SQL Server 索引结构及其使用(一)
一、深入浅出理解索引结构
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
二、何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
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动作描述 |
使用聚集索引 |
使用非聚集索引 |
|
列经常被分组排序 |
应 |
应 |
|
返回某范围内的数据 |
应 |
不应 |
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一个或极少不同值 |
不应 |
不应 |
|
小数目的不同值 |
应 |
不应 |
|
大数目的不同值 |
不应 |
应 |
|
频繁更新的列 |
不应 |
应 |
|
外键列 |
应 |
应 |
|
主键列 |
应 |
应 |
|
频繁修改索引列 |
不应 |
应 |
事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
三、结合实际，谈索引使用的误区
理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。
1、主键就是聚集索引
这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：
（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：
1.Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen
用时：128470毫秒（即：128秒）
（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
2.where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：53763毫秒（54秒）
（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
2.where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：2423毫秒（2秒）
虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：
1.declare @d datetime
2.set @d=getdate()
并在select语句后加：
1.select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
2、只要建立索引就能显著提高查询速度
事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。
从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。
3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。
很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）：
1.（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>''2004-5-5''
查询速度：2513毫秒
1.（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
2. where fariqi>''2004-5-5'' and neibuyonghu=''办公室''
查询速度：2516毫秒
1.（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=''办公室''
查询速度：60280毫秒
从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。
四、其他书上没有的索引使用经验总结
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快
下面是实例语句：（都是提取25万条数据）
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
使用时间：3326毫秒
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000
使用时间：4470毫秒
这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。
2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi
用时：12936
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid
用时：18843
这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。
3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个：
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-1-1''
用时：6343毫秒（提取100万条）
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-6-6''
用时：3170毫秒（提取50万条）
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
2. where fariqi>''2004-1-1'' and fariqi<''2004-6-6''
用时：3280毫秒
4、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度
下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
2. where fariqi>''2004-1-1'' order by fariqi
用时：6390毫秒
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
2. where fariqi<''2004-1-1'' order by fariqi
用时：6453毫秒
五、其他注意事项
“水可载舟，亦可覆舟”，索引也一样。索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。
所以说，我们要建立一个“适当”的索引体系，特别是对聚合索引的创建，更应精益求精，以使您的数据库能得到高性能的发挥。
当然，在实践中，作为一个尽职的数据库管理员，您还要多测试一些方案，找出哪种方案效率最高、最为有效。
（待续...）
SQL Server 索引结构及其使用（二）
一、深入浅出理解索引结构
改善SQL语句
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：
1.select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000
和执行:
1.select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan''
一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=''zhangsan''的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。
虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。
SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：
列名 操作符 <常数 或 变量>
或
<常数 或 变量> 操作符列名
列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如：
Name=’张三’
价格>5000
5000<价格
Name=’张三’ and 价格>5000
如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。
介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验：
1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型
如：name like ‘张%’ ，这就属于SARG
而：name like ‘%张’ ,就不属于SARG。
原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。
2、or 会引起全表扫描
Name=’张三’ and 价格>5000 符号SARG，而：Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。
3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句
不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子：
ABS(价格)<5000
Name like ‘%三’
有些表达式，如：
WHERE 价格*2>5000
SQL SERVER也会认为是SARG，SQL SERVER会将此式转化为：
WHERE 价格>2500/2
但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。
4、IN 的作用相当与OR
语句：
Select * from table1 where tid in (2,3)
和
Select * from table1 where tid=2 or tid=3
是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。
5、尽量少用NOT
6、exists 和 in 的执行效率是一样的
很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开：
1.（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)
该句的执行结果为：
表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
1.（2）select title,price from titles
2. where exists (select * from sales
3. where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)
第二句的执行结果为：
表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。
7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样
前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的：
1.select gid,title,fariqi,reader from tgongwen
2. where charindex(''刑侦支队'',reader)>0 and fariqi>''2004-5-5''
用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
1.select gid,title,fariqi,reader from tgongwen
2. where reader like ''%'' + ''刑侦支队'' + ''%'' and fariqi>''2004-5-5''
用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
8、union并不绝对比or的执行效率高
我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大部分都是适用的。
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
2. where fariqi=''2004-9-16'' or gid>9990000
用时：68秒。扫描计数 1，逻辑读 404008 次，物理读 283 次，预读 392163 次。
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
2.union
