2014-01-30 20:46

[CSS] display inline, block 與 inline-block

inline 行內 (例如: <b>,<span>),具有以下特性:
  • 會連接在文字及 inline 元素之後
  • 不具有 width, height 以及上下的 padding, margin (padding-top, padding-bottom, margin-top, margin-bottom)
  • 寬度、高度會內縮至所含文字所使用的空間

block 區塊 (例如: <p>,<div>),具有以下特性:
  • 會獨佔父元素一整行的空間
  • 具有完整 width, height 及 padding, margin 屬性
  • 當不指定寬度時,預設寬度會擴張至一整列
  • 當不指定高度時,預設高度會內縮至子元素所使用的空間

inline-block 行內-區塊 (例如: <img>,<button>),同時具備 inline 與 block 的特性:
  • 會連接在文字及 inline 元素之後
  • 具有完整 width, height 及 padding, margin 屬性
  • 當不指定寬度、高度時,預設會內縮至所含文字所使用的空間
2014-01-30 20:41

[CSS] Selector Meaning

SelectorMeaning
ABA and B
A, BA or B
A Bforeach B whose parents contains A
A > Bforeach B whose parent is A
A + Bforeach B whose previous sibling is A
A ~ Bforeach B whose previous siblings contains A
2014-01-30 20:33

[C#] 圖片縮圖

System.Drawing namespace 提供對 GDI+ 基本繪圖功能的存取,可以方便處理圖片的操作,下面是一個處理圖片縮圖的範例:

//using System.Drawing;

var image = Image.FromFile(@"D:\001.jpg");

int width = 120, height = 100;
float targetRatio = (float)width / (float)height;
float imageRatio = (float)image.Width / (float)image.Height;


if(imageRatio < targetRatio)
{
    width = Math.Max(1, height * image.Width / image.Height);
}
else
{
    height = Math.Max(1, width * image.Height / image.Width); 
}


var thumbnail = image.GetThumbnailImage(width, height, null, IntPtr.Zero);

thumbnail.Save(@"D:\thumb.jpg");

這個方式可以容易的做到圖片縮圖,但使用這個方式會很佔用記憶體,在處理尺寸大的圖片時有可能會出現 out of memory,而且在 MSDN 有以下的警示:
Classes within the System.Drawing namespace are not supported for use within a Windows or ASP.NET service. Attempting to use these classes from within one of these application types may produce unexpected problems, such as diminished service performance and run-time exceptions. For a supported alternative, see Windows Imaging Components.
2014-01-21 01:02

[JavaScript] 匿名 function 進階應用

前幾天 JS 新手村的同事說看不懂下面的程式,下面用了幾個問句解釋了他的疑惑。
(function(model){
    //...
})(model || model={});

JS 要如何宣告一個 function 呢?
function a(){
    //...
}

那改成變數的方式宣告呢?
var a = function(){
    //...
};

要怎麼呼叫上面宣告的 function?
a();

再來把 a 換成等於右邊的 function 宣告。
function(){
    //...
}();

上面的寫法不符合語法,再加上 () 吧!
(function(){
    //...
})();


接著 model || model={} 是透過 or 判斷句的特性,遇到第一個為真就回傳,看看下面的例子:
var a = 1 || 2 || 3;  // 1
var a = 0 || 2 || 3;  // 2
var a = 0 || 0 || 3;  // 3



為什麼要用這種寫法呢??

首先 JS 沒有所謂的 block 變數,在 for 內宣告的變數,外面也能直接存取,唯一能侷限變數存取域的只有 function,在 function 內宣告的變數只有內部能存取,外部是看不見的,所以透過這個方法可以避免變數命名衝突的問題。

再來透過傳入 function 的變數,外部是無法在更動的,變數的參考點在呼叫 function 就固定下來,外部無法在異動內部所存取的參考點,這樣可以避免參考的變數內容被其他套件程式修改,而造成執行錯誤。
2014-01-21 00:23

[Less] 簡單做到背景漸層

對選顏色不擅長,又想在網頁做出 CSS 漸層效果,Less 提供了兩個方便的函數 lighten(加亮顏色)、darken(加深顏色),透過這兩個函數就可以輕鬆產生漸層所需要的色差,然後調整百比值就可以控制漸層的色階。

