我正在寻找解决方案或想法如何加快sas中大型数据集的处理速度。
你会推荐什么？
什么是更好的数据步骤或proc sql程序？
答案 0 :(得分：1)
加快数据处理速度取决于数据的保存位置。
您的数据可以是：
在以下情况下使用SAS数据步骤：
在以下情况下使用Proc SQL：
您可以执行SQL“传递”，您将发送SQL代码 在DB服务器上执行，只有输出发送到SAS（相反 通过网络将整个表格带到SAS，然后对其进行过滤），
您想查询SAS表，但更喜欢SQL连接到数据步合并。
您应该考虑的另一个主题是效率规划;在哪里优化查询和查找。
答案 1 :(得分：0)
我发现Proc SQL对我的用例更好。我们可能需要更多关于您尝试加入/导出等数据的大小和种类的细节。
向我们提供一些信息，我们可以尝试提供帮助。
提示： 限制你拉动的领域 子集数据
答案 2 :(得分：0)
根据我的经验Proc SQL的传闻似乎更快。
以下是使用Proc SQL加速查询的两个提示：
通常，您希望在查询时排除尽可能多的数据。如果您使用Proc SQL，则where子句中的限制顺序很重要。首先放置最严格的部分。
例如，如果我要查询数据库中的姓氏为“JONES”且在2005年1月之后被聘用的教师，我会构建我的where子句，如下所示：where last_name = 'JONES' and hire_date > 200501我会这样做，因为最后名称可能会排除比雇用日期限制更多的记录。
如果可能，请不要使用Select *，而是列出您需要的特定列。请记住，即使您使用列进行计算，也不必在select语句中包含该列。
这是一个非常有用的资源，用于了解如何有效地使用proc sql。如果您在SAS中使用大型数据集进行大量工作，我建议您完整地阅读它。