❶ sql查询语句
SQL查询语句大全
SQL语句无论是种类还是数量都是繁多的，很多语句也是经常要用到的，SQL查询语句就是一个典型的例子，无论是高级查询还是低级查询，SQL查询语句的需求是最频繁的。那么SQL查询语句有哪些？下面跟我一起来看看吧！
一、简单查询语句
1. 查看表结构
SQL>DESC emp;
2. 查询所有列
SQL>SELECT * FROM emp;
3. 查询指定列
SQL>SELECT empmo, ename, mgr FROM emp;
SQL>SELECT DISTINCT mgr FROM emp; 只显示结果不同的项
4. 查询指定行
SQL>SELECT * FROM emp WHERE job='CLERK';
5. 使用算术表达式
SQL>SELECT ename, sal*13+nvl(comm,0) FROM emp;
nvl(comm,1)的意思是，如果comm中有值，则nvl(comm,1)=comm; comm中无值，则nvl(comm,1)=0。
SQL>SELECT ename, sal*13+nvl(comm,0) year_sal FROM emp; （year_sal为别名，可按别名排序）
SQL>SELECT * FROM emp WHERE hiredate>'01-1月-82';
6. 使用like操作符（%，_）
%表示一个或多个字符，_表示一个字符，[charlist]表示字符列中的任何单一字符，[^charlist]或者[!charlist]不在字符列中的任何单一字符。
SQL>SELECT * FROM emp WHERE ename like 'S__T%';
7. 在where条件中使用In
SQL>SELECT * FROM emp WHERE job IN ('CLERK','ANALYST');
8. 查询字段内容为空/非空的语句
SQL>SELECT * FROM emp WHERE mgr IS/IS NOT NULL;
9. 使用逻辑操作符号
SQL>SELECT * FROM emp WHERE (sal>500 or job='MANAGE') and ename like 'J%';
10. 将查询结果按字段的值进行排序
SQL>SELECT * FROM emp ORDER BY deptno, sal DESC; (按部门升序，并按薪酬降序)
二、复杂查询
1. 数据分组(max,min,avg,sum,count)
SQL>SELECT MAX(sal),MIN(age),AVG(sal),SUM(sal) from emp;
SQL>SELECT * FROM emp where sal=(SELECT MAX(sal) from emp));
SQL>SELEC COUNT(*) FROM emp;
2. group by（用于对查询结果的分组统计） 和 having子句（用于限制分组显示结果）
SQL>SELECT deptno,MAX(sal),AVG(sal) FROM emp GROUP BY deptno;
SQL>SELECT deptno, job, AVG(sal),MIN(sal) FROM emp group by deptno,job having AVG(sal)<2000;
对于数据分组的总结：
a. 分组函数只能出现在选择列表、having、order by子句中（不能出现在where中）
b. 如果select语句中同时包含有group by, having, order by，那么它们的顺序是group by, having, order by。
c. 在选择列中如果有列、表达式和分组函数，那么这些列和表达式必须出现在group by子句中，否则就是会出错。
使用group by不是使用having的前提条件。
3. 多表查询
SQL>SELECT e.name,e.sal,d.dname FROM emp e, dept d WHERE e.deptno=d.deptno order by d.deptno;
SQL>SELECT e.ename,e.sal,s.grade FROM emp e,salgrade s WHER e.sal BETWEEN s.losal AND s.hisal;
4. 自连接（指同一张表的连接查询）
SQL>SELECT er.ename, ee.ename mgr_name from emp er, emp ee where er.mgr=ee.empno;
5. 子查询（嵌入到其他sql语句中的select语句，也叫嵌套查询）
5.1 单行子查询
SQL>SELECT ename FROM emp WHERE deptno=(SELECT deptno FROM emp where ename='SMITH');查询表中与smith同部门的人员名字。因为返回结果只有一行，所以用“=”连接子查询语句
5.2 多行子查询
SQL>SELECT ename,job,sal,deptno from emp WHERE job IN (SELECT DISTINCT job FROM emp WHERE deptno=10);查询表中与部门号为10的工作相同的员工的姓名、工作、薪水、部门号。因为返回结果有多行，所以用“IN”连接子查询语句。
in与exists的区别： exists() 后面的子查询被称做相关子查询，它是不返回列表的值的。只是返回一个ture或false的结果，其运行方式是先运行主查询一次，再去子查询里查询与其对 应的结果。如果是ture则输出，反之则不输出。再根据主查询中的每一行去子查询里去查询。in()后面的子查询，是返回结果集的，换句话说执行次序和 exists()不一样。子查询先产生结果集，然后主查询再去结果集里去找符合要求的字段列表去。符合要求的输出，反之则不输出。
5.3 使用ALL
SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> ALL (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=30);或SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> (SELECT MAX(sal) FROM emp WHERE deptno=30);查询工资比部门号为30号的所有员工工资都高的员工的姓名、薪水和部门号。以上两个语句在功能上是一样的，但执行效率上，函数会高 得多。
5.4 使用ANY
SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> ANY (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=30);或SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> (SELECT MIN(sal) FROM emp WHERE deptno=30);查询工资比部门号为30号的任意一个员工工资高（只要比某一员工工资高即可）的员工的姓名、薪水和部门号。以上两个语句在功能上是 一样的，但执行效率上，函数会高得多。
5.5 多列子查询
SQL>SELECT * FROM emp WHERE (job, deptno)=(SELECT job, deptno FROM emp WHERE ename='SMITH');
5.6 在from子句中使用子查询
SQL>SELECT emp.deptno,emp.ename,emp.sal,t_avgsal.avgsal FROM emp,(SELECT emp.deptno,avg(emp.sal) avgsal FROM emp GROUP BY emp.deptno) t_avgsal where emp.deptno=t_avgsal.deptno AND emp.sal>t_avgsal.avgsal ORDER BY emp.deptno;
5.7 分页查询
数据库的每行数据都有一个对应的行号，称为rownum.
SQL>SELECT a2.* FROM (SELECT a1.*, ROWNUM rn FROM (SELECT * FROM emp ORDER BY sal) a1 WHERE ROWNUM<=10) a2="" where="" rn="">=6;
指定查询列、查询结果排序等，都只需要修改最里层的子查询即可。
5.8 用查询结果创建新表
SQL>CREATE TABLE mytable (id,name,sal,job,deptno) AS SELECT empno,ename,sal,job,deptno FROM emp;
5.9 合并查询（union 并集, intersect 交集, union all 并集+交集, minus差集)
SQL>SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE sal>2500 UNION(INTERSECT/UNION ALL/MINUS) SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE job='MANAGER';
合并查询的执行效率远高于and,or等逻辑查询。
5.10 使用子查询插入数据
SQL>CREATE TABLE myEmp(empID number(4), name varchar2(20), sal number(6), job varchar2(10), dept number(2)); 先建一张空表；
SQL>INSERT INTO myEmp(empID, name, sal, job, dept) SELECT empno, ename, sal, job, deptno FROM emp WHERE deptno=10; 再将emp表中部门号为10的数据插入到新表myEmp中，实现数据的批量查询。
5.11 使用了查询更新表中的数据
SQL>UPDATE emp SET(job, sal, comm)=(SELECT job, sal, comm FROM emp where ename='SMITH') WHERE ename='SCOTT';
简介
SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出，并首先在IBM公司研制的关系数据库系统SystemR上实现。由于它具有功能丰富、使用方便灵活、语言简洁易学等突出的优点，深受计算机工业界和计算机用户的欢迎。1980年10月，经美国国家标准局(ANSI)的数据库委员会X3H2批准，将SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL，此后不久，国际标准化组织(ISO)也作出了同样的决定。
SQL从功能上可以分为3部分：数据定义、数据操纵和数据控制。
SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。其特点是：
1、数据描述、操纵、控制等功能一体化。
2、两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。另一种方式是嵌入到某种高级程序设计语言(如C语言等)中去使用。前一种方式适合于非计算机专业人员使用，后一种方式适合于专业计算机人员使用。尽管使用方式不向，但所用语言的语法结构基本上是一致的。
3、高度非过程化。SQL是一种第四代语言(4GL)，用户只需要提出“干什么”，无须具体指明“怎么干”，像存取路径选择和具体处理操作等均由系统自动完成。
4、语言简洁，易学易用。尽管SQL的'功能很强，但语言十分简洁，核心功能只用了9个动词。SQL的语法接近英语口语，所以，用户很容易学习和使用。
功能
SQL具有数据定义、数据操纵、和数据控制的功能。
1、SQL数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在SQL中，外模式又叫做视图（View），全局模式简称模式（Schema），内模式由系统根据数据库模式自动实现，一般无需用户过问。
2、SQL数据操纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。
3、SQL的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。
语句结构
结构化查询语言包含6个部分：
1、数据查询语言（DQL: Data Query Language）：其语句，也称为“数据检索语句”，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。保留字SELECT是DQL（也是所有SQL）用得最多的动词，其他DQL常用的保留字有WHERE，ORDER BY，GROUP BY和HAVING。这些DQL保留字常与其它类型的SQL语句一起使用。
2、数据操作语言（DML：Data Manipulation Language）：其语句包括动词INSERT、UPDATE和DELETE。它们分别用于添加、修改和删除。
3、事务控制语言（TCL）：它的语句能确保被DML语句影响的表的所有行及时得以更新。包括COMMIT（提交）命令、SAVEPOINT（保存点）命令、ROLLBACK（回滚）命令。