.toolbar {
    @color: #914;
    @lighten: lighten(@color, 3%);
    @darken: darken(@color, 3%);

    background-color: @color;
    background-image: -webkit-gradient(linear, 0 0, 0 100%, from(@lighten), to(@darken));
    background-image: -webkit-linear-gradient(top, @lighten, @darken);
    background-image: -moz-linear-gradient(top, @lighten, @darken);
    background-image: -ms-linear-gradient(top, @lighten, @darken);
    background-image: -o-linear-gradient(top, @lighten, @darken);
    background-image: linear-gradient(to bottom, @lighten, @darken);
}

上面除了用 linear-gradient 來產生漸層,額外還加上了 background-color 這個保險,讓不支援 CSS3 的 browser 也能有基本的底色。


這樣寫還是有點麻煩,如果包成 mixin 會更方便,如下:
.bg-vertical-gradient(@color, @amount:3%) {
    @lighten: lighten(@color, @amount);
    @darken: darken(@color, @amount);

    background-color: @color;
    background-image: -webkit-gradient(linear, 0 0, 0 100%, from(@lighten), to(@darken));
    background-image: -webkit-linear-gradient(top, @lighten, @darken);
    background-image: -moz-linear-gradient(top, @lighten, @darken);
    background-image: -ms-linear-gradient(top, @lighten, @darken);
    background-image: -o-linear-gradient(top, @lighten, @darken);
    background-image: linear-gradient(to bottom, @lighten, @darken);
}

.toolbar {
    .bg-vertical-gradient(#914);
}

.banner {
    .bg-vertical-gradient(#702, 5%);
}
2013-08-25 16:43

[轉載] 字符串匹配的 Boyer-Moore 演算法

轉載自:字符串匹配的Boyer-Moore算法 - 阮一峰的网络日志

上一篇文章,我介绍了KMP算法

但是,它并不是效率最高的算法,实际采用并不多。各种文本编辑器的"查找"功能(Ctrl+F),大多采用Boyer-Moore算法



Boyer-Moore算法不仅效率高,而且构思巧妙,容易理解。1977年,德克萨斯大学的Robert S. Boyer教授和J Strother Moore教授发明了这种算法。

下面,我根据Moore教授自己的例子来解释这种算法。


1.



假定字符串为"HERE IS A SIMPLE EXAMPLE",搜索词为"EXAMPLE"。



2.



首先,"字符串"与"搜索词"头部对齐,从尾部开始比较。

这是一个很聪明的想法,因为如果尾部字符不匹配,那么只要一次比较,就可以知道前7个字符(整体上)肯定不是要找的结果。

我们看到,"S"与"E"不匹配。这时,"S"就被称为"坏字符"(bad character),即不匹配的字符。我们还发现,"S"不包含在搜索词"EXAMPLE"之中,这意味着可以把搜索词直接移到"S"的后一位。



3.



依然从尾部开始比较,发现"P"与"E"不匹配,所以"P"是"坏字符"。但是,"P"包含在搜索词"EXAMPLE"之中。所以,将搜索词后移两位,两个"P"对齐。



4.



我们由此总结出"坏字符规则"

后移位数 = 坏字符的位置 - 搜索词中的上一次出现位置

如果"坏字符"不包含在搜索词之中,则上一次出现位置为 -1。

以"P"为例,它作为"坏字符",出现在搜索词的第6位(从0开始编号),在搜索词中的上一次出现位置为4,所以后移 6 - 4 = 2位。再以前面第二步的"S"为例,它出现在第6位,上一次出现位置是 -1(即未出现),则整个搜索词后移 6 - (-1) = 7位。



5.



依然从尾部开始比较,"E"与"E"匹配。



6.



比较前面一位,"LE"与"LE"匹配。



7.



比较前面一位,"PLE"与"PLE"匹配。



8.



比较前面一位,"MPLE"与"MPLE"匹配。我们把这种情况称为"好后缀"(good suffix),即所有尾部匹配的字符串。注意,"MPLE"、"PLE"、"LE"、"E"都是好后缀。



9.



比较前一位,发现"I"与"A"不匹配。所以,"I"是"坏字符"。



10.



根据"坏字符规则",此时搜索词应该后移 2 - (-1)= 3 位。问题是,此时有没有更好的移法?



