如何提高sas的data step的读取速度

shiyiming

用sas data step 读入，并转化成sas内部的data； 例如A600000.sas7data，存放在不是work的一个逻辑区下保存。在读入txt文件的时候用的是data step方法，并用macro，一个股票一个股票的读入。这个阶段还好，实际用一个 %do i = 1 to 2036 %end,很快就可以读好。这样每个data有约1500*8 个记录，同时有2036个这样的data。

问题来了，现在我想把他们join到一个data里边，这样就可以方便的根据时间或者symbol来读取股票数值了。因为单个股票只能进行个例分析，如果想看某一个时间段的股票相对表现，个人认为这样存放data比较方便。

但是这样的话生成的data有（1500*2036）row 8 column的dimensions，我的方法是一个一个的往一个总的data里merge或者join。但是无论用data step还是sql的方法，结果都很差，到最后就是10几秒才能merge一个股票，因为前期merge的data很大了，还要读取，用macro的loop方法每一次都要读取一个股票数据和前边merge好的data，这样的话很慢。

对sasdata的存储大家能给点建议么？谢谢

shiyiming

merge 的方法确切吗？你不是要纵向堆积吗？效率往往取决于此程序是否反复运行。我看你是一次性生成数据，还管什么效率？更何况3百万的数据量也不是很大。

shiyiming

to jingju11
他只有1500行，2000多列～～
问题出在她不使用多个表同时merge..
我现在merge的一个longitudinal表就有近30,000行，3000列，很快就搞定～～
逻辑：
首先更换每个表的column名，hight_68899, low_68899这种类型，只保留key word一样，即date, time依旧，
然后sort所有表，
然后data out; merge data68899 data778888 data99999 ......;by date time;run;
然后？ 然后喝茶去吧～～
更换column名我当然是用macro搞定了，我可不会那么疯狂，全部手写～～；

shiyiming

to shewenhao
对了，为什么不用infile filevar来读txt文件？这样你可以得到一个datastes.. 然后用proc transpose就可以得到你想要的结果了～～
整个程序就3步，
第一步： 通过pipe把文件传给data step 的infile fileref;
第二步： proc sort;
第三步: proc transpose;
然后就可以去喝咖啡了～～