আমার একটি মোটামুটি জটিল ক্যোয়ারী রয়েছে যা কেবলমাত্র কয়েক সেকেন্ডে চলতে পারে তবে টেবিলের মূল্যবান ফাংশনটিতে আবৃত হলে এটি খুব ধীর হয়; আমি আসলে এটি শেষ করতে দিইনি, তবে এটি শেষ না করে দশ মিনিট পর্যন্ত চালিত। কেবলমাত্র পরিবর্তনটি তারিখের প্যারামিটারগুলির সাথে দুটি তারিখের ভেরিয়েবল (তারিখের অক্ষর দিয়ে শুরু করা) প্রতিস্থাপন করছে:
সেভেন সেকেন্ডে চলে
DECLARE @StartDate DATE = '2011-05-21'
DECLARE @EndDate DATE = '2011-05-23'
DECLARE @Data TABLE (...)
INSERT INTO @Data(...) SELECT...
SELECT * FROM @Dataকমপক্ষে দশ মিনিটের জন্য রান
CREATE FUNCTION X (@StartDate DATE, @EndDate DATE)
RETURNS TABLE AS RETURN
SELECT ...
SELECT * FROM X ('2011-05-21', '2011-05-23')আমি এর আগে ফাংশনটি একটি মাল্টি-স্টেটমেন্ট টিভিএফ হিসাবে একটি রিটার্নস @ ডেটা টেবিল (...) ধারা দিয়ে লিখেছি, তবে ইনলাইন কাঠামোর জন্য অদলবদলযোগ্য পরিবর্তন হয়নি। টিভিএফের দীর্ঘকালীন সময়টি আসলSELECT * FROM X সময়; আসলে ইউডিএফ তৈরি করতে কয়েক সেকেন্ড সময় লাগে।
আমি প্রশ্নটিতে ক্যোয়ারী পোস্ট করতে পারি, তবে এটি কিছুটা দীর্ঘ (~ 165 লাইন) এবং, প্রথম পদ্ধতির সাফল্যের ভিত্তিতে, আমি সন্দেহ করি যে অন্য কিছু চলছে। মৃত্যুদণ্ড কার্যকর করার পরিকল্পনাগুলিতে স্কিমিং করে, তারা অভিন্ন বলে মনে হয়।
আমি কোয়েরিটিকে ছোট ছোট ভাগে বিভক্ত করার চেষ্টা করেছি। কোনও একক বিভাগ একা কার্যকর হওয়ার সময় কয়েক সেকেন্ডের বেশি সময় নেয় না, তবে টিভিএফ এখনও স্থগিত থাকে।
আমি দেখতে খুব অনুরূপ একটি প্রশ্ন, /programming/4190506/sql-server-2005-table-valued-function-Wird-performance , তবে আমি নিশ্চিত নই যে সমাধানটি প্রয়োগ হয়েছে। সম্ভবত কেউ এই সমস্যা দেখেছেন এবং আরও সাধারণ সমাধান জানেন? ধন্যবাদ!
কয়েক মিনিটের প্রক্রিয়াজাতকরণের পরে এখানে dm_exec_requests:
session_id 59
request_id 0
start_time 40688.46517
status running
command UPDATE
sql_handle 0x030015002D21AF39242A1101ED9E00000000000000000000
statement_start_offset 10962
statement_end_offset 16012
plan_handle 0x050015002D21AF3940C1E6B0040000000000000000000000
database_id 21
user_id 1
connection_id 314AE0E4-A1FB-4602-BF40-02D857BAD6CF
blocking_session_id 0
wait_type NULL
wait_time 0
last_wait_type SOS_SCHEDULER_YIELD
wait_resource
open_transaction_count 0
open_resultset_count 1
transaction_id 48030651
context_info 0x
percent_complete 0
estimated_completion_time 0
cpu_time 344777
total_elapsed_time 348632
scheduler_id 7
task_address 0x000000045FC85048
reads 1549
writes 13
logical_reads 30331425
text_size 2147483647
language us_english
date_format mdy
date_first 7
quoted_identifier 1
arithabort 1
ansi_null_dflt_on 1
ansi_defaults 0
ansi_warnings 1
ansi_padding 1
ansi_nulls 1
concat_null_yields_null 1
transaction_isolation_level 2
lock_timeout -1
deadlock_priority 0
row_count 105
prev_error 0
nest_level 1
granted_query_memory 170
executing_managed_code 0
group_id 2
query_hash 0xBE6A286546AF62FC
query_plan_hash 0xD07630B947043AF0এখানে সম্পূর্ণ জিজ্ঞাসা:
CREATE FUNCTION Routine.MarketingDashboardECommerceBase (@StartDate DATE, @EndDate DATE)
RETURNS TABLE AS RETURN
WITH RegionsByCode AS (SELECT CountryCode, MIN(Region) AS Region FROM Staging.Volusion.MarketingRegions GROUP BY CountryCode)
SELECT
D.Date, Div.Division, Region.Region, C.Category1, C.Category2, C.Category3,
COALESCE(V.Visits, 0) AS Visits,
COALESCE(Dem.Demos, 0) AS Demos,
COALESCE(S.GrossStores, 0) AS GrossStores,
COALESCE(S.PaidStores, 0) AS PaidStores,
COALESCE(S.NetStores, 0) AS NetStores,
COALESCE(S.StoresActiveNow, 0) AS StoresActiveNow
-- This line causes the run time to climb from a few seconds to over an hour!