3.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000
用时：9秒。扫描计数 8，逻辑读 67489 次，物理读 216 次，预读 7499 次。
看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。
但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union则反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
2. where fariqi=''2004-9-16'' or fariqi=''2004-2-5''
用时：6423毫秒。扫描计数 2，逻辑读 14726 次，物理读 1 次，预读 7176 次。
1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
2.union
3.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-2-5''
用时：11640毫秒。扫描计数 8，逻辑读 14806 次，物理读 108 次，预读 1144 次。
9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”
我们来做一个试验：
1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc
用时：4673毫秒
1.select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc
用时：1376毫秒
1.select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc
用时：80毫秒
由此看来，我们每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。
10、count(*)不比count(字段)慢
某些资料上说：用*会统计所有列，显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根据的。我们来看：
1.select count(*) from Tgongwen
用时：1500毫秒
1.select count(gid) from Tgongwen
用时：1483毫秒
1.select count(fariqi) from Tgongwen
用时：3140毫秒
1.select count(title) from Tgongwen
用时：52050毫秒
从以上可以看出，如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的，而count(*)却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要快，而且字段越长，汇总的速度就越慢。我想，如果用count(*)， SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然，如果您直接写count(主键)将会来的更直接些。
11、order by按聚集索引列排序效率最高
我们来看：（gid是主键，fariqi是聚合索引列）：
1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen
用时：196 毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 1 次，预读 1527 次。
1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc
用时：4720毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 41956 次，物理读 0 次，预读 1287 次。
1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc
用时：4736毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 55350 次，物理读 10 次，预读 775 次。
1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc
用时：173毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 290 次，物理读 0 次，预读 0 次。
1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc
用时：156毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 0 次，预读 0 次。
从以上我们可以看出，不排序的速度以及逻辑读次数都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相当的，但这些都比“order by 非聚集索引列”的查询速度是快得多的。
同时，按照某个字段进行排序的时候，无论是正序还是倒序，速度是基本相当的。
12、高效的TOP
事实上，在查询和提取超大容量的数据集时，影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找，而是物理的I/0操作。如：
1.select top 10 * from (
2.select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen
3.where neibuyonghu=''办公室''
4.order by gid desc) as a
5.order by gid asc
这条语句，从理论上讲，整条语句的执行时间应该比子句的执行时间长，但事实相反。因为，子句执行后返回的是10000条记录，而整条语句仅返回10条语句，所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。TOP关键词是SQL SERVER中经过系统优化过的一个用来提取前几条或前几个百分比数据的词。经笔者在实践中的应用，发现TOP确实很好用，效率也很高。但这个词在另外一个大型数据库ORACLE中却没有，这不能说不是一个遗憾，虽然在ORACLE中可以用其他方法（如：rownumber）来解决。在以后的关于“实现千万级数据的分页显示存储过程”的讨论中，我们就将用到TOP这个关键词。
到此为止，我们上面讨论了如何实现从大容量的数据库中快速地查询出您所需要的数据方法。当然，我们介绍的这些方法都是“软”方法，在实践中，我们还要考虑各种“硬”因素，如：网络性能、服务器的性能、操作系统的性能，甚至网卡、交换机等。
（待续...）
SQL Server 索引结构及其使用（三）
一、深入浅出理解索引结构
二、改善SQL语句
实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程
建立一个 Web 应用，分页浏览功能必不可少。这个问题是数据库处理中十分常见的问题。经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也就是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。但这种分页方法仅适用于较小数据量的情形，因为游标本身有缺点：游标是存放在内存中，很费内存。游标一建立，就将相关的记录锁住，直到取消游标。游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标来逐行遍历数据，根据取出数据条件的不同进行不同的操作。而对于多表和大表中定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等待甚至死机。
更重要的是，对于非常大的数据模型而言，分页检索时，如果按照传统的每次都加载整个数据源的方法是非常浪费资源的。现在流行的分页方法一般是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。
最早较好地实现这种根据页面大小和页码来提取数据的方法大概就是“俄罗斯存储过程”。这个存储过程用了游标，由于游标的局限性，所以这个方法并没有得到大家的普遍认可。
后来，网上有人改造了此存储过程，下面的存储过程就是结合我们的办公自动化实例写的分页存储过程：
01.CREATE procedure pagination1
02.(@pagesize int, --页面大小，如每页存储20条记录
03.@pageindex int --当前页码
04.)
05.as
06.
07.set nocount on
08.
09.begin
10.declare @indextable table(id int identity(1,1),nid int) --定义表变量
11.declare @PageLowerBound int --定义此页的底码
12.declare @PageUpperBound int --定义此页的顶码
13.set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize
14.set @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize
15.set rowcount @PageUpperBound
16.insert into @indextable(nid) select gid from TGongwen
17. where fariqi >dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi desc
18.select O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t
19.where O.gid=t.nid and t.id>@PageLowerBound
20.and t.id<=@PageUpperBound order by t.id
21.end
22.
23.set nocount off
以上存储过程运用了SQL SERVER的最新技术――表变量。应该说这个存储过程也是一个非常优秀的分页存储过程。当然，在这个过程中，您也可以把其中的表变量写成临时表：CREATE TABLE #Temp。但很明显，在SQL SERVER中，用临时表是没有用表变量快的。所以笔者刚开始使用这个存储过程时，感觉非常的不错，速度也比原来的ADO的好。但后来，我又发现了比此方法更好的方法。
笔者曾在网上看到了一篇小短文《从数据表中取出第n条到第m条的记录的方法》，全文如下：
1.从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录：
2.SELECT TOP m-n+1 *
3.FROM publish
4.WHERE (id NOT IN
5. (SELECT TOP n-1 id
6. FROM publish))
7.
8.id 为publish 表的关键字
我当时看到这篇文章的时候，真的是精神为之一振，觉得思路非常得好。等到后来，我在作办公自动化系统（ASP.NET+ C#＋SQL SERVER）的时候，忽然想起了这篇文章，我想如果把这个语句改造一下，这就可能是一个非常好的分页存储过程。于是我就满网上找这篇文章，没想到，文章还没找到，却找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程，这个存储过程也是目前较为流行的一种分页存储过程，我很后悔没有争先把这段文字改造成存储过程：
01.CREATE PROCEDURE pagination2
02.(
03.@SQL nVARCHAR(4000), --不带排序语句的SQL语句
04.@Page int, --页码
05.@RecsPerPage int, --每页容纳的记录数
06.@ID VARCHAR(255), --需要排序的不重复的ID号
07.@Sort VARCHAR(255) --排序字段及规则
08.)
09.AS
10.
11.DECLARE @Str nVARCHAR(4000)
12.
13.SET @Str=''SELECT TOP ''+CAST(@RecsPerPage AS VARCHAR(20))+'' * FROM
14.(''+@SQL+'') T WHERE T.''+@ID+''NOT IN (SELECT TOP''+CAST((@RecsPerPage*(@Page-1))
15.AS VARCHAR(20))+'' ''+@ID+'' FROM (''+@SQL+'') T9 ORDER BY''+@Sort+'') ORDER BY ''+@Sort
16.
17.PRINT @Str
18.
