⑴ 資料庫的多表大數據查詢應如何優化
資料庫的多表大數據查詢應如何優化？
1.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
2.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。優化器簡悉將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜索該表的所有行。
3.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
4.in 和 not in 也要慎用，因為IN會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 beeen 就不要用 in 了：
select id from t where num beeen 1 and 3
5.盡量避免在索引過的字元數據中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。
見如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE 『%L%』
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=』L』
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE 『L%』
即使NAME欄位建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對全表所有數據逐條操作來完成任務。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。
6.必要時強制查詢優化器使用某個索引，如在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為sql只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未散罩知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
應改為:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=』5378』
應改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE 『5378%』
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
應改為:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何對列的操作都將導致表掃描，它包括資料庫函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。
8.應盡量避免在where子句中對欄位進行沖咐鬧函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,-11-30')=0--『2005-11-30』生成的id
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>=-11-30' and createdate<-12-1'
9.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
10.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
11.很多時候用 exists是一個好的選擇：
elect num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
兩者產生相同的結果，但是後者的效率顯然要高於前者。因為後者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。
Java怎麼把資料庫的數據查詢
Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
String query = "select 列名 from 表名 where id=11 and fname='xx' order by 列名 desc limit 1";
stmt = conn.createStatement();
rs = stmt.executeQuery(query);
if (rs.next()) {
result = rs.getInt("列名");
}
資料庫表內數據查詢
樓上的 拼寫錯誤，我來修正 ^^
select count(*) from 表名
如何查詢大資料庫數據存在
傳統資料庫處理大數據很困難吧，不建議使用傳統資料庫來處理大數據。
建議研究下，Hadoop，Hive等，可處理大數據。
如果有預算，可以使用一些商業大數據產品，國內的譬如永洪科技的大數據BI產品，不僅能高性能處理大數據，還可做數據分析。
當然如果是簡單的查詢，傳統資料庫如果做好索引，可能可以提高性能。
如何實現不同資料庫的數據查詢分頁
有兩種方法
方法1：
select 100 * from tbllendlist where fldserialNo not in ( select 300100 fldserialNo from tbllendlist order by fldserialNo ) order by fldserialNo
方法2：
SELECT TOP 100 * FROM tbllendlist WHERE (fldserialNo > (SELECT MAX(fldserialNo) FROM (SELECT TOP 300100 fldserialNo FROM tbllendlist ORDER BY fldserialNo) AS T)) ORDER BY fldserialNo
如何提高Oracle資料庫數據查詢的命中率
影響命中率的因素有四種：字典表活動、臨時段活動、回滾段活動、表掃描， 應用DBA可以對這四種因素進行分析，找出資料庫命中率低的症結所在。 1)字典表活動 當一個SQL語句第一次到達Oracle內核時資料庫對SQL語句進行分析，包含在查詢中的數據字典對象被分解，產生SQL執行路徑。如果SQL語句指向一個不在SGA中的對象?表或視圖，Oracle執行SQL語句到數據典中查詢有關對象的信息。數據塊從數據字典表被讀取到SGA的數據緩存中。由於每個數據字典都很小，因此，我們可緩存這些表以提高對這些表的命中率。但是由於數據字典表的數據塊在SGA中占據空間，當增加全部的命中率時，它們會降低表數據塊的可用空間， 所以若查詢所需的時間字典信息已經在SGA緩存中，那麼就沒有必要遞歸調用。 2)臨時段的活動 當用戶執行一個需要排序的查詢時，Oracle設法對內存中排序區內的所有行進行排序，排序區的大小由資料庫的init.ora文件的數確定。如果排序區域不夠大，資料庫就會在排序操作期間開辟臨時段。臨時段會人為地降低OLTP(online transaction processing）應用命中率,也會降低查詢進行排序的性能。如果能在內存中完成全部排序操作，就可以消除向臨時段寫數據的開銷。所以應將SORT_AREA_SIZE設置得足夠大，以避免對臨時段的需要。這個參數的具體調整方法是:查詢相關數據，以確定這個參數的調整。 select * from v$sysstat where name='sorts(disk)'or name='sorts(memory); 大部分排序是在內存中進行的，但還有小部分發生在臨時段， 需要調整 值，查看init.ora文件的 SORT_AREA_SIZE值，參數為：SORT_AREA_SIZE＝65536;將其調整到SORT_AREA_SIZE＝131072、這個值調整後，重啟ORACLE資料庫即可生效。 3)回滾段的活動 回滾段活動分為回滾活動和回滾段頭活動。對回滾段頭塊的訪問會降低應用的命中率， 對OLTP系統命中率的影響最大。為確認是否因為回滾段影響了命中率，可以查看監控輸出報表中的「數據塊相容性讀一重寫記錄應用」 的統計值，這些統計值是用來確定用戶從回滾段中訪問數據的發生次數。 4)表掃描 通過大掃描讀得的塊在數據塊緩存中不會保持很長時間， 因此表掃描會降低命中率。為了避免不必要的全表掃描，首先是根據需要建立索引，合理的索引設計要建立人對各種查詢的分析和預測上，筆者會在SQL優化中詳細談及；其次是將經常用到的表放在內存中，以降低磁碟讀寫次數。
