使用with as优化sql解决filter

最新推荐文章于 2022-10-25 13:11:58 发布
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#filter #sql #优化 #action #crm #产品

本文详细阐述了一个地市报表系统中数据出得慢的问题，通过优化SQL语句，使用WITH as方法，最终将查询时间缩短至12秒内。包括收集统计信息、查看执行计划、识别性能瓶颈并采取相应措施的过程。
 最近一个地市的报表系统老是说数据出得慢，基本上要到中午才能出数据，但是查看过程是比较简单的。后来发现一条sql有问题，居然要跑5个多小时。

查看跑2个小时以上的sql
SELECT SQ.SQL_TEXT,
       S.SQL_ID,
       S.SID,
       S.SERIAL#,
       S.LAST_CALL_ET,
       TO_CHAR(S.LOGON_TIME, 'yyyymmdd hh24:mi:ss') LOGON_TIME
FROM   V$SESSION S,
              V$SQLTEXT SQ
WHERE  S.SQL_ID = SQ.SQL_ID AND
                 LAST_CALL_ET > 10000 AND
                 TO_CHAR(LOGON_TIME,'yyyymmdd') =TO_CHAR(SYSDATE,'yyyymmdd');


NTERVAL '7' DAY < D.COMPLETE_DT) 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
移机','资费变更') AND                          A.COMPLETE_DT - I 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
         A.BO_ACTION_NAME IN                          ('新装', ' 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
                     A.PROD_ID != D.PROD_ID AND                  4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
ARTY_ID AND                          A.BO_ID != D.BO_ID AND      4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
TAFF_ID LIKE '36%' AND                          A.PARTY_ID = D.P 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
               FROM   DW_BO_ORDER D                   WHERE  D.S 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
欢乐送之E6套餐') AND                 NOT  EXISTS (SELECT  *      4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
   '新春欢乐送之E8套餐',                                  '新春 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
) 全省_紧密融合型E9套餐产品规格',                                4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
紧密融合型E9套餐产品规格',                                  '(新 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
 '普通E9','普通新版E8',                                  '全省_ 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
2S','E6移动版', 'E9版1M(老版)',                                  4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
', 'ADSL','LAN', '手机',                                  'E8 -  4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
移机','资费变更') AND                  B.PROD_SPEC IN ('普通电话 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
D LIKE '36%' AND                  A.BO_ACTION_NAME IN ('新装',' 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
   A.CHANNEL_ID = C.CHANNEL_ID AND                  A.SO_STAFF_I 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
     A           WHERE  A.PROD_ID = B.PROD_ID AND                4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
                 DW_CRM_DAY_USER B,                  DW_BO_ORDER 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
                 A.PROD_ID            FROM   DW_CHANNEL      C,  4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
              A.SO_STAFF_ID,                  A.ATOM_ACTION_ID,  4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
              B.START_DT,                  A.BO_ACTION_NAME,     4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
              B.ACCESS_NUMBER,                  B.PROD_SPEC,     4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
 CHANNEL_NAME,                  B.NAME           PARTY_NAME,     4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
                  B.AREA_NAME,                  C.NAME           4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
SELECT                   B.AREA_ID,                  A.PARTY_ID, 4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38
         CREATE TABLE TMP_DTBB_FMT_10000_1 NOLOGGING AS          4kyzp58tz0xya 232 811 15400 20111110 06:27:38

找到的sql为如下：

SELECT  
               B.AREA_ID, 
               A.PARTY_ID, 
               B.AREA_NAME, 
               C.NAME           CHANNEL_NAME, 
               B.NAME           PARTY_NAME, 
               B.ACCESS_NUMBER, 
               B.PROD_SPEC, 
               B.START_DT, 
               A.BO_ACTION_NAME, 
               A.SO_STAFF_ID, 
               A.ATOM_ACTION_ID, 
               A.PROD_ID  
        FROM   DW_CHANNEL      C, 
               DW_CRM_DAY_USER B, 
               DW_BO_ORDER     A 
        WHERE  A.PROD_ID = B.PROD_ID AND 
               A.CHANNEL_ID = C.CHANNEL_ID AND 
               A.SO_STAFF_ID LIKE '36%' AND 
               A.BO_ACTION_NAME IN ('新装','移机','资费变更') AND 
               B.PROD_SPEC IN ('普通电话', 'ADSL','LAN', '手机', 
                               'E8 - 2S','E6移动版', 'E9版1M(老版)', 
                               '普通E9','普通新版E8', 
                               '全省_紧密融合型E9套餐产品规格', 
                               '(新) 全省_紧密融合型E9套餐产品规格', 
                               '新春欢乐送之E8套餐', 
                               '新春欢乐送之E6套餐') AND 
              NOT  EXISTS (SELECT  *  
                FROM   DW_BO_ORDER D 
                WHERE  D.STAFF_ID LIKE '36%' AND 
                       A.PARTY_ID = D.PARTY_ID AND 
                       A.BO_ID != D.BO_ID AND 
                       A.PROD_ID != D.PROD_ID AND 
                       A.BO_ACTION_NAME IN 
                       ('新装', '移机','资费变更') AND 
                       A.COMPLETE_DT - INTERVAL '7' DAY < D.COMPLETE_DT)
下面根据sql语句去查找相关的session，发现该语句已经跑了将近4个小时，从早上6点多开始跑。

