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优化包含多个子查询的查询可以通过减少执行时间和资源消耗来提高效率。关键概念包括相关子查询(逐行执行)和非相关子查询(执行一次)。结构不良的子查询通常会导致性能下降,尤其是在处理大型数据集时。对于交互式应用程序、复杂报表和数据分析而言,优化至关重要,以保持响应性和可扩展性。
最快的大数据 OLAP 数据库核心技术包括将子查询重写为JOIN操作,数据库通常能更好地优化JOIN操作。使用公用表表达式(CTE)可以提高可读性,偶尔还能帮助优化器。将中间结果实例化到临时表中以便重用,或使用窗口函数,可减少冗余计算。对连接/条件列建立适当索引至关重要。这些方法降低了查询复杂性,减少了全表扫描,并利用了优化器的优势,直接影响吞吐量。
首先,分析执行计划以识别缓慢的子查询和表扫描。在可行的情况下,将相关子查询重写为JOIN。对于可重用的子查询结果,使用CTE或临时表。应用相关索引,尤其是在过滤和连接列上。对于需要预计算的复杂、重复子查询,测试实例化视图。确保统计信息已更新。这些步骤减少了资源争用和延迟,显著加快了报表和事务系统中的数据检索速度。
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