19.EXEC sp_ExecuteSql @Str
20.GO
其实，以上语句可以简化为：
1.SELECT TOP 页大小 *
2.FROM Table1 WHERE (ID NOT IN (SELECT TOP 页大小*页数 id FROM 表 ORDER BY id))
3.ORDER BY ID
但这个存储过程有一个致命的缺点，就是它含有NOT IN字样。虽然我可以把它改造为：
1.SELECT TOP 页大小 *
2.FROM Table1 WHERE not exists
3.(select * from (select top (页大小*页数) * from table1 order by id) b where b.id=a.id )
4.order by id
即，用not exists来代替not in，但我们前面已经谈过了，二者的执行效率实际上是没有区别的。既便如此，用TOP 结合NOT IN的这个方法还是比用游标要来得快一些。
虽然用not exists并不能挽救上个存储过程的效率，但使用SQL SERVER中的TOP关键字却是一个非常明智的选择。因为分页优化的最终目的就是避免产生过大的记录集，而我们在前面也已经提到了TOP的优势，通过TOP 即可实现对数据量的控制。
在分页算法中，影响我们查询速度的关键因素有两点：TOP和NOT IN。TOP可以提高我们的查询速度，而NOT IN会减慢我们的查询速度，所以要提高我们整个分页算法的速度，就要彻底改造NOT IN，同其他方法来替代它。
我们知道，几乎任何字段，我们都可以通过max(字段)或min(字段)来提取某个字段中的最大或最小值，所以如果这个字段不重复，那么就可以利用这些不重复的字段的max或min作为分水岭，使其成为分页算法中分开每页的参照物。在这里，我们可以用操作符“>”或“<”号来完成这个使命，使查询语句符合SARG形式。如：
1.Select top 10 * from table1 where id>200
于是就有了如下分页方案：
1.select top 页大小 *
2.from table1
3.where id>
4.(select max (id) from
5.(select top ((页码-1)*页大小) id from table1 order by id) as T
6.)
7.order by id
在选择即不重复值，又容易分辨大小的列时，我们通常会选择主键。下表列出了笔者用有着1000万数据的办公自动化系统中的表，在以GID（GID是主键，但并不是聚集索引。）为排序列、提取gid,fariqi,title字段，分别以第1、10、100、500、1000、1万、10万、25万、50万页为例，测试以上三种分页方案的执行速度：（单位：毫秒）
|
页码 |
方案1 |
方案2 |
方案3 |
|
1 |
60 |
30 |
76 |
|
10 |
46 |
16 |
63 |
|
100 |
1076 |
720 |
130 |
|
500 |
540 |
12943 |
83 |
|
1000 |
17110 |
470 |
250 |
|
10000 |
24796 |
4500 |
140 |
|
100000 |
38326 |
42283 |
1553 |
|
250000 |
28140 |
128720 |
2330 |
|
500000 |
121686 |
127846 |
7168 |
从上表中，我们可以看出，三种存储过程在执行100页以下的分页命令时，都是可以信任的，速度都很好。但第一种方案在执行分页1000页以上后，速度就降了下来。第二种方案大约是在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。而第三种方案却始终没有大的降势，后劲仍然很足。
在确定了第三种分页方案后，我们可以据此写一个存储过程。大家知道SQL SERVER的存储过程是事先编译好的SQL语句，它的执行效率要比通过WEB页面传来的SQL语句的执行效率要高。下面的存储过程不仅含有分页方案，还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。
--获取指定页的数据：
01.CREATE PROCEDURE pagination3
02.@tblName varchar(255), -- 表名
03.@strGetFields varchar(1000) = ''*'', -- 需要返回的列
04.@fldName varchar(255)='''', -- 排序的字段名
05.@PageSize int = 10, -- 页尺寸
06.@PageIndex int = 1, -- 页码
07.@doCount bit = 0, -- 返回记录总数, 非 0 值则返回
08.@OrderType bit = 0, -- 设置排序类型, 非 0 值则降序
09.@strWhere varchar(1500) = '''' -- 查询条件 (注意: 不要加 where)
10.AS
11.
12.declare @strSQL varchar(5000) -- 主语句
13.declare @strTmp varchar(110) -- 临时变量
14.declare @strOrder varchar(400) -- 排序类型
15.
16.if @doCount != 0
17.begin
18.if @strWhere !=''''
19.set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "] where "+@strWhere
20.else
21.set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "]"
22.end
--以上代码的意思是如果@doCount传递过来的不是0，就执行总数统计。以下的所有代码都是@doCount为0的情况：
1.else
2.begin
3.if @OrderType != 0
4.begin
5.set @strTmp = "<(select min"
6.set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] desc"
--如果@OrderType不是0，就执行降序，这句很重要！
01.end
02.else
03.begin
04.set @strTmp = ">(select max"
05.set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] asc"
06.end
07.
08.if @PageIndex = 1
09.begin
10.if @strWhere != ''''
11.
12.set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ "
13. from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " " + @strOrder
14.else
15.
16.set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ "
17. from ["+ @tblName + "] "+ @strOrder
--如果是第一页就执行以上代码，这样会加快执行速度
1.end
2.else
3.begin
--以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码
01.set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["
02.+ @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["+ @fldName + "])
03. from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["+ @fldName + "]
04. from [" + @tblName + "]" + @strOrder + ") as tblTmp)"+ @strOrder
05.
06.if @strWhere != ''''
07.set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["
08.+ @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["
09.+ @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) +" ["
10.+ @fldName + "] from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " "
11.+ @strOrder + ") as tblTmp) and " + @strWhere + " " + @strOrder
12.end
13.
14.end
15.
16.exec (@strSQL)
17.
