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Martin
Asked: 2014-10-24 00:28:46 +0800 CST

查询性能问题

  • 772

我需要帮助来提高以下查询的性能。它的目的是从一组具有相同 ID（doublettes）的记录中选择一个记录。规则是 Date2 必须是最新的并且 Date1 必须存在：

对于InputTable (= rst(0) )do 中的每个不同的 ID：

INSERT INTO FinalTable(ID, FID, KeyValue1, KeyValue2, Date1) 
SELECT InputTable.ID, 
       InputTable.FID, 
       InputTable.KeyValue1, 
       InputTable.KeyValue2, 
       InputTable.Date1
FROM
  ( SELECT TOP 1 * 
    FROM
      ( SELECT * 
        FROM InputTable 
        WHERE ID='" & rst(0) & "' And Date1<>''
      )
    WHERE Date2 = 
          ( SELECT Max(Date2) 
            FROM InputTable 
            WHERE ID = '" & rst(0) & "' and Date1 <> ''
          )
  );

InputTable 有大约 400.000 条记录和大约 200.000 个不同的 ID，并且只包含将出现在最终表中的 5 个字段，所有这些字段都是文本。

InputTable 是一个 importet .txt 文件，我在任何真实数据库之外使用 ACCESS。结果将再次写入 .txt 文件。

每个ID大约需要1秒，这太长了......是否可以显着提高性能？

我真的很感激任何帮助。

performance ms-access

1 个回答

  1. Best Answer

    为每个不同的 ID 值重复执行这些子查询会让您丧命。我在 10,000 行的示例表上对您的方法进行了测试，在我的笔记本上执行大约需要 2.5 分钟。相比之下，以下代码在不到 0.5秒的时间内始终返回相同的结果：

    Option Compare Database
Option Explicit

Sub UsingAggregateQuery()
    Dim cdb As DAO.Database, t0 As Single
    Set cdb = CurrentDb
    cdb.Execute "DELETE FROM FinalTable", dbFailOnError
    t0 = Timer
    cdb.Execute _
            "INSERT INTO FinalTable(ID, FID, KeyValue1, KeyValue2, Date1) " & _
            "SELECT InputTable.ID, " & _
            "       Last(InputTable.FID), " & _
            "       Last(InputTable.KeyValue1), " & _
            "       Last(InputTable.KeyValue2), " & _
            "       Last(InputTable.Date1) " & _
            "FROM " & _
            "    (" & _
            "        SELECT ID, FID, KeyValue1, KeyValue2, Date1 " & _
            "        FROM InputTable " & _
            "        WHERE Date1 <> '' " & _
            "        ORDER BY ID, Date2 " & _
            "    ) " & _
            "GROUP BY ID;", _
            dbFailOnError
    Debug.Print Format(Timer - t0, "0.0") & " seconds"
    Set cdb = Nothing
End Sub

    编辑

    我刚刚在 400,000 行的示例表上运行了另一个测试，上面的代码在 7 秒内完成

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