如何優化資料庫提高資料庫的效率
1. SQL優化的原則是：將一次操作需要讀取的BLOCK數減到最低,即在最短的時間達到最大的數據吞吐量。
調整不良SQL通常可以從以下幾點切入：
? 檢查不良的SQL，考慮其寫法是否還有可優化內容
? 檢查子查詢 考慮SQL子查詢是否可以用簡單連接的方式進行重新書寫
? 檢查優化索引的使用
? 考慮資料庫的優化器
2. 避免出現SELECT * FROM table 語句，要明確查出的欄位。
3. 在一個SQL語句中，如果一個where條件過濾的資料庫記錄越多，定位越准確，則該where條件越應該前移。
4. 查詢時盡可能使用索引覆蓋。即對SELECT的欄位建立復合索引，這樣查詢時只進行索引掃描，不讀取數據塊。
5. 在判斷有無符合條件的記錄時建議不要用SELECT COUNT （*）和select 1 語句。
6. 使用內層限定原則，在拼寫SQL語句時，將查詢條件分解、分類，並盡量在SQL語句的最里層進行限定，以減少數據的處理量。
7. 應絕對避免在order by子句中使用表達式。
8. 如果需要從關聯表讀數據，關聯的表一般不要超過7個。
9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的數據量。建議集合中的數據不超過200個。
10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，這樣可以有效的利用索引。
11. 在查詢時盡量減少對多餘數據的讀取包括多餘的列與多餘的行。
12. 對於復合索引要注意，例如在建立復合索引時列的順序是F1，F2，F3，則在where或order by子句中這些欄位出現的順序要與建立索引時的欄位順序一致，且必須包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否則不會用到該索引。
13. 多表關聯查詢時，寫法必須遵循以下原則，這樣做有利於建立索引，提高查詢效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值條件（=）) and (table1的非等值條件) and (table2與table1的關聯條件) and (table2的等值條件) and (table2的非等值條件) and (table3與table2的關聯條件) and (table3的等值條件) and (table3的非等值條件)。
注:關於多表查詢時from 後面表的出現順序對效率的影響還有待研究。
14. 子查詢問題。對於能用連接方式或者視圖方式實現的功能，不要用子查詢。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。應該用如下語句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。
15. 在WHERE 子句中，避免對列的四則運算，特別是where 條件的左邊，嚴禁使用運算與函數對列進行處理。比如有些地方 substring 可以用like代替。
16. 如果在語句中有not in（in）操作，應考慮用not exists（exists）來重寫,最好的辦法是使用外連接實現。
17. 對一個業務過程的處理，應該使事物的開始與結束之間的時間間隔越短越好，原則上做到資料庫的讀操作在前面完成，資料庫寫操作在後面完成，避免交叉。
18. 請小心不要對過多的列使用列函數和order by,group by等，謹慎使用disti軟體開發t。
19. 用union all 代替 union，資料庫執行union操作，首先先分別執行union兩端的查詢，將其放在臨時表中，然後在對其進行排序，過濾重復的記錄。
當已知的業務邏輯決定query A和query B中不會有重復記錄時，應該用union all代替union，以提高查詢效率。
數據更新的效率
1. 在一個事物中，對同一個表的多個insert語句應該集中在一起執行。
2. 在一個業務過程中，盡量的使insert,update,delete語句在業務結束前執行，以減少死鎖的可能性。
資料庫物理規劃的效率
為了避免I/O的沖突，我們在設計資料庫物理規劃時應該遵循幾條基本的原則(以ORACLE舉例)：
?? table和index分離：table和index應該分別放在不同的tablespace中。
?? Rollback Segment的分離：Rollback Segment應該放在獨立的Tablespace中。
?? System Tablespace的分離：System Tablespace中不允許放置任何用戶的object。（mssql中primary filegroup中不允許放置任何用戶的object）
?? Temp Tablesace的分離：建立單獨的Temp Tablespace，並為每個user指定default Temp Tablespace
??避免碎片：但segment中出現大量的碎片時，會導致讀數據時需要訪問的block數量的增加。對經常發生DML操作的segemeng來說，碎片是不能完全避免的。所以，我們應該將經常做DML操作的表和很少發生變化的表分離在不同的Tablespace中。
當我們遵循了以上原則後，仍然發現有I/O沖突存在，我們可以用數據分離的方法來解決。
?? 連接Table的分離：在實際應用中經常做連接查詢的Table，可以將其分離在不同的Taclespace中，以減少I/O沖突。
?? 使用分區：對數據量很大的Table和Index使用分區，放在不同的Tablespace中。
在實際的物理存儲中，建議使用RAID。日誌文件應放在單獨的磁碟中。
資料庫的查詢優化演算法
給出你的查詢，然後才可以對其進行優化
如何優化SQL Server資料庫查詢
如果你的查詢比較固定，並且查詢的條件區別度較高，可以建立相應的索引。
其他的一些規則，比如使用exists代替 in都可以試試
查詢速度慢的原因很多，常見如下幾種：
1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應。
3、沒有創建計算列導致查詢不優化。
4、內存不足
5、網路速度慢
6、查詢出的數據量過大（可以採用多次查詢，其他的方法降低數據量）
7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活動的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。
9、返回了不必要的行和列
10、查詢語句不好，沒有優化
可以通過如下方法來優化查詢 :
1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數據量（尺寸）越大，提高I/O越重要.
