两种SQLSERVER的 GroupBy 效率哪个高？

[iAm_Ike]

Table表有一个字段Time，类型是datetime，存的数据格式是 "2020-01-01 00:00:00"，我要对数据的天数进行group by，也就是以"yyyy-MM-dd"的形式分组。


第一种方法是直接在group by里把Time字段用函数进行日期的格式化。



另一种是另再加三个字段，Year,Month,Day，对年、月、日单独储存，然后再group by Year,Month,Day。


哪个效率高？

[砸死牛顿的苹果]

你完全可以设计表的时候 date 和 time 为两个字段分开

[文盲老顾]

如果按日期统计，效率应该是一致的，毕竟日期型在实际存储数据时也是一种数字型的值，如果按月，或者按年统计，那么单独字段比日期字段略高，也高不了多少那种

[吉普赛的歌]

差不了多少， 不需要在这上面计较。 建议还是直接按日期来 group by. 如果是真的慢， 请你直接贴出实际的 sql. 如果你真要计较， 下面的做法是值得你参考的， 一劳永逸：

USE tempdb
GO
CREATE TABLE t(
	id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
	[Time] DATETIME
)
GO
INSERT INTO t VALUES ('2020-09-01 23:15:00')
INSERT INTO t VALUES ('2020-09-02 22:15:00')
INSERT INTO t VALUES ('2020-09-02 23:15:00')
GO
--------- 以上为测试表及测试数据

--1. 增加计算列
ALTER TABLE t ADD yyyyMMdd AS CONVERT(CHAR(10),[Time],120) PERSISTED;
GO
--2. 增加索引
CREATE INDEX IX_t_yyyyMMdd ON t(yyyyMMdd);
GO

--3. 汇总查询
SELECT yyyyMMdd,COUNT(1) AS cnt FROM t GROUP BY yyyyMMdd

[卖水果的net]

肯定是 group by 的列越少越好了。 具体的说效率差多少，其实也差不了多少。

[appo_li]

第一种效率更高