W bazie danych transakcji obejmującej 1.000 podmiotów w okresie powyżej 18 miesięcy, chciałbym wysłać zapytanie, aby pogrupować każdy możliwy 30-dniowy okres przez entityid z SUMĄ ich kwot transakcji i COUNT ich transakcji w tym 30-dniowym okresie, i zwróć dane w taki sposób, żebym mógł następnie zapytać. Po wielu testach ten kod spełnia wiele potrzebnych rzeczy: użyję go w większym zapytaniu zorganizowanym w stylu: Przypadek, którego dotyczy to zapytanie, nie ma znaczenia, gdy transakcja będzie obejmowała wiele miesięcy, ale pozostanie w ciągu 30 dni siebie nawzajem. Czy ten typ zapytania jest możliwy z Postgres Jeśli tak, to z przyjemnością przyjmuję wszelkie dane wejściowe. Wiele innych tematów omawia uruchamianie agregacji, a nie zwijanie. Skrypt CREATE TABLE: Idealny wynik obejmowałby SUM (ilość) i COUNT () wszystkich transakcji w ciągu 30-dniowego okresu. Zobacz ten obraz, na przykład: zielone podświetlenie daty wskazuje, co jest uwzględnione w moim zapytaniu. Podświetlanie żółtym wierszem wskazuje, co chciałbym stać się częścią zestawu. Przez każdy możliwy 30-dniowy okres przez entityid masz na myśli, że okres może się rozpocząć każdego dnia, więc 365 możliwych okresów w (nie-skoku) roku Czy chcesz tylko rozważyć dni z faktyczną transakcją jako początek okresu indywidualnie dla każdego entityid. W obu przypadkach podaj definicję tabeli, wersję Postgres, kilka przykładowych danych i oczekiwany wynik dla próbki. ndash Erwin Brandstetter Jul 20 15 o 7:18 Teoretycznie miałem na myśli każdy dzień, ale w praktyce nie ma potrzeby rozważania dni, w których nie ma transakcji. I39ve opublikował przykładowe dane i definicję tabeli. ndash tufelkinder Jul 20 15 at 14:50 Więc chcesz zgromadzić wiersze tego samego entityid w 30-dniowym oknie zaczynającym się od każdej faktycznej transakcji. Czy może istnieć wiele transakcji dla tego samego (transdate, entityid) lub czy ta kombinacja jest zdefiniowana jako unikalna Definicja twojej tabeli nie ma ograniczeń UNIQUE lub PK, ale wydaje się, że brakuje więzów. ndash Erwin Brandstetter Jul 20 15 o 15:44 Zapytanie, które masz Możesz uprościć zapytanie używając klauzuli WINDOW, ale to tylko skraca składnię, nie zmieniając planu zapytania. Również za pomocą nieco szybszego liczenia (). ponieważ id jest z pewnością zdefiniowany NOT NULL I nie musisz ORDER BY entityid, ponieważ już PARTYZJA by entityid Możesz uprościć dalej: Nie dodawaj ORDER BY do definicji okna w ogóle, nie jest to istotne dla twojego zapytania. Wtedy nie musisz definiować niestandardowej ramki okna, albo: Prostsze, szybsze, ale wciąż tylko lepszą wersję tego, co masz. z miesiącami statycznymi. Zapytanie, które może być potrzebne, nie jest jasno zdefiniowane, więc wykorzystuję te założenia: Licz transakcje i kwoty za każdy 30-dniowy okres w ramach pierwszej i ostatniej transakcji dowolnego podmiotu. Wyklucz okresy początkowe i końcowe bez aktywności, ale obejmują wszystkie możliwe 30-dniowe okresy w tych granicach zewnętrznych. Zawiera listę wszystkich 30-dniowych okresów dla każdego podmiotu z twoimi zbiorami oraz z transdatem będącym pierwszym dniem (włącznie) okresu. Aby uzyskać wartości dla każdego pojedynczego wiersza, dołącz ponownie do tabeli podstawowej. Podstawowa trudność jest taka sama, jak omówiono tutaj: Definicja ramki okna nie może zależeć od wartości bieżącego wiersza. Zapytanie, które faktycznie chcesz Po aktualizacji pytania i dyskusji: Nagrywaj wiersze tego samego entityid w 30-dniowym oknie zaczynającym się od każdej faktycznej transakcji. Ponieważ twoje dane są rozłożone rzadko, powinno być bardziej wydajne uruchamianie samołączenia z warunkiem zasięgu. tym bardziej, że Postgres 9.1 nie ma połączeń LATERALNYCH, jednak: ruchome okno może mieć sens tylko w odniesieniu do wydajności przez większość dni. Nie agreguje to duplikatów w dniu (transdate, entityid) dziennie, ale wszystkie wiersze tego samego dnia są zawsze uwzględniane w 30-dniowym oknie. W przypadku dużej tabeli taki wskaźnik może pomóc w znacznym stopniu: Ostatnia wartość kolumny jest użyteczna tylko wtedy, gdy z niej pochodzą tylko skany zindeksowane. Opuść to. Ale nie będzie używane, gdy wybierzesz cały stół. Byłoby to wsparcie dla zapytań dla małego podsumowania podsumowań podrzędnych skorelowanego SQL. w tym samouczku dowiesz się o skorelowanym podkwerenie SQL. który jest podzapytaniem, które zależy od zapytania zewnętrznego. Ten samouczek wymaga dobrej znajomości podzapytania. Jeśli nie wiesz nic o podzapytaniu. zapoznaj się z samouczkiem podkwerendy przed przejściem do tego samouczka. Wprowadzenie do podkwerendy skorelowanej SQL Uzależnione podkwerendy są podzapytaniem, które zależy od zapytania zewnętrznego. Oznacza to, że klauzula WHERE skorelowanego podzapytania używa danych z zewnętrznego zapytania. Główną różnicą pomiędzy skorelowanym podzapytaniem a niekomponentowym podzapytaniem jest to, że nie można wykonać skorelowanego podkwerendy samego, jak niekomponentowe podzapytanie. Ponadto, skorelowane podzapytanie wykonuje się raz dla każdego wybranego wiersza z zewnętrznego zapytania. Skorelowane podzapytanie jest również znane jako powtarzanie podzapytania lub zsynchronizowane podzapytanie. Przykłady skorelowanych SQL podkwerendy Przyjrzyjmy się kilku przykładom, aby zrozumieć ideę skorelowanego podzapytania. SQL skorelowane podkwerendy w przykładzie klauzuli SELECT Następująca kwerenda wybiera pięciu najlepszych klientów według sprzedaży: Większość ludzi jest zaznajomiona z frazą, która zabije dwa ptaki z jedną tamponem. Jeśli nie, faza odnosi się do podejścia, które odnosi się do dwóch celów w jednym działaniu. (Niestety, samo wyrażenie jest raczej nieprzyjemne, ponieważ większość z nas nie chce rzucać kamieniami na niewinne zwierzęta) Dzisiaj omówię podstawy dwóch wspaniałych funkcji programu SQL Server: indeks Columnstore (dostępny tylko w SQL Server Enterprise) i SQL Query Store. Microsoft faktycznie zaimplementował indeks Columnstore w SQL 2017 Enterprise, chociaż ulepszył go w dwóch ostatnich wersjach SQL Server. Microsoft wprowadził Query Store w SQL Server 2018. Więc jakie są te funkcje i dlaczego są one ważne? Mam