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计算结余数,JSON原生支持实例说明

发布时间:2019-10-25 15:32编辑:数据库浏览(62)

    数据库索引的特点:

    • 避免进行数据库全表的扫描,大多数情况,只需要扫描较少的索引页和数据页,而不是查询所有数据页。而且对于非聚集索引,有时不需要访问数据页即可得到数据。
    • 聚集索引可以避免数据插入操作,集中于表的最后一个数据页面。
    • 在某些情况下,索引可以避免排序操作。

    背景

    Microsoft SQL Server 对于数据平台的开发者来说越来越友好。比如已经原生支持XML很多年了,在这个趋势下,如今也能在SQLServer2016中使用内置的JSON。尤其对于一些大数据很数据接口的解析环节来说这显得非常有价值。与我们现在所做比如在SQL中使用CLR或者自定义的函数来解析JSON相比较,新的内置JSON会大大提高性能,同时优化了编程以及增删查改等方法。

        那么是否意味着我们可以丢弃XML,然后开始使用JSON?当然不是,这取决于数据输出处理的目的。如果有一个外部的通过XML与外部交互数据的服务并且内外的架构是一致的,那么应该是使用XML数据类型以及原生的函数。如果是针对微型服务架构或者动态元数据和数据存储,那么久应该利用最新的JSON函数。

    有一个网友问及,在SQL中,计算每一笔的结余数。他提供的截图说明:
    图片 1

    数据库索引与数据结构

    上文说过,二叉树、红黑树等数据结构也可以用来实现索引,但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构,这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。

    实例

        当使用查询这些已经有固定架构的JSON的数据表时,使用“FOR JSON” 提示在你的T-SQL脚本后面,用这种方式以便于格式化输出。一下实例我使用了SQLServer 2016 Worldwide Importers sample database,可以在GitHub上直接下载下来(下载地址)。看一下视图Website.customers。我们查询一个数据并格式化输出JSON格式:

    SELECT [CustomerID]
          ,[CustomerName]
          ,[CustomerCategoryName]
          ,[PrimaryContact]
          ,[AlternateContact]
          ,[PhoneNumber]
          ,[FaxNumber]
          ,[BuyingGroupName]
          ,[WebsiteURL]
          ,[DeliveryMethod]
          ,[CityName]
    
     ,DeliveryLocation.ToString() as DeliveryLocation
          ,[DeliveryRun]
          ,[RunPosition]
      FROM [WideWorldImporters].[Website].[Customers]
      WHERE CustomerID=1
      FOR JSON AUTO
    

      

     

    请注意我们有一个地理数据类型列(DeliveryLocation),这需要引入两个重要的变通方案(标黄):

    首先,需要转换一个string字符,否则就会报错:

    FOR JSON cannot serialize CLR objects. Cast CLR types explicitly into one of the supported types in FOR JSON queries.

    其次,JSON采用键值对的语法因此必须指定一个别名来转换数据,如果失败会出现下面的错误:

    Column expressions and data sources without names or aliases cannot be formatted as JSON text using FOR JSON clause. Add alias to the unnamed column or table.

    确认了这些,改写的格式化输出如下:

    [
        {
            "CustomerID": 1,
            "CustomerName": "Tailspin Toys (Head Office)",
            "CustomerCategoryName": "Novelty Shop",
            "PrimaryContact": "Waldemar Fisar",
            "AlternateContact": "Laimonis Berzins",
            "PhoneNumber": "(308) 555-0100",
            "FaxNumber": "(308) 555-0101",
            "BuyingGroupName": "Tailspin Toys",
            "WebsiteURL": "http://www.tailspintoys.com",
            "DeliveryMethod": "Delivery Van",
            "CityName": "Lisco",
            "DeliveryLocation": "POINT (-102.6201979 41.4972022)",
            "DeliveryRun": "",
            "RunPosition": ""
        }
    ]
    

      

     

    当然也可以使用JSON作为输入型DML语句,例如INSERT/UPDATE/DELETE 语句中使用“OPENJSON”。因此可以在所有的数据操作上加入JSON提示。

    如果不了解数据结构或者想让其更加灵活,那么可以将数据存储为一个JSON格式的字符类型,改列的类型可以使NVARCHAR 类型。Application.People 表中的CustomFields 列就是典型这种情况。可以用如下语句看一下表格格式这个列的内容:

    declare @json nvarchar(max)
    
    SELECT @json=[CustomFields]
    FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
    where PersonID=8
    
    select * from openjson(@json)
    

      

     

    结果集在表格结果中的显示:

    图片 2

     

    用另一种方式来查询这条记录,前提是需要知道在JSON数据结构和关键的名字,使用JSON_VALUE 和JSON_QUERY 函数:

      SELECT
           JSON_QUERY([CustomFields],'$.OtherLanguages') as OtherLanguages,
           JSON_VALUE([CustomFields],'$.HireDate') as HireDate,
           JSON_VALUE([CustomFields],'$.Title') as Title,
           JSON_VALUE([CustomFields],'$.PrimarySalesTerritory') as PrimarySalesTerritory,
           JSON_VALUE([CustomFields],'$.CommissionRate') as CommissionRate
      FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
      where PersonID=8
    