18.GO
上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了。在大数据量的情况下，特别是在查询最后几页的时候，查询时间一般不会超过9秒；而用其他存储过程，在实践中就会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询。笔者希望能够通过对以上存储过程的解析，能给大家带来一定的启示，并给工作带来一定的效率提升，同时希望同行提出更优秀的实时数据分页算法。
（待续...）
SQL Server 索引结构及其使用（四）
一、深入浅出理解索引结构
二、改善SQL语句
三、实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程
聚集索引的重要性和如何选择聚集索引
在上一节的标题中，笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：
1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。
2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒，哪怕分页总数只有3页或30万页。
虽然在超大容量情况下，这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时，这个1－3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用户的话说就是“还没有ACCESS数据库速度快”，这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。
笔者就此分析了一下，原来产生这种现象的症结是如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！
本篇文章的题目是：“查询优化及分页算法方案”。笔者只所以把“查询优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引。
在前面的讨论中我们已经提到了，聚集索引有两个最大的优势：
1、以最快的速度缩小查询范围。
2、以最快的速度进行字段排序。
第1条多用在查询优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。
而聚集索引在每个表内又只能建立一个，这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。
但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要，这通常是一个矛盾。笔者前面“索引”的讨论中，将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引的起始列，日期的精确度为“日”。这种作法的优点，前面已经提到了，在进行划时间段的快速查询中，比用ID主键列有很大的优势。
但在分页时，由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分页的参照物，进而无法实现更为高效的排序。而如果将ID主键列作为聚集索引，那么聚集索引除了用以排序之外，没有任何用处，实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。
为解决这个矛盾，笔者后来又添加了一个日期列，其默认值为getdate()。用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间，时间精确到毫秒。即使这样，为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建UNIQUE约束。将此日期列作为聚集索引列。
有了这个时间型聚集索引列之后，用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min，成为分页算法的参照物。
经过这样的优化，笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下，分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。聚集索引是如此的重要和珍贵，所以笔者总结了一下，一定要将聚集索引建立在：
1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上；
2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。
结束语
本篇文章汇集了笔者近段在使用数据库方面的心得，是在做“办公自动化”系统时实践经验的积累。希望这篇文章不仅能够给大家的工作带来一定的帮助，也希望能让大家能够体会到分析问题的方法；最重要的是，希望这篇文章能够抛砖引玉，掀起大家的学习和讨论的兴趣，以共同促进，共同为公安科技强警事业和金盾工程做出自己最大的努力。
最后需要说明的是，在试验中，我发现用户在进行大数据量查询的时候，对数据库速度影响最大的不是内存大小，而是CPU。在我的P4 2.4机器上试验的时候，查看“资源管理器”，CPU经常出现持续到100%的现象，而内存用量却并没有改变或者说没有大的改变。即使在我们的HP ML 350 G3服务器上试验时，CPU峰值也能达到90%，一般持续在70%左右。
本文的试验数据都是来自我们的HP ML 350服务器。服务器配置：双Inter Xeon 超线程 CPU 2.4G，内存1G，操作系统Windows Server 2003 Enterprise Edition，数据库SQL Server 2000 SP3
（完）
有索引情况下，insert速度一定有影响，不过：
1. 你不大可能一该不停地进行insert, SQL Server能把你传来的命令缓存起来，依次执行，不会漏掉任何一个insert。
2. 你也可以建立一个相同结构但不做索引的表，insert数据先插入到这个表里，当这个表中行数达到一定行数再用insert table1 select * from table2这样的命令整批插入到有索引的那个表里。
设规则：
属性-文件传输规则-全局
如果 时间 为 较旧 并且 传输 为 下载 那么 覆盖
如果 大小 为 不同 并且 传输 为 下载 那么 覆盖
如果没有匹配的规则，那么：跳过
建站点：
站点-站点管理器-新建站点
设好本地路径，传输 自定义规则 使用全局设置
队列：
连接站点，在需要备份的目录上右键，队列
在队列上右键，另存为
计划：
工具-计划-新建任务
选择队列文件，使用自定义规则
设置执行时间，Windows 密码
设置完成！
最理想的部署方式是 ClickOnce，但是证书问题会导致安装时提示：
Windows 已保护你的电脑
Windows SmartScreen 筛选器已阻止启动一个未识别的应用。运行此应用可能会导致你的电脑存在安全风险。
这需要一个从 CA 获取的数字证书（http://www.doc88.com/p-785388554071.html）
百科： http://baike.baidu.com/view/1390498.htm
ClickOnce 部署教程： http://www.cnblogs.com/weixing/p/3358740.html
Makecert.exe（证书创建工具）： https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bfsktky3.aspx
如何：为 ClickOnce 应用程序向客户端计算机添加一个受信任的发行者：https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms172241.aspx
执行命令：makecert -r -n "CN=嗨秒网" -sv himiao.pvk himiao.cer
Password: LRQelk0l****************FTtJvufI
-r 创建自我签名证书。
