寻找更好的性能比一个光标在SQL Server ? (关闭)
我有一个大桌子包含数百万条记录。 有触发这个表上添加/更新/删除(触发器)记录在此表。
有一个其他表的数据冗余问题由于一些未知的原因。 我需要大表中插入记录让触发其他表记录耳塞来解决这个问题。 如果我立即插入所有的记录,它给完整的事务日志异常,所以我使用游标循环记录和耳塞日复一日和收缩在循环日志文件。 这个表的日期是关键。
大约6数以百万计的记录,脚本运行约9小时。 这对我来说太长了。 有人知道的另一种方式和更高的性能比游标实现这个目标吗?
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面对您描述的场景，处理大量数据并优化性能时，可以考虑以下几种策略来替代或优化游标方法，以提高执行效率：
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批量处理（Batch Processing）: 而不是逐条记录插入和触发操作，您可以将数据分批处理。大多数数据库系统支持批量插入，这样可以显著减少SQL语句的执行次数，降低事务开销。例如，在SQL Server中，可以使用
INSERT INTO ... SELECT语句结合WHERE子句分批处理数据。 -
直接使用SQL语句进行数据同步: 如果冗余表的数据问题可以通过特定的逻辑直接计算得出，尝试编写一个或几个高效的SQL语句直接在目标表上进行更新或插入，避免逐行处理。这可能涉及JOIN、UPDATE...FROM或者窗口函数等高级SQL特性。
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临时表与MERGE语句: 可以先将需要插入或更新的数据放入一个临时表中，然后使用
MERGE（在某些数据库中也称为UPSERT）语句一次性完成插入新记录和更新现有记录的操作。MERGE语句能够根据匹配条件自动决定执行插入或更新，非常适用于解决数据同步问题。 -
索引优化: 确保涉及到的表有合适的索引，特别是用于连接和where条件的列。正确的索引可以极大提升查询和更新的速度。但请注意，创建和维护索引也会占用存储空间，并可能影响到写入性能，因此需要权衡。
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调整数据库配置: 检查并适当调整数据库的事务日志大小、恢复模式以及相关性能参数。例如，如果允许的话，可以暂时将恢复模式改为简单模式以减少日志生成量，操作完成后可再改回原模式。
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并行处理: 如果数据库和硬件资源允许，可以尝试将数据分割成多个部分，并通过多线程或并行SQL任务同时处理这些部分。不过，这需要确保不会产生并发冲突。
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使用ETL工具: 考虑使用专门的数据集成工具如Apache Airflow、DataX（阿里云DataWorks的一部分）、SSIS（SQL Server Integration Services）等，它们通常提供更高效的数据处理和迁移能力，且支持并行处理和错误重试机制。
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数据库分区: 如果大表是按照日期键进行分区的，可以利用分区切换技术快速移动数据，这比逐行操作要高效得多。但此方法依赖于数据库支持分区功能，并且需要预先规划好分区策略。
综上所述，根据您的具体环境和需求，选择一种或组合多种策略来优化数据处理流程，可以有效缩短处理时间并提高性能。
