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Message-ID: <40e35930-6a84-bf0e-fb91-f5db56367763@gmail.com>
Date: Wed, 9 Aug 2023 15:38:54 +0200
MIME-Version: 1.0
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 Thunderbird/102.14.0
Content-Language: fr
To: pgsql-sql@lists.postgresql.org
From: Alain Benard <alain.benard54@gmail.com>
Subject: =?UTF-8?Q?variable_interm=c3=a9diaires?=
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Content-Type: text/plain; charset=UTF-8; format=flowed
Content-Transfer-Encoding: 8bit

Bonjour ,

je dispose d'une table très volumineuse dans laquelle je voudrai mettre 
à jour une colonne disons 'colmaj' pour une seule année (le where 
annonce près de 4 millions de lignes à mettre à jour). Ma difficulté est 
de savoir comment optimiser cette mise à jour sachant que la valeur de 
la colonne colmaj à enregistrer est une variable calculée à partir des 
autres colonnes de cette table (et d'une autre table par jointure)  et 
qu'il y a différents niveaux de variables intermédiaire et qu'il sera 
impossible de descendre en dessous de 3 ou 4 niveaux pour ces calculs. 
Sur le principe je pourrais utiliser des With les uns à la suite des 
autres et ce serait ce qu'il y a de plus lisible mais d'un point de vue 
perf je sais que ça devrait être mauvais. J'essaie d'utiliser du 
'LATERAL' mais je n'ai pas vraiment l'impression qu'on puisse faire plus 
qu'un niveau (2 avec le LATERAL); idem avec du cross join .  Enfin je 
vais peut-être me résoudre à faire un ensemble de procédure stockées qui 
calculeront les variables intermédiaires pour ensuite me fournir la 
valeur finale me permettant  une mise à jour du type

    update matable

         set colmaj = maprocedure(toutes les variables utiles)

    where annee = 2022

Inutile de me répondre qu'il faut simplifier le calcul pour avoir moins 
de niveau intermédiaire car ce calcul est dicté par des scientifiques et 
que pour réduire le nombre de niveau il faudrait effectuer plusieurs 
fois les mêmes calculs (ce que j'aimerai éviter) car des variables 
intermédiaires sont réutilisées plusieurs fois.

Qu’en pensez-vous et est-ce que finalement la procédure stockée n'est 
pas ce qu'il y a de plus efficace?

Merci par avance.

Alain.


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Content-Transfer-Encoding: 8bit

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  <body>
    <p>Bonjour ,</p>
    <p>je dispose d'une table très volumineuse dans laquelle je voudrai
      mettre à jour une colonne disons 'colmaj' pour une seule année (le
      where annonce près de 4 millions de lignes à mettre à jour). Ma
      difficulté est de savoir comment optimiser cette mise à jour
      sachant que la valeur de la colonne colmaj à enregistrer est une
      variable calculée à partir des autres colonnes de cette table (et
      d'une autre table par jointure)  et qu'il y a différents niveaux
      de variables intermédiaire et qu'il sera impossible de descendre
      en dessous de 3 ou 4 niveaux pour ces calculs. Sur le principe je
      pourrais utiliser des With les uns à la suite des autres et ce
      serait ce qu'il y a de plus lisible mais d'un point de vue perf je
      sais que ça devrait être mauvais. J'essaie d'utiliser du 'LATERAL'
      mais je n'ai pas vraiment l'impression qu'on puisse faire plus
      qu'un niveau (2 avec le LATERAL); idem avec du cross join .  Enfin
      je vais peut-être me résoudre à faire un ensemble de procédure
      stockées qui calculeront les variables intermédiaires pour ensuite
      me fournir la valeur finale me permettant  une mise à jour du type</p>
    <blockquote>
      <p>update matable <br>
      </p>
      <p>    set colmaj = maprocedure(toutes les variables utiles)</p>
      <p>where annee = 2022</p>
    </blockquote>
    <p>Inutile de me répondre qu'il faut simplifier le calcul pour avoir
      moins de niveau intermédiaire car ce calcul est dicté par des
      scientifiques et que pour réduire le nombre de niveau il faudrait
      effectuer plusieurs fois les mêmes calculs (ce que j'aimerai
      éviter) car des variables intermédiaires sont réutilisées
      plusieurs fois.</p>
    <p>Qu’en pensez-vous et est-ce que finalement la procédure stockée
      n'est pas ce qu'il y a de plus efficace?</p>
    <p>Merci par avance.</p>
    <p>Alain.<br>
    </p>
    <p><br>
    </p>
  </body>
</html>

--------------fJj5tkdlFKOHj5hAYDsRuP10--