2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升級硬體
4、根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。注意填充因子要適當（最好是使用默認值0）。索引應該盡量小，使用位元組數小的列建索引好（參照索引的創建）,不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位
5、提高網速;
6、擴大伺服器的內存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內存。配置虛擬內存：虛擬內存大小應基於計算機上並發運行的服務進行配置。運行 Microsoft SQL Server? 2000 時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的 1.5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能，並打算運行 Microsoft 搜索服務以便執行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 伺服器配置選項配置為物理內存的 1.5 倍（虛擬內存大小設置的一半）。
7、增加伺服器 CPU個數; 但是必須明白並行處理串列處理更需要資源例如內存。使用並行還是串列程是MsSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執行，SQL SERVER根據系統的負載情況決定最優的並行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。但是更新操作Update,Insert， Delete還不能並行處理。
8、如果是使用like進行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查詢時，查詢耗時和欄位值總長度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對於欄位的值很長的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離
10、分布式分區視圖可用於實現資料庫伺服器聯合體。聯合體是一組分開管理的伺服器，但它們相互協作分擔系統的處理負荷。這種通過分區數據形成資料庫伺服器聯合體的機制能夠擴大一組伺服器，以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯合資料庫伺服器。（參照SQL幫助文件'分區視圖'）
a、在實現分區視圖之前，必須先水平分區表
b、在創建成員表後，在每個成員伺服器上定義一個分布式分區視圖，並且每個視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區視圖名的查詢可以在任何一個成員伺服器上運行。系統操作如同每個成員伺服器上都有一個原始表的復本一樣，但其實每個伺服器上只有一個成員表和一個分布式分區視圖。數據的位置對應用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數據和日誌 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設置自動收縮日誌.對於大的資料庫不要設置資料庫自動增長，它會降低伺服器的性能。在T-sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點：首先，DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：
1、 查詢語句的詞法、語法檢查
2、 將語句提交給DBMS的查詢優化器
3、 優化器做代數優化和存取路徑的優化
4、 由預編譯模塊生成查詢規劃
5、 然後在合適的時間提交給系統處理執行
6、 最後將執行結果返回給用戶其次，看一下SQL SERVER的數據存放的結構：一個頁面的大小為8K(8060)位元組，8個頁面為一個盤區，按照B樹存放。
12、Commit和rollback的區別 Rollback:回滾所有的事物。 Commit:提交當前的事物. 沒有必要在動態SQL里寫事物，如果要寫請寫在外面如： begin tran exec(@s) mit trans 或者將動態SQL 寫成函數或者存儲過程。
13、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數,避免表掃描,如果返回不必要的數據，浪費了伺服器的I/O資源，加重了網路的負擔降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯接訪問表,後果嚴重。
14、SQL的注釋申明對執行沒有任何影響