4、数据控制语言（DCL）：它的语句通过GRANT或REVOKE实现权限控制，确定单个用户和用户组对数据库对象的访问。某些RDBMS可用GRANT或REVOKE控制对表单个列的访问。
5、数据定义语言（DDL）：其语句包括动词CREATE,ALTER和DROP。在数据库中创建新表或修改、删除表（CREATE TABLE 或 DROP TABLE）；为表加入索引等。
6、指针控制语言（CCL）：它的语句，像DECLARE CURSOR，FETCH INTO和UPDATE WHERE CURRENT用于对一个或多个表单独行的操作。
语言特点
SQL风格统一
SQL可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录入数据、建立数据库、査询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，在数据库投入运行后，还可根据需要随时逐步修改模式，且不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。
高度非过程化
非关系数据模型的数据操纵语言是面向过程的语言，用其完成用户请求时，必须指定存取路径。而用SQL进行数据操作，用户只需提出“做什么”，而不必指明“怎么做”，因此用户无须了解存取路径，存取路径的选择以及SQL语句的操作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担，而且有利于提高数据独立性。
面向集合的操作方式
SQL采用集合操作方式，不仅查找结果可以是元组的集合，而且一次插入、删除、更新操作的对象也可以是元组的集合。
以同一种语法结构提供两种使用方式
SQL既是自含式语言，又是嵌入式语言。作为自含式语言，它能够独立地用于联机交互的使用方式，用户可以在终端键盘上直接输入SQL命令对数据库进行操作。作为嵌入式语言，SQL语句能够嵌入到高级语言（如C、C#、JAVA）程序中，供程序员设计程序时使用。而在两种不同的使用方式下，SQL的语法结构基本上是一致的。这种以统一的语法结构提供两种不同的操作方式，为用户提供了极大的灵活性与方便性。
语言简洁，易学易用
SQL功能极强，但由于设计巧妙，语言十分简洁，完成数据定义、数据操纵、数据控制的核心功能只用了9个动词：CREATE、ALTER、DROP、SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、GRANT、REVOKE。且SQL语言语法简单，接近英语口语，因此容易学习，也容易使用。
;❷ 优化SQL有什么方法
在数据库应用系统中编写可执行的SQL语句可以有多种方式实现，但哪一条是最佳方案却难以确定。为了解决这一问题，有必要对SQL实施优化。简单地说，SQL语句的优化就是将性能低下的SQL语句转换成达到同样目的的性能更好的SQL语句。
优化SQL语句的原因
数据库系统的生命周期可以分成: 设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行优化的成本最高，收益最小。如果将一个数据库系统比喻成一座楼房，在楼房建好后进行矫正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本无法矫正），而在楼房设计、生产阶段控制好每块砖瓦的质量就能达到花费小而见效高的目的。
为了获得最大效益，人们常需要对数据库进行优化。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升全部加起来只占数据库应用系统性能提升的40%左右，其余60%的系统性能提升全部来自对应用程序的优化。许多优化专家甚至认为对应用程序的优化可以得到80%的系统性能提升。因此可以肯定，通过优化应用程序来对数据库系统进行优化能获得更大的收益。
对应用程序的优化通常可分为两个方面: 源代码的优化和SQL语句的优化。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高(尤其是对正在使用中的系统进行优化) 。另一方面，源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限，因为应用程序对数据库的操作最终要表现为SQL语句对数据库的操作。
对SQL语句进行优化有以下一些直接原因：
1. SQL语句是对数据库(数据) 进行操作的惟一途径，应用程序的执行最终要归结为SQL语句的执行，SQL语句的效率对数据库系统的性能起到了决定性的作用。
2. SQL语句消耗了70%～90%的数据库资源。
3. SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑，相对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低。
4. SQL语句可以有不同的写法，不同的写法在性能上的差异可能很大。
5. SQL语句易学，难精通。SQL语句的性能往往同实际运行系统的数据库结构、记录数量等有关，不存在普遍适用的规律来提升性能。
传统的优化方法
SQL程序人员在传统上采用手工重写来对SQL语句进行优化。这主要依靠DBA或资深程序员对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较以试图找到性能较佳的SQL语句。这种做法存在着以下不足：
1. 无法找出SQL语句的所有可能写法。很可能花费了大量的时间也无法找到性能较佳的SQL语句。即便找到了某个性能较佳的SQL语句也无法知道是否存在性能更好的写法。
2. 非常依赖于人的经验，经验的多寡往往决定了优化后SQL语句的性能。
3. 非常耗时间。重写-->校验正确性-->比较性能，这一循环过程需要大量的时间。
根据传统的SQL优化工具的功能，人们一般将优化工具分为以下三代产品：
第一代的SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具对输入的SQL语句从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。
第二代的SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析来产生是否要增加索引的建议。这类工具存在着致命的缺点——只分析了一条SQL语句就得出增加某个索引的结论，根本不理会(实际上也无法评估到)增加的索引对整体数据库系统性能的影响。
第三代工具是利用人工智能实现自动SQL优化。
人工智能自动SQL优化
