Performances de pagination avec tri personnalisable sur plusieurs millions de lignes

Dans notre application, nous avons une grille où les utilisateurs peuvent parcourir un grand nombre d'enregistrements (10-20 millions). La grille prend en charge le tri dans l'ordre croissant et décroissant dans un certain nombre de colonnes (20+). De nombreuses valeurs ne sont pas non plus uniques et l'application trie donc également par id comme briseur d'égalité pour s'assurer que les lignes apparaissent toujours sur la même page. Par exemple, si l'utilisateur souhaite trier par taille de widget (en commençant par le plus grand), l'application génère une requête qui ressemble un peu à ceci:

SELECT TOP 30
    * -- (Pretend that there is a list of columns here)
FROM Test
--  WHERE widgetSize > 100
ORDER BY
    widgetSize DESC,
    id ASC

Cette requête prend environ 15 secondes pour être exécutée (avec des données mises en cache), la majeure partie du coût semble trier ~ 1,3 m de lignes par widgetSize. Dans une tentative de réglage de cette requête, j'ai découvert que si WHEREj'ajoutais une clause limitée au plus grand widgetSizes (commenté dans la requête ci-dessus), la requête ne prend que ~ 800 ms (tous les 50 000 premiers résultats ont une taille de widget> 100) .

Pourquoi la requête sans la WHEREclause est-elle tellement plus lente? J'ai vérifié les statistiques sur la colonne widgetSize et elles montrent que les 739 premières lignes ont un WidgetSize> 506. Comme seulement 30 lignes sont requises, le serveur SQL ne peut pas utiliser ces informations pour déduire qu'il n'a besoin que de trier les lignes avec une taille de widget qui est grand?

Je sais que je peux rendre cette requête spécifique plus rapide en ajoutant un index widgetSizeet id, cependant, cet index n'est utile que dans ce scénario spécifique et devient sans valeur si (par exemple) l'utilisateur inverse le sens du tri. Ce tableau contient de nombreuses colonnes supplémentaires et chaque index est grand (~ 200 Mo), donc je ne peux pas vraiment me permettre d'ajouter un index pour chaque ordre de tri possible.

Existe-t-il un moyen de faire exécuter ces requêtes sans ajouter d'index pour chaque ordre de tri possible? (l'utilisateur peut trier par l'une des 20+ colonnes)

Le script suivant crée le tableau ci-dessus et le remplit avec des données représentatives. Le tableau est beaucoup plus étroit que le tableau réel, mais démontre toujours les performances que je vois. Sur mon PC, la requête avec la clause where prend ~ 200 ms tandis que la requête sans la clause where prend ~ 800 ms.

Avertissement: La base de données résultante après l'exécution de ce script a une taille de ~ 2 Go.

CREATE TABLE Test
(
    id INT NOT NULL IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
    widgetSize INT NOT NULL
)

CREATE TABLE #Data
(
    widgetSize INT NOT NULL,
    recordCount INT NOT NULL
)