15、盡可能不使用游標，它佔用大量的資源。如果需要row-by-row地執行，盡量採用非游標技術,如：在客戶端循環，用臨時表，Table變數，用子查詢，用Case語句等等。游標可以按照它所支持的提取選項進行分類： 只進 必須按照從第一行到最後一行的順序提取行。FETCH NEXT 是唯一允許的提取操作,也是默認方式。可滾動性可以在游標中任何地方隨機提取任意行。游標的技術在SQL2000下變得功能很強大，他的目的是支持循環。有四個並發選項 READ_ONLY：不允許通過游標定位更新(Update)，且在組成結果集的行中沒有鎖。 OPTIMISTIC WITH valueS:樂觀並發控制是事務控制理論的一個標准部分。樂觀並發控制用於這樣的情形，即在打開游標及更新行的間隔中，只有很小的機會讓第二個用戶更新某一行。當某個游標以此選項打開時，沒有鎖控制其中的行，這將有助於最大化其處理能力。如果用戶試圖修改某一行，則此行的當前值會與最後一次提取此行時獲取的值進行比較。如果任何值發生改變，則伺服器就會知道其他人已更新了此行，並會返回一個錯誤。如果值是一樣的，伺服器就執行修改。選擇這個並發選項OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此樂觀並發控制選項基於行版本控制。使用行版本控制，其中的表必須具有某種版本標識符，伺服器可用它來確定該行在讀入游標後是否有所更改。在 SQL Server 中，這個性能由 timestamp 數據類型提供，它是一個二進制數字，表示資料庫中更改的相對順序。每個資料庫都有一個全局當前時間戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改帶有 timestamp 列的行時，SQL Server 先在時間戳列中存儲當前的 @@DBTS 值，然後增加 @@DBTS 的值。如果某 個表具有 timestamp 列，則時間戳會被記到行級。伺服器就可以比較某行的當前時間戳值和上次提取時所存儲的時間戳值，從而確定該行是否已更新。伺服器不必比較所有列的值，只需比較 timestamp 列即可。如果應用程序對沒有 timestamp 列的表要求基於行版本控制的樂觀並發，則游標默認為基於數值的樂觀並發控制。 SCROLL LOCKS 這個選項實現悲觀並發控制。在悲觀並發控制中，在把資料庫的行讀入游標結果集時，應用程序將試圖鎖定資料庫行。在使用伺服器游標時，將行讀入游標時會在其上放置一個更新鎖。如果在事務內打開游標，則該事務更新鎖將一直保持到事務被提交或回滾；當提取下一行時，將除去游標鎖。如果在事務外打開游標，則提取下一行時，鎖就被丟棄。因此，每當用戶需要完全的悲觀並發控制時，游標都應在事務內打開。更新鎖將阻止任何其它任務獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其它任務更新該行。然而，更新鎖並不阻止共享鎖，所以它不會阻止其它任務讀取行，除非第二個任務也在要求帶更新鎖的讀取。滾動鎖根據在游標定義的 Select 語句中指定的鎖提示，這些游標並發選項可以生成滾動鎖。滾動鎖在提取時在每行上獲取，並保持到下次提取或者游標關閉，以先發生者為准。下次提取時，伺服器為新提取中的行獲取滾動鎖，並釋放上次提取中行的滾動鎖。滾動鎖獨立於事務鎖，並可以保持到一個提交或回滾操作之後。如果提交時關閉游標的選項為關，則 COMMIT 語句並不關閉任何打開的游標，而且滾動鎖被保留到提交之後，以維護對所提取數據的隔離。所獲取滾動鎖的類型取決於游標並發選項和游標 Select 語句中的鎖提示。鎖提示 只讀 樂觀數值 樂觀行版本控制 鎖定無提示 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 NOLOCK 未鎖定 未鎖定未鎖定 未鎖定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 錯誤 更新 更新 更新 TABLOCKX 錯誤 未鎖定 未鎖定更新其它 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 *指定 NOLOCK 提示將使指定了該提示的表在游標內是只讀的。
16、用Profiler來跟蹤查詢，得到查詢所需的時間，找出SQL的問題所在; 用索引優化器優化索引
17、注意UNion和UNion all 的區別。UNION all好
18、注意使用DISTINCT，在沒有必要時不要用，它同UNION一樣會使查詢變慢。重復的記錄在查詢里是沒有問題的
19、查詢時不要返回不需要的行、列
20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT來限制查詢消耗的資源。當評估查詢消耗的資源超出限制時，伺服器自動取消查詢,在查詢之前就扼殺掉。 SET LOCKTIME設置鎖的時間
21、用select 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "＜＞", "!=", "!＞", "!＜", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因為他們不走索引全是表掃描。也不要在Where字句中的列名加函數，如Convert，substring等,如果必須用函數的時候，創建計算列再創建索引來替代.還可以變通寫法：Where SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改為Where firstname like 'm%'（索引掃描），一定要將函數和列名分開。並且索引不能建得太多和太大。NOT IN會多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 來替代，特別是左連接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，現在2000的優化器能夠處理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能優化她，而"＜＞"等還是不能優化，用不到索引。
