由于sin函數計算比較耗cpu，也比較經典，故分別實現1千萬次sin運算做比較

  sql2005代碼：
   declare @i int;
   declare @x float;
   set @i=1;
   while @i<=10000000
   begin
    set @x=sin(@i);
    set @[email protected]+1;
   end;
   go 
   
   耗時：26秒
  
  sas data步代碼 :
   data _null_;
   length i x 8.;
   i=1;
   do i=1 to 10000000;
    x=sin(i);
   end;
   run;
  運行結果：
  note: “data 語句”所用時間（總處理時間）:
        實際時間         1.72 秒
        cpu 時間         1.70 秒
   耗時不到2秒
 
 
再對字符進行比較，我選擇替換字符串做比較，也是分別實現1千萬次進行字符串替換運算做比較
 sql代碼
   declare @i int;
   declare @str varchar(50);
   declare @tarstr varchar(50);
   set @i=1;
   set @str='this is my test!';
   while @i<=10000000
   begin
    set @tarstr=replace(@str,'my','my');
    set @[email protected]+1;
   end;
   print @tarstr;
   go  
  
  運行結果：耗時2分24秒
  
 sas data步代碼
  
  data _null_;
  length i 8.;
  length str tarstr $50.;
  str="this is my test!";
  i=1;
  do i=1 to 10000000;
   tarstr=tranwrd(str,"my","my");
  end;
  put tarstr;
  run;
 
 運行結果：耗時不到9秒  
 note: data statement used (total process time):
       real time           8.09 seconds
       cpu time            8.09 seconds
  
 
初步總結：
 進行一千萬次sin運算時，sql2005耗時26秒，sas不到2秒，差不多相差13倍
 進行一千萬次字符替換運算時，sql2005耗時144秒，sas不到9秒，差不多相差16倍

可以看出，sas的數據處理能力可以說是超強，在這方面可以說任何當前數據庫都不能相比
如果不是由于sas本身產品的限制，說不定早就在中國市場上流行了

：） 如果有人想把sas做的etl轉為用sql2005做etl時，可要考慮客戶的感受了，想想如果一下子由原來的十幾天的數據加載變成幾個月的數據加載，你就頭疼把；當然如果只是小數據量加載之間的轉換，還是沒問題的

比較有意思的是，sas的merge操作一直以來都是要求輸入的數據要先按指定字段進行排序才能merge，現在sql2005提供的merge組件也有了這樣的要求，有點像終于找到黨組織的感覺了