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报表的核心是数据,数据集是否合理决定报表的质量。
1)每张报表都应该有一个主数据集,为了降低维护时的工作量,尽量将所有字段置于主数据集,除非在某些情况下,不使用多源数据集会导致主数据集异常复杂。
2)在制作报表之前,尽量考虑到所有需要展示的数据字段,在数据库软件中,合理编写 SQL 语句,大数据情况尽量对 SQL 做优化,以及添加索引。
3)拥有高性能 SQL 查询语句,能使查询速度加快,报表展示速度得到较明显的提升!
当你想在 SELECT 子句中列出所有的 COLUMN 时,使用动态 SQL 列引用‘*’是一个方便的方法。
但这是一个非常低效的方法。 实际上 ORACLE 在解析的过程中, 会将“*” 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。
删除表中记录时,回滚段( rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息。如果你没有 COMMIT 事务,ORACLE 会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况),而当运用TRUNCATE时,回滚段不再存放任何可被恢复的信息。当命令运行后,数据不能被恢复。因此很少的资源被调用,执行时间也会很短。
这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。例如:
1)name 以 abc 开头的 id
select id from t where substring(name,1,3)='abc'
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
2)‘2005-11-30’生成的 id
进行函数、算术运算或其他表达式运算,系统将可能无法正确使用索引。
若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。
例如 float 和 int、char 和 varchar、binary 和 varbinary 是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000
在这条语句中,如 salary 字段是 money 型的,则优化器很难对其进行优化,因为 60000 是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。
在某种情况下,两个表之间可能不只一个的连接条件,这时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上,有可能大大提高查询速度。例如:
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句将比第一句执行快得多。
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
可改为:
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID
UNION ALL 不执行 SELECT DISTINCT 函数,这样就会减少很多不必要的资源。
SELECT INTO 语句会导致表锁定,阻止其他用户访问该表。
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