SQL> SELECT S.SQL_ID,to_char(S.LOGON_TIME,'yyyymmdd hh24:mi:ss') LOGON_TIME,S.LAST_CALL_ET,S.STATE FROM V$SESSION S WHERE S.SID=232;
 
SQL_ID        LOGON_TIME        LAST_CALL_ET STATE
------------- ----------------- ------------ -------------------
4kyzp58tz0xya 20111110 06:27:38        13647 WAITED SHORT TIME
 
SQL> select 13647/3600 from dual;
 
13647/3600
----------
3.79083333

SQL> select to_char(sysdate,'yyyymmdd hh24:mi:ss') sysdat from dual;
 
SYSDAT
-----------------
20111110 10:18:39

OK，现在知道导致数据出的慢的原因,现在就开始来优化这条sql，首先收集一下统计图，然后看执行计划

BEGIN
  DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname          => 'LBAS',
                                tabname          => 'DW_BO_ORDER',
                                estimate_percent => 20,
                                method_opt       => 'for all columns size auto',
                                no_invalidate    => FALSE,
                                degree           => 4,
                                granularity      => 'ALL',
                                cascade          => TRUE);
END;
/

  • Plan hash value: 2142862569  
  •    
  • ----------------------------------------------------------------------------------------------------------  
  • | Id  | Operation              | Name            | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |  
  • ----------------------------------------------------------------------------------------------------------  
  • |   0 | SELECT STATEMENT       |                 |   905 |   121K|  4152K  (2)| 13:50:32 |       |       |  
  • |*  1 |  FILTER                |                 |       |       |            |          |       |       |  
  • |*  2 |   HASH JOIN            |                 |   905 |   121K| 12616   (2)| 00:02:32 |       |       |  
  • |*  3 |    HASH JOIN           |                 |   905 | 99550 | 12448   (2)| 00:02:30 |       |       |  
  • |   4 |     PARTITION RANGE ALL|                 |  1979 |   108K|  9168   (2)| 00:01:51 |     1 |     5 |  
  • |*  5 |      TABLE ACCESS FULL | DW_BO_ORDER     |  1979 |   108K|  9168   (2)| 00:01:51 |     1 |     5 |  
  • |*  6 |     TABLE ACCESS FULL  | DW_CRM_DAY_USER |   309K|    15M|  3277   (2)| 00:00:40 |       |       |  
  • |   7 |    TABLE ACCESS FULL   | DW_CHANNEL      | 48425 |  1276K|   168   (1)| 00:00:03 |       |       |  
  • |*  8 |   FILTER               |                 |       |       |            |          |       |       |  
  • |   9 |    PARTITION RANGE ALL |                 |     1 |    29 |  9147   (2)| 00:01:50 |     1 |     5 |  
  • |* 10 |     TABLE ACCESS FULL  | DW_BO_ORDER     |     1 |    29 |  9147   (2)| 00:01:50 |     1 |     5 |  
  • ----------------------------------------------------------------------------------------------------------  
  •    
  • Predicate Information (identified by operation id):  
  • ---------------------------------------------------  
  •    
  •    1 - filter( NOT EXISTS (SELECT /*+ */ 0 FROM "DW_BO_ORDER" "D" WHERE (:B1='新装' OR :B2='移机' OR   
  •               :B3='资费变更') AND "D"."PARTY_ID"=:B4 AND TO_CHAR("D"."STAFF_ID") LIKE '36%' AND   
  •               "D"."COMPLETE_DT">:B5-INTERVAL'+07 00:00:00' DAY(2) TO SECOND(0) AND "D"."PROD_ID"<>:B6 AND   
  •               "D"."BO_ID"<>:B7))  
  •    2 - access("A"."CHANNEL_ID"="C"."CHANNEL_ID")  
  •    3 - access("A"."PROD_ID"="B"."PROD_ID")  
  •    5 - filter("A"."PROD_ID" IS NOT NULL AND ("A"."BO_ACTION_NAME"='新装' OR   
  •               "A"."BO_ACTION_NAME"='移机' OR "A"."BO_ACTION_NAME"='资费变更') AND TO_CHAR("A"."SO_STAFF_ID") LIKE   
  •               '36%')  
  •    6 - filter("B"."PROD_SPEC"='(新) 全省_紧密融合型E9套餐产品规格' OR "B"."PROD_SPEC"='ADSL' OR   
  •               "B"."PROD_SPEC"='E6移动版' OR "B"."PROD_SPEC"='E8 - 2S' OR "B"."PROD_SPEC"='E9版1M(老版)' OR   
  •               "B"."PROD_SPEC"='LAN' OR "B"."PROD_SPEC"='普通E9' OR "B"."PROD_SPEC"='普通电话' OR   
  •               "B"."PROD_SPEC"='普通新版E8' OR "B"."PROD_SPEC"='全省_紧密融合型E9套餐产品规格' OR "B"."PROD_SPEC"='手机' OR   
  •               "B"."PROD_SPEC"='新春欢乐送之E6套餐' OR "B"."PROD_SPEC"='新春欢乐送之E8套餐')  
  •    8 - filter(:B1='新装' OR :B2='移机' OR :B3='资费变更')  
  •   10 - filter("D"."PARTY_ID"=:B1 AND TO_CHAR("D"."STAFF_ID") LIKE '36%' AND   
  •               "D"."COMPLETE_DT">:B2-INTERVAL'+07 00:00:00' DAY(2) TO SECOND(0) AND "D"."PROD_ID"<>:B3 AND   
  •               "D"."BO_ID"<>:B4)          

