2012-01-04 16:12:00'

print（datediff（ms，@begin，getdate（）））

（1）索引對比

當(dāng)采用默認(rèn)索引執(zhí)行上述SQL檢索時，耗時為373ms；當(dāng)為pubdate列添加一個非聚集索引時，耗時為156ms；當(dāng)將默認(rèn)的聚集索引刪除，同時指定pubdate為聚集索引時，耗時為123ms。

雖然三種檢索的耗時都沒有超過1秒，但從結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)第1種方式的耗時幾乎為后面第2種方式的2倍還多，而第3種方式最短。

分析：同樣的SQL檢索語句，由于第1種方式下，雖然指定了id為主鍵，創(chuàng)建了一個聚集索引，但由于檢索中并不根據(jù)id編號進(jìn)行檢索，所以該聚集索引等于沒有；而第2種方式時，為pubdate列創(chuàng)建了非聚集索引，其檢索用到了索引，從而提升了檢索效率；而第3種情形，為pubdate列創(chuàng)建聚集索引，而聚集索引是一種物理存儲與邏輯存儲一致的索引方式，故其檢索效率進(jìn)一步得到了提升。

（2）組合索引

首先，在pubdate、publisher兩列上創(chuàng)建組合索引，然后執(zhí)行如下SQL語句。

declare @begin datetime

set @begin = getdate（）

select count（*）from T_record where

publisher in（'u_1000'，'u_400000'）

print（datediff（ms，@begin，getdate（）））

執(zhí)行檢索共耗時1033ms，然后，對進(jìn)行索引修改，還是為pubdate和publisher創(chuàng)建組合索引，但順序調(diào)整為publisher、pubdate，然后執(zhí)行檢索共耗時16ms，幾乎為0。

分析：雖然都是在pubdate和publisher上創(chuàng)建的組合索引，但由于第一次的前導(dǎo)列是pubdate，但在查詢中并沒有用到pubdate列，所以組合索引沒有被使用，而第二次的前導(dǎo)列是publisher，檢索用到了索引，大大提升了效率。

總結(jié)一下，索引使用需要注意以下幾點(diǎn)：

① 聚集索引是很寶貴的，一定要用到最合適的列上；

② 經(jīng)常同時存取多列，可考慮建立組合索引；

③ 組合索引要盡量使關(guān)鍵查詢形成索引覆蓋，其前導(dǎo)列一定是使用最頻繁的列。

4 查詢語句優(yōu)化

通常，檢索只要能夠檢索到數(shù)據(jù)即可，而忽略了語句寫法不同對效率的影響?？偟恼f來，在進(jìn)行檢索時，應(yīng)遵循的基本原則是盡量避免全表掃描。具體的來說就是需要注意以下幾點(diǎn)：

① 盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行null值判斷；

② 優(yōu)先考慮在where及order by涉及的列上建立索引；

③ 盡量避免在where子句中使用!=或<>操作符；

④ 盡量避免使用or來連接條件；

⑤ 盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式或函數(shù)操作。

5 結(jié)束語

根據(jù)分布式數(shù)據(jù)存儲、動態(tài)表、索引、查詢語句優(yōu)化等4個方面對海量數(shù)據(jù)的存儲與檢索分析得知，四者的有效結(jié)合可以極大的提高數(shù)據(jù)的存儲與檢索效率。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員可以將這四者有機(jī)的結(jié)合起來，使之與IT系統(tǒng)部署在一起，從而能高效處理海量數(shù)據(jù)與檢索查詢。

[1]Tom White.Hadoop: The Definitive Guide.O’Reilly Media，Inc.2009.

[2]田穎，許魯.分布式文件系統(tǒng)中的負(fù)載平衡技術(shù).計(jì)算機(jī)工程.2003.

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[5]陳殿偉.基于Hadoop的虛擬篩選海量數(shù)據(jù)存儲及結(jié)果處理的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D].蘭州大學(xué).2012.

[6]譚懷遠(yuǎn).讓Oracle跑得更快2——基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與優(yōu)化.電子工業(yè)出版社.2011.