demo, które przedstawi obie funkcje i pokaże, w jaki sposób mogą nam pomóc. Zanim przejdę dalej, omówię to (i inne funkcje SQL 2018) w moim artykule CODE Magazine o nowych funkcjach SQL 2018. Podstawowym wprowadzeniem jest indeks Columnstore, który może przyspieszyć wyszukiwanie zapytań, które skanują duże ilości danych, oraz Magazyn zapytań śledzi wykonywanie zapytań, plany wykonania i statystyki środowiska wykonawczego, które zwykle trzeba zbierać ręcznie. Zaufaj mi, gdy mówię, to są świetne funkcje. Do tego demo użyję bazy danych demo Microsoft Contoso Retail Data Warehouse. Mówiąc wprost, Contoso DW jest jak kwota naprawdę duża AdventureWorksquot, z tabelami zawierającymi miliony rzędów. (Największa tabela AdventureWorks zawiera w przybliżeniu 100 000 wierszy). Możesz pobrać bazę danych Contoso DW tutaj: microsoften-usdownloaddetails. aspxid18279. Contoso DW działa bardzo dobrze, gdy chcesz przetestować wydajność w przypadku zapytań dotyczących większych tabel. Contoso DW zawiera standardową tabelę faktów hurtowni danych o nazwie FactOnLineSales, z 12,6 milionami wierszy. Z pewnością nie jest to największy stół hurtowni danych na świecie, ale nie jest też zabawą dla dzieci. Załóżmy, że chcę podsumować kwotę sprzedaży produktu na rok 2009 i uszeregować produkty. Mogę zapytać o tabelę faktów i dołączyć do tabeli Wymiary produktu i użyć funkcji RANK, tak jak poniżej: Oto częściowy zbiór wyników z 10 pierwszych wierszy, według łącznej sprzedaży. Na moim laptopie (i7, 16 GB pamięci RAM) zapytanie trwa od 3 do 4 sekund. To może nie wydawać się końcem świata, ale niektórzy użytkownicy mogą spodziewać się niemal natychmiastowych rezultatów (tak, jak w przypadku Excela, gdy korzystasz z kostki OLAP). Jedynym indeksem, jaki obecnie mam w tej tabeli, jest indeks klastrowy klucza sprzedaży. Jeśli spojrzę na plan wykonania, SQL Server sugeruje dodanie indeksu obejmującego do tabeli: Teraz, tylko dlatego, że SQL Server sugeruje indeks, nie oznacza, że powinieneś ślepo tworzyć indeksy w każdej cytującej wiadomości o indeksie indeksowym. Jednak w tym przypadku program SQL Server wykrywa, że filtrujemy w oparciu o rok i używa klucza produktu i kwoty sprzedaży. Tak więc SQL Server sugeruje indeks obejmujący, a DataKey jako pole klucza indeksu. Powodem, dla którego nazywamy to wskaźnikiem quotcoveringquot, jest to, że SQL Server będzie cytować wszystkie nieparzyste pola, które wykorzystaliśmy w zapytaniu, dla zapytania "ridequot". W ten sposób SQL Server nie musi używać tabeli lub indeksu klastrowego we wszystkich silnikach bazy danych może po prostu użyć indeksu pokrywającego dla zapytania. Indeksy kryjące są popularne w niektórych scenariuszach baz danych dotyczących hurtowni danych i raportowania, ale kosztem utrzymania silnika bazy danych jest utrzymanie. Uwaga: indeksy okładek istnieją już od dłuższego czasu, więc nie obejmowałem jeszcze indeksu Columnstore i Query Store. Dodam więc indeks obejmujący: Jeśli ponownie wykonam to samo zapytanie, które uruchomiłem przed chwilą (to, które zsumowało kwotę sprzedaży dla każdego produktu), zapytanie czasami wydaje się działać o około sekundę szybciej, a otrzymuję inny plan wykonania, taki, który używa wyszukiwania indeksu zamiast skanowania indeksu (przy użyciu klucza daty na indeksie pokrywającym w celu pobrania sprzedaży za 2009 r.). Tak więc, przed indeksem Columnstore, może to być jeden ze sposobów optymalizacji tego zapytania w starszych wersjach SQL Server. Działa trochę szybciej niż pierwsza, a ja otrzymuję plan wykonania z wyszukiwaniem indeksu zamiast skanowania indeksu. Istnieją jednak pewne problemy: dwa operatory wykonania quotIndex Seekquot i quotHash Match (Aggregate) quot oba zasadniczo obsługują quotrow przez rowquot. Wyobraź to sobie w tabeli z setkami milionów wierszy. Podobne, pomyśl o zawartości tabeli faktów: w tym przypadku pojedyncza wartość klucza daty i jedna wartość klucza produktu mogą być powtarzane w setkach tysięcy wierszy (pamiętaj, że tabela faktów zawiera również klucze do lokalizacji geograficznej, promocji, sprzedawcy itp.) Tak więc, gdy quotIndex Seekquot i quotHash Matchquot działają z rzędu, robią to przez wartości, które mogą się powtarzać w wielu innych wierszach. Zazwyczaj jest to miejsce, w którym przenosisz się do indeksu SQL Server Columnstore, który oferuje scenariusz w celu ulepszenia wydajności tego zapytania w zadziwiający sposób. Ale zanim to zrobię, cofniemy się w czasie. Let39s wrócił do roku 2017, kiedy Microsoft wprowadził dodatek do Excela znany jako PowerPivot. Wiele osób prawdopodobnie pamięta, że widziałem demo PowerPivot dla programu Excel, w którym użytkownik mógł odczytać miliony wierszy z zewnętrznego źródła danych do programu Excel. PowerPivot skompresowałby dane i zapewnił silnik do tworzenia tabel przestawnych i wykresów przestawnych, które działały z zadziwiającymi prędkościami w porównaniu ze skompresowanymi danymi. PowerPivot użył technologii in-memory, którą Microsoft nazwał kwotąVertiPaqquot. Ta wbudowana w PowerPivot technologia in-memory w zasadzie zabrałaby duplikaty kluczowych wartości klucza biznesowego firmy i skompresowała je do pojedynczego wektora. Technologia w pamięci skanowałaby te wartości równolegle, w blokach po kilkaset na raz. Najważniejsze jest to, że Microsoft wypalił dużą liczbę ulepszeń wydajności w funkcji VertiPaq in-memory, którą możemy wykorzystać, tuż za przysłowiowym pudełkiem. Dlaczego przechodzę tę małą przechadzkę ścieżką pamięci Ponieważ w SQL Server 2017 Microsoft wprowadził jedną z najważniejszych funkcji w historii swojego silnika bazy danych: indeks Columnstore. Indeks jest naprawdę indeksem tylko w nazwie: jest to sposób na pobranie tabeli SQL Server i utworzenie skompresowanego magazynu kolumn w pamięci, który kompresuje zduplikowane wartości klucza obcego do pojedynczych wartości wektorowych. Firma Microsoft utworzyła również nową pulę buforów, aby równolegle odczytać te skompresowane wartości wektorowe, co może potencjalnie zwiększyć wydajność. Tak więc, utworzę indeks tabeli kolumn w tabeli i zobaczę, o ile lepiej (i wydajniej) uruchomi się zapytanie, w porównaniu z