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私は現在、このクエリを実行しています:

SELECT  Time_ID,
    Site_Type_ID,
    Abandoned_ID,
    WorkType_ID,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.ring_time) AS Ring_Time,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.hold_time) As Hold_Time,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.talk_time) AS Talk_Time,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.acw_time) AS ACW_Time,
    COUNT(*) CallCount
FROM incoming_measure
INNER JOIN DataMartEnd.dbo.Time_Dim 
        ON incoming_measure.StartTimeDate BETWEEN Time_Dim.Time_Start and 
                                                  Time_Dim.Time_End
INNER JOIN datamartend.dbo.Site_Type_Dim 
        ON incoming_measure.DBID = Site_Type_Dim.Site_Type_Code
INNER JOIN datamartend.dbo.Abandoned_Call_Dim 
        ON incoming_measure.Abandoned = Abandoned_Call_Dim.abandoned_value
INNER JOIN DataMartEnd.dbo.Work_Type_Dim 
        ON incoming_measure.DBID = work_type_dim.MIG_Site_ID AND
           Work_Type_Dim.Work_Type_Code = incoming_measure.Queue AND
           incoming_measure.StartTimeDate BETWEEN Work_Type_Dim.DimEffectiveStartDtm AND
                                                  Work_Type_Dim.DimEffectiveEndDtm
group by time_id, Site_Type_ID, Abandoned_ID, WorkType_ID

正しい結果を返していますが、実行に約 8 分かかります。クエリを高速化する方法についてアドバイスがあれば教えてください。これがクライアントに最終結果を実演しなければならないプロジェクトの一部であり、実演するのに10分しか許可されておらず（大学の規則）、このクエリがプロジェクトの約30％である場合の主な問題.

推定実行の大部分は、57% の SORT です。

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4 に答える 4

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次のように書き直すと、クエリのパフォーマンスが向上することがあります。

SELECT
    Time_ID,
    Site_Type_ID,
    Abandoned_ID,
    WorkType_ID,
    SUM (im.ring_time) AS Ring_Time,
    SUM (im.hold_time) As Hold_Time,
    SUM (im.talk_time) AS Talk_Time,
    SUM (im.acw_time) AS ACW_Time,
    COUNT(*) CallCount
FROM incoming_measure im
INNER JOIN DataMartEnd.dbo.Time_Dim td
        ON dateadd(mi,
                   15*floor(datediff(mi,
                                     dateadd(dd, datediff(dd,0,im.StartTimeDate), 0),
                                     im.StartTimeDate ) / 15),
                   dateadd(dd, datediff(dd,0,im.StartTimeDate), 0) 
                  ) = td.Time_Start
INNER JOIN datamartend.dbo.Site_Type_Dim std
        ON im.DBID = std.Site_Type_Code
INNER JOIN datamartend.dbo.Abandoned_Call_Dim acd
        ON im.Abandoned = acd.abandoned_value
INNER JOIN DataMartEnd.dbo.Work_Type_Dim wtd
        ON im.DBID = wtd.MIG_Site_ID AND
           im.Queue = wtd.Work_Type_Code AND
           im.StartTimeDate BETWEEN wtd.DimEffectiveStartDtm AND wtd.DimEffectiveEndDtm
group by time_id, Site_Type_ID, Abandoned_ID, WorkType_ID

- 値の範囲間の値ではなく、等しい値で時間ディメンションが結合されるようにします。

これでパフォーマンスが大幅に向上しない場合は、既存のクエリでインデックス付きビューを作成し、そのインデックス付きビューから新しいクエリを選択することをお勧めします。 .

于 2013-04-01T17:45:33.623 に答える
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パフォーマンスの問題は、次のような結合によるものだと思います。

FROM incoming_measure
INNER JOIN DataMartEnd.dbo.Time_Dim 
        ON incoming_measure.StartTimeDate BETWEEN Time_Dim.Time_Start and 
                                                  Time_Dim.Time_End

の粒度はTime_Dim何ですか? の粒度はStartTimeDate? 名前は、一方が日単位で測定され、もう一方が時間、分、または秒で測定されることを示唆しています。これにより、さらに多くのレコードが一致する可能性があります。

時間ディメンションがある場合、通常の日付を保存するのはなぜですか? データベースの日時がある場合、なぜ時間ディメンション テーブルを使用するのですか?