11.



我们知道,此时存在"好后缀"。所以,可以采用"好后缀规则"

后移位数 = 好后缀的位置 - 搜索词中的上一次出现位置

举例来说,如果字符串"ABCDAB"的后一个"AB"是"好后缀"。那么它的位置是5(从0开始计算,取最后的"B"的值),在"搜索词中的上一次出现位置"是1(第一个"B"的位置),所以后移 5 - 1 = 4位,前一个"AB"移到后一个"AB"的位置。

再举一个例子,如果字符串"ABCDEF"的"EF"是好后缀,则"EF"的位置是5 ,上一次出现的位置是 -1(即未出现),所以后移 5 - (-1) = 6位,即整个字符串移到"F"的后一位。

这个规则有三个注意点:

  1. "好后缀"的位置以最后一个字符为准。假定"ABCDEF"的"EF"是好后缀,则它的位置以"F"为准,即5(从0开始计算)。
  2. 如果"好后缀"在搜索词中只出现一次,则它的上一次出现位置为 -1。比如,"EF"在"ABCDEF"之中只出现一次,则它的上一次出现位置为-1(即未出现)。
  3. 如果"好后缀"有多个,则除了最长的那个"好后缀",其他"好后缀"的上一次出现位置必须在头部。比如,假定"BABCDAB"的"好后缀"是"DAB"、"AB"、"B",请问这时"好后缀"的上一次出现位置是什么?回答是,此时采用的好后缀是"B",它的上一次出现位置是头部,即第0位。这个规则也可以这样表达:如果最长的那个"好后缀"只出现一次,则可以把搜索词改写成如下形式进行位置计算"(DA)BABCDAB",即虚拟加入最前面的"DA"。

回到上文的这个例子。此时,所有的"好后缀"(MPLE、PLE、LE、E)之中,只有"E"在"EXAMPLE"还出现在头部,所以后移 6 - 0 = 6位。



12.



可以看到,"坏字符规则"只能移3位,"好后缀规则"可以移6位。所以,Boyer-Moore算法的基本思想是,每次后移这两个规则之中的较大值。

更巧妙的是,这两个规则的移动位数,只与搜索词有关,与原字符串无关。因此,可以预先计算生成《坏字符规则表》和《好后缀规则表》。使用时,只要查表比较一下就可以了。



13.



继续从尾部开始比较,"P"与"E"不匹配,因此"P"是"坏字符"。根据"坏字符规则",后移 6 - 4 = 2位。



14.



从尾部开始逐位比较,发现全部匹配,于是搜索结束。如果还要继续查找(即找出全部匹配),则根据"好后缀规则",后移 6 - 0 = 6位,即头部的"E"移到尾部的"E"的位置。

(完)
2013-08-25 16:07

[轉載] 虚数的意义

轉載自:虚数的意义 - 阮一峰的网络日志

有人在Stack Exchange问了一个问题:

"我一直觉得虚数(imaginary number)很难懂。

中学老师说,虚数就是-1的平方根。



可是,什么数的平方等于-1呢?计算器直接显示出错!

直到今天,我也没有搞懂。谁能解释,虚数到底是什么?

它有什么用?"

帖子的下面,很多人给出了自己的解释,还推荐了一篇非常棒的文章《虚数的图解》。我读后恍然大悟,醍醐灌顶,原来虚数这么简单,一点也不奇怪和难懂!

下面,我就用自己的语言,讲述我所理解的虚数。




一、什么是虚数?


首先,假设有一根数轴,上面有两个反向的点:+1和-1。



这根数轴的正向部分,可以绕原点旋转。显然,逆时针旋转180度,+1就会变成-1。



这相当于两次逆时针旋转90度。



因此,我们可以得到下面的关系式:

(+1) * (逆时针旋转90度) * (逆时针旋转90度) = (-1)

如果把+1消去,这个式子就变为:

(逆时针旋转90度)^2 = (-1)

将"逆时针旋转90度"记为 i :

i^2 = (-1)

