Эффективность объединения подзапросов в SQL Server

У меня есть таблица клиентов и заказов в SQL Server 2008 R2. Оба имеют индексы для идентификатора клиента (называемого id). Мне нужно вернуть сведения обо всех клиентах в таблице клиентов и информацию из таблицы заказов, например сведения о первом заказе.

В настоящее время я оставил соединение со своей таблицей клиентов в подзапросе таблицы заказов, при этом подзапрос возвращает нужную мне информацию о заказах. Например:

SELECT c.id
        ,c.country      
        ,First_orders.product
        ,First_orders.order_id
FROM customers c

LEFT JOIN   SELECT( id, 
                    product 
            FROM (SELECT    id
                            ,product
                            ,order_id
                            ,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY Order_Date asc) as order_No 
                        FROM orders) orders
            WHERE Order_no = 1) First_Orders
ON c.id = First_orders.id

Я новичок в SQL и хочу понять, эффективно ли я это делаю. В итоге я оставил присоединение довольно многих подзапросов, подобных этому, к таблице клиентов в одном запросе на выборку, и это может занять десятки минут.

Итак, я делаю это эффективно или это можно улучшить? Например, я не уверен, что мой индекс по идентификатору в таблице заказов полезен, и, возможно, я мог бы ускорить запрос, создав временную таблицу того, что находится в подзапросе, и создав уникальный индекс по идентификатору в таблице заказов. временная таблица, поэтому SQL Server знает, что id теперь является уникальным столбцом, а затем присоединяет таблицу моих клиентов к этой временной таблице? Обычно у меня есть один или два миллиона строк в таблицах клиентов и заказов.

Спасибо заранее!


sql sql-server join left-join subquery
person user2112153    schedule 26.02.2013    source источник
comment
С точки зрения удобочитаемости большинство разработчиков SQL стараются избегать подобных вложенных подзапросов, если могут. В тех случаях, когда требуется связывание производных таблиц, подобных этому, предпочтение отдается использованию CTE через префикс команды WITH . С точки зрения производительности это не должно иметь никакого значения, это просто вопрос соглашения и удобочитаемости.   -  person RBarryYoung    schedule 26.02.2013

Ответы (3)


arrow_upward
7
arrow_downward

Вы можете удалить один из ваших подзапросов, чтобы сделать его более эффективным:

SELECT c.id
        ,c.country      
        ,First_orders.product
        ,First_orders.order_id
FROM customers c
   LEFT JOIN  (SELECT id
                    ,product
                    ,order_id
                    ,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY Order_Date asc) as order_No 
               FROM orders) First_Orders
     ON c.id = First_orders.id AND First_Orders.order_No = 1

В приведенном выше запросе вам нужно быть осторожным при размещении скобок, поскольку я не думаю, что это сработает. Кроме того, вы возвращаете продукт в своих результатах, но не включаете его во вложенный подзапрос.

person sgeddes    schedule 26.02.2013

arrow_upward
2
arrow_downward

Для тех, кто только изучает SQL, ваш запрос выглядит довольно хорошо.

Индекс клиентов может использоваться или не использоваться для запроса - вам нужно будет посмотреть план выполнения. Индекс на orders(id, order_date) можно было бы весьма эффективно использовать для функции row_number.

Один комментарий относится к именованию полей. Поле orders.id не должно быть идентификатором клиента. Это должно быть что-то вроде «orders.Customer_Id». Сохранение единообразия системы именования таблиц поможет вам в будущем.

person Gordon Linoff    schedule 26.02.2013

arrow_upward
1
arrow_downward

Попробуйте это... это легко понять

;WITH cte
AS (
    SELECT id
        ,product
        ,order_id
        ,ROW_NUMBER() OVER (
            PARTITION BY id ORDER BY Order_Date ASC
            ) AS order_No
    FROM orders
    )
SELECT c.id
    ,c.country
    ,c1.Product
    ,c1.order_id
FROM customers c
INNER JOIN cte c1 ON c.id = c1.id
WHERE c1.order_No = 1
person Utsav Anand    schedule 18.01.2018