zapytaniem, które jest uruchamiane względem indeksu pokrywającego. Tak więc utworzę zduplikowaną kopię FactOnlineSales (I39ll nazwie ją FactOnlineSalesDetailNCCS), i utworzę indeks kolumn na zduplikowanej tabeli w ten sposób, że nie będę w żaden sposób ingerował w oryginalną tabelę i indeksu pokrywającego. Następnie utworzymy indeks tablicy kolumn w nowej tabeli: Zwróć uwagę na kilka rzeczy: I39ve określiło kilka kolumn klucza obcego, a także Kwotę sprzedaży. Pamiętaj, że indeks kolumn nie przypomina tradycyjnego indeksu wierszy. Nie ma żadnego quotkeyquot. Po prostu wskazujemy, które kolumny SQL Server powinny skompresować i umieścić w magazynie kolumn w pamięci. Aby użyć analogii programu PowerPivot do programu Excel, gdy tworzymy indeks kolumn, mówimy programowi SQL Server, aby zasadniczo robił to samo, co program PowerPivot, gdy zaimportowaliśmy 20 milionów wierszy do programu Excel przy użyciu programu PowerPivot, więc ponownie uruchom zapytanie, tym razem za pomocą zduplikowana tabela FactOnlineSalesDetailNCCS, która zawiera indeks columnstore. To zapytanie jest uruchamiane natychmiast w czasie krótszym niż sekunda. Mogę też powiedzieć, że nawet gdyby stół miał setki milionów rzędów, nadal działałby na przysłowiową liczbę razy rzutu. Moglibyśmy spojrzeć na plan wykonania (a za kilka chwil będziemy), ale teraz nadszedł czas na pokrycie funkcji Query Store. Wyobraźmy sobie przez chwilę, że uruchomiliśmy oba zapytania przez noc: zapytanie, które używało zwykłej tabeli FactOnlineSales (z indeksem pokrywającym), a następnie zapytanie, które wykorzystywało zduplikowaną tabelę z indeksem Columnstore. Kiedy logujemy się następnego ranka, chcielibyśmy zobaczyć plan wykonania dla obu zapytań, tak jak miało to miejsce, jak również statystyki wykonania. Innymi słowy, chcielibyśmy zobaczyć te same statystyki, które moglibyśmy zobaczyć, gdybyśmy interaktywnie uruchomili oba zapytania w SQL Management Studio, zmienili statystyki TIME i IO i przeglądali plan wykonania zaraz po wykonaniu zapytania. Cóż, to, na co pozwala nam Query Store, możemy włączyć (włączyć) Magazyn zapytań dla bazy danych, co spowoduje, że SQL Server zapisze wykonanie kwerendy i zaplanuje statystyki, abyśmy mogli je później zobaczyć. Tak więc, zamierzam włączyć Query Store w bazie danych Contoso za pomocą następującego polecenia (a także wyczyści wszelkie buforowanie): Następnie uruchomię dwa zapytania (i przytoczę, że prowadziłem je kilka godzin temu): Teraz niech będą udawać, że biegają godzinami temu. Zgodnie z tym, co powiedziałem, Query Store przechwyci statystyki wykonania. Więc jak je wyświetlić Na szczęście, to całkiem proste. Jeśli rozbuduję bazę danych Contoso DW, zobaczę folder Query Store. Sklep Query Store ma ogromną funkcjonalność, a ja postaram się pokryć jego część w kolejnych postach na blogu. Ale na razie chcę wyświetlić statystyki wykonania dla dwóch zapytań, a konkretnie zbadać operatorów wykonawczych dla indeksu columnstore. Tak więc klikamy prawym przyciskiem na kwerendy konsumujące główne zasoby i uruchamiamy tę opcję. To daje mi wykres podobny do poniższego, gdzie widzę czas trwania wykonania (w milisekundach) dla wszystkich zapytań, które zostały wykonane. W tym przypadku zapytanie 1 było kwerendą w stosunku do oryginalnej tabeli z indeksem pokrywającym, a zapytanie 2 było w stosunku do tabeli z indeksem columnstore. Liczby nie pokrywają się, indeks indeksów kolumn przewyższył pierwotny indeks tablecovering o współczynnik prawie 7 do 1. Mogę zmienić metrykę, aby spojrzeć na zużycie pamięci zamiast. W takim przypadku zwróć uwagę, że zapytanie 2 (zapytanie o indeks kolumnowy) zużywa znacznie więcej pamięci. To jasno pokazuje, dlaczego indeks kolumnowy reprezentuje technologię quotin-memoryquot. SQL Server ładuje cały indeks kolumn w pamięci i używa zupełnie innej puli buforów z ulepszonymi operatorami wykonawczymi do przetwarzania indeksu. OK, więc mamy kilka wykresów do wyświetlenia statystyki wykonania możemy zobaczyć plan wykonania (i operatorów wykonawczych) związanych z każdym wykonaniem Tak, możemy Jeśli klikniesz na pionowy pasek dla zapytania, które wykorzystywało indeks kolumny, zobaczysz wykonanie plan poniżej. Pierwszą rzeczą, którą widzimy jest to, że SQL Server wykonał skanowanie indeksu magazynów kolumn, które stanowiło prawie 100 kosztu zapytania. Być może mówisz: "Zaczekaj chwilę", pierwsza kwerenda użyła indeksu obejmującego i wykonała wyszukiwanie indeksu, więc jak można zindeksować indeks aukcji kolumnowej, co jest uzasadnionym pytaniem, i na szczęście jest odpowiedź. Nawet gdy pierwsze zapytanie wykonało wyszukiwanie indeksu, nadal wykonywało ono kwerendę za pomocą rowquot. Jeśli ustawię kursor myszy nad operatorem skanowania indeksu kolumnowego, widzę etykietkę narzędziową (podobną do poniższej), z jednym ważnym ustawieniem: tryb wykonania to BATCH (w przeciwieństwie do ROW, czyli to, co mieliśmy z pierwszym zapytaniem przy użyciu obejmujący indeks). Ten tryb BATCH mówi nam, że SQL Server przetwarza skompresowane wektory (dla dowolnych kluczy obcych, które są duplikowane, takie jak klucz produktu i klucz daty) w partiach o wartości prawie 1000, równolegle. W związku z tym SQL Server nadal może znacznie wydajniej przetwarzać indeks kolumn. Ponadto, jeśli umieścisz mysz nad zadaniem Hash Match (Aggregate), zobaczę także, że SQL Server agreguje indeks kolumnowy za pomocą trybu wsadowego (chociaż sam operator reprezentuje taki mały procent kosztu zapytania). może pytać, quotOK, więc SQL Server kompresuje wartości w danych, traktuje wartości jako wektory i czyta je w blokach o wartości prawie tysiąca równolegle, ale moje zapytanie dotyczyło tylko danych z 2009 r. Tak więc skanowanie SQL Server przez cały zestaw danych Jeszcze raz, dobre pytanie. Odpowiedź brzmi: quotNot reallyquot. Na szczęście dla nas nowa pula buforów indeksów kolumnowych wykonuje inną funkcję o nazwie quasi-eliminationquot. Zasadniczo, SQL Server zbada wartości wektorowe dla kolumny klucza daty w indeksie columnstore i wyeliminuje segmenty, które nie mieszczą się w zakresie roku 2009. Zatrzymam się tutaj. W kolejnych postach na blogu omówię