MS SQL Server
  1. MS SQL Server
  3. Comment vaut-il mieux traiter les requêtes longues / gourmandes en ressources CPU?
Intereting Posts
doit déclarer la variable de scaler en sql Meilleure façon de stocker l'heure (hh: mm) dans une database PDOException: SQLSTATE : Essayé de lier le paramètre numéro 65536. SQL Server prend en charge un maximum de 2100 parameters Un autre Pourquoi cette requête spatiale de voisin le plus proche est-elle si lente? Insérer en bloc dans SQL Server à partir d'un file text en ajoutant un identificateur unique ou en ignorant une colonne Mettez à jour sys.servers après avoir renommé l'hôte SQL Server Comment modifier l'ordre des colonnes d'une table existante dans SQL Server 2008 Cross Apply pour get la valeur parent enfant à partir de Xml dans SQL Server Erlang et MS SQL Server La conversion d'INTEGER en DATETIME est différente de VB6 Consolider les bases de données SQL Server en 1 Créer un triggersur qui insère les anciennes valeurs dans l'autre table lorsqu'une ligne est mise à jour Journal SQL Server 2008 des process stockés supprimés TSQL – Quel est le bon ordre pour join les tables? Est-il acceptable d'avoir beaucoup de vues de la database?

Comment vaut-il mieux traiter les requêtes longues / gourmandes en ressources CPU?

Supposons que nous ayons par exemple une instance de SQL Server (ce n'est pas le cas). Et nous avons une application Java qui utilise la stack Spring .

Il y a des requêtes qui sont déjà optimisées mais elles sont encore lentes à cause de la complexité de l'agrégation de ces données.

J'ai plusieurs approches en tête (celles-ci sont à court terme pour le moment):

  1. Procéder à l'optimization (comme créer des vues) et implémenter des travaux pour recalculer ces données directement dans le SQL server par exemple toutes les 5 minutes et les stocker dans une table séparée. (Oui ce n'est pas une bonne solution mais quand même).
  2. Mettre en place une sorte de mécanisme pour countr / agréger ces données en arrière-plan. Implémenter probablement une partie de l' architecture Lambda . J'ai déjà regardé Apache Spark et d'autres.

Sous optimisé, cela signifie que ces requêtes utilisent les bons index et que tout est "réglé".

Je sais que ce n'est pas genre de question que plus de propositions / discussions. Mais encore je suis interrogé.

Quelle est la meilleure façon de gérer une situation comme celle-ci en fonction de ce qui précède?

MISE À JOUR # 1

En fonction de ce que vous pouvez et ne pouvez pas faire avec les vues indexées pour MS SQL Server, la vue indexée n'est pas adaptée car elle ne gère pas COUNT, MIN, MAX, TOP, les jointures externes ou quelques autres mots-keys ou éléments. Vous ne pouvez pas modifier les tables et les colonnes sous-jacentes. La vue est créée avec l'option WITH SCHEMABINDING.

MISE À JOUR # 2

Après avoir passé du time là-dessus. J'ai arrêté avec des vues matérialisées pour l'instant dans l'amour de la simplicité.

Ainsi, différents moteurs de database ont le concept d'une vue matérialisée . Le server SQL a l'équivalent avec ses vues indexées . Ceux-ci sont conçus pour votre cas d'utilisation exact. Je voudrais fortement considérer ces methods avant de «rouler votre propre» vue matérialisée.