12、T-SQL 数据转换、清理与统计分析的性能优化及应用

T-SQL 数据转换、清理与统计分析的性能优化及应用

1. 性能考量

在进行数据转换任务以及数据分析生命周期内的其他任务时，性能是一个必须考虑的重要因素。若忽视性能，任务将消耗大量资源，还会因数据延迟导致用户不满。以下是一些提升性能的技术建议：
- 编写正确代码 ：
1. 避免在生产查询中使用 * ：过度使用 * 会导致结果结构随查询对象的变化而改变，且会增加 SQL Server 不必要的操作。
2. 避免隐式转换 ：隐式转换是一种内部标量函数，当遇到不同数据类型时，会将不太优选的数据类型转换为更优选的数据类型。例如，比较 int 和 bigint 类型的列时，SQL Server 会将 bigint 转换为 int ，这会对数据集中的每个值进行转换，可能导致性能问题。
3. 使数据库架构严格并使用尽可能多的约束 ：SQL Server 会利用所有可用信息进行查询优化，包括约束和正确选择的数据类型，这有助于选择高效的查询计划。
4. 将临时查询封装到模块中 ：这样 SQL Server 知道模块文本可靠地保存在元数据中，只需对其进行一次优化。
5. 避免在过程中使用循环 ：循环（主要是游标）会使过程重复多次，且难以预测循环次数，应尽可能将游标重写为基于集合的