bardziej szczegółowo zarówno indeks kolumnowy, jak i Magazyn kwerend. Zasadniczo, to, co widzieliśmy tutaj dzisiaj, to fakt, że indeks Columnstore znacznie przyspiesza zapytania, które skanują dane dużej ilości danych, a sklep kwerendy przechwytuje wykonywanie zapytań i pozwala nam później analizować statystyki wykonania i wydajności. W końcu chcielibyśmy stworzyć zestaw wyników, który pokazuje: Zwróć uwagę na trzy rzeczy: Kolumny zasadniczo przestawiają wszystkie możliwe przyczyny zwrotu, po wyświetleniu kwoty sprzedaży Zestaw wyników zawiera podsumy według daty zakończenia tygodnia (niedziela) dla wszystkich klientów (gdzie klient ma wartość NULL) Zestaw wyników zawiera sumę całkowitą wiersz (gdzie klient i data są NULL) Najpierw, zanim dojdę do końca SQL, możemy użyć funkcji dynamicznego pivotmatrix w SSRS. Musielibyśmy po prostu połączyć dwa zbiory wyników przez jedną kolumnę, a następnie moglibyśmy przekazać wyniki do kontrolki macierzy SSRS, która rozłoży powody powrotu na oś kolumny raportu. Jednak nie wszyscy korzystają z usług SSRS (choć większość osób powinna). Ale nawet wtedy, czasami programiści muszą konsumować zestawy wyników w coś innego niż narzędzie do raportowania. Tak więc dla tego przykładu załóżmy, że chcemy wygenerować zestaw wyników dla strony siatki sieciowej i być może deweloper chce przetasować rzędy sumy częściowej (gdzie mam wartość ResultSetNum 2 i 3) i umieścić je w siatce podsumowania. Tak więc na dole, musimy wygenerować wynik powyżej bezpośrednio z procedury przechowywanej. I jako dodatkowy zwrot w przyszłym tygodniu może pojawić się Powód Powód X, Y i Z. Nie wiemy, ile może być przyczyn powrotu. Chcemy, aby zapytanie przestawiło się na możliwe odrębne wartości przyczyny powrotu. Tutaj, gdzie PIVOT T-SQL ma ograniczenie, musimy podać mu możliwe wartości. Ponieważ nie wiemy, że do czasu wykonania musimy dynamicznie generować ciąg zapytania przy użyciu dynamicznego wzorca SQL. Dynamiczny wzorzec SQL polega na generowaniu składni, kawałek po kawałku, przechowywaniu jej w łańcuchu, a następnie wykonywaniu łańcucha na końcu. Dynamiczny SQL może być trudny, ponieważ musimy osadzić składnię wewnątrz łańcucha. Ale w tym przypadku jest to nasza jedyna prawdziwa opcja, jeśli chcemy obsłużyć zmienną liczbę powodów zwrotu. Zawsze odkryłem, że najlepszym sposobem na stworzenie dynamicznego rozwiązania SQL jest ustalenie, na czym polega kwerenda generowana przez kwerendę pod koniec (w tym przypadku, biorąc pod uwagę powody, o których wiemy), a następnie inżynieria odwrotna poprzez ukształtowanie to razem jedna część na raz. Tak więc potrzebujemy SQL, jeśli wiedzieliśmy, że te Powody Powrotu (od A do D) były statyczne i nie uległy zmianie. Kwerenda wykonuje następujące czynności: Łączy dane z SalesData z danymi z ReturnData, gdzie my quothard-wirequot słowo Sales jako typ akcji z tabeli sprzedaży, a następnie użyj Powrotu Powodu z Danych Zwrotnych do tej samej kolumny ActionType. To da nam czystą kolumnę ActionType, na której będzie się obracać. Łączymy dwie instrukcje SELECT do wspólnego wyrażenia tabelowego (CTE), które jest w zasadzie wyprowadzonym podzapytaniem tabeli, które następnie wykorzystujemy w następnej instrukcji (do PIVOT) Oświadczenie PIVOT przeciwko CTE, które sumuje dolary dla typu działania będąc w jednej z możliwych wartości typu działania. Zauważ, że to nie jest końcowy zestaw wyników. Umieszczamy to w CTE, który czyta od pierwszego CTE. Powodem tego jest to, że chcemy na końcu utworzyć wiele grupowań. Ostatnia instrukcja SELECT, która czyta się z PIVOTCTE, i łączy ją z kolejnym zapytaniem z tym samym PIVOTCTE, ale gdzie implementujemy również dwie grupy w funkcji GROUPING SETS w SQL 2008: GROUPING według daty zakończenia tygodnia (dbo. WeekEndingDate) GROUPING dla wszystkich wierszy () Więc jeśli wiedzieliśmy z pewnością, że nigdy nie będziemy mieli więcej kodów powodu powrotu, to byłoby to rozwiązanie. Musimy jednak uwzględnić inne kody przyczyn. Musimy więc wygenerować całe powyższe zapytanie jako jeden duży ciąg, w którym skonstruujemy możliwe przyczyny zwrotu jako jedną oddzieloną przecinkami listę. Będę pokazywał cały kod T-SQL, aby wygenerować (i wykonać) żądane zapytanie. A potem podzielę je na części i wyjaśnię każdy krok. Najpierw więc cały kod dynamicznie generuje to, co wyżej. Zasadniczo mamy pięć kroków, które musimy pokonać. Krok 1 . wiemy, że gdzieś w miksie, musimy wygenerować ciąg znaków w zapytaniu: SalesAmount, Reason A, Reason B, Reason C, Reason D0160016001600160 Co możemy zrobić, to zbudować tymczasowe wspólne wyrażenie tabelowe, które łączy hard przewodowy quotSales Kolumna Amountquot z unikalną listą możliwych kodów przyczyn. Gdy mamy to w CTE, możemy użyć ładnego małego triku FOR PATH XML (3939), aby zwinąć te wiersze w jeden ciąg znaków, umieścić przecinek przed każdym wierszem, który czyta zapytanie, a następnie użyć narzędzia STUFF do zastąpienia pierwsze wystąpienie przecinka z pustą przestrzenią. Jest to sztuczka, którą można znaleźć na setkach blogów SQL. Tak więc ta pierwsza część buduje łańcuch o nazwie ActionString, którego możemy użyć dalej. Krok 2 . wiemy również, że będziemy chcieli SUMA kolumny generowanej ze źródłem generowanym, wraz ze standardową kolumną sprzedaży. Potrzebujemy więc osobnego napisu, który wywoła SUMSTRING. Po prostu użyję oryginalnego ActionString, a następnie zamienię nawiasy zewnętrzne na składnię SUM plus oryginalne nawiasy. Krok 3: Teraz zaczyna się prawdziwa praca. Używając tego pierwotnego zapytania jako modelu, chcemy wygenerować oryginalne zapytanie (zaczynając od UNION z dwóch tabel), ale zastępując wszelkie odwołania do kolumn wychylonych ciągami, które generowaliśmy dynamicznie powyżej. Ponadto, chociaż nie jest to bezwzględnie wymagane, utworzyłem także zmienną, aby po prostu wszystkie kombinacje kanałów powrotu linii karetki, które chcemy osadzić w generowanym zapytaniu (dla czytelności). Więc skonstruujemy całe zapytanie do zmiennej o nazwie SQLPivotQuery. Krok 4. Kontynuujemy konstruowanie zapytania ponownie, łącząc składnię, którą możemy potajemnie łączyć z ActionSelectString (który generowaliśmy