INSERT INTO #Data (widgetSize, recordCount)
VALUES
    (40826,1),
    (30317,1),
    (28513,1),
    (24255,1),
    (20247,1),
    (20245,1),
    (16445,1),
    (15719,1),
    (8489,1),
    (8486,1),
    (4753,1),
    (4424,1),
    (4409,1),
    (3738,1),
    (3732,1),
    (3725,4),
    (3691,1),
    (3678,1),
    (3655,1),
    (3653,3),
    (3575,1),
    (3572,1),
    (3569,1),
    (2919,1),
    (2903,1),
    (2804,1),
    (2795,1),
    (2765,1),
    (2732,1),
    (2731,1),
    (2677,1),
    (2631,1),
    (2624,1),
    (2548,1),
    (2544,1),
    (2531,2),
    (2516,3),
    (2512,1),
    (2503,1),
    (2502,1),
    (2472,1),
    (2467,2),
    (2460,1),
    (2452,1),
    (2442,2),
    (2439,1),
    (2412,1),
    (2411,1),
    (2405,1),
    (2382,1),
    (2375,1),
    (2348,1),
    (2341,1),
    (2322,1),
    (2321,1),
    (2316,1),
    (2314,1),
    (2291,1),
    (2284,1),
    (2258,1),
    (2251,1),
    (2232,1),
    (2229,7),
    (2222,1),
    (2204,1),
    (2186,1),
    (2173,1),
    (2145,2),
    (2143,1),
    (2113,2),
    (2110,1),
    (2089,1),
    (2082,1),
    (2080,1),
    (2056,1),
    (2054,1),
    (2052,1),
    (2019,1),
    (1991,2),
    (1900,1),
    (1870,1),
    (1869,1),
    (1856,1),
    (1826,1),
    (1802,1),
    (1792,1),
    (1786,1),
    (1784,1),
    (1781,1),
    (1780,1),
    (1771,1),
    (1758,1),
    (1756,1),
    (1749,2),
    (1742,1),
    (1740,2),
    (1729,1),
    (1728,1),
    (1726,1),
    (1718,1),
    (1717,1),
    (1707,1),
    (1701,2),
    (1696,1),
    (1694,1),
    (1688,1),
    (1679,1),
    (1649,2),
    (1632,1),
    (1621,1),
    (1616,1),
    (1588,2),
    (1584,1),
    (1554,2),
    (1539,1),
    (1525,1),
    (1516,1),
    (1515,1),
    (1476,1),
    (1467,1),
    (1463,2),
    (1406,1),
    (1390,1),
    (1370,1),
    (1350,1),
    (1338,1),
    (1335,2),
    (1326,1),
    (1325,1),
    (1316,2),
    (1315,1),
    (1311,3),
    (1308,1),
    (1305,1),
    (1302,1),
    (1299,1),
    (1298,1),
    (1285,1),
    (1283,1),
    (1282,1),
    (1270,1),
    (1261,1),
    (1255,1),
    (1251,1),
    (1250,1),
    (1242,1),
    (1220,1),
    (1219,1),
    (1217,1),
    (1216,1),
    (1193,1),
    (1190,1),
    (1164,2),
    (1147,1),
    (1137,3),
    (1134,2),
    (1133,1),
    (1128,2),
    (1120,1),
    (1113,1),
    (1105,1),
    (1099,6),
    (1098,1),
    (1096,2),
    (1095,2),
    (1092,3),
    (1082,1),
    (1061,2),
    (1050,1),
    (1040,1),
    (1007,1),
    (987,1),
    (966,1),
    (960,1),
    (954,1),
    (952,1),
    (951,1),
    (950,1),
    (924,1),
    (923,2),
    (917,1),
    (916,2),
    (907,2),
    (902,1),
    (900,1),
    (896,1),
    (892,1),
    (889,1),
    (879,2),
    (876,1),
    (874,3),
    (868,2),
    (861,8),
    (860,2),
    (854,4),
    (853,1),
    (852,1),
    (851,6),
    (847,1),
    (846,1),
    (843,13),
    (839,3),
    (838,1),
    (837,3),
    (825,3),
    (824,1),
    (820,1),
    (819,1),
    (818,5),
    (817,9),
    (814,2),
    (811,13),
    (809,1),
    (807,1),
    (804,4),
    (798,4),
    (795,1),
    (794,7),
    (791,2),
    (789,2),
    (788,2),
    (782,7),
    (778,1),
    (770,1),
    (769,3),
    (768,1),
    (763,2),
    (760,1),
    (756,6),
    (755,5),
    (753,5),
    (751,1),
    (748,1),
    (747,3),
    (746,2),
    (745,1),
    (744,2),
    (743,3),
    (742,2),