-n name 指定主题的证书名称。 此名称必须符合 X.500 标准。 最简单的方法是在双引号中指定此名称，并加上前缀 CN=；例如，-n "CN=myName"。
-sv pvkFile 指定主题的 .pvk 私钥文件。 如果该文件不存在，系统将创建一个。
执行命令：Cert2spc himiao.cer himiao.spc
执行命令：pvk2pfx -pvk himiao.pvk -spc himiao.spc -pfx himiao.pfx -pi LRQelk0l****************FTtJvufI –po LRQelk0l****************FTtJvufI –f
《Windows Server 2008 R2 Web 服务搭建流程》
前提一、安装完系统后，各分区的权限均设为：
IIS_IUSRS 完全拒绝（不是什么都不勾，而是勾满右侧的拒绝）
一、创建网站用户，如 netXoyozoWww，密码永不过期，仅隶属于 IIS_IUSRS 组。
二、创建网站根目录 net.xoyozo.www，权限添加用户 netXoyozoWww， 允许“读取和执行”、“列出文件夹内容”、“读取”。
创建上传目录 upload，用户 netXoyozoWww 的权限再允许“修改”、“写入”。
三、IIS 中添加网站，网站名称如 net.xoyozo.www，指定物理路径，点击连接为，特定用户，测试设置……
主机名 www.xoyozo.net
四、应用程序池，把 net.xoyozo.www 改成实际需要的 .NET 版本；高级设置，标识，自定义帐户 netXoyozoWww
五、选中网站，日志，更改目录，应用
六、展示网站目录树，选中 upload，处理程序映射，编辑功能权限，取消“脚本”前的勾。
此操作的结果会在该目录下创建 web.config 文件，切勿删除！尚未研究出被上传文件替换的解决方案。程序应严格控制上传路径，阻止修改或替换 web.config 文件
另：
查看端口命令：netstat -an
《SQL Server 2012 数据库服务搭建流程》
安装 .net 3.5 并重启！
知识一、安装，选 64 位版本，安装功能：
实例：数据库引擎服务及子项全选，其它暂时用不到
共享：管理工具-完整
知识NN、若实例安装到其它磁盘，确保目录有“NETWORK SERVICE”权限！！！
知识二、卸载，参：http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/hh231731.aspx
必须严格按照说明卸载，否则会出现卸载不干净，重装装不上的问题。
若不幸遇上 0x851A001A，参：http://social.msdn.microsoft.com/Forums/zh-CN/8f4d5cf8-4ab8-4a37-81df-7c294f994515/sql-server-2012-install-error-851a001a
用户名好像是：NT Service\MSSQLSERVER
知识三、18456错误：
服务器身份验证：SQL Server 和 Windows 身份验证模式
具体设置在：SSMS - Windows 身份验证模式 登录后 - 对象资源管理器 - 选中当前服务器 - 右键属性 - 安全性
SQL Server 配置管理器 - SQL Server 服务 - 重启
知识四、修改端口：
SQL Server 配置管理器 - SQL Server 网络配置 - 相应实例的协议 - TCP/IP - IP 地址 - 将所有1433改掉
SQL Server 配置管理器 - SQL Server 服务 - 重启
知识五、sa - 登录 - 禁用
知识六、维护计划：
开启 SQL Server 代理，并在服务里设置自动(延时)
SSMS - 当前服务器 - 管理 - 维护计划 - 右键 维护计划向导 每天4:03:02
工具箱-拖入：收缩数据库-重新组织索引-重新生成索引-更新统计信息-清除历史记录-备份数据库（完整）-“清除维护”任务
编辑每项任务，在“所有用户数据库”中勾选“忽略未处理联机状态的数据库”，这是关键，如果不勾选，一旦某个数据库被设置为脱机，备份就会出错。
在新建的维护计划上右键，执行，完成以后，右键“查看历史记录”，如有错误作相应修改
完整备份+差异备份方式：http://www.cnblogs.com/zhangq723/archive/2012/03/13/2394102.html 从“下面我来讲一下”开始做
需要开放远程连接的，在防火墙设置允许通过的程序，如：
D:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL12.MSSQLSERVER\MSSQL\Binn\sqlservr.exe
创建或还原数据库
一、（还原时）改：
常规 - 目标 - 数据库(B)
文件 - 表格“还原为”列 - 改文件名如：dbTest.mdf / dbTest_log.ldf
二、（还原时）dbTest - 安全性 - 用户 - 删除原用户，默认那些用户不要删
三、（还原后）属性 - 文件 - 数据库文件 - 逻辑名称，初始大小全是0
如不需要日志，则：属性 - 选项 - 恢复模式 - 简单
四、安全性 - 登录名 - 新建登录名：
常规 - 填写登录名 - SQL Server 身份验证 - 取消“强制实施密码策略” - 默认数据库
用户映射 - 映射对应数据库 - 勾：db_owner / public （若只读则勾：db_datareader / public）
用户映射确定后再检查一次，第一次有可能未设置成功
最小化安装 CentOS 6.4，配置网络
一条一条执行：
yum -y update
yum -y install wget
yum -y install vim
yum -y install screen
screen -S lnmp
安装 LNMP：http://lnmp.org/install.html
下载安装一条龙
不要升级各软件，以防不测
PHP 防跨站：执行一段命令，替换 vhost.sh 文件，以后添加网站就会自动添加 HOST 防跨站、跨目录的配置
更改数据库路径（/home/mysql/var）
http://bbs.vpser.net/thread-1558-1-1.html 第20条
端口（为了 pureftpd 能安装成功，还是不要改端口了）
防火墙加端口
vim /etc/sysconfig/iptables
service iptables restart
FreeTDS：使 php 支持 mssql
安装 PureFTPd
添加FTP用户时，UID和GID必须>1000，譬如添加一个xWeb组和用户：
groupadd -g 2000 xWeb
useradd -u 2000 -g xWeb -s /sbin/nologin -M userDefault
useradd -u 2001 -g xWeb -s /sbin/nologin -M userFang
useradd -u 2002 -g xWeb -s /sbin/nologin -M user2
useradd -u 2003 -g xWeb -s /sbin/nologin -M user3
然后 chown xUser:xWeb -R /home/wwwroot/网站目录
这样PHP木马就不能上传。非www用户每站一个，防止跨站
要写入的目录chown为www用户，这样PHP能创建目录及上传文件，允许公共写入，使FTP能操作写入（未验证PHP创建的新目录FTP有没有写入权限，即继承），所有要写入的目录必须 deny all
chown userFang:xWeb -R /home/wwwroot/fang.eyuyao.com/
chown www:www -R /home/wwwroot/fang.eyuyao.com/uploads/
chown www:www -R /home/wwwroot/fang.eyuyao.com/eyy/src/
chown www:www -R /home/wwwroot/fang.eyuyao.com/index/Runtime/
chown www:www -R /home/wwwroot/fang.eyuyao.com/admin/Runtime/