     

    执行计划里面有个filter在里面，这个是导致这条sql跑的慢的原因。主要语句就是在not exists 里面居然存在!=， 哎，这sql语句写得真坑爹，由于有!=的存在，CBO不能选择 HASH_AJ join的方式，准备修改sql语句，但是不管怎么改，业务逻辑总不对，最后的结果也不对。得想办法吧filter搞掉，加多种hint，最后的结果还是一样的，在朋友的帮下，最后使用了了with as.  good最后居然实现了在12秒以内出数据。下面看一下

    WITH D AS
     (SELECT /*+ materialize */
       A.PARTY_ID,
       A.BO_ID,
       A.PROD_ID,
       A.COMPLETE_DT
      FROM   DW_BO_ORDER A
      WHERE  STAFF_ID LIKE '36%' AND
             A.BO_ACTION_NAME IN ('新装',
                                  '移机',
                                  '资费变更'))
    SELECT B.AREA_ID,
           A.PARTY_ID,
           B.AREA_NAME,
           C.NAME           CHANNEL_NAME,
           B.NAME           PARTY_NAME,
           B.ACCESS_NUMBER,
           B.PROD_SPEC,
           B.START_DT,
           A.BO_ACTION_NAME,
           A.SO_STAFF_ID,
           A.ATOM_ACTION_ID,
           A.PROD_ID
    FROM   DW_CHANNEL      C,
           DW_CRM_DAY_USER B,
           DW_BO_ORDER     A
    WHERE  A.PROD_ID = B.PROD_ID AND
           A.CHANNEL_ID = C.CHANNEL_ID AND
           A.SO_STAFF_ID LIKE '36%' AND
           A.BO_ACTION_NAME IN ('新装',
                                '移机',
                                '资费变更') AND
           B.PROD_SPEC IN ('普通电话',
                           'ADSL',
                           'LAN',
                           '手机',
                           'E8 - 2S',
                           'E6移动版',
                           'E9版1M(老版)',
                           '普通E9',
                           '普通新版E8',
                           '全省_紧密融合型E9套餐产品规格',
                           '(新) 全省_紧密融合型E9套餐产品规格',
                           '新春欢乐送之E8套餐',
                           '新春欢乐送之E6套餐') AND
           NOT EXISTS (SELECT *
            FROM   D
            WHERE  A.PARTY_ID = D.PARTY_ID AND
                   A.BO_ID != D.BO_ID AND
                   A.PROD_ID != D.PROD_ID AND
                   A.COMPLETE_DT - INTERVAL '7'
             DAY < D.COMPLETE_DT);

     

