SQL的Join处理，是十字交叉相乘，把两个表的记录十字相乘得到一个庞大的记录集，然后再筛选出要求的结果，很明显只有在物理内存足以容纳两个表十字相乘结果的时候，它免去硬盘交换，才显得快，当数据表记录大的时候，那个结果相当恐怖（消耗不光看记录数，还看每条记录的总字节数），这就是SQL Server要求内存大、硬盘速度也快的根本原因，一旦涉及虚拟内存页面交换，它的效率立马下降，靠硬盘响应速度来补救。所以，在什么程度上SQL查询的效率高到哪里去，是可以推想得到的。平时在小数据量时，物理内存够大，你们没意识到这种问题而已，就总以为SQL查询的效率比vfp自己还快，殊不知FoxPro的快名不是吹的，在桌面数据库中，它认第二，无人敢认第一。如果不是要跑网络，受线路瓶颈限制，在单机上用SQL指令，一定是没见过什么是快的人。


[ 本帖最后由 TonyDeng 于 2015-1-23 20:18 编辑 ]

在网络环境，哪怕是局域网那样比广域网带宽大得多的环境，SQL查询的记录集一旦到两三百条记录，就会感觉到卡顿，若是一万几千，几乎是死机的体验。这就是web页面上设计的数据浏览一定不会有许多记录的原因，还要反复开导用户，千万不要做一次得到很多结果的查询，尽量把查询条件写准确，以期得到最少的记录集，无非是为了网路传输快。

在数据库服务器中，如果被大量用户同时发起查询，它也会“死机”，其性质相当于“拒绝服务攻击”，所以它指望用户错峰查询。大公司的服务器阵列，投资那么恐怖，道理就在这里。后来又兴起分布式查询，也是为了解决这类问题，把负担分散在每台计算机上，甚至让客户的终端机也承担查询任务。


[ 本帖最后由 TonyDeng 于 2015-1-23 20:37 编辑 ]

此路不通，没想出好办法。

虽然这帖子已经结了，还是进来顶一下，因为kiff的帖子让我学到东西了，谢谢。

苦思冥想一周，问题终于解决了。

1、初始化过程：用TOTAL命令分组合并DQKC表中的MENGE字段的值，再与KCZS表中的TOTAL字段的值相减的差保存在TEMP字段中，这一过程耗时 7 秒。
2、数据处理过程：用KCZS表做为主表，对DQKC表数据进行替换处理(一趟数据处理)，耗时在 4 秒之内。

两个过程总耗时控制在 11 秒内（硬件配置不同，可能有差别）

[ 本帖最后由 sdta 于 2015-1-29 13:05 编辑 ]

4s？很好啊！

以前对索引的功能没能引起重视，使用VFP中的SQL命令较多。通过这个示例，在数据表中记录超过百万的情况下，合理的使用索引，可以大大减少程序的运行时间。

要使SQL查询高效，必须使用索引，这是在张洪举的书中讲过的。事实上，SQL查询是一段智能算法程序，当数据库有索引时，它主动使用合适的索引；当数据库没有合适的索引或甚至没有索引时，它会自动创建索引。如果SQL程序发现查询请求无法创建合适的索引，它的效率跟普通的算法一样。使用传统的指令，达到高效的目的，其实也是要善用索引，这个时候，不过是自己写一段替代SQL的程序而已，就如我们可以用SCAN...ENDSCAN循环替代REPLACE ALL一样，后者的内部代码实际上就是前者。不懂用传统的算法解决问题，动辄求助于SQL，让对方替你做，即是全求人，一旦到下属（发令SQL查询就是让对方当你的下属）无法满足某种精细要求时，自己却不会动手了，那样是学不到编程的。还是老话，在我看来，初学者一开始浸入SQL指令，是绝对学不到什么的，他们能编一些程序，也是花架子。

select sum(menge) from dqkc order by matnr,werks,lgort group by matnr,werks,lgort
查询出结果，10秒左右

Total to tsum on matnr + werks + lgort fields menge

查询出结果，3秒以内

用的是一个表

用两表关联的方法，数据处理部分，运行时间还有减少的空间，3秒多一点。总体时间在10秒
Set Relation to 表达式 into 别名
数据处理所用时间，最多只有初始化过程时间的一半。

[ 本帖最后由 sdta 于 2015-2-1 18:42 编辑 ]