导某张表速度特别慢,如何查原因

本文探讨了使用SSIS进行大量数据迁移时遇到的问题及其解决办法,并分享了BI项目的实践经验,包括所需技能和常见误区。

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现要导一批表到一台服务器,创建SSIS的包来导,从sqlserver2000到sqlserver2005,用OLEDB,由于表字段教多,所以各表选取部分字段导,大部分表很快,有2张表特别慢,
该表有400万条左右数据,选择了58个有用字段,有主键(2个字段,聚集索引)(导2个多小时),但是其他表也差不多数据量和字段却很快(导20分钟),请问有什么途径可以查看导该表的瓶颈在哪里?
另外,有经验的朋友能否谈谈怎样导数据提高效率?谢了。

请问:BriData是一家从事BI的公司,他们有自己的BI产品吗?如果没有,他们使用什么软件来开发BI系统?

是这样的,在数据源表上确实有很多索引,但是在目的表上只有主键,没有创建索引。
另外,我在导入数据时发现如果在目的表上创建索引的话,导入的速度会非常慢,如何解决这个问题呢?

是的,我看到这句话了,那么一般是怎么做的呢?目标表不建任何索引或主键,直接导入吗?
还有,我做了个测试,发现我把所有表都全表导入的速度要比选取部分字段导入要快许多,为什么呢?(我看看文章中说用select [column], from table要更快)

ARCPLAN?德国的一家不大不小的企业,呵呵,还行吧,灵活的软件,最重要的是相对其他BI产品的动辄几十万来说,这款软件真的很便宜,而且这个公司在北京有个技术支持的公司,服务还不错。
至于其他的BI产品那可就太多了,大的有ORACLE,SAP,IBM,微软,小的有,CHART 7,WEBFOUCES,dundas...具体就不说了太多了,还有开源的产品,ARCPLAN目前在中国的市场不错,性价比也还算可以,不过用起来以后你会发现,一分钱一分货是非常有道理的
用过这个工具 两点感觉:
1.软件收费太贵,盗版不好找
2.可能是由于第一点的原因,所以相关资料非常少,遇到点问题就不知所措了,而售后服务的人员和质量也毕竟有限。
他们做出来的图挺漂亮的,可以去看看,不知道楼主为什么不发图呢,那么漂亮的图不传上来,可惜啊
BI这东西很多公司在做,但实际效果很差。个人学习主要要有三方面背景,一是要有业务背景,你要对分析目标的业务流程和关键数据非常熟悉,否则无法建立业务模型;二是计算机背景,不一定成为程序员但基本的数据库只是、简单的SQl,会写些简单的小程序。这种项目涉及到的数据量都很大,而现实数据又非常不规整,不没有这个能力基本上无从下手;三是数学背景(针对数据挖掘),虽然很多工具已经实现了算法,但是如果你不了解这些算法就无法选择适合业务模型的算法和设置参数。所以说BI是一个综合的应用项目,感兴趣就从这三方面努力吧。
我也觉得是这样的,我也是刚开始接触这个行业,老板让做BI, 都不知道怎么下手,看了两天头都疼了
我绝对54楼已经说的很透彻了,没有业务知识,闭门造车,只是造出四不像而已,先进入一个行业工作吧,抓住业务,就什么都能抓住,纯技术来说,只是下乘BI 是商业智能 它是一种实现数据的收集和处理 并做分析 供企业内部人士分析和决策的
有人7天就搞定?!,我搞了7年也没搞定,惭愧!
7年前我当时的老板问我:知道一家超市里为啥把啤酒摆在卖小孩尿布旁边吗?当我7年后把这事刚整明白,就华尔街一帮人把全美国的经济搞了个底儿掉,我估计还得用7年才能把这事儿整明白...
BI 需要一定的商业与计算机知识的积累,同时还要有对数据的敏感性。更重要的是,需要考虑使用者的需求。
既然BI,那先得懂管理,要有创新.
同样是分析,一个是拿着报着被动分析,从数据上找些大概的东西,一个是报着目的主动去分析,对数据需求明确,系统给你的答复也明确,从而能更好的服务于决策.现在不太理解BI并不怎么,因为,也许你现在根本就没有全面的业务知识.
BI都要求行业专注,没有行业的专注是实施不了BI的
国内自行开发的,比较完整的BI解决方案不多,只针对于某个环节的产品倒是琳琅满目。不过最近了解到一个还算比价强大完整的BI软件,
  北京power-bi,根据不同业务主题,预设了十多个基于Server Aanlysis Service 的OLAP多维数据集。最大的特点就是安装即可使用,很方便。
  感兴趣的可以上去了解一下。上面好像有操作演示。
ETL分别是Extract(数据抽取)、 Transform(转换)、 Loading(装载)三个英文单词的首字母缩写。
线上分析处理(On-Line Analytical Processing,简称OLAP),是一套以多维度方式分析资料,而能弹性地提供积存(Roll-up)、下钻(Drill-down)、和枢纽分析(pivot)等操作,呈现整合性决策资讯的方法,多用于决策支持系统、商务智能或数据仓库。其主要的功能,在于方便大规模数据分析及统计计算,对决策提供参考和支持。与之相区别的是线上交易处理(OLTP)。 
来源: 足球直播
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