如果需要逐行计算，如何提高选择查询的性能？

Question

我有一张表格如下：

• PK，
• 日期，
• 小时（0-23），
• 交易ID（外键），
• 价钱，
• 量

每笔交易都有3年的数据（365x24x3 = 26280小时）。而且，我现在有5000个（并且还在增长）。

我正在尝试计算每小时的加权平均值（SUM（P_Transaction1xV_Transaction1 + P_Transaction2xV_Transaction2 + ... + P_Transaction5000xV_Transaction5000）/ SUM（V_Transaction1 + V_Transaction2 + ... + V_Transaction5000）（每个26280）。

我们尝试了以下选项，但无法显着缩短运行时间。

选项1：

数据表： PK 日期 交易ID（外键） 价格1，价格2，...，价格24 第1卷，第2卷，...第24卷

索引列：交易ID，日期 使用存储过程。

选项2：

数据表1： PK 日期 小时（0-23） 交易ID（外键） 体积

数据表2： PK 日期 小时（0-23） 交易ID（外键） 价

索引列：交易ID，日期，小时 使用存储过程。

选项3： 正如我在开始时所解释的那样。

我想知道对于数据模型，索引等等是否有更好的方法。为了尽可能地提高性能。

Answer 1

由于您要查找“每小时”的汇总数，因此您的起点应为group by date, hour

select date, hour, sum(price * volume) / sum(volume)
from table
group by date, hour

索引（日期，小时）或至少日期会有所帮助。