    (741,3),
    (737,3),
    (735,1),
    (734,1),
    (733,2),
    (731,2),
    (730,1),
    (728,1),
    (727,2),
    (726,1),
    (724,1),
    (721,1),
    (718,2),
    (714,3),
    (710,1),
    (707,8),
    (706,2),
    (703,1),
    (697,3),
    (696,2),
    (692,2),
    (686,1),
    (684,1),
    (683,1),
    (680,2),
    (678,2),
    (674,2),
    (672,2),
    (671,1),
    (669,1),
    (668,2),
    (667,2),
    (666,1),
    (665,1),
    (663,3),
    (662,1),
    (661,2),
    (658,1),
    (657,2),
    (656,1),
    (655,1),
    (654,2),
    (652,2),
    (651,1),
    (650,3),
    (649,4),
    (644,3),
    (643,1),
    (642,1),
    (641,1),
    (637,2),
    (636,1),
    (632,1),
    (631,1),
    (630,1),
    (629,3),
    (627,1),
    (625,2),
    (624,2),
    (623,1),
    (620,1),
    (618,5),
    (617,3),
    (616,1),
    (615,2),
    (614,2),
    (612,7),
    (605,2),
    (603,5),
    (601,3),
    (595,1),
    (594,1),
    (593,1),
    (590,1),
    (588,6),
    (587,3),
    (586,3),
    (583,1),
    (582,1),
    (580,3),
    (578,1),
    (577,2),
    (576,1),
    (575,2),
    (574,2),
    (573,1),
    (572,2),
    (571,3),
    (570,1),
    (569,1),
    (568,2),
    (567,4),
    (566,4),
    (565,2),
    (564,2),
    (563,2),
    (562,1),
    (560,1),
    (559,2),
    (558,1),
    (557,3),
    (556,3),
    (555,2),
    (554,3),
    (553,1),
    (552,4),
    (551,4),
    (550,1),
    (549,3),
    (548,2),
    (547,2),
    (546,8),
    (544,1),
    (543,3),
    (542,8),
    (541,1),
    (538,8),
    (536,1),
    (534,1),
    (533,2),
    (532,1),
    (531,1),
    (530,1),
    (529,11),
    (528,1),
    (527,3),
    (526,1),
    (525,2),
    (524,5),
    (523,3),
    (522,1),
    (521,2),
    (520,5),
    (518,12),
    (517,5),
    (515,5),
    (514,3),
    (513,1),
    (511,16),
    (510,6),
    (509,1),
    (508,2),
    (507,1),
    (506,41),
    (505,2),
    (504,7),
    (503,7),
    (502,3),
    (501,3),
    (500,8),
    (499,1),
    (498,4),
    (497,6),
    (496,10),
    (495,8),
    (494,4),
    (493,5),
    (492,3),
    (491,3),
    (490,6),
    (489,6),
    (488,2),
    (487,3),
    (486,4),
    (485,6),
    (484,2),
    (483,5),
    (482,12),
    (481,3),
    (480,9),
    (479,10),
    (478,6),
    (477,5),
    (476,19),
    (475,5),
    (474,4),
    (473,3),
    (472,3),
    (471,8),
    (470,5),
    (469,11),
    (468,2),
    (467,1),
    (466,5),
    (465,9),
    (464,13),
    (463,10),
    (462,5),
    (461,12),
    (460,1),
    (459,5),
    (458,3),
    (457,1),
    (456,13),
    (455,3),
    (454,11),
    (453,5),
    (452,6),
    (451,20),
    (450,51),
    (449,12),
    (448,8),
    (447,6),
    (446,6),
    (445,6),
    (444,16),
    (443,80),
    (442,5),
    (441,10),
    (440,5),
    (439,12),
    (438,14),
    (437,58),
    (436,2),
    (435,13),
    (434,7),
    (433,5),
    (432,16),
    (431,7),
    (430,30),
    (429,21),
    (428,6),
    (427,18),
    (426,2),
    (425,7),
    (424,21),
    (423,11),
    (422,4),
    (421,8),
    (420,8),
    (419,7),
    (418,15),
    (417,9),
    (416,22),
    (415,6),
    (414,22),
    (413,10),
    (412,15),
    (411,9),
    (410,68),
    (409,62),
    (408,5),
    (407,7),
    (406,12),
    (405,12),
    (404,8),
    (403,8),
    (402,31),
    (401,24),
    (400,11),
    (399,3),
    (398,16),
    (397,19),
