Performance 加速使用WHERE-IN进行筛选的动态SQL查询

考虑以下数据表：

CREATE TABLE Person
(
    PersonId int PRIMARY KEY
)

CREATE TABLE PersonData 
(
    PersonId int, -- with foreign key to person table
    DateKey Date,
    Fact1 int,
)

我可以执行这样的查询，它将聚合Fact1，并按DateKey分组

SELECT DateKey, SUM(Fact1) 
FROM PersonData
GROUP BY DateKey

现在让我们假设我想按personId过滤并显示id为1、2和3的人员的数据。我可以这样做：

SELECT DateKey, SUM(Fact1) 
FROM PersonData
WHERE PersonId IN (1, 2, 3)
GROUP BY DateKey

这是一个问题，如果我有大量的人形，我想过滤。i、 e.其中T2.PersonId在（1,2,3,4,5…1000+）

如果要筛选大量PersonId，如何提高性能

更新

虽然上面的例子是对我的数据结构的简化，但希望它是一个准确的类比

示例查询和时间影响，考虑到大约3200万行PersonData和2000个独特人物：

• 对单个PersonId进行过滤：100ms
• 完全没有过滤器：750毫秒
• 在1500个人身上过滤：2300 ms

注意：对于所有查询，我还将执行WHERE子句以将DateKey（日期维度表的外键）限制为1个月的时间跨度。

尝试以下操作：

declare @beginValue int = 1,
        @endValue int = 87;

--Only work if you need a interval of numbers (example: 1 to 87, in Person table)
SELECT pdt.DateKey, SUM(pdt.Fact1)
FROM PersonData AS pdt
     INNER JOIN Person AS per ON pdt.PersonId = per.PersonId
WHERE per.PersonId BETWEEN @beginValue AND @endValue
GROUP BY pdt.DateKey;

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您可以尝试将所有PersonId加载到SQL中的表中。然后使用：

SELECT DateKey, SUM(Fact1) 
FROM PersonData D
WHERE exists (SELECT 1 from PersonIDTable I where d.PersonID = I.PersonID)
GROUP BY DateKey

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这通常会使查询运行得更快

是否大部分时间都花在了“groupby”子句中

请看一下执行计划

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我想知道增加个人ID列表是否真的会导致DateKey排序成本线性增加。如果是这样，请在DateKey列上添加一个索引。

我假设您不能将

T2.PersonId

-空间表示为某种查询？这意味着它必须是一个

id

列表？假设

Person->PersonData

是一对多，那么您所说的提高性能的

Person

上的连接看起来是多余的。计划是什么样子的？您的表上有哪些索引？@jonnyGold-它不一定是一个ID列表，但是需要对应用程序进行大量重构才能将过滤器表示为连接，而不是一组ID。“我在这里寻找一个快速解决办法。”马丁史密斯说得对，这是一对多。不知道为什么它会提高性能。这个例子是我认为问题所在的一个粗略简化。希望它是有代表性的…@MartinSmith经过额外的测试，你是正确的。加入似乎没有什么不同。我已经从我的帖子中删除了这些信息。这很快，但没有用。通常情况下，这些值不会是顺序的，因为这会导致改进（1700ms），但不是一个很大的改进，并且我会失去插入的改进（然后是一些）。ID列表是动态的/由用户根据他们设置的过滤器选择的-因此我不能提前填充这样的表。