--COALESCE(V.Visits, 0) * COALESCE(ACS.AvgClickCost, GAAC.AvgAdCost, 0.00) AS TotalAdCost
-- This line alone does not inflate the run time
--ACS.AvgClickCost
-- This line is enough to increase the run time to at least a couple minutes
--GAAC.AvgAdCost
FROM
--Dates AS D
(SELECT SQLDate AS Date FROM Dates WHERE SQLDate BETWEEN @StartDate AND @EndDate) AS D
CROSS JOIN (SELECT 'UK' AS Division UNION SELECT 'US' UNION SELECT 'IN' UNION SELECT 'Unknown') AS Div
CROSS JOIN (SELECT Category1, Category2, Category3 FROM Routine.MarketingDashboardCampaignMap UNION SELECT 'Unknown', 'Unknown', 'Unknown') AS C
CROSS JOIN (SELECT DISTINCT Region FROM Staging.Volusion.MarketingRegions) AS Region
-- Visitors
LEFT JOIN
(
SELECT
V.Date,
CASE WHEN V.Country IN ('United Kingdom', 'Guernsey', 'Ireland', 'Jersey') THEN 'UK'
WHEN V.Country IN ('United States', 'Canada', 'Puerto Rico', 'U.S. Virgin Islands') THEN 'US'
ELSE 'IN' END AS Division,
COALESCE(MR.Region, 'Unknown') AS Region,
C.Category1, C.Category2, C.Category3,
SUM(V.Visits) AS Visits
FROM
RawData.GoogleAnalytics.Visits AS V
INNER JOIN Routine.MarketingDashboardCampaignMap AS C ON V.LandingPage = C.LandingPage AND V.Campaign = C.Campaign AND V.Medium = C.Medium AND V.Referrer = C.Referrer AND V.Source = C.Source
LEFT JOIN Staging.Volusion.MarketingRegions AS MR ON V.Country = MR.CountryName
WHERE
V.Date BETWEEN @StartDate AND @EndDate
GROUP BY
V.Date,
CASE WHEN V.Country IN ('United Kingdom', 'Guernsey', 'Ireland', 'Jersey') THEN 'UK'
WHEN V.Country IN ('United States', 'Canada', 'Puerto Rico', 'U.S. Virgin Islands') THEN 'US'
ELSE 'IN' END,
COALESCE(MR.Region, 'Unknown'), C.Category1, C.Category2, C.Category3
) AS V ON D.Date = V.Date AND Div.Division = V.Division AND Region.Region = V.Region AND C.Category1 = V.Category1 AND C.Category2 = V.Category2 AND C.Category3 = V.Category3
-- Demos
LEFT JOIN
(
SELECT
OD.SQLDate,
G.Division,
COALESCE(MR.Region, 'Unknown') AS Region,
COALESCE(C.Category1, 'Unknown') AS Category1,
COALESCE(C.Category2, 'Unknown') AS Category2,
COALESCE(C.Category3, 'Unknown') AS Category3,
SUM(D.Demos) AS Demos
FROM
Demos AS D
INNER JOIN Orders AS O ON D."Order" = O."Order"
INNER JOIN Dates AS OD ON O.OrderDate = OD.DateSerial
INNER JOIN MarketingSources AS MS ON D.Source = MS.Source
LEFT JOIN RegionsByCode AS MR ON MS.CountryCode = MR.CountryCode
LEFT JOIN
(
SELECT
G.TransactionID,
MIN (
CASE WHEN G.Country IN ('United Kingdom', 'Guernsey', 'Ireland', 'Jersey') THEN 'UK'
WHEN G.Country IN ('United States', 'Canada', 'Puerto Rico', 'U.S. Virgin Islands') THEN 'US'
ELSE 'IN' END
) AS Division
FROM
RawData.GoogleAnalytics.Geography AS G
WHERE
TransactionDate BETWEEN @StartDate AND @EndDate
