求助：千万数据批量划分时段SQL

[jhzy7777]

2017-09-09每五分钟划分为一个时段，一共1800多万行，

[jhzy7777]

自己写了一段sql程序，跑了几个小时，才更新了十几万行。。。求各位大佬帮帮忙指点指点
ALTER TABLE CAR_FLOW ADD PERIOD
DECLARE @i int
DECLARE @time_start smalldatetime
DECLARE @time smalldatetime
SET @i=1
SET @time_start= CONVERT(smalldatetime,SUBSTRING('20170909 00:00:00',1,120))
WHILE @i<=288
BEGIN
UPDATE CAR_FLOW
SET PERIOD = @i WHERE S_TIME BETWEEN DATEADD(mi,(@i-1)*5,@time_start) AND DATEADD(mi,@i*5,@time_start)

　 SET @i+=1
END

[jhzy7777]

自己写了一段sql程序，跑了几个小时，才更新了十几万行。。。求各位大佬帮帮忙指点指点

ALTER TABLE CAR_FLOW ADD PERIOD
DECLARE @i int
DECLARE @time_start smalldatetime
DECLARE @time smalldatetime
SET @i=1
SET @time_start= CONVERT(smalldatetime,SUBSTRING('20170909 00:00:00',1,120))
WHILE @i<=288
	BEGIN	
			UPDATE CAR_FLOW
			SET PERIOD = @i WHERE S_TIME BETWEEN DATEADD(mi,(@i-1)*5,@time_start) AND DATEADD(mi,@i*5,@time_start)
			
	　		SET @i+=1
	END

[zjcxc]

估计是 C_TIME 没加索引

[吉普赛的歌]

1. 加索引

CREATE clustered INDEX ix_CAR_FLOW_S_TIME ON CAR_FLOW(S_TIME)

2. 看下你的日志模式， 改为简单会比较快：

[砸死牛顿的苹果]

10楼的方法 可以试试

[jhzy7777]

两位大神说的没错。。新手小白确实没加索引

[jhzy7777]

引用 4 楼 yenange 的回复:

1. 加索引

CREATE clustered INDEX ix_CAR_FLOW_S_TIME ON CAR_FLOW(S_TIME)

2. 看下你的日志模式， 改为简单会比较快：

感谢版主，按照建议加了索引。我又修改了一下我的sql，3个多小时跑完。。虽然还是很慢，但好歹完成了

[jhzy7777]

DECLARE @i int
DECLARE @time_start smalldatetime
DECLARE @time_end smalldatetime
SET @i=1
SET @time_start= CONVERT(smalldatetime,SUBSTRING('20170909 00:00:00',1,120))
WHILE @i<=288
	BEGIN		SET @time_end = DATEADD(mi,*5,@time_start)
			UPDATE CAR_FLOW
			SET PERIOD = @i WHERE S_TIME BETWEEN @time_start AND @time_end
			SET @time_start = @time_end
	　		SET @i+=1
	END

[吉普赛的歌]

改恢复模式也很重要， 不知你改了没有？

[jhzy7777]

引用 8 楼 yenange 的回复:

改恢复模式也很重要， 不知你改了没有？

嗯，默认设置的简单模式

[ダ雨夹雪リ]

--用s_time和该时间0点计算分钟数,然后整除5
--这样只是组可能不是从1开始,但是每5分钟一个组是正确的
UPDATE 表 SET period=DATEDIFF(mi,CONVERT(DATE,s_time),s_time)/5

[xiaoxiangqing]

简单模式是没有日志，要看下查询字段是否有索引

[吉普赛的歌]

引用 9 楼 m0_38069220 的回复:

[quote=引用 8 楼 yenange 的回复:]
改恢复模式也很重要， 不知你改了没有？

嗯，默认设置的简单模式[/quote]
如果没有其它操作在干扰这个表， 基本上是到极限了， 再想其它办法也快不了太多。
希望再快只能在硬件方面想办法了。