      

     

    在表格结果集中展示表格格式的结果:

    图片 3

     

    这个地方最关心就是查询条件和添加索引。设想一下我们打算去查询所有2011年以后雇佣的人,你可以运行下面的查询语句:

    SELECT personID,fullName,JSON_VALUE(CustomFields,'$.HireDate') as hireDate
    FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
    where IsEmployee=1
    and year(cast(JSON_VALUE(CustomFields,'$.HireDate') as date))>2011
    

      

     

    切记JSON_VALUE 返回一个单一的文本值(nvarchar(4000))。需要转换返回值到一个时间字段中,然后分离年来筛选查询条件。实际执行计划如下:

    图片 4

     

    为了验证如何对JSON内容创建索引,需要创建一个计算列。为了举例说明,Application.People 表标记版本,并且加入计算列,当系统版本为ON的时候不支持。我们这里使用Sales.Invoices表,其中ReturnedDeliveryData 中插入json数据。接下来获取数据,感受一下:

    SELECT TOP 100 [InvoiceID]
          ,[CustomerID]
          ,JSON_QUERY([ReturnedDeliveryData],'$.Events')
      FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
    

      

     

    发现结果集第一个event都是“Ready for collection”:

    图片 5

     

    然后获取2016年3月的发票数据:

    SELECT [InvoiceID]
          ,[CustomerID]
          ,CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)
      FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
      WHERE CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)
           BETWEEN '20160301' AND '20160331'
    

      

    实际执行计划如下:

    图片 6

     

        加入一个计算列叫做“ReadyDate”, 准备好集合表达式的结果:

    ALTER TABLE [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
    ADD ReadyDate AS CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)
    

      

     

    之后,重新执行查询,但是使用新的计算列作为条件:

    SELECT [InvoiceID]
          ,[CustomerID]
          ,ReadyDate
      FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
      WHERE ReadyDate BETWEEN '20160301' AND '20160331'
    

      

     

    执行计划是一样的,除了SSMS建议的缺失索引:

    图片 7

     

    因此,根据建议在计算列上建立索引来帮助查询,建立索引如下:

    /*
    The Query Processor estimates that implementing the following index could improve the query cost by 99.272%.
    */
    CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Invoices_ReadyDate
    ON [Sales].[Invoices] ([ReadyDate])
    INCLUDE ([InvoiceID],[CustomerID])
    GO
    

      

     

    我们重新执行查询验证执行计划:

    图片 8

     

    有了索引之后,大大提升了性能,并且查询JSON的速度和表列是一样快的。

     

    B树(Balance Tree)

    又叫做B- 树(其实B-是由B-tree翻译过来,所以B-树和B树是一个概念)
    ,它就是一种平衡多路查找树。下图就是一个典型的B树:

    graph TD
    a(M)-->b(E - F)
    b-->E
    b-->F
    a-->c(P - T - X)
    E-->d(1 - 2)
    F-->e(4 - 5)
    

    总结:

    本篇通过对SQL2016 中的新增的内置JSON进行了简单介绍,主要有如下要点:

     

    • JSON能在SQLServer2016中高效的使用,但是JSON并不是原生数据类型;
    • 如果使用JSON格式必须为输出结果是表达式的提供别名;
    • JSON_VALUE 和 JSON_QUERY  函数转移和获取Varchar格式的数据,因此必须将数据转译成你需要的类型。
    • 在计算列的帮助下查询JSON可以使用索引进行优化。

    图片 9

    B-Tree特点

    • 树中每个结点至多有m个孩子;
    • 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有m/2个孩子;
    • 若根结点不是叶子结点,则至少有2个孩子;
    • 所有叶子结点(失败节点)都出现在同一层,叶子结点不包含任何关键字信息;
    • 所有非终端结点中包含下列信息数据 ( n, A0 , K1 , A1 , K2 , A2 , … , Kn , An ),其中: Ki (i=1,…,n)为关键字,且Ki < Ki+1 , Ai (i=0,…,n)为指向子树根结点的指针, n为关键字的个数
    • 非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;
      B树详细定义
    1. 有一个根节点,根节点只有一个记录和两个孩子或者根节点为空;
    2. 每个节点记录中的key和指针相互间隔,指针指向孩子节点;
    3. d是表示树的宽度,除叶子节点之外,其它每个节点有[d/2,d-1]条记录,并且些记录中的key都是从左到右按大小排列的,有[d/2+1,d]个孩子;
    4. 在一个节点中,第n个子树中的所有key,小于这个节点中第n个key,大于第n-1个key,比如上图中B节点的第2个子节点E中的所有key都小于B中的第2个key 9,大于第1个key 3;
    5. 所有的叶子节点必须在同一层次,也就是它们具有相同的深度;
    