这个式子很眼熟,它就是虚数的定义公式。

所以,我们可以知道,虚数 i 就是逆时针旋转90度,i 不是一个数,而是一个旋转量。




二、复数的定义


既然 i 表示旋转量,我们就可以用 i ,表示任何实数的旋转状态。



将实数轴看作横轴,虚数轴看作纵轴,就构成了一个二维平面。旋转到某一个角度的任何正实数,必然唯一对应这个平面中的某个点。

只要确定横坐标和纵坐标,比如( 1 , i ),就可以确定某个实数的旋转量(45度)。

数学家用一种特殊的表示方法,表示这个二维坐标:用 + 号把横坐标和纵坐标连接起来。比如,把 ( 1 , i ) 表示成 1 + i 。这种表示方法就叫做复数(complex number),其中 1 称为实数部,i 称为虚数部。

为什么要把二维坐标表示成这样呢,下一节告诉你原因。




三、虚数的作用:加法


虚数的引入,大大方便了涉及到旋转的计算。



比如,物理学需要计算"力的合成"。假定一个力是 3 + i ,另一个力是 1 + 3i ,请问它们的合成力是多少?



根据"平行四边形法则",你马上得到,合成力就是 ( 3 + i ) + ( 1 + 3i ) = ( 4 + 4i )。

这就是虚数加法的物理意义。




四、虚数的作用:乘法


如果涉及到旋转角度的改变,处理起来更方便。



比如,一条船的航向是 3 + 4i 。

如果该船的航向,逆时针增加45度,请问新航向是多少?



45度的航向就是 1 + i 。计算新航向,只要把这两个航向 3 + 4i 与 1 + i 相乘就可以了(原因在下一节解释):

( 3 + 4i ) * ( 1 + i ) = ( -1 + 7i )

所以,该船的新航向是 -1 + 7i 。

如果航向逆时针增加90度,就更简单了。因为90度的航向就是 i ,所以新航向等于:

( 3 + 4i ) * i = ( -4 + 3i )

这就是虚数乘法的物理意义:改变旋转角度。




五、虚数乘法的数学证明


为什么一个复数改变旋转角度,只要做乘法就可以了?

下面就是它的数学证明,实际上很简单。



任何复数 a + bi,都可以改写成旋转半径 r 与横轴夹角 θ 的形式。

假定现有两个复数 a + bi 和 c + di,可以将它们改写如下:

a + bi = r1 * ( cosα + isinα )

c + di = r2 * ( cosβ + isinβ )


这两个复数相乘,( a + bi )( c + di ) 就相当于

r1 * r2 * ( cosα + isinα ) * ( cosβ + isinβ )


展开后面的乘式,得到

cosα * cosβ - sinα * sinβ + i( cosα * sinβ + sinα * cosβ )


根据三角函数公式,上面的式子就等于

cos(α+β) + isin(α+β)


所以,

( a + bi )( c + di ) = r1 * r2 * ( cos(α+β) + isin(α+β) )


这就证明了,两个复数相乘,就等于旋转半径相乘、旋转角度相加。

(完)
2013-08-25 13:56

[轉載] 調校 SQL 以徹底改善應用程式效能

轉載自:調校 SQL 以徹底改善應用程式效能

有些程式員在撰寫前端的應用程式時,會透過各種 OOP 語言將存取資料庫的 SQL 陳述式串接起來,卻忽略了 SQL 語法的效能問題。版工曾聽過某半導體大廠的新進程式員,所兜出來的一段 PL/SQL 跑了好幾分鐘還跑不完;想當然爾,即使他前端的 AJAX 用得再漂亮,程式效能頂多也只是差強人意而已。以下是版工整理出的一些簡單心得,讓長年鑽究 ASP.NET / JSP / AJAX 等前端應用程式,卻無暇研究 SQL 語法的程式員,避免踩到一些 SQL 的效能地雷。


1、資料庫設計與規劃
  • Primary Key 欄位的長度儘量小,能用 small integer 就不要用 integer。例如員工資料表,若能用員工編號當主鍵,就不要用身分證字號。
  • 一般欄位亦同。若該資料表要存放的資料不會超過 3 萬筆,用 small integer 即可,不必用 integer。
  • 文字資料欄位若長度固定,如:身分證字號,就不要用 varchar 或 nvarchar,應該用 char 或 nchar。
  • 文字資料欄位若長度不固定,如:地址,則應該用 varchar 或 nvarchar。除了可節省儲存空間外,存取磁碟時也會較有效率。
  • 設計欄位時,若其值可有可無,最好也給一個預設值,並設成「不允許 NULL」(一般欄位預設為「允許 NULL」)。因為 SQL Server 在存放和查詢有 NULL 的資料表時,會花費額外的運算動作 [2]。
  • 若一個資料表的欄位過多,應垂直切割成兩個以上的資料表,並用同名的 Primary Key 一對多連結起來,如:Northwind 的 Orders、Order Details 資料表。以避免在存取資料時,以叢集索引掃描時會載入過多的資料,或修改資料時造成互相鎖定或鎖定過久。