23、使用Query Analyzer，查看SQL語句的查詢計劃和評估分析是否是優化的SQL。一般的20%的代碼占據了80%的資源，我們優化的重點是這些慢的地方。
24、如果使用了IN或者OR等時發現查詢沒有走索引，使用顯示申明指定索引： Select * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) Where processid IN ('男'，'女')
25、將需要查詢的結果預先計算好放在表中，查詢的時候再Select。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫院的住院費計算。
26、MIN() 和 MAX()能使用到合適的索引。
27、資料庫有一個原則是代碼離數據越近越好，所以優先選擇Default,依次為Rules,Triggers, Constraint（約束如外健主健CheckUNIQUE……,數據類型的最大長度等等都是約束）,Procere.這樣不僅維護工作小，編寫程序質量高，並且執行的速度快。
28、如果要插入大的二進制值到Image列，使用存儲過程，千萬不要用內嵌Insert來插入(不知JAVA是否)。因為這樣應用程序首先將二進制值轉換成字元串（尺寸是它的兩倍），伺服器受到字元後又將他轉換成二進制值.存儲過程就沒有這些動作: 方法：Create procere p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前台調用這個存儲過程傳入二進制參數，這樣處理速度明顯改善
⑵ 資料庫，多表查詢
CREATE PROCEDURE p_SelectStudentInfo
(
@Flag int,
@StuName nvarchar(20)
)
AS
IF @Flag=1//精確
BEGIN
SELECT StuNo'學號',StuName'姓名',Pwd'密碼',ClassName'所在班級',Student.ClassNo FROM Student,Class WHERE Student.ClassNo=Class.ClassNo AND StuName=@StuName
END
IF @Flag=2//賣升並模糊
BEGIN
SELECT StuNo'學號',StuName'姓名',Pwd'密碼',ClassName'所在班級',Student.ClassNo FROM Student,Class WHERE Student.ClassNo=Class.ClassNo AND StuName LIKE '%'+@StuName+'%'
END
根據姓名 和判斷條件查笑早找（精確查找或模糊查找中跡）
⑶ 資料庫多表聯合查詢統計
這個問題按照樓上給你的辦法（也符合你要求的）可以實現，但是如果這個數組比較大的時候比較費資源，不建議用IN操作。
你要的結果是入庫表（出庫表也一樣，暫時不考慮）中相應圖書的數量，簡單的講格式如下：
圖書知虧類型 數量
勵志類 1546
生活類 2451
語言類 7584
我的思路是：類型歷中表和入庫表相連，按照圖書類型分組即可得到你搭爛神要的如上信息，效率比你要的sql要好的多！！
⑷ SQL多表查詢總結
連接查詢包括合並、內連接、外連接和交叉連接，如果涉及多表查詢，了解這些連接的特點很重要。
只有真正了解它們之間的區別，才能正確使用。
UNION 操作符用於合並兩個或多個 SELECT 語句的結果集。
UNION 運算符通過組合其他兩個結果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）並消去表中任何重復行而派生出一個結果表。
當 ALL 隨 UNION 一起使用時（即 UNION ALL），不消除重復行。兩種情況下，派生表的每一行不是來自 TABLE1 就是來自 TABLE2。
注意：使用UNION時，兩張表查詢的結果有相同數量的列、列類型相似。
學生表信息（Students）：
教師表信息（Teachers）：
1）基本UNION查詢，查詢學校教師、學生的總的信息表，包括ID和姓名
查詢結果：
2）查詢教師學生全部姓名
因為UNION只會選擇不同的值，如果學生中和教師中有重名的情況，這就需要UNION ALL
查詢結果：
INNER JOIN（內連接），也成為自然連接
作用：根據兩個或多個表中的列之間的關系，從這些表中查詢數據。
注意⚠️: 內連接是從結果中刪除其他被連接表中沒有匹配行的所有行，所以內連接可能會丟失信息。
重點：內連接，只查匹配行。
語法：(INNER可省略)
學生表信息（Students）：
專業信息表（Majors）：
實例：查詢學生信息，包括ID,姓名、專業名稱
查詢結果：
根據結果可以清晰看到，確實只有匹配的行。學生Lucy的信息丟失了。
與內連接相比，即使沒有匹配行，也會返回一個表的全集。
