问题标签 [adhoc-queries]

我在一家小公司工作，我的工作之一是管理 ERP 系统 'AXAVIA' (www.axavia.com)

有 .NET 客户端和一个大小约为 10GB 的 MSSQL Server 2005 数据库。该系统在元数据模型上工作，这意味着它们只有很少的表（每个数据类型一个，一个用于关系），并且这些数据是通过即席查询计算的。高达2000批次/秒...

我猜他们并没有真正拥有数据库专家，因为他们对索引碎片一无所知，而且我已经删除了很多未使用的索引 - 现在数据库缩小了 30% 左右......

我还能做些什么来提高性能？- 我现在每晚都重建索引

• 我认为，没有“缺失索引”，而且主键至少是“好的”
• 文件系统是一个快速的 10 RAID - 使用 6.6 GB 内存，IO 非常少
• 服务器是具有一个虚拟 CPU 的 VM Ware - 我想这是最好的可能性：大量小批量将受益于具有 4 核的物理 CPU？！
• 我也在考虑分区表，但目前数据库还不够大，无法从中受益。

所以 - 还有其他想法吗？

目前我将查询放在这样的变量中。

这样做的问题是，在换行时缩进会丢失，我必须自己添加。

有人知道更好的方法吗？我知道存储过程是一种可能性（消除了这个缩进问题），但我不确定它们对于纯数据检索是否一定更好。

我们在每个表的扩展属性中放置了一个唯一标识符，然后一些报告会读取该标识符。我希望能够即时执行此操作，因此我们不必手动输入。但是，SQL Server 2008 不允许对系统目录进行临时更新。

如何使用即席查询更新扩展属性？或者，是否有其他地方可以存储元数据，以便报表轻松读取？

任何帮助是极大的赞赏。

我发现我的 SQL Server 2005 中的“adhoc 缓存计划”占用了超过1000MB的内存。

SQL Server 2008上有一个解决方案，可以通过设置“优化adhoc”来解决adhoc计划，但在SQL Server 2005中不存在？有关于如何清理 SQL Server 2005 中的临时计划的想法吗？

我们使用 Hive 进行 Ad-hoc 查询，并有一个 Hive 表，它在两个字段上进行分区(date,id)。

现在对于每个日期，大约有 1400 个 id，因此在一天内大约添加了许多分区。实际数据位于 s3 中。现在我们面临的问题是假设我们select count(*)从表中执行一个月，然后启动 map reduce 作业需要相当长的时间（大约：1 小时 52 分钟）。

当我在 Hive 详细模式下运行查询时，我可以看到它实际上花费了这段时间来决定要生成多少个映射器（计算拆分）。有什么方法可以减少启动 map-reduce 作业的延迟时间吗？

这是在此延迟时间内记录的日志消息之一：

我正在执行

但我仍然看到为该表缓存的查询计划：

为什么会发生这种情况？

我认为该计划刚刚失效，它将在下次执行时更新。如果该计划无效（或标记为重新编译），是否存在一种查找方法（可能在 DMV 中）。

任何帮助表示赞赏。

是否有人知道在不使用 Openquery 语法的情况下作为 SQL Management Studio 中的用户查询 Access/DB2 表的替代方法？我部门的 SQL Server 正在从 2005 年升级到 2012 年，在此过程中，IT 表示他们不会启用 openquery，因为它不再是公司从存储在 Microsoft Access 中的多个系统表中调用数据的首选方法. 踢球者 - IT 项目负责人没有可供我们使用的替代方法。其中一些表太大而无法复制到我们的 SQL 服务器中。

我不知所措。我四处搜寻，运气不佳。非常感谢这里的任何帮助。

我发现我需要在工作中非常频繁地（有时是创造性地）使用 T-SQL，并且我正试图将我的 T-SQL 技能提升到一个新的水平。

我见过一些查询（例如这里提到的存储过程中的查询），它们允许您对表和（可能，虽然我不确定）其他 DB 对象进行抽象。这种类型的查询有名称吗？还是超出 SQL 基础的查询？

我希望任何像研究关键字一样简单的东西，但链接和资源会很棒！

谢谢

我已经在 marklogic 中加载了 XHTML 文件。但需要对属性、元素和文本进行搜索。所以我需要将文档作为文本获取/加载并在文档上执行搜索。

下面是 XHTML 文件。

我们有两台运行 MS SQL 2012 的 MS SQL 服务器。一台有 8GB RAM、2 个处理器和足够的存储空间。另一个有 8 个处理器、64GB RAM、多个连接的驱动器，数据、程序、日志和 tempdb 是分开的。

通常，大型服务器的查询速度更快。但是，在一个简单的查询中，小机器需要 10 秒，而另一台机器需要 5 分钟。据我们判断，SQL Server设置一样，数据一样，两台机器上查询一样，估计和实际执行计划一样，但是大机器慢. tempdb是小机上与SQL.exe同盘的一个文件，大机SSD盘上的tempdb有8个文件。

我们可以遵循哪些步骤来确定为什么大型机器上的极少数查询比小型机器上的速度慢？

查询是：

我们在大型机器上有 16 个线程用于并行任务，在小型机器上有 4 个线程。该查询不返回任何值（预期），但使用更大的机器会慢得多。统计信息已重建，查询计划已刷新。