随着人工智能技术的发展和在数据库优化领域应用的深入，在20世纪90年代末优化技术取得了突破性的进展，出现了人工智能自动SQL优化。人工智能自动SQL优化的本质就是借助人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，找到性能最好的等效SQL语句。LECCO SQL Expert就采用了这种人工智能技术，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。其突出特点是自动优化SQL语句。除此以外，还可以以人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写SQL语句，并找出所有等效的SQL语句及可能的执行计划，通过测试运行为应用程序和数据库自动找到性能最好的SQL语句，提供微秒级的计时; 能够优化Web应用程序和有大量用户的在线事务处理中运行时间很短的SQL语句; 能通过比较源SQL和待选SQL的不同之处，为开发人员提供“边做边学式训练”，迅速提高开发人员的SQL编程技能等等。
该工具针对数据库应用的开发和维护阶段提供了数个特别的模块：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块之一“SQL 语法优化器”的工作原理大致如下：输入一条源SQL语句，“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出，产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满，接下来对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句(不同的执行计划意味着不同的执行效率)，最后，对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句（参见下图）。
图 人工智能自动SQL优化示意图
LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句，它所提供的“边做边学式训练”还能够教会开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。LECCO SQL Expert的SQL语句自动优化功能使SQL的优化变得极其简单，只要能够写出SQL语句，它就能帮开发人员找到最好性能的写法。
小 结
SQL语句是数据库应用中一个非常关键的部分，它执行性能的高低直接影响着应用程序的运行效率。正因为如此，人们在SQL语句的优化上投入了很大的精力，出现了许多SQL语句优化工具。随着人工智能等相关技术的日益成熟, 肯定还会有更多更好的工具出现，这将会给开发人员提供更多的帮助。
❸ 如何进行SQL性能优化
这里分享下mysql优化的几种方法。
1、首先在打开的软件中，需要分别为每一个表创建 InnoDB FILE的文件。
❹ sql语句优化怎么做的，建索引的时候要考虑什么
1、表的主键、外键必须有索引；
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
5、索引应该建在选择性高的字段上；
6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：
A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；
C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；
D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；
E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；
8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。
❺ 请简单说明SQL语句书可以提高执行效率的5种需要注意的书写方法。
之前收集的一些资料仅供参考, 不一定完全正确... 有错误望指正
1、操作符号： NOT IN操作符
此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。推荐方案：用NOT EXISTS 或（外连接+判断为空）方案代替 "IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", "LIKE '%500'"，因为他们不走索引全是表扫描。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS、IN、LEFT OUTER JOIN来替代，特别是左连接,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，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而"<>"等还是不能优化，用不到索引。
2、注意union和union all的区别。union比union all多做了一步distinct操作。能用union all的情况下尽量不用union。
3、查询时尽量不要返回不需要的行、列。另外在多表连接查询时，尽量改成连接查询，少用子查询。。
4、尽量少用视图，它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用存储过程来代替它。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。
我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图，
直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。
5、创建合理的索引，对于插入或者修改比较频繁的表，尽量慎用索引。因为如果表中存在索引，插入和修改时也会引起全表扫描。
索引一般使用于where后经常用作条件的字段上。
6、在表中定义字段或者存储过程、函数中定义参数时，将参数的大小设置为合适即可，勿设置太大。这样开销很大。
7、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。
select * from chineseresume where title in ('男','女')
Select * from chineseresume where between '男' and '女'是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。