AND NOT EXISTS (SELECT * FROM RawData.GoogleAnalytics.Geography AS G2 WHERE G.TransactionID = G2.TransactionID AND G2.EffectiveDate > G.EffectiveDate)
GROUP BY
G.TransactionID
) AS G ON O.VolusionOrderID = G.TransactionID
LEFT JOIN RawData.GoogleAnalytics.Referrers AS R ON O.VolusionOrderID = R.TransactionID AND NOT EXISTS (SELECT * FROM RawData.GoogleAnalytics.Referrers AS R2 WHERE R.TransactionID = R2.TransactionID AND R2.EffectiveDate > R.EffectiveDate)
LEFT JOIN Routine.MarketingDashboardCampaignMap AS C ON MS.LandingPage = C.LandingPage AND MS.Campaign = C.Campaign AND MS.Medium = C.Medium AND COALESCE(R.ReferralPath, '(not set)') = C.Referrer AND MS.SourceName = C.Source
WHERE
O.IsDeleted = 'No'
AND OD.SQLDate BETWEEN @StartDate AND @EndDate
GROUP BY
OD.SQLDate,
G.Division,
COALESCE(MR.Region, 'Unknown'),
COALESCE(C.Category1, 'Unknown'),
COALESCE(C.Category2, 'Unknown'),
COALESCE(C.Category3, 'Unknown')
) AS Dem ON D.Date = Dem.SQLDate AND Div.Division = Dem.Division AND Region.Region = Dem.Region AND C.Category1 = Dem.Category1 AND C.Category2 = Dem.Category2 AND C.Category3 = Dem.Category3
-- Stores
LEFT JOIN
(
SELECT
OD.SQLDate,
CASE WHEN O.VolusionCountryCode = 'GB' THEN 'UK'
WHEN A.CountryShortName IN ('U.S.', 'Canada', 'Puerto Rico', 'U.S. Virgin Islands') THEN 'US'
ELSE 'IN' END AS Division,
COALESCE(MR.Region, 'Unknown') AS Region,
COALESCE(CpM.Category1, 'Unknown') AS Category1,
COALESCE(CpM.Category2, 'Unknown') AS Category2,
COALESCE(CpM.Category3, 'Unknown') AS Category3,
SUM(S.Stores) AS GrossStores,
SUM(CASE WHEN O.DatePaid <> -1 THEN 1 ELSE 0 END) AS PaidStores,
SUM(CASE WHEN O.DatePaid <> -1 AND CD.WeekEnding <> OD.WeekEnding THEN 1 ELSE 0 END) AS NetStores,
SUM(CASE WHEN O.DatePaid <> -1 THEN SH.ActiveStores ELSE 0 END) AS StoresActiveNow
FROM
Stores AS S
INNER JOIN Orders AS O ON S."Order" = O."Order"
INNER JOIN Dates AS OD ON O.OrderDate = OD.DateSerial
INNER JOIN Dates AS CD ON O.CancellationDate = CD.DateSerial
INNER JOIN Customers AS C ON O.CustomerNow = C.Customer
INNER JOIN MarketingSources AS MS ON C.Source = MS.Source
INNER JOIN StoreHistory AS SH ON S.MostRecentHistory = SH.History
INNER JOIN Addresses AS A ON C.Address = A.Address
LEFT JOIN RegionsByCode AS MR ON MS.CountryCode = MR.CountryCode
LEFT JOIN Routine.MarketingDashboardCampaignMap AS CpM ON CpM.LandingPage = 'N/A' AND MS.Campaign = CpM.Campaign AND MS.Medium = CpM.Medium AND CpM.Referrer = 'N/A' AND MS.SourceName = CpM.Source
WHERE
O.IsDeleted = 'No'
AND OD.SQLDate BETWEEN @StartDate AND @EndDate
GROUP BY
OD.SQLDate,
CASE WHEN O.VolusionCountryCode = 'GB' THEN 'UK'
WHEN A.CountryShortName IN ('U.S.', 'Canada', 'Puerto Rico', 'U.S. Virgin Islands') THEN 'US'
ELSE 'IN' END,
COALESCE(MR.Region, 'Unknown'),