dynamicznie, aby pomieścić wszystkie możliwe wartości powodu powrotu) Krok 5. Na koniec wygenerujemy końcową część zapytania Pivot, która będzie czytać z drugiego wspólnego wyrażenia tabelowego (PIVOTCTE, z powyższego modelu) i wygeneruje ostateczny SELECT do odczytu z PIVOTCTE i połączy go z drugim czytanym przed PIVOTCTE, aby zaimplementuj zestawy grupujące. Na koniec możemy przetworzyć ciąg tekstowy przy użyciu zapisanego w systemie SQL proc spexecuteSQL. Mam nadzieję, że możesz zobaczyć, że proces do wykonania dla tego typu wysiłku jest określony. Określ, jakie będzie ostateczne zapytanie, na podstawie bieżącego zestawu danych i wartości (np. model zapytania) Napisz niezbędny kod T-SQL, aby wygenerować model zapytania jako ciąg znaków. Prawdopodobnie najważniejszą częścią jest ustalenie unikalnego zestawu wartości, na którym się PIVOT, a następnie zwijanie ich w jeden ciąg za pomocą funkcji STUFF i sztuczki FOR XML PATH (3939) Więc co dziś mam na myśli Cóż, co najmniej 13 pozycji Dwa lata temu napisałem projekt BDR, który skupił się (częściowo) na roli edukacji i wartości dobrego środowiska sztuk wyzwolonych nie tylko dla branży oprogramowania, ale także dla innych branż. Jeden z tematów tego konkretnego BDR podkreślił kluczowy i oświecony punkt widzenia od renomowanego architekta oprogramowania Allena Holuba w odniesieniu do sztuk wyzwolonych. Źle (wiernie) parafrazuje jego przesłanie: podkreślił podobieństwa między programowaniem a studiowaniem historii, przypominając wszystkim, że historia czyta i pisze (i dodaję, identyfikuje wzorce), a tworzenie oprogramowania to także czytanie i pisanie (i ponownie identyfikowanie wzorców ). Napisałem więc opinię, która dotyczyła tego i innych powiązanych tematów. Ale do dzisiaj nigdy nie udało mi się opublikować tej publikacji. Co jakiś czas zastanawiam się nad jego rewizją, a nawet usiądę na kilka minut i wprowadzę pewne poprawki. Ale wtedy życie w ogóle przeszkadzałoby i nigdy go nie dokończyłem. Co zmieniło się Kilka tygodni temu, felietonista magazynu CoDe i lider branży Ted Neward napisali artykuł w jego regularnej kolumnie Managed Coder, która przykuła moją uwagę. Tytuł artykułu brzmi O sztuce liberalnej. i bardzo polecam wszystkim, żeby to przeczytali. Ted omawia wartość liberalnego środowiska artystycznego, fałszywą dychotomię między tłem sztuki liberalnej a sukcesem w rozwoju oprogramowania, a także potrzebę dobrze napisanej komunikacji. Opowiada o swoich wcześniejszych spotkaniach z kierownictwem HR w zakresie wykształcenia. Podkreśla także potrzebę zaakceptowania zmian w naszej branży i dostosowania się do nich, a także cech charakterystycznych odnoszących sukcesy profesjonalistów w dziedzinie oprogramowania (niezawodność, planowanie z wyprzedzeniem i uczenie się, jak uniknąć początkowych konfliktów z innymi członkami zespołu). A więc jest to świetna lektura, podobnie jak inne artykuły CoDe i wpisy na blogach Teda. To także sprawiło, że wróciłem do myślenia o moich poglądach na ten temat (i inne tematy), i ostatecznie zmotywowało mnie do ukończenia własnego artykułu redakcyjnego. Tak więc, lepiej późno niż wcale, oto mój obecny Bakers Dozen of Reflections: Mam takie powiedzenie: Woda zamarza w temperaturze 32 stopni. Jeśli jesteś w roli szkolenia, możesz myśleć, że robisz wszystko na świecie, aby komuś pomóc, kiedy w rzeczywistości czujesz tylko temperaturę 34 stopni, a więc rzeczy nie są dla niej stabilne. Czasami wymaga to trochę więcej wysiłku lub innego ideologicznego katalizatora lub nowej perspektywy, co oznacza, że osoby z wcześniejszą edukacją mogą czerpać z różnych źródeł. Woda zamarza w temperaturze 32 stopni. Niektórzy ludzie mogą utrzymać wysoki poziom koncentracji nawet w pomieszczeniu pełnym hałaśliwych ludzi. Nie jestem jedną z nich od czasu do czasu potrzebuję trochę prywatności, aby przemyśleć krytyczny problem. Niektórzy opisują to, ponieważ musisz nauczyć się od niego odchodzić. Innymi słowy, jest to poszukiwanie rozrzedzonego powietrza. W zeszłym tygodniu spędziłem godziny w półświecie, cichym pokoju z tablicą, dopóki nie zrozumiałem w pełni problemu. Dopiero wtedy mogłem porozmawiać z innymi programistami na temat rozwiązania. Nie chodzi tu o to, aby nauczać, w jaki sposób powinieneś zająć się rozwiązywaniem problemów, ale raczej, aby każdy znał swoje mocne strony i to, co działa, i wykorzystał je na swoją korzyść w jak największym stopniu. Niektóre wyrażenia są dla mnie jak paznokcie na tablicy. Użyj go jako momentu nauczania, to jeden. (Dlaczego jest tak jak paznokcie na tablicy szkolnej? Bo jeśli jesteś mentorem, to powinieneś zazwyczaj uczyć się trybu chwilowego, jednak subtelnie). Oto inny, którego naprawdę nie potrafię wyjaśnić słowami, ale rozumiem to. To może zabrzmieć trochę zimno, ale jeśli ktoś naprawdę nie może wyjaśnić czegoś w słowach, może nie rozumieją. Jasne, człowiek może mieć niewyraźne poczucie tego, jak coś działa. Mogę blefować, opisując, jak działa cyfrowy aparat fotograficzny, ale prawda jest taka, że tak naprawdę nie rozumiem tego dobrze. Istnieje dziedzina badań znana jako epistemologia (badanie wiedzy). Jedną z podstawowych zasad rozumienia, czy jest to kamera czy wzór wzorcowy - jest umiejętność ustalenia kontekstu, identyfikacji łańcucha powiązanych zdarzeń, atrybutów dowolnych komponentów po drodze itp. Tak, zrozumienie jest czasem bardzo ciężką pracą , ale zanurzenie się w temacie i rozbicie go na części warte jest wysiłku. Nawet ci, którzy unikają certyfikacji, uznają, że proces studiowania do testów certyfikacyjnych pomoże wypełnić luki w wiedzy. Menedżer bazy danych jest bardziej skłonny zatrudnić programistę baz danych, który potrafi mówić na odległość (i bez wysiłku) o poziomach i wyzwalaczach transakcji, w przeciwieństwie do kogoś, kto coś o tym wie, ale stara się opisać ich użycie. Oto kolejna przyczyna. Ted Neward zaleca, aby programiści zajmowali się wystąpieniami publicznymi, blogowaniem itp. Zgadzam się ze sobą. 100. Proces mówienia publicznego i blogowania praktycznie zmusi Cię do myślenia o tematach i łamania definicji, które w przeciwnym razie można by uznać za pewnik. Kilka lat temu wydawało