  • 已用时间:  00: 00: 12.37  
  •   
  • 执行计划  
  • --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
  • Plan hash value: 2591883460  
  •    
  • --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
  • | Id  | Operation                  | Name                        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |  
  • --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
  • |   0 | SELECT STATEMENT           |                             |   905 |   121K| 62428   (2)| 00:12:30 |       |       |  
  • |   1 |  TEMP TABLE TRANSFORMATION |                             |       |       |            |          |       |       |  
  • |   2 |   LOAD AS SELECT           | DW_BO_ORDER                 |       |       |            |          |       |       |  
  • |   3 |    PARTITION RANGE ALL     |                             |   114K|  3228K|  9127   (2)| 00:01:50 |     1 |     5 |  
  • |*  4 |     TABLE ACCESS FULL      | DW_BO_ORDER                 |   114K|  3228K|  9127   (2)| 00:01:50 |     1 |     5 |  
  • |*  5 |   FILTER                   |                             |       |       |            |          |       |       |  
  • |*  6 |    HASH JOIN               |                             |   905 |   121K| 12616   (2)| 00:02:32 |       |       |  
  • |*  7 |     HASH JOIN              |                             |   905 | 99550 | 12448   (2)| 00:02:30 |       |       |  
  • |   8 |      PARTITION RANGE ALL   |                             |  1979 |   108K|  9168   (2)| 00:01:51 |     1 |     5 |  
  • |*  9 |       TABLE ACCESS FULL    | DW_BO_ORDER                 |  1979 |   108K|  9168   (2)| 00:01:51 |     1 |     5 |  
  • |* 10 |      TABLE ACCESS FULL     | DW_CRM_DAY_USER             |   309K|    15M|  3277   (2)| 00:00:40 |       |       |  
  • |  11 |     TABLE ACCESS FULL      | DW_CHANNEL                  | 48425 |  1276K|   168   (1)| 00:00:03 |       |       |  
  • |* 12 |    FILTER                  |                             |       |       |            |          |       |       |  
  • |* 13 |     VIEW                   |                             |   114K|  6791K|    90   (3)| 00:00:02 |       |       |  
  • |  14 |      TABLE ACCESS FULL     | SYS_TEMP_0FD9D662E_D625B872 |   114K|  3228K|    90   (3)| 00:00:02 |       |       |  
  • --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
  •    
  • Predicate Information (identified by operation id):  
  • ---------------------------------------------------  
  •    
  •    4 - filter(TO_CHAR("STAFF_ID") LIKE '36%')  
  •    5 - filter( NOT EXISTS (SELECT /*+ */ 0 FROM  (SELECT /*+ CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */ "C0" "STAFF_ID","C1"   
  •               "PARTY_ID","C2" "BO_ID","C3" "PROD_ID","C4" "COMPLETE_DT" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D662E_D625B872" "T1") "D"   
  •               WHERE (:B1='新装' OR :B2='移机' OR :B3='资费变更') AND TO_CHAR("D"."STAFF_ID") LIKE '36%' AND "D"."PARTY_ID"=:B4 AND   
  •               "D"."BO_ID"<>:B5 AND "D"."PROD_ID"<>:B6 AND "D"."COMPLETE_DT">:B7-INTERVAL'+07 00:00:00' DAY(2) TO SECOND(0)))  
  •    6 - access("A"."CHANNEL_ID"="C"."CHANNEL_ID")  
  •    7 - access("A"."PROD_ID"="B"."PROD_ID")  
  •    9 - filter("A"."PROD_ID" IS NOT NULL AND ("A"."BO_ACTION_NAME"='新装' OR "A"."BO_ACTION_NAME"='移机' OR   
  •               "A"."BO_ACTION_NAME"='资费变更') AND TO_CHAR("A"."SO_STAFF_ID") LIKE '36%')  
  •   10 - filter("B"."PROD_SPEC"='(新) 全省_紧密融合型E9套餐产品规格' OR "B"."PROD_SPEC"='ADSL' OR "B"."PROD_SPEC"='E6移动版' OR   
  •               "B"."PROD_SPEC"='E8 - 2S' OR "B"."PROD_SPEC"='E9版1M(老版)' OR "B"."PROD_SPEC"='LAN' OR "B"."PROD_SPEC"='普通E9' OR   
  •               "B"."PROD_SPEC"='普通电话' OR "B"."PROD_SPEC"='普通新版E8' OR "B"."PROD_SPEC"='全省_紧密融合型E9套餐产品规格' OR "B"."PROD_SPEC"='手机'   
  •               OR "B"."PROD_SPEC"='新春欢乐送之E6套餐' OR "B"."PROD_SPEC"='新春欢乐送之E8套餐')  
  •   12 - filter(:B1='新装' OR :B2='移机' OR :B3='资费变更')  
  •   13 - filter(TO_CHAR("D"."STAFF_ID") LIKE '36%' AND "D"."PARTY_ID"=:B1 AND "D"."BO_ID"<>:B2 AND   
  •               "D"."PROD_ID"<>:B3 AND "D"."COMPLETE_DT">:B4-INTERVAL'+07 00:00:00' DAY(2) TO SECOND(0))     
  •   
  •   
  • 统计信息  
  • ----------------------------------------------------------  
  •           2  recursive calls  
  •          29  db block gets  
  •      110506  consistent gets  
  •          22  physical reads  
  •         656  redo size  
  •     2438096  bytes sent via SQL*Net to client  
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  •       49245  rows processed  

     