    (396,6),
    (395,18),
    (394,3),
    (393,2),
    (392,18),
    (391,20),
    (390,14),
    (389,12),
    (388,26),
    (387,14),
    (386,27),
    (385,23),
    (384,25),
    (383,25),
    (382,21),
    (381,69),
    (380,14),
    (379,34),
    (378,41),
    (377,24),
    (376,27),
    (375,13),
    (374,35),
    (373,32),
    (372,43),
    (371,28),
    (370,30),
    (369,27),
    (368,21),
    (367,23),
    (366,36),
    (365,45),
    (364,42),
    (363,82),
    (362,16),
    (361,33),
    (360,29),
    (359,15),
    (358,19),
    (357,17),
    (356,29),
    (355,11),
    (354,18),
    (353,29),
    (352,5),
    (351,6),
    (350,9),
    (349,17),
    (348,11),
    (347,17),
    (346,16),
    (345,20),
    (344,15),
    (343,14),
    (342,19),
    (341,7),
    (340,13),
    (339,13),
    (338,23),
    (337,13),
    (336,15),
    (335,9),
    (334,6),
    (333,10),
    (332,30),
    (331,22),
    (330,21),
    (329,13),
    (328,8),
    (327,10),
    (326,50),
    (325,16),
    (324,18),
    (323,17),
    (322,26),
    (321,18),
    (320,24),
    (319,18),
    (318,20),
    (317,6),
    (316,19),
    (315,17),
    (314,14),
    (313,39),
    (312,29),
    (311,23),
    (310,21),
    (309,27),
    (308,27),
    (307,14),
    (306,19),
    (305,27),
    (304,42),
    (303,29),
    (302,38),
    (301,47),
    (300,19),
    (299,9),
    (298,14),
    (297,46),
    (296,11),
    (295,20),
    (294,20),
    (293,16),
    (292,23),
    (291,27),
    (290,35),
    (289,20),
    (288,15),
    (287,21),
    (286,22),
    (285,33),
    (284,24),
    (283,11),
    (282,25),
    (281,17),
    (280,47),
    (279,22),
    (278,15),
    (277,26),
    (276,18),
    (275,20),
    (274,29),
    (273,53),
    (272,28),
    (271,17),
    (270,20),
    (269,30),
    (268,15),
    (267,40),
    (266,143),
    (265,35),
    (264,11),
    (263,30),
    (262,32),
    (261,39),
    (260,52),
    (259,96),
    (258,31),
    (257,18),
    (256,35),
    (255,52),
    (254,24),
    (253,35),
    (252,64),
    (251,34),
    (250,21),
    (249,45),
    (248,52),
    (247,64),
    (246,131),
    (245,108),
    (244,36),
    (243,34),
    (242,45),
    (241,50),
    (240,38),
    (239,57),
    (238,55),
    (237,62),
    (236,31),
    (235,82),
    (234,43),
    (233,40),
    (232,43),
    (231,58),
    (230,38),
    (229,38),
    (228,38),
    (227,69),
    (226,23),
    (225,54),
    (224,90),
    (223,91),
    (222,60),
    (221,277),
    (220,70),
    (219,33),
    (218,42),
    (217,100),
    (216,185),
    (215,98),
    (214,108),
    (213,57),
    (212,54),
    (211,77),
    (210,150),
    (209,175),
    (208,46),
    (207,199),
    (206,158),
    (205,68),
    (204,85),
    (203,129),
    (202,75),
    (201,59),
    (200,73),
    (199,123),
    (198,72),
    (197,155),
    (196,193),
    (195,66),
    (194,119),
    (193,119),
    (192,80),
    (191,80),
    (190,96),
    (189,284),
    (188,108),
    (187,79),
    (186,118),
    (185,93),
    (184,92),
    (183,194),
    (182,152),
    (181,96),
    (180,134),
    (179,108),
    (178,121),
    (177,91),
    (176,140),
    (175,262),
    (174,159),
    (173,121),
    (172,134),
    (171,118),
    (170,116),
    (169,168),
    (168,297),
    (167,171),
    (166,214),
    (165,474),
    (164,176),
    (163,131),
    (162,215),
    (161,310),