mi się, że rozumiem instrukcję T-SQL MERGE całkiem dobrze. Ale dopiero po napisaniu o tym, mówieniu o, zadawaniu pytań innym, którzy mieli perspektywy, które nigdy nie przyszło mi do głowy, że mój poziom zrozumienia wzrósł wykładniczo. Znam historię menedżera ds. Rekrutacji, który kiedyś przeprowadził wywiad z twórcą oprogramowania na zlecenie. Menedżer ds. Rekrutacji lekceważył ogólnie publikacje i szczekał do skarżącego. Jeśli więc zamierzasz tu pracować, wolałbyś pisać książki lub pisać kodki Tak, przyznaję, że w każdej branży będzie kilku czystych pracowników akademickich. Ale to, co przeoczył menedżer ds. Zatrudnienia, było szansą na wzmocnienie i wyostrzenie umiejętności. Podczas sprzątania starego pudełka z książkami natknąłem się na skarb z lat 80. XX wieku: Programmers at Work. zawiera wywiady z bardzo młodym Billem Gatesem, Rayem Ozzie i innymi znanymi nazwiskami. Każda rozmowa i każdy wgląd są warte ceny książki. Moim zdaniem najciekawszym wywiadem był Butler Lampson. który dał mocną radę. Do diabła z umiejętnościami komputerowymi. To absolutnie niedorzeczne. Studiuj matematykę. Naucz się myśleć. Czytać. Pisać. Te rzeczy mają bardziej trwałą wartość. Dowiedz się, jak udowodnić twierdzenia: Wiele dowodów zgromadziło się na przestrzeni wieków, co sugeruje, że umiejętność ta można przenieść na wiele innych rzeczy. Butler speaks the truth . Ill add to that point learn how to play devils advocate against yourself. The more you can reality-check your own processes and work, the better off youll be. The great computer scientistauthor Allen Holub made the connection between software development and the liberal arts specifically, the subject of history. Here was his point: what is history Reading and writing. What is software development Among other things, reading and writing . I used to give my students T-SQL essay questions as practice tests. One student joked that I acted more like a law professor. Well, just like Coach Donny Haskins said in the movie Glory Road, my way is hard. I firmly believe in a strong intellectual foundation for any profession. Just like applications can benefit from frameworks, individuals and their thought processes can benefit from human frameworks as well. Thats the fundamental basis of scholarship. There is a story that back in the 1970s, IBM expanded their recruiting efforts in the major universities by focusing on the best and brightest of liberal arts graduates. Even then they recognized that the best readers and writers might someday become strong programmersystems analysts. (Feel free to use that story to any HR-type who insists that a candidate must have a computer science degree) And speaking of history: if for no other reason, its important to remember the history of product releases if Im doing work at a client site thats still using SQL Server 2008 or even (gasp) SQL Server 2005, I have to remember what features were implemented in the versions over time. Ever have a favorite doctor whom you liked because heshe explained things in plain English, gave you the straight truth, and earned your trust to operate on you Those are mad skills . and are the result of experience and HARD WORK that take years and even decades to cultivate. There are no guarantees of job success focus on the facts, take a few calculated risks when youre sure you can see your way to the finish line, let the chips fall where they may, and never lose sight of being just like that doctor who earned your trust. Even though some days I fall short, I try to treat my client and their data as a doctor would treat patients. Even though a doctor makes more money There are many clichs I detest but heres one I dont hate: There is no such thing as a bad question. As a former instructor, one thing that drew my ire was hearing someone criticize another person for asking a supposedly, stupid question. A question indicates a person acknowledges they have some gap in knowledge theyre looking to fill. Yes, some questions are better worded than others, and some questions require additional framing before they can be answered. But the journey from forming a question to an answer is likely to generate an active mental process in others. There are all GOOD things. Many good and fruitful discussions originate with a stupid question. I work across the board in SSIS, SSAS, SSRS, MDX, PPS, SharePoint, Power BI, DAX all the tools in the Microsoft BI stack. I still write some code from time to time. But guess what I still spend so much time doing writing T-SQL code to profile data as part of the discovery process. All application developers should have good T-SQL chops. Ted Neward writes (correctly) about the need to adapt to technology changes. Ill add to that the need to adapt to clientemployer changes. Companies change business rules. Companies acquire other companies (or become the target of an acquisition). Companies make mistakes in communicating business requirements and specifications. Yes, we can sometimes play a role in helping to manage those changes and sometimes were the fly, not the windshield. These sometimes cause great pain for everyone, especially the I. T. people. This is why the term fact of life exists we have to deal with it. Just like no developer writes bug-free code every time, no I. T. person deals well with change every single time. One of the biggest struggles Ive had in my 28 years in this industry is showing patience and restraint when changes are flying from many different directions. Here is where my prior suggestion about searching for the rarified air can help. If you can manage to assimilate changes into your thought process, and without feeling overwhelmed, odds are youll be a significant asset. In the last 15 months Ive had to deal with a huge amount of professional change. Its been very difficult at times, but Ive resolved that change will be the norm and Ive tried to tweak my own habits as best I can to cope with frequent (and uncertain) change. Its hard, very hard. But as coach Jimmy Duggan said in the movie A League of Their Own: Of course its hard. If it wasnt hard, everyone would do