sqlserver大數(shù)據(jù)量update問題？

我拿到sql一看是update語句，想都沒多想直接加并行，但是加了并行發(fā)現(xiàn)子查詢根本沒有用到并行，而且整體cost沒有什么變化。我仔細想了想，這種寫法oracle內(nèi)部是通過單條跟新的方式進行，從p_t中那出一條記錄去c_t中匹配，c_t中采用索引掃描，然后再通過rowid訪問表取到name。所以優(yōu)化器計算后，不會對子查詢中的c_t應(yīng)用并行，因為此時并行會采用全表掃描，效率肯定沒有索引掃描快。語句和執(zhí)行計劃如下：

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專注于企業(yè)營銷型網(wǎng)站、網(wǎng)站重做改版、北塔網(wǎng)站定制設(shè)計、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、H5場景定制、商城網(wǎng)站開發(fā)、集團公司官網(wǎng)建設(shè)、外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè)、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁設(shè)計等建站業(yè)務(wù)，價格優(yōu)惠性價比高，為北塔等各大城市提供網(wǎng)站開發(fā)制作服務(wù)。

update /*+parallel(p_t,4)*/ p_t set name=(select /*+parallel(c_t,4)*/ name from c_t where p_t.id=c_t.id) where p_t.name is null;

常見的大數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

大數(shù)據(jù)分析的前瞻性使得很多公司以及企業(yè)都開始使用大數(shù)據(jù)分析對公司的決策做出幫助，而大數(shù)據(jù)分析是去分析海量的數(shù)據(jù)，所以就不得不借助一些工具去分析大數(shù)據(jù)，。一般來說，數(shù)據(jù)分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)報表層、數(shù)據(jù)分析層、數(shù)據(jù)展現(xiàn)層。對于不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數(shù)據(jù)分析工具給大家好好介紹一下。

首先我們從數(shù)據(jù)存儲來講數(shù)據(jù)分析的工具。我們在分析數(shù)據(jù)的時候首先需要存儲數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得數(shù)據(jù)庫技術(shù)，并且能夠操作好數(shù)據(jù)庫技術(shù)，這就能夠提高數(shù)據(jù)分析的效率。而數(shù)據(jù)存儲的工具主要是以下的工具。

1、MySQL數(shù)據(jù)庫，這個對于部門級或者互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用是必要的，這個時候關(guān)鍵掌握數(shù)據(jù)庫的庫結(jié)構(gòu)和SQL語言的數(shù)據(jù)查詢能力。

2、SQL Server的最新版本，對中小企業(yè)，一些大型企業(yè)也可以采用SQL Server數(shù)據(jù)庫，其實這個時候本身除了數(shù)據(jù)存儲，也包括了數(shù)據(jù)報表和數(shù)據(jù)分析了，甚至數(shù)據(jù)挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle數(shù)據(jù)庫都是大型數(shù)據(jù)庫了，主要是企業(yè)級，特別是大型企業(yè)或者對數(shù)據(jù)海量存儲需求的就是必須的了，一般大型數(shù)據(jù)庫公司都提供非常好的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用平臺;

接著說數(shù)據(jù)報表層。一般來說，當(dāng)企業(yè)存儲了數(shù)據(jù)后，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好數(shù)據(jù)庫。關(guān)于數(shù)據(jù)報表所用到的數(shù)據(jù)分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規(guī)范的報表設(shè)計思想，早期商業(yè)智能其實大部分人的理解就是報表系統(tǒng)，不借助IT技術(shù)人員就可以獲取企業(yè)各種信息——報表。

2、Tableau軟件，這個軟件是近年來非常棒的一個軟件，當(dāng)然它已經(jīng)不是單純的數(shù)據(jù)報表軟件了，而是更為可視化的數(shù)據(jù)分析軟件，因為很多人經(jīng)常用它來從數(shù)據(jù)庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數(shù)據(jù)分析層。這個層其實有很多分析工具，當(dāng)然我們最常用的就是Excel，我經(jīng)常用的就是統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘工具;

1、Excel軟件，首先版本越高越好用這是肯定的;當(dāng)然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統(tǒng)計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統(tǒng)計工具不如專門學(xué)會統(tǒng)計軟件;

