我的天

第一次加VBA+ADO+SQL里跨表查询到一个表之后，发现运行时间只需要0.12秒。那个时候我就觉得如果我要完成之前已经在PQ、PP和python的那个方案，在VBA里估计只需要很短的时间，有可能是一秒以内实现，但最长时间我感觉不会超过三秒。之所以有这种感觉是因为之前我用VBA的时候，如果我使用的是数组，使用的是数据最后一次性的打印出来，中间不显示，通常运行时间不会超过一秒。如果我不是用数组操作，而是在折腾单元格，比如做一些打印格式的转换，时间可能会长一点。那个时间的长短跟我电脑正在处理的任务多少有关，如果电脑比较空闲，时间会很短，但如果电脑正在运行其他的东西，比如FireFox里打开了N个网页，那么这个运行时间可能会长一点，甚至会超出我的想象。最终，当我把整个之前的那跨表查询方案在VBA里实现的时候，我办公室的那台电脑大概需要1.3秒。这个1.3秒是不确定的，有时可能需要1.4甚至1.5秒，但是也有可能1.2秒就可以。

当我在进行了一些数据的优化，比如当那个字典完全赋值给数组以后，就把字典关掉，又或者是减少一些变量，比如在我用SQL进行查询的时候，因为有些步骤太长，我的脑子又转不过来，所以我一个步骤跨了好多段。多段实际上是一路到底，后面不需要引用步骤中的数据，在写下一段的时候，我就不再定义一个新的变量，而直接沿用上一个变量名。连续三段，都是为了得出最后一个答案，在我优化之前，每一段我都会用一个新的变量名。仅仅是在使用完字典以后就把它关闭掉这个操作就让我的运行时间马上提升了0.2秒。我不知道为什么，效果居然如此明显，字典是个非常高效的东西，但原来之所以这么高效，非常有可能是因为它占用了资源。虽然释放字典这个操作基本上是在整个程序的最后部分，但依然能明显提速。当我慢慢地研究一行又一行的合并变量名以后。整个程序的运行时间有可能在一秒之内。通常是1.1秒，如果我同一个时间刷新多次的话，非常有可能会出现0.9秒。但就使用而言，你怎么可能就为了那个0.9秒，把它刷多次呢。因为刷新多次，实际上也花了好几秒，这是完全没有意义的。写这个VBA就是为了让你打开文件，输入相关参数以后进行查询，一次能查到的那个时间才是意义所在。PQ输入参数，点击刷新，第1次的刷新时间肯定是最长的，在成功的刷了第1次以后，继续刷，时间你会觉得明显缩短。所以的确最后这个VBA文件有可能在我的同一台电脑上刷出0.9秒，但在我的能力范围之内，我顶多能改到在那台电脑上首次刷新小于1.1秒。

运行效率这个东西在不同的电脑上效果是不一样的，在我做python方案的时候，我就已经明显感觉到了。python方案的运行时间大概6秒。在我家的电脑上大概需要7-8秒，在我那个不插电源的笔记本电脑上需要10秒。这个让我挺惊讶，因为笔记本电脑购买的时间比我家台式机组装的时间晚起码5年以上。之前我就试过，在笔记本电脑上插电和不插电压片，结果发现插电的时候性能会明显飙上去，CPU的使用率会飙起来。据我观察，在python方案的时候，CPU的使用程度要比内存大，运行PQ的时候刚好反过来。所以电脑的CPU越好，python方案的运行时间会越短。宿舍那台神舟miniPC5的运行时间大概跟我家里的电脑差不多。VBA的方案我没有在宿舍的电脑测试过，也没在笔记本电脑上测试过，但家里的那台电脑，我感觉运行时间有点不稳定，有可能会超过两秒，但有可能会是1.3秒。为什么会这么不稳定呢？VBA的那个脚本，我同事的运行时间通常能在一秒以内，曾经试过0.8秒，她办公室的电脑购买时间大概比我的晚两年。就我俩办公室的电脑来说，差距大概是0.1秒。对运行时间得大概6秒左右的python来说，她只需要5秒多一点。

运行一个跨表查询，VBA+ADO+SQL这套方案就只需要一秒，其实已经很快了。如果我把那个VBA根据输出表格的类型拆分为两个，我觉得运行时间能进一步的提升。毕竟其实输出的4个表格通常不会一起用到，但是如果现在需要一秒，单独一个也需要0.6秒，我为什么要做这个拆分呢？

接下来我会继续研究一下还能怎么改进，研究完以后再把这个发给专业同事，询问一下改进意见。