it. The hard, is what makes it great . A powerful message. Theres been talk in the industry over the last few years about conduct at professional conferences (and conduct in the industry as a whole). Many respected writers have written very good editorials on the topic. Heres my input, for what its worth. Its a message to those individuals who have chosen to behave badly: Dude, it shouldnt be that hard to behave like an adult. A few years ago, CoDe Magazine Chief Editor Rod Paddock made some great points in an editorial about Codes of Conduct at conferences. Its definitely unfortunate to have to remind people of what they should expect out of themselves. But the problems go deeper. A few years ago I sat on a five-person panel (3 women, 2 men) at a community event on Women in Technology. The other male stated that men succeed in this industry because the Y chromosome gives men an advantage in areas of performance. The individual who made these remarks is a highly respected technology expert, and not some bozo making dongle remarks at a conference or sponsoring a programming contest where first prize is a date with a bikini model. Our world is becoming increasingly polarized (just watch the news for five minutes), sadly with emotion often winning over reason. Even in our industry, recently I heard someone in a position of responsibility bash software tool XYZ based on a ridiculous premise and then give false praise to a competing tool. So many opinions, so many arguments, but heres the key: before taking a stand, do your homework and get the facts . Sometimes both sides are partly rightor wrong. Theres only one way to determine: get the facts. As Robert Heinlein wrote, Facts are your single clue get the facts Of course, once you get the facts, the next step is to express them in a meaningful and even compelling way. Theres nothing wrong with using some emotion in an intellectual debate but it IS wrong to replace an intellectual debate with emotion and false agenda. A while back I faced resistance to SQL Server Analysis Services from someone who claimed the tool couldnt do feature XYZ. The specifics of XYZ dont matter here. I spent about two hours that evening working up a demo to cogently demonstrate the original claim was false. In that example, it worked. I cant swear it will always work, but to me thats the only way. Im old enough to remember life at a teen in the 1970s. Back then, when a person lost hisher job, (often) it was because the person just wasnt cutting the mustard. Fast-forward to today: a sad fact of life is that even talented people are now losing their jobs because of the changing economic conditions. Theres never a full-proof method for immunity, but now more than ever its critical to provide a high level of what I call the Three Vs (value, versatility, and velocity) for your employerclients. I might not always like working weekends or very late at night to do the proverbial work of two people but then I remember there are folks out there who would give anything to be working at 1 AM at night to feed their families and pay their bills. Always be yourselfyour BEST self. Some people need inspiration from time to time. Heres mine: the great sports movie, Glory Road. If youve never watched it, and even if youre not a sports fan I can almost guarantee youll be moved like never before. And Ill close with this. If you need some major motivation, Ill refer to a story from 2006. Jason McElwain, a high school student with autism, came off the bench to score twenty points in a high school basketball game in Rochester New York. Heres a great YouTube video. His mother said it all . This is the first moment Jason has ever succeeded and is proud of himself. I look at autism as the Berlin Wall. He cracked it. To anyone who wanted to attend my session at todays SQL Saturday event in DC I apologize that the session had to be cancelled. I hate to make excuses, but a combination of getting back late from Detroit (client trip), a car thats dead (blown head gasket), and some sudden health issues with my wife have made it impossible for me to attend. Back in August, I did the same session (ColumnStore Index) for PASS as a webinar. You can go to this link to access the video (itll be streamed, as all PASS videos are streamed) The link does require that you fill out your name and email address, but thats it. And then you can watch the video. Feel free to contact me if you have questions, at kgoffkevinsgoff November 15, 2017 Getting started with Windows Azure and creating SQL Databases in the cloud can be a bit daunting, especially if youve never tried out any of Microsofts cloud offerings. Fortunately, Ive created a webcast to help people get started. This is an absolute beginners guide to creating SQL Databases under Windows Azure. It assumes zero prior knowledge of Azure. You can go to the BDBI Webcasts of this website and check out my webcast (dated 11102017). Or you can just download the webcast videos right here: here is part 1 and here is part 2. You can also download the slide deck here. November 03, 2017 Topic this week: SQL Server Snapshot Isolation Levels, added in SQL Server 2005. To this day, there are still many SQL developers, many good SQL developers who either arent aware of this feature, or havent had time to look at it. Hopefully this information will help. Companion webcast will be uploaded in the next day look for it in the BDBI Webcasts section of this blog. October 26, 2017 Im going to start a weekly post of T-SQL tips, covering many different versions of SQL Server over the years Heres a challenge many developers face. Ill whittle it down to a very simple example, but one where the pattern applies to many situations. Suppose you have a stored procedure that receives a single vendor ID and updates the freight for all orders with that vendor id. create procedure dbo. UpdateVendorOrders update Purchasing. PurchaseOrderHeader set Freight Freight 1 where VendorID VendorID Now, suppose we need to run this for a set of vendor IDs. Today we might run it for three vendors, tomorrow for five vendors, the