时间戳

首页 > 解决方案 > DATE 和 TINYINT 之间的性能差异

sql-server - DATE 和 TINYINT 之间的性能差异

问题描述

2 个类似的查询导致执行时间完全不同。

我有 2 个类似的表。它们之间的唯一区别是一个包含 DATE 数据类型，另一个包含 TINYINT。这是表格的样子。它们是临时表，主键是唯一的索引。

CREATE TABLE #Carrier_DOB(
    Carrier_Record_ID INT NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED,
    DOB_DT DATE NOT NULL,
    Cohort_Person_ID INT NULL
)
CREATE INDEX IX_Carrier_DOB ON #Carrier_DOB(Cohort_Person_ID)

CREATE TABLE #Carrier_Race(
    Carrier_Record_ID INT NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED,
    BENE_RACE_CD TINYINT NOT NULL,
    Cohort_Person_ID INT NULL
)
CREATE INDEX IX_Carrier_Race ON #Carrier_Race(Cohort_Person_ID)

以下是通过 sp_spaceused 获得的内容：

name            rows                    reserved    data        index_size  unused
#Carrier_DOB    75836908                2038528 KB  2029088 KB  7456 KB 1984 KB
#Carrier_Race   72139975                1647744 KB  1639552 KB  6016 KB 2176 KB

以下是我很好奇的查询：

--Query1
SELECT *
INTO #DOB_Differences
FROM   #Carrier_DOB
WHERE  Cohort_Person_ID IN ( 
    SELECT a.Cohort_Person_ID FROM #Carrier_DOB a
    INNER JOIN #Carrier_DOB b 
       ON b.Cohort_Person_ID = a.Cohort_Person_ID 
       AND b.DOB_DT <> a.DOB_DT
    GROUP BY a.Cohort_Person_ID ) --466464 rows in 19:30

--Query2
SELECT #
INTO #Race_Differences
FROM #Carrier_Race
WHERE  Cohort_Person_ID IN ( 
    SELECT a.Cohort_Person_ID FROM #Carrier_Race a
    INNER JOIN #Carrier_Race b 
      ON b.Cohort_Person_ID = a.Cohort_Person_ID 
      AND b.BENE_RACE_CD <> a.BENE_RACE_CD
    GROUP BY a.Cohort_Person_ID ) -- 3476884 rows in  0:13

这两个查询之间的主要区别在于，一个是比较 DATE 字段，另一个是比较 CHAR(1)。我很惊讶 Query1 需要 19 分钟，而 Query2 只需要 13 秒。这是正常的吗？我通常不处理 7500 万行表，所以我以前从未注意到这一点。我没有添加更多索引，因为这只是我过程中的一步。以下是查询计划。它们完全不同，但我不明白为什么。这是实际的查询计划加上我添加的索引，如上所示。索引将两个查询的时间缩短到 12:24 分钟，但我仍然不明白为什么 Query1 比 Query1 慢得多。

标签： sql-serverperformance

解决方案

根据计划，看起来正在发生的事情是 tinyint 的行为就像它可以在日期不能的地方进行哈希连接。这对我来说很有意义，因为 tinyint 非常小，基本上只有哈希的大小，可以用作本机哈希。这就是我认为正在发生的事情。

如果我是对的，解决起来很简单，只需在第一个表中的日期字段上创建一个非唯一索引。应该快很多。

只是指出如果目标是找到具有多个这些值的项目，您可以使用 group by 并拥有 - 像这样：

SELECT COUNT(*)
FROM #Carrier_DOB
GROUP BY Cohort_Person_ID
HAVING COUNT(DISTINCT DOB_DT) > 1

推荐阅读