Email在SQL服務器中查找地址

Question

我們有一個大型訂戶數據庫，並基於nvarchar(100)類型的 email 地址進行查找。 它有時會超時，可能是因為對其進行了大量掃描。

var existingEmails =
    _subscriptionsRepository.DataContext
                            .Subscriptions
                            .Where(q => q.Email != null && 
                                        q.Email.ToLower().Equals(model.Email.ToLower()))
                            .ToList();

我想改進這一點，但對某些選項感到厭倦。 上面的索引可以嗎，如果需要，我可以處理額外的存儲，或者計算列來抓取域部分。 基於數十萬的 email 地址查找行的快速方法是什么？

Answer 1

是的，這正是索引的用途。 添加索引。 但是：要使索引以最佳方式工作，它需要是存儲在索引中的值的相等（或至少是范圍）過濾器； 和LCASE(Foo) / LOWER(Foo)等不符合條件。 假設您的數據庫以區分大小寫的模式運行，最好在存儲數據時以規范化形式（小寫或其他形式）存儲數據，然后對您正在搜索的數據執行相同的規范化，允許您只對數據庫使用相等測試，即

var normalizedEmail = YourNormalizationMethodHere(model.Email);
var matches = _subscriptionsRepository.DataContext.Subscriptions.Where(
    q => q.NormalizedEmail != null && q.NormalizedEmail == normalizedEmail);

（但即使只是將數據放在索引中也可以提高性能，即使使用LCASE / LOWER之類的功能，因為它可以減少所需的頁面讀取）

Answer 2

@MarcGravelli 顯然是對的。

很難確定，但我的猜測是您的查詢的問題在於它必須將數十萬個 email 地址轉換為小寫，然后將它們與您的搜索詞進行比較。 轉換可能比搜索本身更昂貴。

正如 Marc 所說，在存儲數據之前對其進行規范化要好得多。

如果這不可能，您可以使用地址的小寫版本引入計算列，並向該列添加索引。 然后，您可以針對該列進行搜索。

當然，這有點小技巧，可能會導致維護挑戰，但這可能是一個短期的解決方案。