SQL SERVER中SQL优化

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
RDS SQL Server Serverless,2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
简介: Sqlserver中尝试了一个开发的写法 实现功能是扫描当前每条记录时,把下一条记录合并到当前行。 用自关联CURR.RN = NEXT.RN +1(能找下一条)的方式查找时30万的数据就很慢,甚至30分钟后就内存溢出,最后调试后发现导致慢的根本原因是用表变量存储了中间结果,然后从表变量里查询数据时就非常慢。

Sqlserver中尝试了一个开发的写法

实现功能是扫描当前每条记录时,把下一条记录合并到当前行。

用自关联CURR.RN = NEXT.RN +1(能找下一条)的方式查找时30万的数据就很慢,甚至30分钟后就内存溢出,最后调试后发现导致慢的根本原因是用表变量存储了中间结果,然后从表变量里查询数据时就非常慢。数据量如果很大都缓存到内存里,可能已经占用很多内存,后面再查询时表自关联时也要用到很多内存,所以就慢且最后内存溢出了。

解决方法就是把表变量换成临时表,这样查询时有足够内存可以使用,速度从30分钟到10秒钟。

 

DECLARE @DI_V2_BFGATE TABLE (                     

                      RN              NUMERIC(19,0)

                    , WORKDT           VARCHAR(20)

                    , IDNO             VARCHAR(20)

                    , INOUTTIME          VARCHAR(20)

                    , INOUTGBNCD            VARCHAR(20)

                    , IF_SQ              BIGINT

                    --, WKT_TOT_TM       NUMERIC(19,0)

                    );

                   

      --  INSERT INTO @DI_V2_BFGATE

        SELECT

               ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY T.WORKDT,IDNO ORDER BY INOUTTIME) RN

               --ROW_NUMBER()OVER(ORDER BY IDNO,INOUTTIME) RN OLD WAY

              ,T.WORKDT

              --,T2.OVTM_DT

              --,T3.TMOFF_DT

              --,T3.TMOFF_NM

              --,T3.TMOFF_TYPE

              ,IDNO

              ,INOUTTIME

              ,INOUTGBNCD

              ,T.IF_SQ INTO #DI_V2_BFGATE

        

         FROM T_DI_V2_BFGATE T

         LEFT JOIN T_SI_GHR_OVTM  T2 ON (

                                         T.IDNO = T2.EMP_ID

                                         AND T.WORKDT = REPLACE(CONVERT(VARCHAR(10),T2.OVTM_DT,120),'-','')

                                         AND  T2.TIME_WEEK_CD = '1'

                                         AND  T2.SHIFT_TYPE = 'OFMW'

                                        )

         LEFT JOIN T_SI_GHR_TIME_OFF T3 ON (

                                         T.IDNO = T3.EMP_ID

                                         AND T.WORKDT =  REPLACE(CONVERT(VARCHAR(10),T3.TMOFF_DT,120),'-','')

                                         AND  T3.TMOFF_TYPE IN ('YC')

                                         )

         WHERE 1=1

      -- AND IDNO = '12587526' --test case

         AND   WORKDT >= '20170101' AND WORKDT < '20170201'

         AND  IsNumeric(IDNO) = 1

        

         --(1) 插入上午集中工作时间违反记录

        DECLARE @WKT_TEMP TABLE (

                      WORKDT           VARCHAR(20)

                    , IDNO             VARCHAR(20)

                    , OUT_DT           DATETIME

                    , IN_DT            DATETIME

                    );

        INSERT INTO @WKT_TEMP

        SELECT WORKDT

              ,IDNO

              ,OUT_DT

              ,IN_DT

        FROM(

            SELECT  T1.WORKDT

                   ,T1.IDNO

                   ,CAST(SUBSTRING(T1.INOUTTIME,0,9) AS DATE) WKT_DATE

                   ,CONVERT(DATETIME,SUBSTRING(LEFT(T1.INOUTTIME,8)+' ' + SUBSTRING(T1.INOUTTIME,9,2)+':' + SUBSTRING(T1.INOUTTIME,11,2)+':' + SUBSTRING(T1.INOUTTIME,13,2),1,20))  OUT_DT

                   ,CONVERT(DATETIME,SUBSTRING(LEFT(T2.INOUTTIME,8)+' ' + SUBSTRING(T2.INOUTTIME,9,2)+':' + SUBSTRING(T2.INOUTTIME,11,2)+':' + SUBSTRING(T2.INOUTTIME,13,2),1,20))  IN_DT

                   ,T1.INOUTGBNCD

                   ,T2.INOUTGBNCD INOUTGBNCD1

                 

            FROM #DI_V2_BFGATE T1

            LEFT JOIN #DI_V2_BFGATE T2 ON (T2.IDNO = T1.IDNO

                                       AND T2.WORKDT = T1.WORKDT

                                       AND T2.RN = T1.RN + 1

                                       AND IsNumeric(T2.IDNO) = 1

                                       AND T2.INOUTGBNCD != T1.INOUTGBNCD)