2、適當地建立索引
  • 記得自行幫 Foreign Key 欄位建立索引,即使是很少被 JOIN 的資料表亦然。
  • 替常被查詢或排序的欄位建立索引,如:常被當作 WHERE 子句條件的欄位。
  • 用來建立索引的欄位,長度不宜過長,不要用超過 20 個位元組的欄位,如:地址。
  • 不要替內容重複性高的欄位建立索引,如:性別;反之,若重複性低的欄位則適合建立索引,如:姓名。
  • 不要替使用率低的欄位建立索引。
  • 不宜替過多欄位建立索引,否則反而會影響到新增、修改、刪除的效能,尤其是以線上交易 (OLTP) 為主的網站資料庫。
  • 若資料表存放的資料很少,就不必刻意建立索引。否則可能資料庫沿著索引樹狀結構去搜尋索引中的資料,反而比掃描整個資料表還慢。
  • 若查詢時符合條件的資料很多,則透過「非叢集索引」搜尋的效能,可能反而不如整個資料表逐筆掃描。
  • 建立「叢集索引」的欄位選擇至為重要,會影響到整個索引結構的效能。要用來建立「叢集索引」的欄位,務必選擇「整數」型別 (鍵值會較小)、唯一、不可為 NULL。



3、適當地使用索引
  • 有些書籍會提到,使用 LIKE、% 做模糊查詢時,即使您已替某個欄位建立索引 (如下方例子的 CustomerID),但以常數字元開頭才會使用到索引,若以萬用字元 (%) 開頭則不會使用索引,如下所示:
    USE Northwind;
    GO
    SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID LIKE 'D%'; --使用索引
    SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID LIKE '%D'; --不使用索引
    

    執行完成後按 Ctrl+L,可檢閱如下圖的「執行計畫」。


    圖 1 可看出「查詢最佳化程式」有使用到索引做搜尋


    圖 2 在此的叢集索引掃描,並未直接使用索引,效能上幾乎只等於掃描整個資料表

    但經版工反覆測試,這種語法是否會使用到索引,抑或會逐筆掃描,並非絕對的。仍要看所下的查詢關鍵字,以及欄位內儲存的資料內容而定。但對於儲存資料筆數龐大的資料表,最好還是少用 LIKE 做模糊查詢。

  • 以下的運算子會造成「負向查詢」,常會讓「查詢最佳化程式」無法有效地使用索引,最好能用其他運算子和語法改寫 (經版工測試,並非有負向運算子,就絕對無法使用索引):
    NOT 、 != 、 <> 、 !> 、 !< 、 NOT EXISTS 、 NOT IN 、 NOT LIKE
  • 避免讓 WHERE 子句中的欄位,去做字串串接或數字運算,否則可能導致「查詢最佳化程式」無法直接使用索引,而改採叢集索引掃描 (經版工測試並非絕對)。
  • 資料表中的資料,會依照「叢集索引」欄位的順序存放,因此當您下 BETWEEN、GROUP BY、ORDER BY 時若有包含「叢集索引」欄位,由於資料已在資料表中排序好,因此可提升查詢速度。
  • 若使用「複合索引」,要注意索引順序上的第一個欄位,才適合當作過濾條件。



4、避免在 WHERE 子句中對欄位使用函數

對欄位使用函數,也等於對欄位做運算或串接的動作,一樣可能會讓「查詢最佳化程式」無法有效地使用索引。但真正對效能影響最重大的,是當您的資料表內若有 10 萬筆資料,則在查詢時就需要呼叫函數 10 萬次,這點才是真正的效能殺手。程式員應注意,在系統開發初期可能感覺不出差異,但當系統上線且資料持續累積後,這些語法細節所造成的效能問題就會逐步浮現。