    (160,175),
    (159,183),
    (158,208),
    (157,377),
    (156,248),
    (155,804),
    (154,452),
    (153,133),
    (152,224),
    (151,826),
    (150,299),
    (149,367),
    (148,427),
    (147,413),
    (146,1190),
    (145,796),
    (144,450),
    (143,334),
    (142,308),
    (141,707),
    (140,580),
    (139,601),
    (138,403),
    (137,351),
    (136,411),
    (135,547),
    (134,528),
    (133,506),
    (132,306),
    (131,485),
    (130,419),
    (129,832),
    (128,1034),
    (127,894),
    (126,1168),
    (125,313),
    (124,787),
    (123,1079),
    (122,984),
    (121,1086),
    (120,1525),
    (119,1007),
    (118,539),
    (117,1596),
    (116,1307),
    (115,2081),
    (114,1256),
    (113,2200),
    (112,1184),
    (111,535),
    (110,1404),
    (109,1219),
    (108,1675),
    (107,1765),
    (106,1784),
    (105,890),
    (104,931),
    (103,1769),
    (102,1720),
    (101,1528),
    (100,1639),
    (99,1955),
    (98,1434),
    (97,979),
    (96,2295),
    (95,2516),
    (94,3043),
    (93,2972),
    (92,3493),
    (91,1873),
    (90,1047),
    (89,2228),
    (88,2328),
    (87,1804),
    (86,5243),
    (85,2256),
    (84,1602),
    (83,898),
    (82,2025),
    (81,2207),
    (80,2559),
    (79,2720),
    (78,3302),
    (77,5410),
    (76,994),
    (75,2767),
    (74,3343),
    (73,3951),
    (72,4116),
    (71,6164),
    (70,2992),
    (69,2066),
    (68,18269),
    (67,13159),
    (66,13142),
    (65,7387),
    (64,8759),
    (63,4887),
    (62,1847),
    (61,10239),
    (60,6990),
    (59,8785),
    (58,8161),
    (57,10081),
    (56,4899),
    (55,1744),
    (54,9916),
    (53,8713),
    (52,9529),
    (51,8827),
    (50,10255),
    (49,6392),
    (48,2253),
    (47,9939),
    (46,12083),
    (45,12103),
    (44,12667),
    (43,19758),
    (42,9699),
    (41,5450),
    (40,26566),
    (39,41836),
    (38,48441),
    (37,49562),
    (36,71987),
    (35,32390),
    (34,7159),
    (33,179598),
    (32,158675),
    (31,132676),
    (30,151839),
    (29,139014),
    (28,632065),
    (27,7800),
    (26,259440),
    (25,215240),
    (24,170986),
    (23,157141),
    (22,167304),
    (21,20408),
    (20,11949),
    (19,267541),
    (18,208096),
    (17,174708),
    (16,156445),
    (15,153569),
    (14,73937),
    (13,73821),
    (12,310246),
    (11,231829),
    (10,179047),
    (9,145506),
    (8,133433),
    (7,108736),
    (6,73381),
    (5,84825),
    (4,86641),
    (3,86172),
    (2,87690),
    (1,148110),
    (0,7960761),
    (-1,861),
    (-2,365),
    (-3,356),
    (-4,578),
    (-5,293),
    (-6,310),
    (-7,414),
    (-8,748),
    (-9,113),
    (-10,782),
    (-11,705),
    (-12,711),
    (-13,915),
    (-14,539),
    (-15,70),
    (-16,21),
    (-17,40),
    (-18,56),
    (-19,52),
    (-20,34),
    (-21,46),
    (-22,20),
    (-23,10),
    (-24,24),
    (-25,44),
    (-26,18),
    (-27,13),
    (-28,4),
    (-29,3),
    (-30,6),
    (-31,2),
    (-58,1),
    (-59,13),
    (-60,2),
    (-61,2),
    (-64,1),
    (-70,1),
    (-97,1),
    (-145,1),
    (-234,1),
    (-239,2),
    (-240,2),
    (-272,2),
    (-273,1),
    (-274,1),
    (-276,4),
    (-1094,1),
    (-1096,1),
    (-1337,1),
    (-1341,1),
    (-3545,1),
    (-3547,1),
    (-10962,1),
    (-10964,1),
    (-255449,1),
    (-255470,1),
    (-365104,1),
    (-365105,1)