外連接分為三種：左外連接，右外連接，全外連接。
對應SQL：LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN。
通常我們省略outer 這個關鍵字。寫成：LEFT/RIGHT/FULL JOIN。
重點：至少有一方保留全集，沒有匹配行用NULL代替。
1、LEFT JOIN (左連接)
結果集保留左表的所有行，但只包含第二個表與第一表匹配的行。第二個表相應的空行被放入NULL值。
依然沿用內鏈接的例子:
（1）使用左連接查詢學生的信息，其中包括學生ID，學生姓名和專業名稱。
查詢結果：
通過結果，我們可以看到左連接包含了第一張表的所有信息，在第二張表中如果沒有匹配項，則用NULL代替。
2、RIGHT JOIN (右連接)
右外連接保留了第二個表的所有行，但只包含第一個表與第二個表匹配的行。第一個表相應空行被入NULL值。
右連接與左連接思想類似。只是第二張保留全集，如果第一張表中沒有匹配項，用NULL代替
依然沿用內鏈接的例子，只是改為右連接
（2）使用右連接查詢學生的信息，其中包括學生ID，學生姓名和專業名稱
查詢結果：
通過結果可以看到，包含了第二張表Majors的全集，Computer在Students表中沒有匹配項，就用NULL代替。
3、FULL JOIN (全連接）
會把兩個表所有的行都顯示在結果表中
3)使用全連接查詢學生的信息，其中包括學生ID，學生姓名和專業名稱。
查詢結果：
包含了兩張表的所有記錄，沒有記錄丟失，沒有匹配的行用NULL代替。
4、CROSS JOIN（交叉連接）
交叉連接。交叉連接返回左表中的所有行，左表中的每一行與右表中的所有行組合。交叉連接也稱作笛卡爾積。
簡單查詢兩張表組合，這是求笛卡兒積，效率最低。
笛卡兒積：笛卡爾乘積，也叫直積。假設集合A={a,b}，集合B={0,1,2}，則兩個集合的笛卡爾積為{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)}。可以擴展到多個集合的情況。類似的例子有，如果A表示某學校學生的集合，B表示該學校所有課程的集合，則A與B的笛卡爾積表示所有可能的選課情況。
4）交叉連接查詢學生的信息，其中包括學生ID，學生姓名和專業名稱。
查詢結果：
5）查詢多表，其實也是笛卡兒積，與CROSS JOIN等價，以下查詢同上述結果一樣。
這個可能很常見，但是大家一定要注意了，這樣就查詢了兩張表中所有組合的全集。
查詢結果：
6）增加查詢條件
注意:在使用CROSS JOIN關鍵字交叉連接表時，因為生成的是兩個表的笛卡爾積，因而不能使用ON關鍵字，只能在WHERE子句中定義搜索條件。
查詢結果：
查詢結果與INNER JOIN一樣，但是其效率就慢很多了。
⑸ 關於MySQL資料庫的多表查詢
不知道您想要問什麼樣的問題？多表查詢需要藉助一些關鍵欄位或者條件，一起加油！
⑹ mysql資料庫多表查詢問題
員工表emp，部門表dept
select empName,
(select deptName from dept where deptid=dep1) as deptName1,
(select deptName from dept where deptid=dep2) as deptName2,
(select deptName from dept where deptid=dep3) as deptName3,
(select deptName from dept where deptid=dep4) as deptName4,
(select deptName from dept where deptid=dep5) as deptName5
from emp;
⑺ 多表連接查詢和多次單表查詢哪個效率高為什麼
如果數據量小的表，這樣的設計意義不大，而且當然是單錶速度快。若在大數據量情況下，設計非常有意義。在多表連接中注意數據的條目和外健，避免出行大量冗餘數據導致性能下降。下面我以Oracle講講數據查詢的整個過程技術。
由於數據分布到數據塊，在大量數據設計中可以將數據存儲於多個數據塊，在高並發進程的隨機訪問的情況下，能有效減少塊沖突 同樣的數據需要更多的數據塊來存儲，由於數據塊的塊頭元信息大小固定，所以需要更多的空間來存儲塊頭元信息。行長度過大容易導致行連接，從而導致Oracle獲取數據塊的效率降低 ，在行長度固定的前提下，單塊能夠存儲更多的數據行，也就意味著Oracle一次I/O能讀取更多的數據行。適合連續順序讀或者存放大對象數據（如LOB數據） 由於大數據塊可以存放更多的索引葉節點信息，容易引起爭用，所以大數據塊不適合存放索引葉節點信息。
大量數據表的資料庫參數設置DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT表示Oracle一次順序I/O讀操作最多能讀取的數據塊塊數。該參數的默認值隨操作系統的不同而不同。在全表掃描或者索引快速掃描比較多的系統中（如DSS系統），建議將該值設置得較大。但是DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT參數受操作最大單次I/O大小的限制，大多數操作系統單次讀操作的大小不能超過1MB，這也就意味著在8KB數據塊大小的情況下，該參數最大值為128。值得一提的是，該參數的大小還會影響Oracle CBO對執行計劃的評估，如果設成較大值，Oracle的執行計劃傾向於全表掃描。當該參數設置為0或者保持默認時，CBO假設全表掃描時最多能連續讀取8個數據塊。從Oracle 11R2開始，DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT的取值演算法如下：