next day for 100 vendors. We want to pass in the vendor IDs. If youve worked with SQL Server, you can probably guess where Im going with this. The big question is how do we pass a variable number of Vendor IDs Or, stated more generally, how do we pass an array, or a table of keys, to a procedure Something along the lines of exec dbo. UpdateVendorOrders SomeListOfVendors Over the years, developers have come up with different methods: Going all the way back to SQL Server 2000, developers might create a comma-separated list of vendor keys, and pass the CSV list as a varchar to the procedure. The procedure would shred the CSV varchar variable into a table variable and then join the PurchaseOrderHeader table to that table variable (to update the Freight for just those vendors in the table). I wrote about this in CoDe Magazine back in early 2005 (code-magazinearticleprint. aspxquickid0503071ampprintmodetrue. Tip 3) In SQL Server 2005, you could actually create an XML string of the vendor IDs, pass the XML string to the procedure, and then use XQUERY to shred the XML as a table variable. I also wrote about this in CoDe Magazine back in 2007 (code-magazinearticleprint. aspxquickid0703041ampprintmodetrue. Tip 12)Also, some developers will populate a temp table ahead of time, and then reference the temp table inside the procedure. All of these certainly work, and developers have had to use these techniques before because for years there was NO WAY to directly pass a table to a SQL Server stored procedure. Until SQL Server 2008 when Microsoft implemented the table type. This FINALLY allowed developers to pass an actual table of rows to a stored procedure. Now, it does require a few steps. We cant just pass any old table to a procedure. It has to be a pre-defined type (a template). So lets suppose we always want to pass a set of integer keys to different procedures. One day it might be a list of vendor keys. Next day it might be a list of customer keys. So we can create a generic table type of keys, one that can be instantiated for customer keys, vendor keys, etc. CREATE TYPE IntKeysTT AS TABLE ( IntKey int NOT NULL ) So Ive created a Table Typecalled IntKeysTT . Its defined to have one column an IntKey. Nowsuppose I want to load it with Vendors who have a Credit Rating of 1..and then take that list of Vendor keys and pass it to a procedure: DECLARE VendorList IntKeysTT INSERT INTO VendorList SELECT BusinessEntityID from Purchasing. Vendor WHERE CreditRating 1 So, I now have a table type variable not just any table variable, but a table type variable (that I populated the same way I would populate a normal table variable). Its in server memory (unless it needs to spill to tempDB) and is therefore private to the connectionprocess. OK, can I pass it to the stored procedure now Well, not yet we need to modify the procedure to receive a table type. Heres the code: create procedure dbo. UpdateVendorOrdersFromTT IntKeysTT IntKeysTT READONLY update Purchasing. PurchaseOrderHeader set Freight Freight 1 FROM Purchasing. PurchaseOrderHeader JOIN IntKeysTT TempVendorList ON PurchaseOrderHeader. VendorID Te mpVendorList. IntKey Notice how the procedure receives the IntKeysTT table type as a Table Type (again, not just a regular table, but a table type). It also receives it as a READONLY parameter. You CANNOT modify the contents of this table type inside the procedure. Usually you wont want to you simply want to read from it. Well, now you can reference the table type as a parameter and then utilize it in the JOIN statement, as you would any other table variable. Więc masz to. A bit of work to set up the table type, but in my view, definitely worth it. Additionally, if you pass values from , youre in luck. You can pass an ADO data table (with the same tablename property as the name of the Table Type) to the procedure. For developers who have had to pass CSV lists, XML strings, etc. to a procedure in the past, this is a huge benefit. Finally I want to talk about another approach people have used over the years. SQL Server Cursors. At the risk of sounding dogmatic, I strongly advise against Cursors, unless there is just no other way. Cursors are expensive operations in the server, For instance, someone might use a cursor approach and implement the solution this way: DECLARE VendorID int DECLARE dbcursor CURSOR FASTFORWARD FOR SELECT BusinessEntityID from Purchasing. Vendor where CreditRating 1 FETCH NEXT FROM dbcursor INTO VendorID WHILE FETCHSTATUS 0 EXEC dbo. UpdateVendorOrders VendorID FETCH NEXT FROM dbcursor INTO VendorID The best thing Ill say about this is that it works. And yes, getting something to work is a milestone. But getting something to work and getting something to work acceptably are two different things. Even if this process only takes 5-10 seconds to run, in those 5-10 seconds the cursor utilizes SQL Server resources quite heavily. Thats not a good idea in a large production environment. Additionally, the more the of rows in the cursor to fetch and the more the number of executions of the procedure, the slower it will be. When I ran both processes (the cursor approach and then the table type approach) against a small sampling of vendors (5 vendors), the processing times where 260 ms and 60 ms, respectively. So the table type approach was roughly 4 times faster. But then when I ran the 2 scenarios against a much larger of vendors (84 vendors), the different was staggering 6701 ms versus 207 ms, respectively. So the table type approach was roughly 32 times faster. Again, the CURSOR approach is definitely the least attractive approach. Even in SQL Server 2005, it would have been better to create a CSV list or an XML string (providing the number of keys could be stored in a scalar variable). But now that there is a Table Type feature in SQL Server 2008, you can achieve the objective with a feature thats more closely modeled to the way developers are thinking specifically, how do we pass a table to a procedure Now we have an answer Hope you find this feature help. Feel free to post a comment.
No comments:
Post a Comment