通过大量连接提高视图的性能[关闭]

5 回答

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  您可以考虑以下几点：

  • 非正规化 . 减少非规范化数据结构所需的连接数

  • 分区 . 你能从大表中分区数据吗？例如一个大表，如果划分成许多较小的表，可以表现得更好 . 从SQL 2005开始的企业版对分区有很好的支持，请参阅here . 如果你开始进入数百万行的10s / 100s领域，会考虑这个

  • 指数管理/统计 . 所有索引是否已整理碎片？统计数据是最新的吗？

  回复于 2024-04-25T23:01:52+08:00
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  运行sql profiler / index调整向导 . 有时它会使索引建议不立即有意义，但结果却有很好的性能优势

  回复于 2024-04-25T23:01:52+08:00
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  这是一个很难的，有一个复杂的视图，你也可以与视图的查询进行潜在的交互，因此保证合理的性能将是相当困难的 . 视图中的外部联接（尤其是复杂的联接）也容易导致查询优化器出现问题 .

  一种选择是实现视图（在SQL Server上称为“索引视图”） . 但是，您可能需要监视更新性能以检查它是否不会产生太多开销 . 此外，物化视图中的外连接可能会妨碍实时刷新;如果您需要这个，那么您可能必须将视图重新实现为非规范化表并使用触发器维护数据 .

  另一种可能性是检查视图是否可以分成两个或三个更简单的视图，可能实现一些但不是全部视图 . 通过这种方式实现某些视图并从系统获得性能可能更容易 .

  回复于 2024-04-25T23:01:52+08:00
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  你的基本前提是错误的 . 有一个返回800万行的视图并不是一个好主意，因为实际上你无法对这么多数据做任何事情 . 因为所有这些连接，5分钟听起来相当不错800万计数（） .

  你要做的是考虑你的业务问题并编写一个较小的查询/视图 .

  回复于 2024-04-25T23:01:52+08:00
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  也许您尝试（外部）加入的某些表格是不相交的？如果是这样，请考虑创建存储过程而不是查看并创建如下内容：

  select ... into #set1 from T1 left join T2 left join... where ...

  select ... into #set2 from T3 left join T4 left join... where ...

  ...

  select ... from #set1 left join #set2 left join ...

  有了这个，您可以避免处理大量数据 . 当您进行外连接时，优化器通常无法在查询的解析树中向下移动选择（如果这样做，您将不会获得您可能想要的具有空值的行）

  当然，您无法通过加入存储过程来创建查询 . 这只是您可以使用的基本想法 .

  回复于 2024-04-25T23:01:52+08:00