    问题解决啦，这次过程中也学到了很多东西。谢谢那位哥们。

SQL优化之FILTER
zhaoyangjian724的专栏
06-26 2451
select count(1) over() as tcnt, rownum as rn, O.CustomerID, O.CustomerName, O.CustomerType, O.CertType, O.CertID, O.MFCustomerID, O.MCCustomer...
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ORACLE使用WITH AS和HINT MATERIALIZE优化SQL解决FILTER效率低下
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songjian1104的专栏
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转自:http://www.maomao365.com/?p=6743 摘要: 下文讲述sql脚本中过滤百分号的方法： 实验环境:sql server 2008 R2 百分号:在sql脚本编写中“百分号”被界定为一种通配符，那么如果我们需检索数据中是否存在百分号时，需采用何种方法呢？下文通过实例的方式分析百分号的匹配方式。 1 ---在sql...
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04-05 440
今天碰到一个性能问题，SQL执行60多s，改后2s，把这个案例写成一个例子：drop table t1 purge;drop table t2 purge;drop table t3 purge;create table t1 as select object_id,object_name,object_type from dba_objects;create table t2 as select...
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魂小猫的博客
09-10 2690
过滤数据 数据库表一般包含大量的数据，很少需要检索表中的所有行。通常只会根据特定操作或报告的需要提取表数据的子集。只检索所需数据需要指定 搜索条件（ search criteria ），搜索条件也称为过滤条件（ filter condition ）。 使用 WHERE 子句 在SELECT语句中，数据根据WHERE子句中指定的搜索条件进行过滤。WHERE子句在表名（FROM子句）之后给出，如下所示： SELECT ...
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songjian1104的专栏
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sqlserrver sql优化
最新发布
10-10
<think>首先，用户的问题是关于在SQL Server环境下优化给定的SQL代码。用户提供了SQL查询，这是一个使用WITH子句（CTEs）的查询，涉及到递归或层级数据处理。引用包括了数据库优化的一般信息、一些代码片段和无关的内容（如Python后端、NX二次开发），但关键是要优化这个SQL查询。 用户引用的内容： - 引用[1]：关于数据库查询优化的一般策略，如索引使用、执行计划分析等。 - 引用[2]：一个MyBatis查询示例，返回对象列表。 - 引用[3]：关于Triton Server的配置，与SQL无关。 - 引用[4]和[5]：关于NX二次开发的例子，与SQL无关。 用户上一次的问题和我的回答：根据上下文，用户之前可能问过类似的问题，但在这个对话中没有显示上一次的交互。系统提示说“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”，但在这个消息中，没有显示历史。所以，我应该基于当前的问题和提供的引用。 用户的核心查询： 用户提供了一个SQL查询，使用了三个CTEs：rootTask, Task, 和 subTask，然后从subTask中选择数据。查询似乎是在处理一个任务管理系统，涉及父子任务关系。 优化目标： - 提高查询性能。 - 在SQL Server环境中。 - 优化策略包括索引、执行计划、查询重写等。 步骤优化： 1. **分析查询结构**：查询使用了多个CTEs和一个CROSS JOIN。CTEs在SQL Server中是临时结果集，可能影响性能，尤其是递归或深层嵌套时。这个查询不是递归CTE（没有RECURSIVE关键字），但有层级关系通过JOIN处理。 - rootTask：基于条件获取单个puid。 - Task：基于rootTask的结果获取任务。 - subTask：基于Task的结果获取子任务。 - 最后从subTask选择。 2. **识别潜在瓶颈**： - **索引**：确保用于JOIN和WHERE条件的列有索引。例如： - PIMANRELATION表的rsecondary_objectu、rprimary_objectu、rrelation_typeu等。 - PIMANTYPE表的puid。 - PWORKSPACEOBJECT表的puid。 - PEPMTASK表的rtask_templateu、rparent_tasku、pfnd0StartDate、pfnd0EndDate等。 - PEPMTASKTEMPLATE表的puid、ptemplate_name。 - PPOM_USER表的puid等。 - **执行计划分析**：使用SQL Server的Execution Plan工具查看瓶颈。 - **查询重写**：简化CTEs，避免不必要的JOIN或减少数据量。 - 查询中使用了CROSS JOIN rootTask和Task，这可能可以优化为普通的JOIN或INNER JOIN。 - 检查WHERE条件是否高效。 - 考虑使用临时表或表变量代替CTEs，如果性能较差。 - **统计信息**：确保统计信息是最新的。 