问题描述

在SQL 提速：高并发帐户查询（下面简称前文）中讨论过单表高并发查询方案。有时情况复杂，查询还会涉及关联运算。比如：帐户查询时，明细数据还要与网点表等维表做关联计算，最终结果中要包含维表的字段，例如网点名称、地址、电话等。数据结构如下图：

SQL 语句写出来大概是这个样子：

select d.id,d.amt,d.detail_date,s.name,s.phone_number,s.address,… from detail d

       left join store s on d.store_id=s.id

where d.id='1010087'

and d.detail_date>= to_date('2021-01-10', 'yyyy-MM-dd')

and d.detail_date<to_date('2021-01-25', 'yyyy-MM-dd')

and …

为了提高查询响应速度，一般都会对 detail 表的帐号 id 字段建索引如下：

create index index_detail_1 on detail(id)

提速方案

一、快速查找，内存关联

通常，这些用作代码的维表都很小，可以全部预读入到内存中并建立好索引。然后使用前文所述的方案，快速查找满足条件的明细数据后，再与这些内存维表做关联运算。因为维表已经建好索引，而且读出来的明细数据量也很小，关联的性能损失基本可以忽略不计，即使有多个关联维表也仍然会非常快，可以满足秒级响应要求。

二、新增数据

按前文的方案即可。

代码示例

一、数据预处理，有序行存、建立索引

参见前文。

二、索引预加载、维表预加载

在系统初始化或者索引、维表发生变动时，要加载到内存中，每次查询计算的时候可以节省加载时间。

A1：判断全局变量 detail 是否存在，如果存在，表示已经加载了索引。

B1：如果全局变量 detail 不存在，那么打开组表加载三级索引。@2 或者 @3 表示加载 2 或者 3 级索引。3 级索引性能更好，但需要更大的内存。具体加载 2 级还是 3 级，需要根据索引的大小和内存的容量确定。

B2：全局变量 detail 赋值为 B1。

A3-B4：预加载网点维表，带索引的主键是网点编号 id。

三、帐户查询、关联计算

因为预先加载了带索引的明细表和维表，所以查询代码非常简单：

A1：icursor 是带索引的游标。实际应用中，帐户 id、时间段等条件，要通过参数传入。

A2：读入内存中的明细数据，和网点维表做关联计算。

A3：引用关联字段，返回查询结果。

四、新增数据

代码参见前文。