SELECT * FROM Orders WHERE DATEPART(yyyy, OrderDate) = 1996 AND DATEPART(mm, OrderDate)=7
-- 可改成
SELECT * FROM Orders WHERE OrderDate BETWEEN '19960701' AND '19960731'

SELECT * FROM Orders WHERE SUBSTRING(CustomerID, 1, 1) = 'D'
-- 可改成
SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID LIKE 'D%'

注意當您在下 UPDATE、DELETE 陳述式時,若有採用 WHERE 子句,也應符合上述原則。



5、AND 與 OR 的使用

在 AND 運算中,「只要有一個」條件有用到索引 (如下方的 CustomerID),即可大幅提升查詢速度,如下圖 3 所示:

SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID='VINET' AND Freight=32.3800 
--使用索引,會出現下圖 3 的畫面

SELECT * FROM Orders WHERE Freight=32.3800 
--不使用索引,會出現上圖 2 的畫面


圖 3

但在 OR 運算中,則要「所有的」條件都有可用的索引,才能使用索引來提升查詢速度。因此 OR 運算子的使用必須特別小心。

若您將上方 AND 的範例,邏輯運算子改成 OR 的話,如下所示:

SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID='VINET' OR Freight=32.3800

由於無法有效地使用索引,也會出現圖 2 的畫面。

在使用 OR 運算子時,只要有一個條件 (欄位) 沒有可用的索引,則其他所有的條件 (欄位) 都有索引也沒用,只能如圖 2 般,把整個資料表或整個叢集索引都掃描過,以逐筆比對是否有符合條件的資料。


據網路上文件的說法 [1],上述的 OR 運算陳述式,我們還可用 UNION 聯集適當地改善,如下:

SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID='VINET'
UNION
SELECT * FROM Orders WHERE Freight=32.3800

此時您再按 Ctrl+L 檢閱「執行計畫」,會發現上半段的查詢會使用索引,但下半段仍用叢集索引掃描,對效能不無小補。



6、適當地使用子查詢

相較於「子查詢 (Subquery)」,若能用 JOIN 完成的查詢,一般會比較建議使用後者。原因除了 JOIN 的語法較容易理解外,在多數的情況下,JOIN 的效能也會比子查詢較佳;但這並非絕對,也有的情況可能剛好相反。

我們知道子查詢可分為「獨立子查詢」和「關聯子查詢」兩種,前者指子查詢的內容可單獨執行,後者則無法單獨執行,亦即外層查詢的「每一次」查詢動作都需要引用內層查詢的資料,或內層查詢的「每一次」查詢動作都需要參考外層查詢的資料。

以下我們看一個比較極端的例子 [2]。若我們希望所有查詢出來的資料,都能另外給一個自動編號,版工我在之前的文章「用 SQL Server 2005 新增的 ROW_NUMBER 函數撰寫 GridView 分頁」中有介紹過,可用 SQL Server 2005 中新增的 ROW_NUMBER 函數輕易地達成,且 ROW_NUMBER 函數還能再加上「分群 (PARTITION BY)」等功能,而且執行效能極佳。


圖 4 將 Orders 資料表的 830 筆資料都撈出來,並在右側給一組自動編號

現在我們要如上圖 4 般,將 Northwind 中 Orders 資料表的 830 筆資料都撈出來,並自動給一組編號,若用 ROW_NUMBER 函數的寫法如下所示,而且效能極佳,只要 2 ms (毫秒),亦即千分之二秒。

SET STATISTICS TIME ON
SELECT OrderID, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY OrderID) AS 編號
FROM dbo.Orders

但如果是在舊版的 SQL Server 2000 中,我們可能得用以下的「子查詢」寫法:

SET STATISTICS TIME ON
SELECT OrderID,
(SELECT COUNT(*) FROM dbo.Orders AS 內圈
WHERE 內圈.OrderID <= 外圈.OrderID) AS 編號
FROM dbo.Orders AS 外圈
ORDER BY 編號

但這種舊寫法,會像先前所提到的,外層查詢的「每一次」查詢動作都需要引用內層查詢的資料。以上方例子而言,外層查詢的每一筆資料,都要等內層查詢「掃描整個資料表」並作比對和計數,因此 830 筆資料每一筆都要重複掃描整個資料表 830 次,所耗用的時間也因此爆增至 170 ms。

