如何优化 SQL答案

【问题标题】：How to optimise this TSQL如何优化 SQL
【发布时间】：2023-03-05 23:30:02
【问题描述】：

这个查询大约需要01:30 来运行：

select DATEADD(dd, 0, DATEDIFF(dd, 0, t1.[OccurredOn]))
       , count(t2.UserId)
       , count(*) - count(t2.UserId)
from Events t1
left join (select c.UserId, min(c.OccurredOn) FirstOccurred
           from Events c
           where [OccurredOn] between @start and @end
           group by c.UserId) t2 on t1.OccurredOn = t2.FirstOccurred and t1.UserId = t2.UserId
where t1.EventType = @eventType
    and t1.[OccurredOn] between @start and @end
group by DATEADD(dd, 0, DATEDIFF(dd, 0, t1.[OccurredOn]))
order by DATEADD(dd, 0, DATEDIFF(dd, 0, t1.[OccurredOn]))

如果我从子查询中删除 WHERE 子句，它会立即运行。

单独运行子查询，WHERE 需要

如果我首先将子查询SELECT 放入表变量中，然后加入该变量，则整个查询将在 19 秒内运行。

Events 表如下所示：

[Events](
    [EventType] [uniqueidentifier] NOT NULL,
    [UserId] [uniqueidentifier] NOT NULL,
    [OccurredOn] [datetime] NOT NULL,
)

我有以下primary, nonclustered, nounique 索引：

事件类型
用户ID
发生时间

这是执行计划

我使用的是 SQL Server 2008。

两件事：

发生了什么让这变慢了？
如何加快速度？

【问题讨论】：

请SHOW US表结构，列和它们的数据类型，告诉我们你有什么索引...... - 还有什么VERSION的SQL Server你在用吗？
好点，意味着添加添加。待机
你看过执行计划了吗？它显示了什么？
您确定您的查询有效吗？您的子查询返回一个名为FirstOccured 的列，这在技术上是一个谎言，因为where 子句意味着它是@start 之后的第一个。此外，人们会期望 FirstOccurred 是事件的第一次发生。但事实并非如此。所以，如果你的子查询已经误导了它应该做什么 - 你怎么能确定其余的都是正确的？也许最好解释一下查询应该做什么 - 我怀疑完全重写是为了，而不仅仅是一些优化。
我告诉过您，您在编写查询时遇到了一些严重的问题。我还可以告诉您，您几乎肯定有错误的索引，因为您对索引的解释没有任何意义（不唯一的主索引？？多个主索引？？）。关键是，如果您懒得解释您的查询应该做什么 - 如何期望有人帮助您重写它并解决您的问题？ - 这不是一个可以回答的问题！

标签： sql tsql optimization

【解决方案1】：

您的查询速度很慢，因为您的排序取决于动态计算（DATEADD(dd, 0, DATEDIFF(dd, 0, t1.[OccurredOn]))），Sql Server 无法在动态计算中使用索引。

Postgresql 有index on expression，使用 Postgresql，您基本上可以为您将表达式的结果保存到实际列（幕后列），所以到时候您需要对该表达式进行排序，Postgresql可以在该表达式上使用索引。

Sql Server 中最接近的类似特性是持久化公式。

您可以通过此示例查询轻松验证该功能：

create table PersonX
(
Lastname varchar(50) not null,
Firstname varchar(50) not null
);

create table PersonY
(
Lastname varchar(50) not null,
Firstname varchar(50) not null
);


alter table PersonX add Fullname as Lastname + ', ' + Firstname PERSISTED;    
create index ix_PersonX on PersonX(Fullname);

declare @i int = 0;

while @i < 10000 begin
    insert into PersonX(Lastname,Firstname) values('Lennon','John');
    insert into PersonY(Lastname,Firstname) values('Lennon','John');
    set @i = @i + 1;
end;


select top 1000 Lastname, Firstname
from PersonX
order by Fullname;


select top 1000 Lastname, Firstname
from PersonY
order by Lastname + ', ' + Firstname;

在 PersonX 上对全名下订单比 PersonY 快。 PersonX 的查询成本仅为 32%，而 PersonY 为 68%

要解决查询的性能问题，请执行以下操作：

alter table Events 
    add OccurenceGroup as 
        DATEADD(dd, 0, DATEDIFF(dd, 0, [OccurredOn])) PERSISTED

create index ix_Events on Events(OccurenceGroup);

然后在 OccurenceGroup 上进行分组和排序。

顺便问一下，您是否在 OccuredOn 和 EventType 上添加了索引？

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以尝试将LEFT JOIN 替换为LEFT MERGE JOIN，这样派生表t2 只计算一次，而不是为每个用户重新计算MIN 可能多次。

您也可以使用如下的排名函数重写它。它可能更便宜。您需要根据您的数据和索引来测试这些想法。

;WITH T AS
(
SELECT *,
       RANK() OVER (PARTITION BY UserId ORDER BY OccurredOn) AS Rnk
FROM Events
WHERE [OccurredOn] BETWEEN @start AND @end
)
SELECT Dateadd(dd, 0, Datediff(dd, 0, OccurredOn)),
       COUNT(CASE WHEN Rnk =1 THEN 1 END),
       COUNT(CASE WHEN Rnk >1 THEN 1 END)
FROM T
WHERE EventType = @eventType      
GROUP BY Dateadd(dd, 0, Datediff(dd, 0, OccurredOn)) 
ORDER BY Dateadd(dd, 0, Datediff(dd, 0, OccurredOn))

【讨论】：