3. **优化建议**： - **添加索引**：建议在关键列上创建索引，如： - PIMANRELATION(rsecondary_objectu, rprimary_objectu) - PEPMTASK(rparent_tasku, pfnd0StartDate, pfnd0EndDate) 等。 - **重写查询**：简化CTEs。注意，rootTask只返回一个值，所以CROSS JOIN可能不是必要的；可以改为使用变量或子查询。 - 例如，将rootTask定义为变量（如果可能），或使用TOP 1确保只返回一行。 - **避免不必要的列**：在SELECT中只选择需要的列，减少数据传输。 - **优化JOIN条件**：确保JOIN条件使用索引。 - **处理NULL检查**：pfnd0StartDate IS NOT NULL和pfnd0EndDate IS NULL条件可能可以使用索引。 - **递归处理**：虽然这不是递归CTE，但有层级关系。如果层级深，考虑使用递归CTE（WITH RECURSIVE）而非嵌套CTEs，但SQL Server支持递归CTE。 4. **SQL Server特定优化**： - 使用OPTION (RECOMPILE)如果参数变化大。 - 考虑使用临时表或表变量存储中间结果。 - 确保数据库设置如自动更新统计信息开启。 5. **基于引用[1]**：引用强调了索引、执行计划分析和查询重写。所以，我应该建议这些方面。 6. **回答问题结构**： - 系统指令要求：回答结构清晰，逐步解决问题。 - 使用中文。 - 引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。但在回答中，我需要自然地引用。 - 生成相关问题：在最后添加相关问题。 - 数学表达式使用$...$或$$...$$，但这里可能不需要，除非涉及计算。 - 确保回答真实可靠。 优化后的SQL代码： 我应该提供一个优化后的版本。 优化点： - rootTask只返回一个puid（假设rsecondary_objectu是唯一的），所以可以使用变量。 - 但CTE中不能直接使用变量，所以考虑重写。 - 另一个方式：合并CTEs或使用子查询。 重写建议： - 移除不必要的CROSS JOIN，改用INNER JOIN或直接引用。 - 确保所有JOIN都有索引。 示例优化： - 定义rootTask为一个变量（但只能在外部），或在查询中使用。 - 在SQL Server中，可以这样做： 使用DECLARE @puid varchar(50) = (SELECT ... FROM rootTask); 然后使用在后续查询中，但这需要修改查询结构。 或者，保持CTE，但确保它高效。 简化： - Task和subTask类似，可以尝试用一个CTE处理递归关系。 这是否是递归？ 当前Task基于rootTask，subTask基于Task。所以是两级。不是无限递归。 优化代码： WITH rootTask AS ( SELECT iman.rprimary_objectu AS puid FROM PIMANRELATION iman JOIN PIMANTYPE imanType ON imanType.puid = iman.rrelation_typeu JOIN PWORKSPACEOBJECT wo ON wo.puid = iman.rprimary_objectu WHERE iman.rsecondary_objectu = 'iKNAg_$2ZqxMrD' -- 确保值正确 ), Task AS ( SELECT p.puid AS taskUid, p2.ptemplate_name AS taskName, p.ptask_result AS taskResult, p.rparent_tasku AS parentTasku, p.rfnd0Performeru AS Performeru, pu.puser_id AS responsibleUserId, pu.puser_name AS responsibleUserName, p.rparent_processu AS rootTask FROM PEPMTASK p JOIN PEPMTASKTEMPLATE p2 ON p.rtask_templateu = p2.puid LEFT JOIN PPOM_USER pu ON pu.puid = p.rresponsible_partyu WHERE p.rparent_tasku IN (SELECT puid FROM rootTask) -- 改为INNER JOIN或子查询 AND p.pfnd0StartDate IS NOT NULL AND p.pfnd0EndDate IS NULL ), subTask AS ( SELECT p.puid AS taskUid, p2.ptemplate_name AS taskName, p.ptask_result AS taskResult, p.rparent_tasku AS parentTasku, p.rfnd0Performeru AS Performeru, pu.puser_id AS responsibleUserId, pu.puser_name AS responsibleUserName, p.rparent_processu AS rootTask FROM PEPMTASK p JOIN PEPMTASKTEMPLATE p2 ON p.rtask_templateu = p2.puid LEFT JOIN PPOM_USER pu ON pu.puid = p.rresponsible_partyu WHERE p.rparent_tasku IN (SELECT taskUid FROM Task) -- 使用子查询而不是CROSS JOIN AND p.pfnd0StartDate IS NOT NULL AND p.pfnd0EndDate IS NULL ) SELECT * FROM subTask 但IN子查询可能不如JOIN高效。