2、SPSS軟件：當(dāng)前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環(huán)境下編程分析，到現(xiàn)在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學(xué)統(tǒng)計軟件包的變化，從重視醫(yī)學(xué)、化學(xué)等開始越來越重視商業(yè)分析，現(xiàn)在已經(jīng)成為了預(yù)測分析軟件。

最后說表現(xiàn)層的軟件。一般來說表現(xiàn)層的軟件都是很實用的工具。表現(xiàn)層的軟件就是下面提到的內(nèi)容。

1、PowerPoint軟件：大部分人都是用PPT寫報告。

2、Visio、SmartDraw軟件：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart軟件：制作圖表的軟件，生成的是Flash

如何提高SQL Server大數(shù)據(jù)條件下的查詢速度？

1.關(guān)于索引優(yōu)化

建索引的選擇必須結(jié)合SQL查詢、修改、刪除語句的需要，一般的說法是在WHERE里經(jīng)常出現(xiàn)的字段建索引。如果在WHERE經(jīng)常是幾個字段一起出現(xiàn)而且是用AND連接的，那就應(yīng)該建這幾個字段一起的聯(lián)合索引，而且次序也需要考慮，一般是最常出現(xiàn)的放前面，重復(fù)率低的放前面。

SQL

Server提供了一種簡化并自動維護數(shù)據(jù)庫的工具。這個稱之為數(shù)據(jù)庫維護計劃向?qū)В―atabase

Maintenance

Plan

Wizard

，DMPW）的工具也包括了對索引的優(yōu)化。如果你運行這個向?qū)В銜吹疥P(guān)于數(shù)據(jù)庫中關(guān)于索引的統(tǒng)計量，這些統(tǒng)計量作為日志工作并定時更新，這樣就減輕了手工重建索引或者DBCC

INDEXDEFRAG所帶來的工作量。如果你不想自動定期刷新索引統(tǒng)計量，你還可以在DMPW中選擇重新組織數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)頁，這將停止舊有索引并按特定的填充因子重建索引。

2.

改善硬件（雙CPU，Raid

5，增加內(nèi)存）

tempdb這個臨時數(shù)據(jù)庫，它對性能的影響較大。tempdb和其他數(shù)據(jù)庫一樣可以增大，可以縮小。當(dāng)數(shù)據(jù)文件需要增長的時候，通常不能保持剩余部分的連續(xù)性。這時文件就會產(chǎn)生碎片，這種碎片會造成性能下降。這種碎片屬于外來性碎片。要阻止在tempdb中產(chǎn)生外來性碎片，必須保證有足夠的硬盤空間。一般將tempdb的容量放到平均使用容量。而你也應(yīng)該允許tempdb自動增長，比如你有個一個超大的join操作，它建立了一個超過tempdb容量的時候，該查詢將失敗。你還要設(shè)置一個合理的單位增長量。因為如果你設(shè)得太小，將會產(chǎn)生許多外來性碎片，反而會占用更多資源。sqlserver調(diào)優(yōu)最有效的做法之一，就是把爭奪資源的操作獨立出去。tempdb就是一個需要獨立出去的部分而tempdb和其他系統(tǒng)庫一樣是公用的，是存取最可能頻繁的庫，所有處理臨時表、子查詢、GROUP

BY、排序、DISTINCT、連接等等。它最適合放到一個具有快速讀寫能力的設(shè)備上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。

查詢語句一定要使用存儲過程；

3、查詢盡量使用TOP子句

4.將表按一定的約束分成子表,(如按分類)創(chuàng)建約束,在用Like

時,先用分類

and

like

,

應(yīng)該可能解決問題.

而且效果立稈見影!(你要確定SQL會認識你建的分區(qū)視圖).我一個表有上百萬的記錄(700兆),用分區(qū)視圖后,查詢速度基本跟10萬行一樣.

如果還是太慢,還可以考濾分布式分區(qū)視圖!這總可以解決問題了吧!

關(guān)鍵在于你能否把大表按某種約束分解成子表.

當(dāng)前題目：大數(shù)據(jù)sqlserver,大數(shù)據(jù)查詢
標(biāo)題來源：http://jinyejixie.com/article26/dsssgcg.html

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