DECLARE c CURSOR FOR
SELECT widgetSize, recordCount FROM #Data
OPEN c

DECLARE @widgetSize INT
DECLARE @rowCount INT
FETCH NEXT FROM c INTO @widgetSize, @rowCount

WHILE @@FETCH_STATUS = 0  
BEGIN  
    ;WITH cte AS
    (
        SELECT rowNumber = 1
        UNION ALL
        SELECT rowNumber + 1
        FROM cte
        WHERE rowNumber < @rowCount
    )
    INSERT INTO Test
    (
        widgetSize
    )
    SELECT
        @widgetSize
    FROM   cte 
    OPTION (MAXRECURSION 0)

    FETCH NEXT FROM c INTO @widgetSize, @rowCount
END   

CLOSE c  
DEALLOCATE c

DROP TABLE #Data

CREATE STATISTICS WidgetSize
ON Test (WidgetSize) WITH FULLSCAN

Il n'y a pas de solution magique à ce type de problème. Pour éviter un tri potentiellement coûteux, il doit y avoir un index qui peut fournir l'ordre demandé (et l'optimiseur doit choisir d'utiliser cet index). Sans index de prise en charge, le mieux que SQL Server puisse faire en mode natif consiste à restreindre les lignes éligibles (en fonction de la WHEREclause) avant de trier l'ensemble résultant. Sans WHEREclause, cela signifie trier toutes les lignes du tableau.

J'ai vérifié les statistiques sur la colonne widgetSize et elles montrent que les 739 premières lignes ont un WidgetSize> 506

Les «739 premières lignes» de cette déclaration se réfèrent vraisemblablement aux premières entrées de l'histogramme des statistiques, triées par RANGE_HI_KEY. L'histogramme est construit sur un flux ordonné (à l'aide d'un tri). Aucune information n'est conservée sur l'emplacement de ces lignes dans le tableau. Même si ces lignes sont rencontrées en premier dans l'analyse de table, le moteur n'a pas d'autre choix que de terminer complètement l'analyse pour s'assurer qu'il ne rencontre pas de valeurs plus élevées.

Étant donné que seulement 30 lignes sont requises, SQL Server ne peut-il pas utiliser ces informations pour déduire qu'il n'a besoin que de trier les lignes avec une taille de widget qui est grande?

Pour trouver les 30 plus grandes lignes, SQL Server doit vérifier chaque ligne (qui qualifie la WHEREclause). Il n'y a aucun moyen pour SQL Server de choisir une «valeur minimale» arbitraire qualifiée de «suffisamment grande», et même si c'était le cas, il ne pourrait pas localiser ces lignes sans l'index approprié.

En fait, Top N Sort où N <= 100 utilise une stratégie de remplacement où seules les valeurs entrantes qui sont supérieures au minimum actuel sont placées dans le tampon de tri, mais il s'agit d'une optimisation mineure par rapport au coût de lecture des lignes de la table et en les passant au genre.

En principe, le moteur pourrait pousser un filtre dynamique (sur la valeur minimale actuelle présente dans le tampon de tri) vers le bas dans l'analyse de la table, pour restreindre les lignes le plus tôt possible, mais cela n'est pas implémenté. Pour contourner ce problème, une idée similaire consiste à créer une vue indexée sur les valeurs distinctes de widgetSizeavec le nombre de lignes correspondant à chaque valeur:

CREATE VIEW dbo.WidgetSizes
WITH SCHEMABINDING
AS
SELECT
    T.widgetSize,
    NumRows = COUNT_BIG(*) 
FROM dbo.Test AS T
GROUP BY
    T.widgetSize;
GO
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX CUQ_WidgetSizes_widgetSize
ON dbo.WidgetSizes (widgetSize);

Cette vue indexée sera beaucoup plus petite qu'un index non cluster équivalent widgetSizes'il y a relativement peu de valeurs distinctes (comme c'est le cas avec les données d'échantillon). Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour évaluer le minimum widgetSizesur lequel filtrer, tout en garantissant qu'il y aura au moins 30 lignes trouvées.