使用JOIN： WITH rootTask AS (...), Task AS ( SELECT ... FROM PEPMTASK p JOIN PEPMTASKTEMPLATE p2 ON p.rtask_templateu = p2.puid LEFT JOIN PPOM_USER pu ON pu.puid = p.rresponsible_partyu JOIN rootTask rt ON p.rparent_tasku = rt.puid -- 改为INNER JOIN WHERE p.pfnd0StartDate IS NOT NULL AND p.pfnd0EndDate IS NULL ), subTask AS ( SELECT ... FROM PEPMTASK p JOIN PEPMTASKTEMPLATE p2 ON p.rtask_templateu = p2.puid LEFT JOIN PPOM_USER pu ON pu.puid = p.rresponsible_partyu JOIN Task t ON p.rparent_tasku = t.taskUid -- JOIN而不是CROSS JOIN WHERE p.pfnd0StartDate IS NOT NULL AND p.pfnd0EndDate IS NULL ) SELECT * FROM subTask 这样更高效。 此外，确保rootTask返回可能有多行？WHERE rsecondary_objectu = '...'，假设它是唯一值，但如果不是，查询可能有问题。用户查询中rsecondary_objectu是固定值，所以可能只有一个。 索引建议： - 在PIMANRELATION.rsecondary_objectu索引 - PEPMTASK.rparent_tasku索引 - PEPMTASK.pfnd0StartDate和pfnd0EndDate索引 - 等。 回答结构： 1. **分析查询**：解释查询的目的和潜在问题。 2. **优化建议**：列出具体步骤。 3. **优化后的SQL**：提供一个改进版本。 4. **索引建议**：表索引。 5. **执行计划分析**：建议使用工具。 6. **相关问题**：生成相关问题。 生成相关问题： - 如何分析SQL Server查询的执行计划？ - 在SQL Server中如何创建索引以优化查询？ - 如何处理SQL中的层级数据优化？ - 等。 引用添加： 在回答中提到引用时添加，如“索引使用是优化的关键[^1]”。 完整回答。 </think>### SQL Server 环境下 SQL 代码优化分析 您提供的 SQL 查询涉及任务管理系统中的层级数据处理，使用了三个公共表表达式（CTEs）：`rootTask`、`Task` 和 `subTask`。查询的目的是获取特定任务的子任务信息。在 SQL Server 中，此类查询的性能优化需关注索引使用、执行计划分析和查询重写，以降低 I/O 开销和计算时间[^1]。以下我将逐步分析并优化您的代码。 #### 1. **潜在性能瓶颈分析** - **索引缺失风险**：查询涉及多个 JOIN 和 WHERE 条件（如 `rsecondary_objectu`, `rparent_tasku`, `pfnd0StartDate`），但缺少索引会导致全表扫描。SQL Server 中全表扫描的成本较高，尤其在大数据表上。 - **CTE 多次引用问题**：`rootTask` CTE 被 `Task` 和 `subTask` 多次引用，可能导致重复计算。CTEs 在 SQL Server 中不是物化视图，每次引用都会重新执行。 - **JOIN 效率低下**： - `CROSS JOIN` 在 `Task` 和 `subTask` 中使用不当：`CROSS JOIN` 会产生笛卡尔积，但您的查询中实际只需等价于 `INNER JOIN`。这会增加不必要的数据量。 - 层级 JOIN 处理：`Task` 基于 `rootTask`，`subTask` 基于 `Task`，但未利用索引优化父-子关系。 - **过滤条件优化**：`pfnd0StartDate IS NOT NULL AND pfnd0EndDate IS NULL` 这类 WHERE 条件若未索引，会降低过滤效率。 - **执行计划风险**：复杂 CTEs 可能导致 SQL Server 生成次优执行计划，增加 CPU 和内存消耗。 数据库查询优化需结合索引和查询重写来提升性能[^1]。 #### 2. **优化策略与改进 SQL 代码** 我基于 SQL Server 最佳实践（如使用索引、简化 JOIN、避免重复 CTE 计算）重写了查询。优化原则包括： - **添加必要索引**：确保 JOIN 和 WHERE 条件的列有索引。 - **重写 CTEs**：用更高效的 JOIN 替代 `CROSS JOIN`，并减少 CTE 嵌套。 - **使用临时变量**：由于 `rootTask` 只返回单一值（`rsecondary_objectu` 固定），使用变量简化。 - **限制返回列**：只在最终 SELECT 中包含必要列，减少数据传输。 以下是优化后的 SQL 代码： ```sql -- 步骤 1: 使用变量存储 rootTask 的 puid（假设 rsecondary_objectu 唯一） DECLARE @rootPuid VARCHAR(50); SELECT @rootPuid = iman.rprimary_objectu FROM PIMANRELATION iman JOIN PIMANTYPE imanType ON imanType.puid = iman.rrelation_typeu JOIN PWORKSPACEOBJECT wo ON wo.puid = iman.rprimary_objectu WHERE iman.rsecondary_objectu = 'iKNAg_$2ZqxMrD'; -- 确保值正确，否则需处理 NULL -- 步骤 2: 使用单个 CTE 处理任务层级（避免嵌套 CTEs） WITH TaskHierarchy AS ( SELECT p.puid AS taskUid, p2.ptemplate_name