Comment puis-je calculer efficacement les totaux d'exécution dans SQL Server?

SQL Server exécutant les calculs totaux: une analyse comparative

L'informatique efficace des totaux d'exécution est crucial lors de la gestion des données de séries chronologiques dans SQL Server. Plusieurs méthodes existent, chacune avec ses propres forces et faiblesses.

La technique de l'état d'agrégateur

Une approche utilise une déclaration de set agrégé, comme démontré ci-dessous:

<code class="language-sql">INSERT INTO @AnotherTbl(id, somedate, somevalue, runningtotal) 
SELECT id, somedate, somevalue, null
FROM TestTable
ORDER BY somedate

DECLARE @RunningTotal int
SET @RunningTotal = 0

UPDATE @AnotherTbl
SET @RunningTotal = runningtotal = @RunningTotal + somevalue
FROM @AnotherTbl</code>

Cartes de la méthode de l'état d'agrégateur

L'efficacité de cette méthode est compensée par une limitation critique: l'ordre de traitement de l'instruction UPDATE n'est pas garanti. Cela peut conduire à des résultats inexacts à moins que les données ne soient triées par une clé primaire ascendante.

Méthodes alternatives

Plusieurs alternatives offrent des résultats plus fiables:

• Méthode basée sur le curseur: Les curseurs fournissent un contrôle explicite sur l'ordre de traitement des données, assurant des totaux de fonctionnement précis. Cependant, cette approche peut être moins efficace pour les grands ensembles de données en raison de sa nature itérative.
• Méthode de sous-joings croisée: Une sous-requête croisée peut également calculer les totaux de fonctionnement tout en maintenant l'ordre correct. Cependant, les performances peuvent se dégrader considérablement avec de grands ensembles de données.

Évaluation des performances

Les tests de performances révèlent que l'approche basée sur le curseur offre généralement la meilleure combinaison de vitesse et de fiabilité pour calculer les totaux d'exécution dans SQL Server, en particulier pour les grands ensembles de données.

Choisir la bonne approche

La méthode optimale dépend de la taille de l'ensemble de données et des besoins de performances. Pour les grands ensembles de données où la précision est primordiale, l'approche basée sur le curseur est recommandée. Pour les ensembles de données ou les situations plus petits où l'ordre précis n'est pas critique, les méthodes alternatives pourraient suffire.

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