logo

Оптимизация фильтрации datetime в SQL: UNIX timestamp

Быстрый ответ

Для повышения производительности запросов на дату и время в SQL Server, используйте подобные выверенные запросы:

SQL
Скопировать код
SELECT * FROM YourTable
WHERE YourDateTime >= '2023-02-01' AND YourDateTime < '2023-03-01'

Отказ от преобразований в блоке WHERE позволяет эффективнее использовать индексы. Сравнение даты и времени напрямую в условиях запроса позволяет оптимально воспользоваться индексами типа данных datetime, что значительно ускоряет выполнение запроса.

Индексация столбца типа datetime

Испольуйте стратегии создания некластерных индексов на столбцах с датой и временем, которые существенно увеличат скорость выполнения определенных запросов. Например, создание индекса типа B-tree на столбце дата и время может значительно улучшить производительность при фильтрации по диапазону дат.

SQL
Скопировать код
CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_yourdatetime ON YourTable (YourDateTime);

Снижение точности значений datetime до дня или часа уменьшает размер индекса и ускоряет работу. Примените индексы с включенными столбцами, когда требуются дополнительные не ключевые данные, при этом сохраняя оптимальный баланс между объемом информации и размером индекса.

SQL
Скопировать код
CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_roundeddatetime_incl_col 
ON YourTable (CAST(YourDateTime AS DATE))
INCLUDE (AdditionalColumn1, AdditionalColumn2);

Разбор планов выполнения – ваш руководитель по запросам

Разбор плана выполнения позволяет понять, как запрос использует индексы. Следите за операциями типа index scan, там где как раз и подошел бы index seek. А внезапное появление операции RID lookups свидетельствует об отсутствии нужной индексации.

SQL
Скопировать код
SET SHOWPLAN_XML ON;
GO
SELECT * FROM YourTable
WHERE YourDateTime >= '2023-02-01';
GO
SET SHOWPLAN_XML OFF;

Доработка структуры запросов для оптимизированного SQL

Улучшение структуры запросов – это как искусство, так и наука одновременно. Простое использование WHERE условий не всегда является наиболее эффективным подходом. Вот пример запроса, где используются CTE и подзапросы:

SQL
Скопировать код
WITH RoundedDates AS (
   SELECT *, CAST(YourDateTime AS DATE) as RoundedDateTime
   FROM YourTable
)
SELECT * FROM RoundedDates
WHERE RoundedDateTime = '2023-02-01';

Переход на UNIX-временные метки может ускорить выполнение, но затруднит чтение. Важным является тщательное построение соединений таблиц и применение условий WHERE.

Визуализация

Комикс о производительности при работе с datetime:

Markdown
Скопировать код
Производительность до оптимизации: 🐌💨 [📅🔍💤]
Производительность после оптимизации: 🏎️💨 [📅⚡️🔍]

Поиск по индексированному полю – это скоростная полоса на автостраде производительности:

Markdown
Скопировать код
Без индексации: 📚➡️🔍➡️📅➡️⌛ (Скорость как у улитки)
С индексацией:   📚✨🔍➡️📅✨⏱️ (Скорость молнии)

✨= Индексы – это волшебный порошок для вашего запроса.

Стратегия индексации для оптимальной производительности

Кластерные индексы для полей с датой и временем изменяют физическую структуру хранения данных. Их идеально применять в таблицах, которые естественно упорядочены по датам. Некластерные индексы следует создавать для наиболее часто используемых запросов. Рассмотрите использование покрывающих индексов, содержащих все необходимые поля, чтобы отказаться от лишних операций поиска.

SQL
Скопировать код
CREATE CLUSTERED INDEX idx_yourdatetime_clustered ON YourTable (YourDateTime);

Построение эффективных и структурированных SQL запросов

Четкое и хорошо организованное построение запросов SQL содействует повышению производительности и создает основу для долгосрочной стабильной работы. Запросы, использующие CTE и JOIN, являются понятными и удобными для вспоследующей поддержки и работы других разработчиков.

Эффективно используйте EXISTS/NOT EXISTS в сложных запросах, а также ограничивайте количество возвращаемых данных средствами операторов LIMIT/TOP для снижения нагрузки и оптимизации затрат ресурсов.

Системные обновления — влияние на производительность

Учтите, что даже великолепно спроектированные изменения системы могут непредсказуемо сказаться на производительности. Обновления SQL Server, изменения в настройках и в аппаратной части могут потребовать повторного анализа планов выполнения запросов.

Полезные материалы

  1. Новые возможности обработки строк в SQL Server с помощью STRING_AGG и STRING_SPLIT — Улучшение функций обработки строк.
  2. Библиотека аналитики ожиданий SQL Server — Подробное руководство по анализу и использованию статистики ожиданий для оптимизации производительности.
  3. Одновременное увеличение размера всех файлов баз данных в SQL Server 2016 с помощью функции AUTOGROW_ALL_FILES — Использование AUTOGROW_ALL_FILES для более эффективного управления файлами.