Sql server SQL Server查询执行时间长

我有以下问题。当前执行5838行的结果需要5.5小时。如果我移除时间戳限制器，并根据视图的所有结果运行它，整个过程将在不到2分钟的时间内运行

当我试图限制时间/日期范围时，我正在寻找一种方法来加快执行速度，并愿意接受任何建议。如果需要，我可以更详细地介绍数据集

SELECT
    m.rpp
    ,m.SourceName
    ,m.ckt AS l_ckt
    ,m.amp AS l_amp 
    ,MAX(m.reading) AS l_reading
    ,k.ckt AS r_ckt
    ,k.amp AS r_amp
    ,MAX(k.reading) AS r_reading
FROM 
    vRPPPanelLeft m 
INNER JOIN 
    vRPPPanelRight k ON (m.sourcename = k.sourcename) 
                     AND (CAST(m.ckt AS int) + 1 = CAST(k.ckt AS int))
WHERE
    m.timestampserverlocal BETWEEN '2020-10-10' AND '2020-10-12' 
    AND k.timestampserverlocal BETWEEN '2020-10-10' AND '2020-10-11'
GROUP BY
    m.rpp, m.sourcename, m.ckt, m.amp, k.ckt, k.amp

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我假设m和k是视图，可能相当复杂，并且/或者有GROUP BY语句

我猜，当您查看执行计划和/或统计数据时，它实际上会多次运行至少一个视图，例如，另一个视图中的每行一个视图

快速修复

如果您能够（例如，它位于存储过程中），我建议执行以下过程

• 使用与m和k相同的结构（或为此目的使用相关列）创建临时表。包括ckt修改版本的列（例如，两者的ints）。考虑两个临时表的源代码和CKT（INT）的PK（或至少聚集索引），它可能有帮助，也可能不会。
• 独立运行m和k视图，将结果存储在这些临时表中。使用筛选（例如，timestampserverlocal上的WHERE子句）和可能的相关GROUP BY子句来减少创建的行数
• 运行原始SQL，但使用临时表而不是视图，并且不需要WHERE子句。它可能仍然需要分组

更长的修复时间

我建议首先进行快速修复，以确认多次运行的视图是问题所在

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如果是这样的话（问题是视图被多次运行），一个较长的修复方法是停止使用from中的视图，而是将所有视图放在一个查询中，然后尝试简化代码。

铸造

ckt

列会破坏在这些列上使用任何索引的机会，这些索引可能会有所帮助。如果您可以首先存储它们和

int

值，这可能会带来数量级的改进。此外，如果在时间戳列上添加条件，则当事情变得缓慢时，我们需要知道这些列的确切数据类型。视图从另一个表中的nvarchar字段创建ckt列，因此我不确定是否可以将其设置为int。时间戳列只是一个日期数据类型。您需要检查执行计划，以找出时间花在何处以及如何加快时间。如果您加入视图这可能会导致性能不佳。我经常发现，针对基表编写正确的查询将显著提高性能，这通常是您需要做的第一件也是唯一一件事。我还将考虑将CAST条件迁移到WHERE子句，以便至少联接本身可以使用索引。为视图/表/索引和查询计划提供架构将有助于社区提供一个合理的答案。目前，这两个视图是使用另一个视图中的信息创建的，并且其中一列上包含Max，因此群集索引不是一个选项。每晚通过快照复制从另一个数据库重新创建此数据库。我在看你建议的夜间存储过程，将这两个视图添加到一个表中，以帮助确定执行时间。我的意思是（作为脚本/存储过程等的一部分）使用命令创建带有主键的临时表。语法类似于

CREATE TABLE#vRPPPanelLeft（sourcename nvarchar（100）、ckt int、rpp int、amp decimal（10,2）、reading decimal（10,2）、PRIMARY KEY（sourcename，ckt））

。然后插入到该表中，从视图中选择数据，并根据日期使用WHERE子句。想法是a）用临时表替换视图（在这个SQL命令中），b）在创建这些临时表时尽可能高效。另一方面，如果数据一天只更新一次，并且一天中在报告中多次使用，那么将这些数据预计算到实际表中可能是有意义的（而不是临时表）以帮助报告。如果是这种情况，则只运行原始查询（不带WHERE子句的2分钟版本）可能是有意义的因此，所有数据都已准备好，不需要进行任何实际处理。这可能取决于视图在其他地方的使用频率。感谢您的建议。我创建了一个作业，该作业在夜间数据库复制到此sql实例后运行。它截断了一些表，并将来自视图的结果填充到这些表中。它减少了执行时间从5.5小时降至5秒