また、すべてのテーブルに読み取り可能なエイリアスを与える必要があります。次のようなものを理解しようとしています：

SUM (staging.dbo.incoming_measure.ring_time) AS Ring_Time,

よりもはるかに難しい:

SUM (im.ring_time) AS Ring_Time,

imの素敵な短いエイリアスはどこですかincoming_message。

于 2013-04-01T13:10:35.070 に答える
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これを試してみてください。

SELECT * FROM 
(SELECT  
ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY time_id, Site_Type_ID, Abandoned_ID, WorkType_ID ORDER BY time_id) No,
Time_ID,
    Site_Type_ID,
    Abandoned_ID,
    WorkType_ID,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.ring_time) OVER( PARTITION BY time_id, Site_Type_ID, Abandoned_ID, WorkType_ID) AS Ring_Time,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.hold_time) OVER( PARTITION BY time_id, Site_Type_ID, Abandoned_ID, WorkType_ID) As Hold_Time,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.talk_time) OVER( PARTITION BY time_id, Site_Type_ID, Abandoned_ID, WorkType_ID) AS Talk_Time,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.acw_time) OVER( PARTITION BY time_id, Site_Type_ID, Abandoned_ID, WorkType_ID) AS ACW_Time,
    COUNT(1)  OVER( PARTITION BY time_id, Site_Type_ID, Abandoned_ID, WorkType_ID) CallCount
FROM incoming_measure
INNER JOIN DataMartEnd.dbo.Time_Dim 
        ON incoming_measure.StartTimeDate BETWEEN Time_Dim.Time_Start and 
                                                  Time_Dim.Time_End
INNER JOIN datamartend.dbo.Site_Type_Dim 
        ON incoming_measure.DBID = Site_Type_Dim.Site_Type_Code
INNER JOIN datamartend.dbo.Abandoned_Call_Dim 
        ON incoming_measure.Abandoned = Abandoned_Call_Dim.abandoned_value
INNER JOIN DataMartEnd.dbo.Work_Type_Dim 
        ON incoming_measure.DBID = work_type_dim.MIG_Site_ID AND
           Work_Type_Dim.Work_Type_Code = incoming_measure.Queue AND
           incoming_measure.StartTimeDate BETWEEN Work_Type_Dim.DimEffectiveStartDtm AND
                                                  Work_Type_Dim.DimEffectiveEndDtm
                                                 ) AS T1 WHERE No = 1

また

SELECT  Time_ID,
    Site_Type_ID,
    Abandoned_ID,
    WorkType_ID,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.ring_time) AS Ring_Time,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.hold_time) As Hold_Time,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.talk_time) AS Talk_Time,
    SUM (staging.dbo.incoming_measure.acw_time) AS ACW_Time,
    COUNT(1) CallCount
FROM incoming_measure
INNER JOIN DataMartEnd.dbo.Time_Dim 
        ON incoming_measure.StartTimeDate BETWEEN Time_Dim.Time_Start and 
                                                  Time_Dim.Time_End
INNER JOIN datamartend.dbo.Site_Type_Dim 
        ON incoming_measure.DBID = Site_Type_Dim.Site_Type_Code
INNER JOIN datamartend.dbo.Abandoned_Call_Dim 
        ON incoming_measure.Abandoned = Abandoned_Call_Dim.abandoned_value
INNER JOIN DataMartEnd.dbo.Work_Type_Dim 
        ON incoming_measure.DBID = work_type_dim.MIG_Site_ID AND
           Work_Type_Dim.Work_Type_Code = incoming_measure.Queue AND
           incoming_measure.StartTimeDate BETWEEN Work_Type_Dim.DimEffectiveStartDtm AND
                                                  Work_Type_Dim.DimEffectiveEndDtm
group by time_id, Site_Type_ID, Abandoned_ID, WorkType_ID
于 2013-04-01T13:01:27.130 に答える
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次のフィールドにインデックスが必要です。

Time_Dim.Time_ID

incoming_measure.DBID
incoming_measure.Queue
incoming_measure.Abandoned
incoming_measure.StartTimeDate

Site_Type_Dim.Site_Type_ID
Site_Type_Dim.Site_Type_Code

Abandoned_Call_Dim.Abandoned_ID
Abandoned_Call_Dim.abandoned_value

Work_Type_Dim.WorkType_ID
Work_Type_Dim.Work_Type_Code
work_type_dim.MIG_Site_ID

インデックス内のフィールドの順序について完全には確信が持てないため、実験する必要があるかもしれませんが、次のことをお勧めします。

create index Time_Dim_Time_ID on Time_Dim (Time_ID)
create index incoming_measure_index on (DBID, Queue, Abandoned, StartTimeDate)
create index Site_Type_index on Site_Type_Dim (Site_Type_ID, Site_Type_Code)
create index Abandoned_Call_index on Abandoned_Call_Dim (Abandoned_ID, abandoned_value)
create index Work_Type_index on Work_Type_Dim (WorkType_ID, Work_Type_Code, MIG_Site_ID)
于 2013-04-01T13:14:19.787 に答える