加快我的 SQL 查询速度？它给出了执行超时错误

Posted 2023-05-08

【中文标题】加快我的 SQL 查询速度？它给出了执行超时错误

【英文标题】：Speed up my SQL Query? It is giving execution time out error

【发布时间】：2020-02-14 06:03:39

【问题描述】：

我在下面创建了这个查询，它计算每个日期的总和。这个查询给了我正在寻找的确切结果，但它的数据非常大。如何加快或优化它？

IF OBJECT_ID('TEMPDB..#temp')IS NOT NULL 
DROP TABLE #temp
IF OBJECT_ID('TEMPDB..#temp1')IS NOT NULL 
DROP TABLE #temp1

Declare    @DateFrom DateTime
Set    @DateFrom = CONVERT(DATE,DATEADD(D,-datepart(d,getdate())+1,DATEADD(M,-1,GETDATE())))
Declare    @DateTo DateTime
Set    @DateTo = CONVERT(DATE,DATEADD(D,-DATEPART(D,getdate()),GETDATE())) 

Select 
Date
,[Item No_]
,case when Sum(ILE.Quantity)>0 and [Posting Date]=Date then Sum(ILE.Quantity) else 0 end AS [In Quantity],
case when Sum(ILE.Quantity)<0 and [Posting Date]=Date then Sum(ILE.Quantity) else 0 end AS [Out Quantity],
(Sum(ILE.Quantity))Closing
into #temp
 from Calender C left Join [Snowman Logistics Limited$Item Ledger Entry]ILE on Cast(ILE.[Posting Date]as date)<=C.Date 

Group by Date,[Item No_],[Posting Date]

Select  Date,[Item No_]
,SUm([In Quantity])[In Quantity],Sum([Out Quantity])[Out Quantity],Sum(Closing)Closing from #temp where Date Between @DateFrom and @DateFrom
group by  Date,[Item No_]

【问题讨论】：

尝试先使用窗口函数***.com/questions/860966/…获取运行总计，然后将结果与日历表连接。

【参考方案1】：

你可以试试：

在您对匹配项感兴趣的第一个查询中 - 您可以尝试使用 INNER JOIN，如果您仍然需要 [dates]-[items]，即使在 [Snowman Logistics Limited$Item Ledger Entry] 表中的指定时间段内没有它们的条目，您可以稍后; 为什么需要将 [Posting Date] 转换为日期 - 如果它是字符串而不是日期/日期时间类型，则应更改它以便在计算期间跳过显式（或隐式）转换 如果1没问题，你可以使用INNER JOIN，你可以尝试创建indexed view并预先计算初始查询

在您的第一个查询中，您按[Posting Date] 对记录进行分组，而在第二个查询中，您再次对记录进行分组，不包括它 - 您不能合并查询吗？

Select 
Date
,[Item No_]
,case when Sum(ILE.Quantity)>0 and [Posting Date]=Date then Sum(ILE.Quantity) else 0 end AS [In Quantity],
case when Sum(ILE.Quantity)<0 and [Posting Date]=Date then Sum(ILE.Quantity) else 0 end AS [Out Quantity],
(Sum(ILE.Quantity))Closing
into #temp
from Calender C 
left Join [Snowman Logistics Limited$Item Ledger Entry]ILE 
    on Cast(ILE.[Posting Date]as date) <= C.Date 
where Date Between @DateFrom and @DateFrom
Group by Date,[Item No_]

1234563将读取更少的数据（更少的 IO）。