Yavaş Değişen Boyutlar için SQL Server 2016 sistem sürümündeki geçici tabloları kullanarak stratejileri sorgulama

Bir kullanırken sistem sürümü belirlenmiş zamansal tablo (SQL Server 2016 yılında yeni), bu özellik büyük bir ilişkisel veri ambarında Boyutları değiştirme yavaşça işlemek için kullanılan sorgu yazma ve performans etkileri nelerdir?

Örneğin, Customerbir Postal Codesütun ile 100.000 satırlık bir boyutum ve yabancı anahtar sütunlu Salesbir milyar dolarlık bir olgu tablosum olduğunu varsayalım CustomerID. "Müşterinin posta koduna göre toplam 2014 satışını" sorgulamak istediğimi varsayalım. Basitleştirilmiş DDL şu şekildedir (açıklık için birçok sütunu atlayarak):

CREATE TABLE Customer
(
    CustomerID int identity (1,1) NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED, 
    PostalCode varchar(50) NOT NULL,
    SysStartTime datetime2 GENERATED ALWAYS AS ROW START NOT NULL, 
    SysEndTime datetime2 GENERATED ALWAYS AS ROW END NOT NULL,   
    PERIOD FOR SYSTEM_TIME (SysStartTime, SysEndTime) 
)
WITH (SYSTEM_VERSIONING = ON);

CREATE TABLE Sale
(
    SaleId int identity(1,1) NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED,
    SaleDateTime datetime2 NOT NULL,
    CustomerId int NOT NULL FOREIGN KEY REFERENCES Customer(CustomerID),
    SaleAmount decimal(10,2) NOT NULL
);

İlginç olan, müşterilerin yıl içinde hareket etmiş olmalarıdır, böylece aynı müşterinin farklı posta kodları olabilir. Ve bir müşterinin uzaklaşıp sonra geri taşınması bile uzaktan mümkündür, yani aynı müşteri için aynı posta koduna sahip birden fazla geçmiş kaydı olabilir! "Posta koduna göre satışlar" sorgum, müşterilerin posta kodlarının zaman içinde nasıl değiştiğinden bağımsız olarak doğru sonuçları hesaplayabilmelidir.

Geçici tabloları yalnızca müşteri boyutunu sorgulamak için nasıl kullanacağımı anlıyorum (örneğin SELECT * FROM Customer FOR SYSTEM_TIME FROM '2014-1-1' TO '2015-1-1'), ancak olgu tablosuna en doğru ve verimli bir şekilde nasıl katılacağından emin değilim.

Sorgulamam bu mu?

SELECT c.PostalCode, sum(s.SaleAmount) SaleAmount
FROM Customer c FOR SYSTEM_TIME FROM '2014-1-1' TO '2015-1-1'
    JOIN Sale s ON s.CustomerId = c.CustomerId
WHERE s.SaleDateTime >= '2014-1-1' AND s.SaleDateTime < '2015-1-1'
    AND c.SysStartTime >= s.SaleDateTime
    AND c.SysEndTime < s.SaleDateTime
GROUP BY c.PostalCode

Ve böyle sorgular yaparken dikkat etmem gereken performans faktörleri nelerdir?

Bence, durumunuzda müşteri başına posta kodu mutasyonlarının sorgulama sayısını izole etmek için türetilmiş bir tablo gereklidir:

SELECT c.postalcode 
, sum(s.SaleAmount) SaleAmount
, count(postcode_mutations.customerid) as CntCustomerChangedPostCode   
FROM dbo.Sale s
JOIN dbo.Customer c on s.customerid = c.customerid

LEFT JOIN (
SELECT 
    CustomerID
FROM [dbo].[Customer]
FOR SYSTEM_TIME FROM '20140101' TO '20150101'
GROUP BY CustomerID
HAVING COUNT(DISTINCT PostalCode) > 1
) postcode_mutations on s.customerid = postcode_mutations.customerid

WHERE s.SaleDateTime >= '2014-1-1' AND s.SaleDateTime < '2015-1-1'
GROUP BY c.PostalCode

upd: Sorgunun DWH / Analytics senaryoları sunması gerektiğinden, sütun deposu dizine ekleme kontrol etme seçeneğidir. Ayrıca daha önce 10 milyon satırlık tablo için bazı kriterler yaptım .