db_file_multiblock_read_count = min(1048576/db_block_size , db_cache_size/
(sessions * db_block_size))
注意資料庫參數BLOCK_SIZE在設定之後，在資料庫生命周期內不可更改。
當執行SELECT語句時，如果在內存里找不到相應的數據，就會從磁碟讀取進而緩存至LRU末端（冷端），這個過程就叫物理讀。當相應數據已在內存，就會邏輯讀。我物理讀是磁碟讀，邏輯讀是內存讀；內存讀的速度遠比磁碟讀來得快。
下面將本人大數據分區設計截圖，為大家參考學習。
先貼倆圖鎮鎮場。
引言
對於內連接，使用單個查詢是有意義的，因為你只獲得匹配的行。
對於左連接，多個查詢要好得多。
看看下面的基準測試:
5個連接的單個查詢
一行5個查詢
注意，我們在兩種情況下得到了 相同的結果 (6 x 50 x 7 x 12 x 90 = 2268000)
對於冗餘數據，左連接使用更多的內存。
如果只執行兩個表的連接，那麼內存限制可能沒有那麼糟糕，但通常是三個或更多的表，因此值得進行不同的查詢。
用過Laravel嗎？還記得 Eloquent ORM模型嗎？
不知道有沒有注意到，debug所列印出來的多表聯合查詢，
都是拆分為「單個表查詢」，然後使用PHP處理的。
Happy coding :-)
是做表連接查詢還是做分解查詢要具體情況具體分析。
如果資料庫的結構合理，索引設計得當，表連接的效率要高於分解查詢。比如，在有外鍵的時候，資料庫可以為外鍵建表並建立索引從而提升多個表連接查詢的效率。另外，多表連接查詢不需要把數據傳輸到應用程序中，直接在資料庫端執行，這在很大程度上提升了效率。
但是多表連接也有一些缺點。多表連接對表結構的依存度很高，只要表結構出現變更就會同時對資料庫檢索和應用處理兩個部分產生較大影響。另外，多表連接的兼容性不好，資料庫不同SQL文也多少有些差異。而且採用分散資料庫的時候，實現多表連接即麻煩又沒有什麼好處。因此，一些大型系統或者是支持多種類資料庫的系統一般不會使用多表連接，而傾向於採用分解查詢。
這個得看情況，一般數據不大的情況下多表連接查詢和多次單表查詢的效率差不多。如果數據量足夠大，那肯定是多次單表查詢的效率更高。在很多大的公司裡面，都會禁用多表連接查詢，原因就是一旦數據量足夠大的時候多表連接查詢效率會很慢，而且不利於分庫分表的查詢優化。那麼看一下下面這個例子。
兩種查詢方式的比較我這里有一個資料庫，我們拿裡面的客戶表和地區表做兩種查詢的對比。用戶表數據是31萬條，地區表3511條。
1. 使用連表查詢成都市的客戶總數
2.使用多次單表查詢客戶總數
可以看到，查詢出來的結果都是一樣，但是第一種的連表查詢用了0.67秒中，而第二種多次單表查詢一共用時0.14秒。這個對比已經是很明顯了吧。
雖然這只是一個很簡單的例子，但是對比結果是非常明顯的。在實際應用中可能會更復雜、數據更多，如果還使用連表查詢時非常慢的，而且還消耗伺服器資源。
所以現在在很多大了公司明確要求禁止使用join查詢，比如阿里、騰訊就明確規定禁用三表以上的join查詢。
總結一下，單表查詢的優點1. 多次單表查詢，讓緩存的效率更高。
許多應用程序可以方便地緩存單表查詢對應的結果對象。另外對於MySQL的查詢緩存來說，如果關聯中的某個表發生了變化，那麼就無法使用查詢緩存了，而拆分後，如果某個表很少改變，那麼基於該表的查詢就可以重復利用查詢緩存結果了。
2. 將查詢分解後，執行單個查詢可以減少鎖的競爭。
3. 在應用層做關聯，更容易對資料庫進行拆分，更容易做到高性能和可擴展。
4. 查詢本身效率也可能會有所提升。
5. 可以減少冗餘記錄的查詢。
6. 在應用中實現了哈希關聯，而不是使用MySQL的嵌套環關聯，某些場景哈希關聯的效率更高很多。
7. 單表查詢有利於後期數據量大了分庫分表，如果聯合查詢的話，一旦分庫，原來的sql都需要改動。
8. 很多大公司明確規定禁用join，因為數據量大的時候查詢確實很慢
所以在數據量不大的情況下，兩種方式的查詢都沒什麼明顯的差別，使用多表連接查詢更方便。但是在數據量足夠大幾十萬、幾百萬甚至上億的數據，或者在一些高並發、高性能的應用中，一般建議使用單表查詢。
如果覺得笨貓的回答對你有用，點個關注，非常感謝。
做java的，在orm框架下，分解查詢是最符合面向對象操作的，挺支持分解查詢的（拙見）
先說結論：不一定。
多表查詢效率低的時候，可以考慮拆解sql成多個小的sql，至於效率是否一定會提高，這個還不一定，具體問題具體問題。當多表查詢效率低的時候，拆解成單個小sql，這只是一個可能的思路，起不起作用，不一定。
sql是一個很復雜的東西，sql引擎會分析執行計劃，並可能按照他認為最優的執行計劃執行sql，但他認為的也不一定是正確的。不同的sql執行計劃不一樣，所以很難斷定sql拆解或者合並的效率。
