前段时间有一个项目涉及到了很多的查询与报表生成。因为单表数据量已经达到了千万级,再多表关联已经达到亿级数据了。之前没有接触过这么大数据量的处理,所以刚接到这个项目时有点脑瓜子疼。
最开始我还是想通过优化sql与索引方式来提高查询的性能,但是效果并不明显。(由于业务的需求,sql关联了很多表,其真实的执行时间已经超过一分钟了【不能忍了】)
然后找了公司的dba讨论如何解决,我提出的第一个方案是采用中间表存储历史数据,由于业务需求查询条件涉及了时间,所以中间表存储的维度是以时间来存储的。最后查询实时的数据是先查询这张历史表的数据加当天的实时数据出结果的。
中间表的存储过程:
reate or replace PROCEDURE JOB_PROC_OUTPATIENTS IS
V_DATE VARCHAR2(32);
VE_DATE VARCHAR2(32);
BEGIN
V_DATE:=TO_CHAR(SYSDATE-1,'YYYY-MM-DD hh24:mi:ss ');
VE_DATE:=TO_CHAR(SYSDATE,'YYYY-MM-DD hh24:mi:ss ');
--当日期大于END_DATE的时候推出循环
INSERT INTO OUTPATIENTS(KEY,NUM,CHOSCODE,MZDATE,机构级别,机构类别,是否民营,SBK_NUM,JE,JE2)
select SEQ_OUTPATIENTS_KEY.NEXTVAL key,NUM,CHOSCODE,MZDATE,机构级别,机构类别,是否民营,SBK_NUM,JE,JE2
from(
select
sum(m. NUM) NUM,
m.CHOSCODE,
to_date(m.MZDATE,'yyyy-MM-dd') MZDATE,
机构级别,机构类别,是否民营,
sum(m.SBK_NUM) SBK_NUM,
sum(m.JE) JE,
sum(m.JE2) JE2
from (select /*+parallel(t,32)parallel(a,32)*/
count(1) NUM,
t.choscode CHOSCODE,
to_char(t.就诊时间, 'yyyy-MM-dd') MZDATE,
机构级别,机构类别,是否民营
,sum(c.金额) as JE,
sum(p.FARMERS_COMPENSATION) as JE2,
sum(decode(a.卡类型, '1', 1, 0)) SBK_NUM
from 门诊医嘱主表 t
left join 一卡通业务 a
on a.流水号 = t.卡流水
and a.choscode = t.choscode
and nvl(a.src_flag, '0') <> '1'
left join sysdicthospital t1
on t1.choscode = t.choscode
and t1.isjkdaupload = '0'
left join (select /*+parallel(a,32)parallel(e,32)parallel(f,32)*/
sum(nvl(f.金额, 0)) 金额, e.卡流水, e.choscode
from 门诊医嘱主表 a, 门诊处方表 e, 门诊处方明细表 f
where e.choscode = f.choscode
and e.处方号 = f.处方号
and a.choscode = e.choscode
and a.choscode = f.choscode
and a.卡流水 = e.卡流水
and nvl(a.src_flag, '0') <> '1'
and a.就诊时间 >=to_date(V_DATE,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
and a.就诊时间 <to_date(VE_DATE,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
group by e.卡流水, e.choscode) c
on c.卡流水 = t.卡流水
left join 农合结算表 p
on a.流水号 = p.卡流水
where nvl(t.src_flag, '0') <> '1'
and t.就诊时间 >=to_date(V_DATE,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
and t.就诊时间 <to_date(VE_DATE,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
group by t.choscode, to_char(t.就诊时间, 'yyyy-MM-dd'),机构级别,机构类别,是否民营
) m
group by m.CHOSCODE, to_date(m.MZDATE,'yyyy-MM-dd'),机构级别,机构类别,是否民营);
END;
创建每天跑的任务:
DECLARE
JOB NUMBER;
BEGIN
DBMS_JOB.SUBMIT(JOB, ' JOB_PROC_OUTPATIENTS;', SYSDATE, 'TRUNC(SYSDATE + 1)');
END/
COMMIT;
后期我们又改用了物化视图来替换中间表:
drop MATERIALIZED VIEW OUTPATIENTS;
alter table OUTPATIENTS rename to OUTPATIENTS_OLD;
CREATE MATERIALIZED VIEW OUTPATIENTSCREATE MATERIALIZED VIEW OUTPATIENTS
BUILD IMMEDIATE
REFRESH ON demand
start with sysdate next trunc(sysdate,'dd')+1+1/24
AS
select rownum as key,
NUM,
CHOSCODE,
to_date(MZDATE, 'yyyy-MM-dd') MZDATE,
机构级别,
机构类别,
是否民营,
SBK_NUM,
sysdate as create_time
from (select /*+parallel(t,16)parallel(a,16)*/
count(1) NUM,
t.choscode CHOSCODE,
to_char(t.就诊时间, 'yyyy-MM-dd') MZDATE,
机构级别,
机构类别,
是否民营,
sum(decode(a.卡类型, '1', 1, 0)) SBK_NUM
from 门诊医嘱主表 t
left join 一卡通业务 a
on a.流水号 = t.卡流水
and a.choscode = t.choscode
and nvl(a.src_flag, '0') <> '1'
left join sysdicthospital t1
on t1.choscode = t.choscode
and t1.isjkdaupload = '0'
where nvl(t.src_flag, '0') <> '1'
group by t.choscode,
to_char(t.就诊时间, 'yyyy-MM-dd'),
机构级别,
机构类别,
是否民营);
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下:http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态:[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次,点赞45次,收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境,自带jupyter notebook,但在我打开jupyter notebook界面后,却找不到对应的虚拟环境,原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境,其他环境要想使用必须手动下载一些库:1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次,点赞19次,收藏28次。选择scoop纯属意外,也是无奈,因为电脑用户被锁了管理员权限,所有exe安装程序都无法安装,只可以用绿色软件,最后被我发现scoop,省去了到处下载XXX绿色版的烦恼,当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了(譬如everything)。推荐添加dorado这个bucket镜像,里面很多中文软件,但是部分国外的软件下载地址在github,可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像,所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次,点赞2次,收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了,例如:这里的:sty..._vue el-color-picker
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