    由于B-Tree的特性,在B-Tree中按key检索数据的算法非常直观:首先从根节点进行二分查找,如果找到则返回对应节点的data,否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找,直到找到节点或找到null指针,前者查找成功,后者查找失败。B-Tree上查找算法的伪代码如下:

    BTree_Search(node, key) {
         if(node == null) return null;
         foreach(node.key){
              if(node.key[i] == key) return node.data[i];
              if(node.key[i] > key) return BTree_Search(point[i]->node);
          }
         return BTree_Search(point[i+1]->node);
      }
    data = BTree_Search(root, my_key);
    

    关于B-Tree有一系列有趣的性质,例如一个度为d的B-Tree,设其索引N个key,则其树高h的上限为logd((N+1)/2),检索一个key,其查找节点个数的渐进复杂度为O(logdN)。从这点可以看出,B-Tree是一个非常有效率的索引数据结构。

    另外,由于插入删除新的数据记录会破坏B-Tree的性质,因此在插入删除时,需要对树进行一个分裂、合并、转移等操作以保持B-Tree性质,本文不打算完整讨论B-Tree这些内容,因为已经有许多资料详细说明了B-Tree的数学性质及插入删除算法,有兴趣的朋友可以查阅其它文献进行详细研究。

     

    B+Tree

    其实B-Tree有许多变种,其中最常见的是B+Tree,比如MySQL就普遍使用B+Tree实现其索引结构。B-Tree相比,B+Tree有以下不同点:

    • 每个节点的指针上限为2d而不是2d+1;
    • 内节点不存储data,只存储key;
    • 叶子节点不存储指针;
    • 下面是一个简单的B+Tree示意。
    graph TD
    a(1____2____)-->a1(____)
    a1-->b(3____4____)
    b-->d(15)
    b-->e(18)
    d-->data1
    e-->data2
    

    由于并不是所有节点都具有相同的域,因此B+Tree中叶节点和内节点一般大小不同。这点与B-Tree不同,虽然B-Tree中不同节点存放的key和指针可能数量不一致,但是每个节点的域和上限是一致的,所以在实现中B-Tree往往对每个节点申请同等大小的空间。一般来说,B+Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构,具体原因与外存储器原理及计算机存取原理有关,将在下面讨论。

    带有顺序访问指针的B+Tree

    一般在数据库系统或文件系统中使用的B+Tree结构都在经典B+Tree的基础上进行了优化,增加了顺序访问指针。

    graph TD
    a(1____2____)-->a1(____)
    a1-->b(3____4____)
    b-->d(15)
    b-->e(18)
    d-->data1
    e-->data2
    data1-->data2
    

    如图所示,在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针,就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能,例如图4中如果要查询key为从18到49的所有数据记录,当找到18后,只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点,极大提到了区间查询效率。
    这一节对==B-Tree和B+Tree==进行了一个简单的介绍,下一节结合存储器存取原理介绍为什么目前B+Tree是数据库系统实现索引的==首选数据结构==。

    实现这个功能,关键是获取前一笔记录eqty字段的值。

    两种类型的存储

    在计算机系统中一般包含两种类型的存储,计算机主存(RAM)和外部存储器(如硬盘、CD、SSD等)。在设计索引算法和存储结构时,我们必须要考虑到这两种类型的存储特点。主存的读取速度快,相对于主存,外部磁盘的数据读取速率要比主从慢好几个数量级,具体它们之间的差别后面会详细介绍。 上面讲的所有查询算法都是假设数据存储在计算机主存中的,计算机主存一般比较小,实际数据库中数据都是存储到外部存储器的。

    一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说,索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。下面详细介绍内存和磁盘存取原理,然后再结合这些原理分析B-/+Tree作为索引的效率。

    下面Insus.NET尝试写一下。使用最简单的方法,就是循环每一笔记录。然后可以计算 qty加上前一笔的eqty。

    创建一个临时表存储原数:
    图片 10

    图片 11图片 12

    CREATE TABLE #tt
    (
      [empid] char(3),
      [fdate] date,
      [qty] int
    )
    
    INSERT INTO #tt([empid],[fdate],[qty]) VALUES('100','2018-01-01',100)
    INSERT INTO #tt([empid],[fdate],[qty]) VALUES('100','2018-01-01',100)
    INSERT INTO #tt([empid],[fdate],[qty]) VALUES('100','2018-01-01',120)
    INSERT INTO #tt([empid],[fdate],[qty]) VALUES('100','2018-01-01',145)
    INSERT INTO #tt([empid],[fdate],[qty]) VALUES('100','2018-01-02',30)
    INSERT INTO #tt([empid],[fdate],[qty]) VALUES('100','2018-01-02',150)
    INSERT INTO #tt([empid],[fdate],[qty]) VALUES('100','2018-01-02',160)
    INSERT INTO #tt([empid],[fdate],[qty]) VALUES('100','2018-01-02',170)
    INSERT INTO #tt([empid],[fdate],[qty]) VALUES('100','2018-01-02',121)
    INSERT INTO #tt([empid],[fdate],[qty]) VALUES('100','2018-01-02',106)
    

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