說了這么多，那到底是多表聯合查詢還是拆解呢？有沒有一個原則？ 有！如果你確定你的單個sql的執行效率比較快，當然可以寫多個單個sql。當然了，具備這個能力需要你對資料庫足夠了解，比如什麼時候走索引，什麼時候nested loop等等。如果你現在的多表聯合查詢比較慢，你需要找出來慢的原因，並分析拆解後的sql的執行計劃，看是否避免了多表聯合查詢的效率問題。
總之吧。這個問題，只能給你一個大體的思路，因為牽扯到很多基礎問題，我覺得最起碼sql執行計劃應該需要了解，一個sql可能的執行計劃有幾十中，復雜sql的執行計劃又是這幾十種的組合。哪種效率低，哪種效率高應該有個大體了解。
多表查詢可以很快，也可以很慢。主要看執行計劃。
單次肯定是多表連接查詢的效率高，但多次單表查詢的吞吐量高，而且容易優化，例如分庫分表，使用緩存減少DB訪問次數等等，所以在大數據量高並發場景通常使用多次單表查詢的方式。另外，不管是單表還是多表連接查詢，SQL的執行時間和數據量、並發量都有很大關系，和掃描的數據行數也很有關系。如果一條SQL，平時執行一次要2秒，10個並發時，系統可能一點問題都沒有，1000個並發時，資料庫可能就被拖死了。我們組之前碰到過好幾次這種問題，一張只有幾萬條數據的表，因為忘記加索引，平時執行只有幾百毫秒，高峰期直接飆到幾十秒，DB差點被拖垮。
單純從效率來講，join的表不太多時，join效率比較高。但是佔用的主要是資料庫伺服器的資源。資料庫資源又是個瓶頸，不易橫向擴展。所以在數據量大的時候，我們會採用單表查詢，把循環和匹配等大量工作移到應用伺服器上。應用伺服器容易擴展，對並發支持更好。
當數據量大到千萬級以上，就建議盡可能減少join，鼓勵使用單表查詢。查詢優化比較容易。這時候使用join的一個大型查詢就可能花很久，對其他查詢造成阻塞，導致服務不可用。
當考慮單表查詢後，就會衍生一系列的策略，比如冷熱數據分離，將熱數據和 歷史 數據分離，大幅降低數據量級以提高熱數據查詢性能，並可以使用內存緩存。這樣又促使你考慮引入微服務架構。
總結，數據量小，查詢並發少，那麼使用join的性能是可控的，開發成本低。當數量級上升到千萬級且不斷增加，盡早考慮向單表查詢切換，否則可能有性能下降會導致系統奔潰。而且性能下降不是線性的，會陡降。
⑻ sql資料庫多表查詢(sql資料庫多表查詢示例)
可以有兩種處理方法，1、兩表先合並，後求和
select日期,sum(數值)as數值from
(select日期,金額薯局祥as數值fromA表
unionall
select日期,數量as數值fromB表)
groupby日期
2、先求和後合並，再求和
select日期,sum(數值)as數值from
(select日期,sum(金額)as數值fromA表groupby日期
unionall
select日期,sum(數量)as數值fromB表groupby日期)
groupby日期
對於「如果要實現總和的相乘、相除，或者相減得話，應該怎麼寫呢？」，你得提出明確需求，那後才能設計。
如果數搏是相乘、相除，或者相減，得有條件，還像上面，用日期關聯，A表-B表，A表求和：select日期,sum(金額)as數值fromA表groupby日期
B表求和：select日期,sum(數量)as數值fromB表groupby日期
在執行A表-B表時，由於用日期關聯，則某一日期對應的記錄可能會產生三種情況：A表B表都有；A表有B表無；A表無B表有。
1、需要先找出所有日期，select日期fromA表
union
select日期fromB表
2、對於A表中所有數據以上表中日期為依據構造所有相關日期數據，如果有日期數據，則為原數臘橋據，否則為0。
selecta.日期as日期，casewhenb.數值isNULLthenb.數值else0endas數值
from
(select日期fromA表
union
select日期fromB表)a
leftjoin
(select日期,sum(金額)as數值fromA表groupby日期)b
ona.日期=b.日期
3、同樣對於B表也如此。
4、2表相減即得。
selecta3.日期as日期,a3.數值-b3.數值as數值
from
(
selecta1.日期as日期，casewhenb1.數值isNULLthenb1.數值else0endas數值
from
(select日期fromA表
union
select日期fromB表)a1
leftjoin
(select日期,sum(金額)as數值fromA表groupby日期)b1
ona1.日期=b1.日期
)a3，(
selecta2.日期as日期，casewhenb2.數值isNULLthenb2.數值else0endas數值
from
(select日期fromA表
union
select日期fromB表)a2
leftjoin
(select日期,sum(金額)as數值fromB表groupby日期)b2
ona2.日期=b2.日期
)b3
wherea3.日期=b3.日期
當然，以上只是一種方法，還有其他方法也可以實現，盡供參考。
⑼ mysql資料庫多表查詢的問題
用右連接。select ...right ... join ...on...按照你的欄位你試試~~肯定可以的~~我試過了~~
如果用union的話，那就得兩個表中的欄位個數一樣你不妨試試。(select ... from 表一) union (select ...from 表二)