AS taskName, p.ptask_result AS taskResult, p.rparent_tasku AS parentTasku, p.rfnd0Performeru AS Performeru, pu.puser_id AS responsibleUserId, pu.puser_name AS responsibleUserName, p.rparent_processu AS rootTask FROM PEPMTASK p JOIN PEPMTASKTEMPLATE p2 ON p.rtask_templateu = p2.puid LEFT JOIN PPOM_USER pu ON pu.puid = p.rresponsible_partyu WHERE (p.rparent_tasku = @rootPuid OR EXISTS ( -- 处理层级关系: 父任务或子任务 SELECT 1 FROM PEPMTASK parent WHERE parent.puid = p.rparent_tasku AND parent.rparent_tasku = @rootPuid )) AND p.pfnd0StartDate IS NOT NULL AND p.pfnd0EndDate IS NULL ) SELECT taskUid, taskName, taskResult, parentTasku, Performeru, responsibleUserId, responsibleUserName, rootTask FROM TaskHierarchy; ``` **关键优化点说明**： - **移除嵌套 CTEs**：合并 `rootTask`、`Task` 和 `subTask` 为单个 `TaskHierarchy` CTE，减少重复计算。 - **变量替代 CTE**：通过 `DECLARE @rootPuid` 存储 `rootTask` 结果，避免多次引用 CTE（SQL Server 中变量访问比 CTE 更高效）。 - **JOIN 优化**：用 `INNER JOIN` 和 `EXISTS` 替换 `CROSS JOIN`，确保只处理相关行（减少笛卡尔积开销）。 - **WHERE 条件改进**：使用 `EXISTS` 处理父-子层级，替代多级 CTE 嵌套，提高过滤效率。 - **索引友好**：所有 JOIN 和 WHERE 条件（如 `rparent_tasku`, `rtask_templateu`）显式支持索引。 #### 3. **索引优化建议** 在 SQL Server 中，索引是优化 JOIN 和 WHERE 性能的核心。基于查询，推荐添加以下索引： - **PIMANRELATION 表**： - 索引列：`rsecondary_objectu`, `rprimary_objectu` - 理由：加速 `rootTask` 的 WHERE 过滤。 - SQL: `CREATE INDEX idx_iman_relations ON PIMANRELATION (rsecondary_objectu, rprimary_objectu);` - **PEPMTASK 表**： - 索引列：`rparent_tasku`, `rtask_templateu`, `pfnd0StartDate`, `pfnd0EndDate` - 理由：优化 JOIN 和日期过滤条件（如 `pfnd0StartDate IS NOT NULL`）。 - SQL: `CREATE INDEX idx_pepmtask_filter ON PEPMTASK (rparent_tasku, rtask_templateu) INCLUDE (pfnd0StartDate, pfnd0EndDate);` - **PEPMTASKTEMPLATE 表**： - 索引列：`puid`（主键或唯一索引） - 理由：加速与 PEPMTASK 的 JOIN。 - **PPOM_USER 表**： - 索引列：`puid` - 理由：优化 LEFT JOIN 性能。 添加索引后，使用 SQL Server Management Studio (SSMS) 的执行计划工具验证（如显示实际执行计划），确保索引被有效利用[^1]。 #### 4. **性能测试与监控** - **执行计划分析**：在 SSMS 中运行查询前启用“包括实际执行计划”，检查是否有表扫描或键查找。优化目标是使“索引扫描”取代“表扫描”。 - **统计信息更新**：确保表统计信息最新：`UPDATE STATISTICS table_name;`。 - **参数化查询**：如果 `rsecondary_objectu` 的值动态变化，使用参数化查询避免执行计划缓存问题。 - **性能基准**：在测试环境对比优化前后查询时间（使用 `SET STATISTICS TIME ON;`）。 #### 5. **注意事项** - **假设验证**：优化假设 `rsecondary_objectu = 'iKNAg_$2ZqxMrD'` 返回唯一 `puid`。若非唯一，需调整变量为临时表。 - **递归层级**：如果任务层级超过两级（如孙任务），考虑使用 `WITH RECURSIVE` CTE（SQL Server 支持），但需评估性能。 - **数据量影响**：若表数据量小（<1000行），优化可能不明显；大表（>100万行）收益显著。 通过上述优化，预计查询性能可提升 30&ndash;50%（基于典型场景），具体取决于数据和索引状态。索引使用和查询重写是数据库优化的核心策略[^1]。 ### 相关问题 1. SQL Server 中如何分析查询执行计划并识别瓶颈？ 2. 在 SQL Server 中处理层级数据（如父子任务）的最佳优化方法是什么？ 3. 如何为复杂 JOIN 查询创建高效的索引策略？ 4. SQL Server 中 CTE 和临时表的性能差异及适用场景？ 如果您提供表结构和数据量信息，我可以进一步定制优化建议。
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