Première page

Pour la première page de 30 lignes, l'implémentation ressemble à ceci:

DECLARE 
    @TopRows bigint = 30,
    @Minimum integer;

SELECT TOP (1)
    @Minimum = Filtered.widgetSize
FROM 
(
    SELECT * FROM 
    (
        SELECT
            WS.widgetSize,
            WS.NumRows,
            -- SQL Server 2012 or later
            SumNumRows = SUM(WS.NumRows) OVER (
                ORDER BY WS.widgetSize DESC)
        FROM dbo.WidgetSizes AS WS WITH (NOEXPAND)
    ) AS RunningTotal
    WHERE 
        RunningTotal.SumNumRows >= @TopRows
) AS Filtered
ORDER BY 
    Filtered.SumNumRows ASC;

SELECT TOP (@TopRows)
    T.id,
    T.widgetSize
FROM dbo.Test AS T
WHERE T.widgetSize >= @Minimum
ORDER BY
    T.widgetSize DESC,
    T.id ASC;

Plans d'exécution:

Cela améliore considérablement le temps d'exécution, la plupart des coûts restants étant associés à l'analyse de la table et au filtre déroulant. Les performances peuvent être encore améliorées en créant un index de stockage de colonnes non clusterisé (SQL Server 2012 et suivants):

CREATE NONCLUSTERED COLUMNSTORE INDEX 
    NCCI_Test_id_widgetSize 
ON dbo.Test (id, widgetSize);

Sur mon ordinateur portable, l'exécution de l'analyse et du filtrage en mode batch sur l'index du magasin de colonnes a réduit le temps d'exécution d'environ 300 ms à seulement 20 ms :

Page suivante

La dernière ligne renvoyée par la requête de première page a widgetSize = 2903et id = 327:

La recherche des 30 prochaines lignes (page 2) ne nécessite que de simples modifications de la requête précédente:

DECLARE 
    @TopRows bigint = 30,
    @Minimum integer;

SELECT TOP (1)
    @Minimum = Filtered.widgetSize
FROM 
(
    SELECT * FROM 
    (
        SELECT
            WS.widgetSize,
            WS.NumRows,
            SumNumRows = SUM(WS.NumRows) OVER (
                ORDER BY WS.widgetSize DESC)
        FROM dbo.WidgetSizes AS WS WITH (NOEXPAND)
        WHERE
            -- Added
            WS.widgetSize < 2903
    ) AS RunningTotal
    WHERE 
        RunningTotal.SumNumRows >= @TopRows
) AS Filtered
ORDER BY 
    Filtered.SumNumRows ASC;

SELECT TOP (@TopRows)
    T.id,
    T.widgetSize
FROM dbo.Test AS T
WHERE 
    T.widgetSize >= @Minimum
    AND 
    (
        -- Added
        T.widgetSize < 2903
        OR (widgetSize = 2903 AND id > 327)
    )
ORDER BY
    T.widgetSize DESC,
    T.id ASC;

Cela produit les mêmes résultats que l'extension évidente de la requête d'origine:

SELECT TOP 30
    * -- (Pretend that there is a list of columns here)
FROM Test
    WHERE widgetSize < 2903
    OR (widgetSize = 2903 AND id > 327)
ORDER BY
    widgetSize DESC,
    id ASC;

La requête utilisant la vue indexée et l'index de stockage de colonnes non cluster se termine en 25 ms , contre plus de 2000 ms pour l'original.

Solution d'index traditionnelle

Si vous deviez créer des index non clusterisés (minimaux, non couvrant) pour prendre en charge les demandes de classement les plus courantes, il est fort probable que l'optimiseur de requêtes les utilise pour satisfaire la TOP (30)requête. La compression d'index peut être utilisée pour minimiser la taille de ces index supplémentaires.

À votre place, je prendrais du recul et remettrais en question l'exigence. Votre cheville carrée ne s'adaptera que légèrement à l'ensemble rond.

Envisagez de filtrer et de rechercher au lieu de trier et de paginer. Est meilleur pour le back-end et meilleur pour l'utilisateur. Personne ne vraiment en interaction avec 10 mil lignes par le tri par colonne Foo et naviguer à la page 312. recherche forte est une sorte métaphore beaucoup mieux UX.

Vous pouvez demander comment construire une recherche et un filtrage efficaces sur des critères arbitraires dans la base de données (columnstores), mais la plupart du temps, l'implémentation consiste à rechercher simplement depuis l'extérieur de la base de données (Lucene, Sphinx, etc.).