—————————————————————————————————
#设置目录不允许执行PHP（其实是使符合正则的路径不可读）
#找到网站的 .conf 配置文件，在 location ~ .*\.(php|php5)?$ 的上面插入：
location ~ /upload/.*\.(php|php5)?$
{
deny all;
}
#支持 ThinkPHP（使用 rewrite）
location ~ /index\.php/.*$
{
if (!-e $request_filename) {
rewrite ^/index\.php(/.*)$ /index.php?s=$1 last;
break;
}
}
—————————————————————————————————
重启 LNMP /root/lnmp restart
重启 MySQL /etc/init.d/mysql restart
重启 PureFTPd /root/pureftpd restart
查看 Nginx 版本 nginx -V
查看 MySQL 版本 mysql -V
查看 PNP 版本 php -v
查看 Apache 版本 httpd -v
查内存 cat /proc/meminfo
php.ini vim /usr/local/php/etc/php.ini
iptables 路径 /etc/sysconfig/iptables
MySQL 配置文件 vim /etc/my.cnf
添加网站 /root/vhost.sh
添加ProFTPd用户 /root/proftpd_vhost.sh
—————————————————————————————————
遇到问题：
中文URL问题解决方案，FTP用强制UTF-8，单个文件传。否则在win下打包的zip在linux下解压后，编码不是utf-8，导致打开URL 404
能用记事本打开的文件若包含中文，应另存为 utf-8 编码。
ThinkPHP 项目修改配置文件后，必须删除 /index/Runtime/* 缓存文件！！！
检查目前硬盘状态：fdisk -l
关机并插入新硬盘
对新硬盘分区：fdisk /dev/sdb （假设新硬盘为sdb）
m 显示命令菜单
d 删除一个分区
n 创建一个分区（e 扩展分区；p 主分区）
t 改变分区ID
q 不保存退出
w 保存退出
对新硬盘格式化：mkfs.ext4 /dev/sdb1（这个数字是分区时指定的，fdisk -l 中可查）
创建挂载目录：mkdir /挂载点
挂载分区：mount /dev/sdb1 /挂载点
（卸载分区：umount /dev/sdb1）
开机自动挂载：
vi /etc/fstab
--------------------------------------------------------------------------------------------
相关命令：
df -hT 查看已挂载设备的用量及类型
fdisk -l 查看分区类型等
free -m 查看内存及 swap 用量
--------------------------------------------------------------------------------------------
若在两块硬盘的电脑上重新安装系统，则默认建立 LVM 卷组，如下：
设备 大小 挂载点/RAID/卷 类型 格式
LVM 卷组
VolGroup 390540
lv_root 51200 / ext4 √
lv_home 335452 /home ext4 √
lv_swap 3888 swap √
硬盘驱动器
sda
sda1 500 /boot ext4 √
sda2 152126 VolGroup physical volume (LVM) √
sdb
sdb1 238417 VolGroup physical volume (LVM) √
总结：VolGroup 逻辑卷组的大小是 sda2 和 sdb1 大小之和。（因为 sda2 和 sdb1 的挂载点都是 VolGroup）
VolGroup 视为一个硬盘整体再分成 lv_root、lv_home、lv_swap 等分区。
交换分区也在逻辑卷内，其类型是 swap。
除了 swap 和 LVM 类型，其它分区基本是 ext4 类型了。
若在仅有一块硬盘的电脑上重新安装系统，也是按这种格局分区，
只是硬盘驱动器那只能看到一块硬盘，且 VolGroup 的大小就是那个类型为 LVM 的分区的大小。
前言
最近在学习Web Api框架的时候接触到了async/await，这个特性是.NET 4.5引入的，由于之前对于异步编程不是很了解，所以花费了一些时间学习一下相关的知识，并整理成这篇博客，如果在阅读的过程中发现不对的地方，欢迎大家指正。
同步编程与异步编程
通常情况下，我们写的C#代码就是同步的，运行在同一个线程中，从程序的第一行代码到最后一句代码顺序执行。而异步编程的核心是使用多线程，通过让不同的线程执行不同的任务，实现不同代码的并行运行。
前台线程与后台线程
关于多线程，早在.NET2.0时代，基础类库中就提供了Thread实现。默认情况下，实例化一个Thread创建的是前台线程，只要有前台线程在运行，应用程序的进程就一直处于运行状态，以控制台应用程序为例，在Main方法中实例化一个Thread，这个Main方法就会等待Thread线程执行完毕才退出。而对于后台线程，应用程序将不考虑其是否执行完毕，只要应用程序的主线程和前台线程执行完毕就可以退出，退出后所有的后台线程将被自动终止。来看代码应该更清楚一些：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace ConsoleApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("主线程开始");
//实例化Thread，默认创建前台线程
Thread t1 = new Thread(DoRun1);
t1.Start();
//可以通过修改Thread的IsBackground，将其变为后台线程
Thread t2 = new Thread(DoRun2) { IsBackground = true };
t2.Start();
Console.WriteLine("主线程结束");
}
static void DoRun1()
{
Thread.Sleep(500);
Console.WriteLine("这是前台线程调用");
}
static void DoRun2()
{
Thread.Sleep(1500);
Console.WriteLine("这是后台线程调用");
}
}
}运行上面的代码，可以看到DoRun2方法的打印信息“这是后台线程调用”将不会被显示出来，因为应用程序执行完主线程和前台线程后，就自动退出了，所有的后台线程将被自动终止。这里后台线程设置了等待1.5s，假如这个后台线程比前台线程或主线程提前执行完毕，对应的信息“这是后台线程调用”将可以被成功打印出来。
Task
.NET 4.0推出了新一代的多线程模型Task。async/await特性是与Task紧密相关的，所以在了解async/await前必须充分了解Task的使用。这里将以一个简单的Demo来看一下Task的使用，同时与Thread的创建方式做一下对比。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("主线程启动");
//.NET 4.5引入了Task.Run静态方法来启动一个线程
Task.Run(() => { Thread.Sleep(1000); Console.WriteLine("Task1启动"); });
//Task启动的是后台线程，假如要在主线程中等待后台线程执行完毕，可以调用Wait方法
Task task = Task.Run(() => { Thread.Sleep(500); Console.WriteLine("Task2启动"); });
task.Wait();
Console.WriteLine("主线程结束");
}
}
