我有一个select语句,它实际上是以编程方式构建的较大select语句中的子查询。问题是,如果我选择包含这个子查询,它就像一个瓶颈,整个查询变得非常缓慢。
数据的一个例子如下:
Payment
.Receipt_no|.Person |.Payment_date|.Type|.Reversed|
2|John |01/02/2001 |PA | |
1|John |01/02/2001 |GX | |
3|David |15/04/2003 |PA | |
6|Mike |26/07/2002 |PA |R |
5|John |01/01/2001 |PA | |
4|Mike |13/05/2000 |GX | |
8|Mike |27/11/2004 |PA | |
7|David |05/12/2003 |PA |R |
9|David |15/04/2003 |PA | |
子查询如下:
select Payment.Person,
Payment.amount
from Payment
inner join (Select min([min_Receipt].Person) 'Person',
min([min_Receipt].Receipt_no) 'Receipt_no'
from Payment [min_Receipt]
inner join (select min(Person) 'Person',
min(Payment_date) 'Payment_date'
from Payment
where Payment.reversed != 'R' and Payment.Type != 'GX'
group by Payment.Person) [min_date]
on [min_date].Person= [min_Receipt].Person and [min_date].Payment_date = [min_Receipt].Payment_date
where [min_Receipt].reversed != 'R' and [min_Receipt].Type != 'GX'
group by [min_Receipt].Person) [1stPayment]
on [1stPayment].Receipt_no = Payment.Receipt_no
这将通过.Payment_date(升序),。Receipt_no(升序)检索每个人的第一笔付款,其中.type不是'GX',而.Reversed不是'R'。如下:
Payment
.Receipt_No|.Person|.Payment_date
5|John |01/01/2001
3|David |15/04/2003
8|Mike |27/11/2004
从以下结果
(3|David |15/04/2003)
and (9|David |15/04/2003)
我只想要收据最低的记录。所以
(3|David |15/04/2003)
所以我添加了聚合函数'min(Payment.receipt_no)'按人分组。
查询1。
select min(Payment.Person) 'Person',
min(Payment.receipt_no) 'receipt_no'
from
Payment a
where
a.type<>'GX' and (a.reversed not in ('R') or a.reversed is null)
and a.payment_date =
(select min(payment_date) from Payment i
where i.Person=a.Person and i.type <> 'GX'
and (i.reversed not in ('R') or i.reversed is null))
group by a.Person
我在更大的查询中添加了这个子查询,但它仍然运行得很慢。所以我尝试重写查询,同时试图避免使用聚合函数,并提出以下内容。
查询2.
SELECT
receipt_no,
person,
payment_date,
amount
FROM
payment a
WHERE
receipt_no IN
(SELECT
top 1 i.receipt_no
FROM
payment i
WHERE
(i.reversed NOT IN ('R') OR i.reversed IS NULL)
AND i.type<>'GX'
AND i.person = a.person
ORDER BY i.payment_date DESC, i.receipt_no ASC)
我不一定认为更有效率。事实上,如果我在更大的数据集上并行运行两个查询,则查询1.在毫秒内完成,其中查询2.需要几秒钟。
但是,如果我在一个更大的查询中将它们作为子查询添加,则较大的查询使用查询1在数小时内完成,并使用查询2在40秒内完成。
我只能将此归因于在一个而不是另一个中使用聚合函数。
答案 0 :(得分:1)
您如何区分付款
(3|David |15/04/2003)
and (9|David |15/04/2003)
这些都是由同样的。除非时间不同,否则此查询应该可以正常工作:
select
receipt_no,
person,
payment_date
from
payment a
where
type<>'GX' and (reversed not in ('R') or reversed is null)
and payment_date =
(select min(payment_date) from payment i
where i.person=a.person and i.type <> 'GX'
and (i.reversed not in ('R') or i.reversed is null))
order by person,payment_date desc
我已经在SQLFiddle上设置并测试了这个查询,但我不确定性能,因为我没有你拥有的数据量。所以检查并告诉我
===
答案 1 :(得分:0)
我也按照建议使用Rank()命令重写了查询。
查询3.
left join
(select
a.Person,
a.amount,
(rank () over (Partition by a.Person order by a.payment_date desc, a.receipt_no desc)) 'Ranked'
from
Payment a
Where
(a.reversed not in ('R') or a.reversed is null)
and a.type != 'GX'
) [lastPayment]
on
[lastPayment].Person = [Person].Person
and [lastPayment].ranked = 1
这种方法也导致了更大的查询速度,更大的查询现在需要大约28秒
但是Rank()仅从SQL 2005向上提供。