mssql 30万条数据 搜索文本字段的各种方式对比

数据库内，存储着高达三十万条记录，每一行数据都拥有一个独特的ID，但并未设置为主键。在这庞大的数据集中，有一个“分类”字段，其上建立了非聚集索引。这样的设置，为我们在大数据中搜索特定分类提供了便利。

采用T-SQL语言，我们可以编写用户自定义函数和存储过程，以更高效地查询数据。例如，我们的用户自定义函数[dbo].[gethl]，接受一个参数@types（nvarchar(4)类型），然后返回所有匹配特定分类的“书名”。类似的，我们的存储过程[dbo].[getfl]也接受一个参数@typen，并返回对应分类下的书名。

下面是具体的代码实现：

```sql

CREATE FUNCTION [dbo].[gethl] (@types nvarchar(4))

RETURNS @resultTable TABLE (书名 nvarchar(max))

AS

BEGIN

INSERT INTO @resultTable

SELECT 书名

FROM 图书三十万条

WHERE 分类 LIKE '%' + @types + '%'

RETURN

END

CREATE PROCEDURE [dbo].[getfl] (@typen nvarchar(4))

AS

BEGIN

SELECT 书名

FROM 图书三十万条

WHERE 分类 LIKE '%' + @typen + '%'

END

```

在实际运行中，如果我们直接查询包含'医学'的分类，或者使用上述的函数和存储过程，执行时间大约在1100-1150毫秒左右。值得注意的是，“分类”列上的非聚集索引比聚集索引在这个查询上的效果更好。但这并不是最优的解决方案。如果要进一步提高查询效率，最好的办法是在这个表上建立一个针对检索的ID的索引。这将大大提高查询速度。这需要根据具体的数据结构和查询需求来决定。我们还可以考虑使用视图（VIEW）等其他数据库对象来优化查询。在实际操作中，可以根据具体情况选择最合适的方法。在这个过程中，我们可以使用`datediff`函数来测量查询的执行时间，以便更好地评估和优化我们的查询策略。