}首先，必须明确一点是Task启动的线程是后台线程，不过可以通过在Main方法中调用task.Wait()方法，使应用程序等待task执行完毕。Task与Thread的一个重要区分点是：Task底层是使用线程池的，而Thread每次实例化都会创建一个新的线程。这里可以通过这段代码做一次验证：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void DoRun1()
{
Console.WriteLine("Thread Id =" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
}
static void DoRun2()
{
Thread.Sleep(50);
Console.WriteLine("Task调用Thread Id =" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
}
static void Main(string[] args)
{
for (int i = 0; i < 50; i++)
{
new Thread(DoRun1).Start();
}
for (int i = 0; i < 50; i++)
{
Task.Run(() => { DoRun2(); });
}
//让应用程序不立即退出
Console.Read();
}
}
}运行代码，可以看到DoRun1()方法每次的Thread Id都是不同的，而DoRun2()方法的Thread Id是重复出现的。我们知道线程的创建和销毁是一个开销比较大的操作，Task.Run()每次执行将不会立即创建一个新线程，而是到CLR线程池查看是否有空闲的线程，有的话就取一个线程处理这个请求，处理完请求后再把线程放回线程池，这个线程也不会立即撤销，而是设置为空闲状态，可供线程池再次调度，从而减少开销。
Task<TResult>
Task<TResult>是Task的泛型版本，这两个之间的最大不同是Task<TResult>可以有一个返回值，看一下代码应该一目了然：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("主线程开始");
Task task = Task.Run(() => { Thread.Sleep(1000); return Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString(); });
Console.WriteLine(task.Result);
Console.WriteLine("主线程结束");
}
}
}Task<TResult>的实例对象有一个Result属性，当在Main方法中调用task.Result的时候，将等待task执行完毕并得到返回值，这里的效果跟调用task.Wait()是一样的，只是多了一个返回值。
async/await 特性
经过前面的铺垫，终于迎来了这篇文章的主角async/await，还是先通过代码来感受一下这两个特性的使用。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("-------主线程启动-------");
Task task = GetLengthAsync();
Console.WriteLine("Main方法做其他事情");
Console.WriteLine("Task返回的值" + task.Result);
Console.WriteLine("-------主线程结束-------");
}
static async Task GetLengthAsync()
{
Console.WriteLine("GetLengthAsync Start");
string str = await GetStringAsync();
Console.WriteLine("GetLengthAsync End");
return str.Length;
}
static Task GetStringAsync()
{
return Task.Run(() => { Thread.Sleep(2000); return "finished"; });
}
}
}首先来看一下async关键字。async用来修饰方法，表明这个方法是异步的，声明的方法的返回类型必须为：void或Task或Task<TResult>。返回类型为Task的异步方法中无需使用return返回值，而返回类型为Task<TResult>的异步方法中必须使用return返回一个TResult的值，如上述Demo中的异步方法返回一个int。而返回类型可为void，则是为了和事件处理程序兼容，比如下面的示例：
public Form1()
{
InitializeComponent();
btnDo.Click += Down;
}
public async void Down(object sender, EventArgs e)
{
btnDo.Enabled = false;
string str = await Run();
labText.Text = str;
btnDo.Enabled = true;
}
public Task Run()
{
return Task.Run(() => { Thread.Sleep(5000); return DateTime.Now.ToString(); });
}再来看一下await关键字。await必须用来修饰Task或Task<TResult>，而且只能出现在已经用async关键字修饰的异步方法中。
通常情况下，async/await必须成对出现才有意义，假如一个方法声明为async，但却没有使用await关键字，则这个方法在执行的时候就被当作同步方法，这时编译器也会抛出警告提示async修饰的方法中没有使用await，将被作为同步方法使用。了解了关键字async\await的特点后，我们来看一下上述Demo在控制台会输入什么吧。
输出的结果已经很明确地告诉我们整个执行流程了。GetLengthAsync异步方法刚开始是同步执行的，所以"GetLengthAsync Start"字符串会被打印出来，直到遇到第一个await关键字，真正的异步任务GetStringAsync开始执行，await相当于起到一个标记/唤醒点的作用，同时将控制权放回给Main方法，"Main方法做其他事情"字符串会被打印出来。之后由于Main方法需要访问到task.Result，所以就会等待异步方法GetLengthAsync的执行，而GetLengthAsync又等待GetStringAsync的执行，一旦GetStringAsync执行完毕，就会回到await GetStringAsync这个点上执行往下执行，这时"GetLengthAsync End"字符串就会被打印出来。
当然，我们也可以使用下面的方法完成上面控制台的输出。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("-------主线程启动-------");
Task task = GetLengthAsync();
Console.WriteLine("Main方法做其他事情");
Console.WriteLine("Task返回的值" + task.Result);
Console.WriteLine("-------主线程结束-------");
}
static Task GetLengthAsync()
{
Console.WriteLine("GetLengthAsync Start");
Task task = Task.Run(() => { string str = GetStringAsync().Result;
Console.WriteLine("GetLengthAsync End");
return str.Length; });
return task;
}
static Task GetStringAsync()
{
return Task.Run(() => { Thread.Sleep(2000); return "finished"; });
}
}
