我们怎样把 T 银行贷款跑批任务提速 150+ 倍
为提高T银行贷款跑批任务的效率，我们对SQL语句进行了深度分析与优化。现有SQL语句运行耗时7.9小时，主要问题是大表分组关联计算导致性能瓶颈。针对这一问题，我们提出了优化方案并实施了新的计算逻辑。
首先，我们通过分析理解计算任务特征，发现放款表与还款表之间的关系及数据量。接着，我们确定性能瓶颈是大表分组与关联操作效率低下。优化方案是将数据有序化，以实现一次遍历完成分组和关联，大幅度减少读写硬盘时间。此外，引入了延迟游标算法，仅需一次遍历即可完成分组、关联及汇总计算。
优化方案实施包括数据导出、算法设计与编写。从数据库中导出放款表与还款表数据，按照合同号排序后存储于高性能文件中。编写算法代码，实现数据高效处理，包括分组、关联与按产品号汇总。二分法在金额分段计算中应用，显著提高计算效率。
性能优化效果显著。优化前，SQL1与SQL2的运行时间分别长达7.8小时和249秒，优化后分别缩短至180秒、50秒，单线程性能提升174倍。使用Java或C++等高级语言实现算法，虽能满足需求，但开发难度与维护成本相对较高。相比之下，集算器SPL语言提供了一种高效、简洁的实现方式，代码量较少，易于调试与维护。
通过优化，我们实现了性能大幅度提升，显著缩短了贷款跑批任务执行时间。这一过程不仅依赖于对计算与数据特征的理解，还充分利用了高性能算法。优化方案的实施与高效算法的运用，使得性能提升成为可能。
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