executeブロックを使用してFirebirdの一括削除を最適化する方法 - データベース、クエリの最適化、firebird、delete-row

私は60万行のFirebirdテーブルを持っていて、caを削除する必要があります。テーブルの半分

テーブルの行には、車のGPS位置、タイムスタンプがあります。記録および他のデータ。テーブルには、主キーIdVehicle + TimeStampと1つの外部キー（Vehicleテーブルへの）があります。他のキー、インデックス、またはトリガはありません。 1台の車両には100 000 - 500 000のレコードがあります。

古いデータを削除する必要があります。すべての車から2015年3月1日より古いデータを削除します。 "execute block" （主キーを使用） 最初に私は1.3.2015よりも古い1台の車両記録を読みました。それから私は個々のレコードを調べていき、SQLがブロックを実行してから50のエントリごとにfirebirdにそれを実行する準備をしています。

EXECUTE BLOCK AS BEGIN
DELETE FROM RIDE_POS WHERE IdVehicle = 1547 and date = "4.5.2015 8:56:47"
DELETE FROM RIDE_POS WHERE IdVehicle = 1547 and date = "4.5.2015 8:56:59"
DELETE FROM RIDE_POS WHERE IdVehicle = 1547 and date = "4.5.2015 8:57:17"
...... a total of 50 line
END

したがって、800秒あたり100万行を削除します（1ミリ秒間に約1レコード）。

レコードを簡単に削除する方法はありますか？

さらに、この方法で私はほんの数個しか削除できません100万行、それから私はfirebirdを再起動しなければなりません。初期の記録から素早くクリアされ、徐々にそしてより長い時間がかかります。

オリエンテーションでは、大規模なテーブルでレコードを定期的に消去する方法（テーブルを完全に消去するのではなく、レコードの一部だけを消去する方法）。

回答：

回答№1は2

削除したい場合 すべて 指定された日付よりも古いレコードは、車両に関係なく、その後、を含む意味はありません Idvehicle クエリでは、日付だけで十分です。すなわち次のようにする必要があります、まっすぐなクエリでは、必要はありません execute block どちらか：

DELETE FROM RIDE_POS WHERE date < "2015-03-01"

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回答№2の場合は1

何千もの削除が必要な場合100万件のレコードが1回のトランザクションで実行されることはありません。たとえば、1000レコードを削除してコミットしてから、他の1000レコードを削除してコミットするなど、いくつかの手順でそれを実行するほうがよいでしょう。 1000は規則ではありません、それはあなたの特定の状況に依存します（あなたの記録がどれくらい大きいか、それらが「削除カスケード」で外部キーを介して持っているリンクデータの数）。また、 "削除時"のトリガーがあるかどうかを確認してください。一時的に無効にすることも可能です。

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回答№3の場合は0

たぶん、組み合わせたアプローチが助けになるでしょう。

1. 日付に（一時的に）インデックスを追加します。

   CREATE INDEX IDX_RIDE_POS_date_ASC ON RIDE_POS (date)

2. 実行ブロックを書く：

   
   EXECUTE BLOCK
   AS
   DECLARE VARIABLE V_ID_VEHICLE INTEGER;
   BEGIN
   FOR SELECT
   DISTINCT ID_VEHICLE
   FROM
   RIDE_POS
   INTO
   :V_ID_VEHICLE
   DO BEGIN
   DELETE FROM RIDE_POS WHERE IdVehicle = :V_ID_VEHICLE AND date < "1.3.2015"
   END
   END
   

3. もう必要ない場合は、インデックスを削除してください。

   DROP INDEX IDX_RIDE_POS_date_ASC"

インデックスを作成するのに必要な時間を考慮しても、レコードを削除する時間を節約できると思います。

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回答№4の場合は0

最後に、私は問題がどこにあったか見つけました。 主な問題は、私が古典的なWinformsアプリケーション（またはIBExpert）を使用していることと、それが紙詰まりの原因となり、照会が遅くなることでした。ブロックを実行してデータ部分を消去することで、紙詰まりの問題を解決しましたが、時間がかかりました。

解決策は、単純なコンソールアプリケーションを作成し、そこからクエリを実行することでした。 主キーをそのままにして消去し（インデックスの追加や削除はしません）、レコードの削除速度はミリ秒あたり約65（16秒あたり100万行）でした。

プライマリを削除してdatetime列にインデックスを追加しようとしたとき、消去するよりもわずか約5〜10％スピードアップします。

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