COALESCE(CpM.Category1, 'Unknown'),
COALESCE(CpM.Category2, 'Unknown'),
COALESCE(CpM.Category3, 'Unknown')
) AS S ON D.Date = S.SQLDate AND Div.Division = S.Division AND Region.Region = S.Region AND C.Category1 = S.Category1 AND C.Category2 = S.Category2 AND C.Category3 = S.Category3
-- Google Analytics spend
LEFT JOIN
(
SELECT
AC.Date, C.Category1, C.Category2, C.Category3, SUM(AC.AdCost) / SUM(AC.Visits) AS AvgAdCost
FROM
RawData.GoogleAnalytics.AdCosts AS AC
INNER JOIN
(
SELECT Campaign, Medium, Source, MIN(Category1) AS Category1, MIN(Category2) AS Category2, MIN(Category3) AS Category3
FROM Routine.MarketingDashboardCampaignMap
WHERE Category1 <> 'Affiliate'
GROUP BY Campaign, Medium, Source
) AS C ON AC.Campaign = C.Campaign AND AC.Medium = C.Medium AND AC.Source = C.Source
WHERE
AC.Date BETWEEN @StartDate AND @EndDate
GROUP BY
AC.Date, C.Category1, C.Category2, C.Category3
HAVING
SUM(AC.AdCost) > 0.00 AND SUM(AC.Visits) > 0
) AS GAAC ON D.Date = GAAC.Date AND C.Category1 = GAAC.Category1 AND C.Category2 = GAAC.Category2 AND C.Category3 = GAAC.Category3
-- adCenter spend
LEFT JOIN
(
SELECT Date, SUM(Spend) / SUM(Clicks) AS AvgClickCost
FROM RawData.AdCenter.Spend
WHERE Date BETWEEN @StartDate AND @EndDate
GROUP BY Date
HAVING SUM(Spend) > 0.00 AND SUM(Clicks) > 0
) AS ACS ON D.Date = ACS.Date AND C.Category1 = 'PPC' AND C.Category2 = 'adCenter' AND C.Category3 = 'N/A'
WHERE
V.Visits > 0 OR Dem.Demos > 0 OR S.GrossStores > 0
GO
SELECT * FROM Routine.MarketingDashboardECommerceBase('2011-05-21', '2011-05-23')
আপনি দয়া করে আমাদের পাঠ্য ক্যোয়ারী পরিকল্পনা দেখাতে পারেন? এবং প্রথম ক্যোয়ারিতে, @ স্টার্টডেট + @ শেষ তারিখগুলি কী কী
—
জিবিএন
@gbn: দুঃখিত, পরিকল্পনাটি প্রায় 32 কে অক্ষরে লম্বা। কিছু উপসেট আছে যা সবচেয়ে কার্যকর হবে? এছাড়াও, আপনি কি একা একা থাকা কোয়েরি বা টিভিএফের পরিকল্পনাকে পছন্দ করবেন?
—
সমস্ত ব্যবসায়ের জন
ক্যোয়ারির টিভিএফ ফর্মটিতে কার্যকরকরণ পরিকল্পনা চালানো কোনও কার্যকর তথ্য দেয় না, তাই আমি ধরে নিয়েছি যে আপনি টিভি-নন সংস্করণের জন্য ক্যোয়ারী পরিকল্পনাটি সন্ধান করছেন। বা আসলে কোনও টিভিএফ দ্বারা ব্যবহৃত কার্যকরকরণ পরিকল্পনাটি পাওয়ার কোনও উপায় আছে?
—
সমস্ত ট্রেডের জোন
কোনও অপেক্ষার কাজ নেই। আমি dm_exec_requests এর সাথে পরিচিত নই, তবে টিভিএফের কার্য সম্পাদনের পাঁচ মিনিটের চিহ্ন হিসাবে আমি আউটপুট সংযোজন করেছি।
—
সমস্ত ট্রেডের জোন
@ মার্টিন: হ্যাঁ; একা থাকা প্রশ্নটির সিপিইউ সময় 7021 ( আংশিক টিভিএফ সংস্করণের 2% ) এবং 154 কে লজিকাল রিডস (0.5%) ছিল। আমি সম্প্রতি চালানোর জন্য টিভিএফ সংস্করণটি রেখেছি এবং এটি 27 মিনিটের পরে শেষ হয়েছে। সুতরাং এটি অবশ্যই আরও অনেক বেশি ডেটা দিয়ে মন্থন করছে ... তবে কীভাবে আমি এটি আরও ভাল পরিকল্পনা ব্যবহার করতে পারি? আমি কার্যকরভাবে সম্পাদন করার পরিকল্পনাটি বিশদভাবে অধ্যয়ন করব এবং কয়েকটি সংকেত সাহায্য করবে কিনা তা দেখুন।
—
সমস্ত ট্রেডের জোন 20