            WHERE T1.INOUTGBNCD = 'OUT'   

            AND   T1.WORKDT >= '20170101' AND T1.WORKDT < '20170201'               

            AND   RIGHT(T1.INOUTTIME,6) >= '090000' AND RIGHT(T1.INOUTTIME,6) <= '110000'

            --OR    RIGHT(T1.INOUTTIME,6) >= '140000' AND RIGHT(T1.INOUTTIME,6) <= '150000')

        )T

        SELECT * FROM @WKT_TEMP

        DROP TABLE #DI_V2_BFGATE

小结

 

选择对应的方式:

  1)使用表变量主要需要考虑的就是应用程序对内存的压力,如果代码的运行实例很多,就要特别注意内存变量对内存的消耗。我们对于较小的数据或者是通过计算出来的推荐使用表变量。如果数据的结果比较大,在代码中用于临时计算,在选取的时候没有什么分组的聚合,就可以考虑使用表变量。

  2)一般对于大的数据结果,或者因为统计出来的数据为了便于更好的优化,我们就推荐使用临时表,同时还可以创建索引,由于临时表是存放在Tempdb中,一般默认分配的空间很少,需要对tempdb进行调优,增大其存储的空间。

相关实践学习
使用SQL语句管理索引
本次实验主要介绍如何在RDS-SQLServer数据库中,使用SQL语句管理索引。
SQL Server on Linux入门教程
SQL Server数据库一直只提供Windows下的版本。2016年微软宣布推出可运行在Linux系统下的SQL Server数据库,该版本目前还是早期预览版本。本课程主要介绍SQLServer On Linux的基本知识。 相关的阿里云产品:云数据库RDS&nbsp;SQL Server版 RDS SQL Server不仅拥有高可用架构和任意时间点的数据恢复功能,强力支撑各种企业应用,同时也包含了微软的License费用,减少额外支出。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/sqlserver
目录
相关文章
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
如何巧用索引优化SQL语句性能?
本文从索引角度探讨了如何优化MySQL中的SQL语句性能。首先介绍了如何通过查看执行时间和执行计划定位慢SQL,并详细解析了EXPLAIN命令的各个字段含义。接着讲解了索引优化的关键点,包括聚簇索引、索引覆盖、联合索引及最左前缀原则等。最后,通过具体示例展示了索引如何提升查询速度,并提供了三层B+树的存储容量计算方法。通过这些技巧,可以帮助开发者有效提升数据库查询效率。
117 2
|
11天前
|
SQL 缓存 监控
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
本文详细解析了数据库、缓存、异步处理和Web性能优化四大策略,系统性能优化必知必备,大厂面试高频。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
|
19天前
|
SQL 存储 缓存
如何优化SQL查询性能?
【10月更文挑战第28天】如何优化SQL查询性能?
71 10
|
18天前
|
SQL 存储 缓存
SQL Server 数据太多如何优化
11种优化方案供你参考,优化 SQL Server 数据库性能得从多个方面着手,包括硬件配置、数据库结构、查询优化、索引管理、分区分表、并行处理等。通过合理的索引、查询优化、数据分区等技术,可以在数据量增大时保持较好的性能。同时,定期进行数据库维护和清理,保证数据库高效运行。
|
1月前
|
SQL 资源调度 分布式计算
如何让SQL跑快一点?(优化指南)
这篇文章主要探讨了如何在阿里云MaxCompute(原ODPS)平台上对SQL任务进行优化,特别是针对大数据处理和分析场景下的性能优化。
|
1月前
|
SQL 监控 数据库
慢SQL对数据库写入性能的影响及优化技巧
在数据库管理系统中,慢SQL(即执行缓慢的SQL语句)不仅会影响查询性能,还可能对数据库的写入性能产生显著的不利影响
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 PostgreSQL
遇到SQL 子查询性能很差?其实可以这样优化
遇到SQL 子查询性能很差?其实可以这样优化
88 2
|
1月前
|
SQL 存储 数据库
慢SQL对数据库写入性能的影响及优化技巧
在数据库管理系统中,慢SQL(即执行缓慢的SQL语句)不仅会影响查询性能,还可能对数据库的写入性能产生显著的不利影响
|
1月前
|
SQL 数据处理 数据库
SQL语句优化与查询结果优化:提升数据库性能的实战技巧
在数据库管理和应用中,SQL语句的编写和查询结果的优化是提升数据库性能的关键环节
|
1月前
|
SQL 存储 数据库
慢SQL对数据库写入性能的影响及优化策略
在数据库管理系统中,慢SQL(即执行缓慢的SQL语句)不仅会影响查询性能,还可能对数据库的写入性能产生不利影响
下一篇
无影云桌面