}对比两种方法，是不是async\await关键字的原理其实就是通过使用一个线程完成异步调用吗？答案是否定的。async关键字表明可以在方法内部使用await关键字，方法在执行到await前都是同步执行的，运行到await处就会挂起，并返回到Main方法中，直到await标记的Task执行完毕，才唤醒回到await点上，继续向下执行。更深入点的介绍可以查看文章末尾的参考文献。
async/await 实际应用
微软已经对一些基础类库的方法提供了异步实现，接下来将实现一个例子来介绍一下async/await的实际应用。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Net;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("开始获取博客园首页字符数量");
Task task1 = CountCharsAsync("http://www.cnblogs.com");
Console.WriteLine("开始获取百度首页字符数量");
Task task2 = CountCharsAsync("http://www.baidu.com");
Console.WriteLine("Main方法中做其他事情");
Console.WriteLine("博客园:" + task1.Result);
Console.WriteLine("百度:" + task2.Result);
}
static async Task CountCharsAsync(string url)
{
WebClient wc = new WebClient();
string result = await wc.DownloadStringTaskAsync(new Uri(url));
return result.Length;
}
}
}参考文献：<IIIustrated C# 2012> 关于async/await的FAQ 《深入理解C#》
问题描述：
当我们的界面需要在程序运行中不断更新数据时，当一个textbox的数据需要变化时，为了让程序执行中不出现界面卡死的现像，最好的方法就是多线程来解决
一个主线程来创建界面，使用一个子线程来执行程序并更新主界面
这样就不会出现卡死的现像了
这肯定是没有问题的，
但是为什么在使用的过程中一样会有很多地方会出现卡死呢，而且有用户跟我说是我的Httphelper类的问题，其实不是，而且我再次声明我的Httphelper类跟多线程并没有关系。不要在诬赖我了哦。
这个问题其实也困或了我很久，但是今天终于解决了，而且我发现很多人有这样的问题，所以我分享一个例子方便大家参考吧。
先来看看我的界面
当我单击
开始执行后
这个时候界面是不会卡死的，
只是数据在不断的更新
下面看看我的代码
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Threading;
namespace WindowsFormsApplication3
{
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
//创建一个委托，是为访问TextBox控件服务的。
public delegate void UpdateTxt(string msg);
//定义一个委托变量
public UpdateTxt updateTxt;
//修改TextBox值的方法。
public void UpdateTxtMethod(string msg)
{
richTextBox1.AppendText(msg + "\r\n");
richTextBox1.ScrollToCaret();
}
//此为在非创建线程中的调用方法，其实是使用TextBox的Invoke方法。
public void ThreadMethodTxt(int n)
{
this.BeginInvoke(updateTxt, "线程开始执行，执行" + n + "次，每一秒执行一次");
for (int i = 0; i < n; i++)
{
this.BeginInvoke(updateTxt, i.ToString());
//一秒 执行一次
Thread.Sleep(1000);
}
this.BeginInvoke(updateTxt, "线程结束");
}
//开启线程
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
Thread objThread = new Thread(new ThreadStart(delegate
{
ThreadMethodTxt(Convert.ToInt32(textBox1.Text.Trim()));
}));
objThread.Start();
}
private void Form1_Load_1(object sender, EventArgs e)
{
//实例化委托
updateTxt = new UpdateTxt(UpdateTxtMethod);
}
}
}
就这些代码，大家看注释应该就明白一点了，
主要是使用一个委托来更新界面的richTextBox1
这样写是肯定没有问题的，而且在我其它的更高级一点的例子里也是这么写的
C#多线程|匿名委托传参数|测试网站压力--升级版
http://www.sufeinet.com/thread-13-1-1.html
上面的文件大家可以做为参考
那问题现在那里呢，其实就出在这一句上
this.BeginInvoke(updateTxt, "线程结束");
大家也许已经发现了，我是这样写的，而不是
updateTxt("线程结束")；
这样来直接在子线程中使用，
我相信有很多同志都是这样写的，其实错就错在这里
如果直接使用
updateTxt("线程结束")；
大家想一下应该就明白了，
updateTxt是在主线程创建的，而我们在子线程中直接使用，运行的数据多了，就会出现卡死，这是界面信息堵死的原因，
所以就算是委托也不能直接在子线程中使用，而是要使用BeginInvoke方法来调用这个委托
这样才不会出现卡死的现像。
问题就解决了。
大家支持一下哦
下面是我的源码提供给大家下载吧
WindowsFormsApplication3.zip (49.65 KB)
// 定义
public enum status { ready, ordered, printed }public enum statusB { ready = 1, ordered = 3, printed = 5 }// 将字符串转化为枚举类型
public static status? ConvertStringToEnum_status(string str)
{
return str != null && Enum.IsDefined(typeof(status), str) ? (status)Enum.Parse(typeof(status), str) : null as status?;
}// 将数字（索引值）转化为枚举类型
status s = (status)1; // 值为 status.orderedstatusB s = (statusB)1; // 值为 statusB.ready// 将枚举类型转化为数字（索引值）
int s = (int)status.ordered; // 值为 1int s = (int)statusB.ready; // 值为 1// 循环
foreach (status s in Enum.GetValues(typeof(status)))
{
}当无法序列化或需要序列化为字符串时，在定义枚举前加上：
当使用 System.Text.Json 时为：
[System.Text.Json.Serialization.JsonConverter(typeof(System.Text.Json.Serialization.JsonStringEnumConverter))]当使用 Newtonsoft.Json 时为：
[Newtonsoft.Json.JsonConverter(typeof(Newtonsoft.Json.Converters.StringEnumConverter))]