哪种方法可以保证更好的性能——一个 megaquery 还是几个有针对性的查询？
Which approach promises better performance - a megaquery or several targeted queries?
我正在创建一个 SSRS 报告，其中有几个 "Units" 的 returns 数据，它们都将显示在一行中，第 1 单元在前面，右边是第 2 单元数据，等等。
我可以使用使用 "IN" 子句查询数据库的存储过程或使用多个目标 ("Unit = Bla") 查询来获取所有这些数据。
所以我想我可以用“=UNIT:[Unit1]”之类的东西过滤每个 "Unit" 段，或者我可以为每个段分配不同的数据集（带有目标数据）。
哪种方式会更好 "performant" - 获取大量数据，然后在不同位置过滤相同的内容，或者获取多个 instances/datasets 目标数据？
我猜是后者，但我不知道 SSRS 是否足够聪明，可以通过一些优化使前一种方法同样或更好地工作 "behind the scenes"
我认为这真的取决于大数据块有多大。我的经验是，SSRS 从数据库返回后可以处理大量数据，而且速度很快。如果报告最终要聚合数据，我会尽可能多地在数据库端做这些。原因是，通常数据库服务器有更多的资源来完成所有这些工作。但是，如果需要详细信息，并且您可以很容易地在报表服务器端聚合，请提取 10K 条记录并完成它。
我倾向于尽可能少地访问数据库，但有时通过单个查询获取我需要的数据才有意义。我已经用 20 多个数据集构建了报告，每个数据集都用于非常具体的度量，但并没有很好地结合起来。像这样分解它使报告 运行 的时间从 3 分钟减少到 20 秒。
如果您正在寻找适合的确切解决方案，那么这不是一个很好的答案。这取决于实际情况。通常，反复试验会让您找到相关报告的答案。
SSRS 不会执行任何操作 "optimizing" 并且渲染要求听起来微不足道，因此您可能应该将此视为 SQL 查询问题，而不是真正的 SSRS。
我希望带有 IN 子句的单个 SELECT 会更快，因为它需要更少的 I/Os 数据库文件。不需要SP，写一个SELECT语句即可。
另一个好处是，您需要维护的代码将减少 N 倍（其中 N = 单元数），并且可以保证 code/logic 跨单元的一致性。
我正在创建一个 SSRS 报告，其中有几个 "Units" 的 returns 数据，它们都将显示在一行中，第 1 单元在前面，右边是第 2 单元数据，等等。
我可以使用使用 "IN" 子句查询数据库的存储过程或使用多个目标 ("Unit = Bla") 查询来获取所有这些数据。
所以我想我可以用“=UNIT:[Unit1]”之类的东西过滤每个 "Unit" 段，或者我可以为每个段分配不同的数据集（带有目标数据）。
哪种方式会更好 "performant" - 获取大量数据，然后在不同位置过滤相同的内容，或者获取多个 instances/datasets 目标数据？
我猜是后者，但我不知道 SSRS 是否足够聪明，可以通过一些优化使前一种方法同样或更好地工作 "behind the scenes"
我认为这真的取决于大数据块有多大。我的经验是，SSRS 从数据库返回后可以处理大量数据，而且速度很快。如果报告最终要聚合数据，我会尽可能多地在数据库端做这些。原因是，通常数据库服务器有更多的资源来完成所有这些工作。但是，如果需要详细信息，并且您可以很容易地在报表服务器端聚合，请提取 10K 条记录并完成它。
我倾向于尽可能少地访问数据库，但有时通过单个查询获取我需要的数据才有意义。我已经用 20 多个数据集构建了报告，每个数据集都用于非常具体的度量，但并没有很好地结合起来。像这样分解它使报告 运行 的时间从 3 分钟减少到 20 秒。
如果您正在寻找适合的确切解决方案，那么这不是一个很好的答案。这取决于实际情况。通常，反复试验会让您找到相关报告的答案。
SSRS 不会执行任何操作 "optimizing" 并且渲染要求听起来微不足道，因此您可能应该将此视为 SQL 查询问题，而不是真正的 SSRS。
我希望带有 IN 子句的单个 SELECT 会更快，因为它需要更少的 I/Os 数据库文件。不需要SP，写一个SELECT语句即可。
另一个好处是，您需要维护的代码将减少 N 倍（其中 N = 单元数），并且可以保证 code/logic 跨单元的一致性。