好的，我正在做数据转换。我的新数据库表中有大约 12 列，我只需要在旧数据库中查找每个产品的最新交易。在我的查询中，有十二次我需要来自大量交易表的单个值。
为了获取最新的交易，我使用嵌套的内部联接来查找“最大值”。这些嵌套查询会降低效率，而且子表也很大。当仅提取 100 个产品的样本时，我的查询大约需要 20 秒。我有〜10,000。有什么建议可以使我的嵌套查询更有效吗？下面是这些嵌套内部联接之一的示例。
LEFT JOIN coverage_schedule CS_PL
ON R.risk_pk = CS_PL.risk_fk
AND CS_PL.coverage_type = 'HOMCVGE'
LEFT JOIN ( Coverage_tran CT_PL
JOIN (SELECT DISTINCT MAX(pct.coverage_tran_pk) AS recent,
pct.coverage_schedule_fk,
pcs.coverage_type
FROM Coverage_tran pct
LEFT JOIN TRANSACTION pt
ON pct.transaction_fk = pt.transaction_pk
LEFT JOIN coverage_schedule pcs
ON pct.coverage_schedule_fk =
pcs.po_coverage_schedule_pk
AND pcs.coverage_type = 'HOMCVGE'
WHERE pt.transaction_cycle = 'issued'
AND pct.cvg_status = 'Active'
GROUP BY pct.coverage_schedule_fk,
pcs.coverage_type,
pt.transaction_cycle) mCT2
ON CT_PL.coverage_schedule_fk = mCT2.coverage_schedule_fk
AND CT_PL.coverage_tran_pk = mCT2.recent )
ON CS_PL.coverage_schedule_pk = CT_PL.coverage_schedule_fk
AND CT_PL.cvg_status = 'Active'
我尝试将嵌套表查询限制为仅具有正确“覆盖类型”的事务，在此示例中，覆盖范围称为“HOMCVGE”，我还限制为仅具有“事件”状态的产品。我还尝试从表中删除“覆盖”列，因为我不需要它既作为列又作为连接的限制/规则。我认为限制样本大小会提高效率，但我没有看到明显的效果。我是否只需要通过添加更多限制来缩小表大小？将限制放在“join”子句中还是“where”子句中更好？
执行计划显示上面的嵌套查询的成本为 11.6911/8% 这大约是整个查询中最昂贵的事情......但这只是告诉我它减慢了速度，我已经知道了。
我可以使用任何提示、线索或工具吗？我承认我没有上过 SQL 类(class)，所以我没有学到任何最佳实践，也不知道 Big O 成本。哎呀，我 10 分钟前才找到执行计划。
更新-------------------- 通过删除不必要的列和分组，我能够节省几秒钟的时间。所以谢谢。我希望我能让它变得更有效率。我还发现，如果可能的话，最好在“where”子句中添加对查询的限制，而不是直接附加到“JOIN”子句。
X-Zero，在我看来我有两个选择。基本上我正在寻找产品的当前功能。在新数据库中，我将当前功能作为单独的列导入。在旧数据库中，功能存储在一个巨大的事务表中，其中包含产品上与添加、删除或仅引用功能更改相关的所有事务。产品上的每个功能在表中都有自己的事务集。如果产品从未有过该功能，则根本不会有任何记录。 (因此使用左连接)我也不会提取表中的每个特征类型，而只是提取 12 个特征类型。所以我可以:
按照您所说的操作，使用 CTE 制作一个简化的交易表，其中仅包含相关功能集的最新活跃交易，然后在我的主查询中按产品从该表中提取。
正如我现在所做的那样，每个功能在主查询中都有自己单独的子查询/最近事务表。这些表仅包含一项功能。我尝试使这些子查询相同，但由于表中的许多功能类型我根本没有使用，因此使它们独一无二会更有效。
我不确定哪种方式更好。听起来 CTE 可能是可行的方法(只要我将其限制为我想要的 12 个功能)，但这是另一件事要自学。
最佳答案
去掉子查询中的DISTINCT关键字； MAX 只会为每个 GROUPing 列返回一个值，因此 DISTINCT 是多余的。
编辑:下面马丁的评论是正确的，但它确实增加了子查询中出现错误的可能性。您需要按所有三列分组还是仅前两列分组？如果是前者，那么我收回我的回答；如果是后者，您需要清理您的样本:)
关于sql - 更高效的SQL查询，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7825683/