剖析SQL查询结果集分页与隔行抽样实现方式，揭示分析函数效率误区

后端

2022-11-15 22:01:54

打破传统观念：分析函数的效率谜团

在数据分析领域，分析函数因其强大的分析能力而备受推崇。然而，一个普遍存在的误解是，分析函数的效率一定高于传统查询。事实并非如此！本文将深入探讨分析函数的真实效率状况，并揭示在不同场景下的最佳分页和隔行抽样实现方式。

分析函数：一把双刃剑

分析函数提供了一系列强大的分析功能，如求和、平均值和排名。它们可以显著简化复杂的查询，但在效率方面却表现不一。

当涉及到大量数据时，分析函数可能效率低下。原因在于，分析函数必须扫描整个数据集，即使我们只关心结果集的一部分。这会导致执行时间显著延长。

分页：灵活应对海量数据

分页是处理海量数据时必不可少的技术。它将数据集分解成更小的、易于管理的部分。SQL 中有两种常见的分页实现方式：

1. 使用分析函数：

SELECT * FROM table_name
ORDER BY id
OFFSET (page_number - 1) * page_size
LIMIT page_size;

2. 使用传统查询：

SELECT * FROM (
    SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS row_num
    FROM table_name
) AS tmp_table
WHERE row_num BETWEEN (page_number - 1) * page_size + 1 AND page_number * page_size;

分析函数方式简单，但效率较低。传统查询方式虽然复杂，但效率更高，尤其是在大数据集上。

隔行抽样：高效抽取数据子集

隔行抽样是一种常用的数据抽样技术，可以从大数据集中快速获取一个具有代表性的子集。SQL 中也有两种常见的实现方式：

1. 使用分析函数：

SELECT * FROM table_name
WHERE MOD(ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id), 2) = 1;

2. 使用传统查询：

SELECT * FROM table_name
WHERE id IN (
    SELECT id FROM (
        SELECT id, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS row_num
        FROM table_name
    ) AS tmp_table
    WHERE row_num % 2 = 1
);