若您用相同的寫法,去查詢 AdventureWorks 資料庫中,有 31,465 筆資料的 Sales.SalesOrderHeader 資料表,用 ROW_NUMBER 函數要 677 ms,還不到 1 秒鐘;但用子查詢的話,居然要高達 225,735 ms,將近快 4 分鐘的時間。

雖然這是較極端的範例,但由此可知子查詢的撰寫,在使用上不可不慎,尤其是「關聯子查詢」。程式員在程式開發初期、資料量還很少時感受不到此種 SQL 語法的重大陷阱;但等到系統上線幾個月或一兩年後,可能就會有反應遲緩的現象。



7、其他查詢技巧
  • DISTINCT、ORDER BY 語法,會讓資料庫做額外的計算。此外聯集的使用,若沒有要剔除重複資料的需求,使用 UNION ALL 會比 UNION 更佳,因為後者會加入類似 DISTINCT 的演算法。
  • 在 SQL Server 2005 版本中,存取資料庫物件時,最好明確指定該物件的「結構描述 (Schema)」,也就是使用兩節式名稱。否則若呼叫者的預設 Schema 不是 dbo,則 SQL Server 在執行時,會先尋找該使用者預設 Schema 所搭配的物件,找不到的話才會轉而使用預設的 dbo,會多耗費尋找的時間。例如若要執行一個叫做 dbo.mySP1 的 Stored Procedure,應使用以下的兩節式名稱:
    EXEC dbo.mySP1
    



8、儘可能用 Stored Procedure 取代前端應用程式直接存取資料表

Stored Procedure 除了經過事先編譯、效能較好以外,亦可節省 SQL 陳述式傳遞的頻寬,也方便商業邏輯的重複使用。再搭配自訂函數和 View 的使用,將來若要修改資料表結構、重新切割或反正規化時亦較方便。



9、儘可能在資料來源層,就先過濾資料

使用 SELECT 語法時,儘量避免傳回所有的資料至前端而不設定 WHERE 等過濾條件。雖然 ASP.NET 中 SqlDataSource、ObjectDataSource 控制項的 FilterExpression 可再做篩選,GridView 控制項的 SortExpression 可再做排序,但會多消耗掉資料庫的系統資源、Web server 的記憶體和網路頻寬。最好還是在資料庫和資料來源層,就先用 SQL 條件式篩選出所要的資料。



結論:

本文的觀念,不管是寫 SQL statement、Stored Procedure、自訂函數或 View 皆然。本文只是挑出程式員較容易犯的 SQL 語法效能問題,以期能在短時間瀏覽過本文後,在寫 ADO.NET 程式時能修正以往隨興的 SQL 撰寫習慣。文中提到的幾點,只不過是 SQL 語法效能議題的入門篇。後續有時間的話,版工會再補充在本帖的回應留言,或另開新主題。



參考文件:

[1] SQL查詢最佳化 (網際烏托邦):
http://www.ithome.com.tw/plog/index.php?op=ViewArticle&articleId=5421&blogId=620

參考書籍:

[2] SQL Server 2005 Performance Tuning 效能調校:
作者:胡百敬、姚巧枚、劉承修
出版社:悅知出版社
http://tlsj.tenlong.com.tw/WebModule/BookSearch/bookSearchViewAction.do?isbn=9789866761225&sid=41966

[3] SQL Server 2005 完全實戰:
作者:章立民
出版社:碁峰出版社

相關文件:

[4] 臺大醫院資料庫分割疏失,系統幾近停擺 (ITHome):
http://www.ithome.com.tw/itadm/article.php?c=43597

[5] 當DataGrid遇見100萬筆資料:
http://blog.sina.com.tw/4907/article.php?pbgid=4907&entryid=3921

[6] ASP.NET 2.0 GridView 範例集 - 「4-8-4、GridView的效能」:
http://blog.csdn.net/Code6421/archive/2007/12/22/1958167.aspx

[7] 有關開啟頁面時,一次載入數千筆資料的效能問題:
http://www.blueshop.com.tw:80/board/show.asp?subcde=BRD200709141021458MV