8、在必要是对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提高速度，但不是一定会这样，因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。
9、WHERE后面的条件顺序影响
WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'
以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，如果dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。所以尽量将范围小的条件放在前面。。
10、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引，用 UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。
11、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION和UNION ALL一样的道理。
12、使用in时，在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，这样可以减少判断的次数
13、当用SELECT INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示声明语句，在另一个连接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 会锁住系统表， Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。
14、一般在GROUP BY和HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：select 的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By和Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快
15、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好
16、慎用临时表，临时表存储于tempdb库中，操作临时表时，会引起跨库操作。尽量用结果集和表变量来代替它。
17、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过，并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的 SQL语句，是控制流语言的集合，速度当然快。
18、不要在一段SQL或者存储过程中多次使用相同的函数或相同的查询语句，这样比较浪费资源,建议将结果放在变量里再调用。这样更快。
19、按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现
❻ 我装的SQL，不知道怎么开SQL空间
SQL
维基网络，自由的网络全书
SQL全称是“结构化查询语言（Structured Query Language）”，是数据库中使用的标准数据查询语言，IBM公司最早使用在其开发的数据库系统中，1986年10月，美国ANSI对SQL进行规范后作为关系数据库管理系统的标准语言(ANSI X3. 135-1986)，1987年得到国际标准化组织的支持成为国际标准。不过各种通行的数据库系统在实现过程中都对SQL规范作了某些扩充，所以实际上不同的数据库系统的SQL语言不能完全相互通用。
SQL是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。他不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的接口。它以记录集合作为操纵对象，所有SQL语句接受集合作为输入，返回集合作为输出，这种集合特性允许一条SQL语句的输出作为另一条SQL语句的输入，所以SQL语言可以嵌套，这使他具有极大的灵活性和强大的功能，在多数情况下，在其他语言中需要一大段程序实现的一个单独事件只需要一个SQL语句就可以达到目的，这也意味着用SQL语言可以写出非常复杂的语句。
SQL同时也是数据库文件格式的扩展名。
SQL语言包含4个部分：
数据查询语言（SELECT语句）
数据操纵语言（INSERT, UPDATE, DELETE语句）
数据定义语言（如CREATE, DROP等语句）
数据控制语言（如COMMIT, ROLLBACK等语句）
取自"http://zh.wikipedia.org/wiki/SQL"
参考文献：http://zh.wikipedia.org/wiki/SQL
❼ SQL中用T—SQL语句扩充数据库文件为什么说找不到.mdf的文件alter database users
正确的语法是这样的：
ALTER DATABASE 库名
MODIFY FILE
(NAME = 逻辑数据文件名,
SIZE = 40MB
)
use users
go
alter database users
modify file
(
name='users_data',--看你的users数据库逻辑文件名是什么
size=40MB --指定的大小要大于当前的大小
)
go
❽ SQL基本语句
掌握SQL四条最基本的数据*作语句 Insert Select Update和Delete 练掌握SQL是数据库用户的宝贵财 富 在本文中 我们将引导你掌握四条最基本的数据*作语句—SQL的核心功能—来依次介绍比较*作符 选择断言以及三值逻辑 当你完成这些学习后 显然你已经开始算是精通SQL了 在我们开始之前 先使用CREATE TABLE语句来创建一个表 DDL语句对数据库对象如表 列和视进行定义 它们并不对表中的行进行处理 这是因为DDL语句并不处理数据库中实际的数据 这些工作由另一类SQL语句—数据*作语言（DML）语句进行处理 SQL中有四种基本的DML*作 INSERT SELECT UPDATE和DELETE 由于这是大多数SQL用户经常用到的 我们有必要在此对它们进行一一说明 我们给出了一个名为EMPLOYEES的表 其中的每一行对应一个特定的雇员记录 请熟悉这张表 我们在后面的例子中将要用到它 INSERT语句用户可以用INSERT语句将一行记录插入到指定的一个表中 例如 要将雇员John Smith的记录插入到本例的表中 可以使用如下语句 INSERT INTO EMPLOYEES VALUES ( Smith John Los Angles );通过这样的INSERT语句 系统将试着将这些值填入到相应的列中 这些列按照我们创建表时定义的顺序排列 在本例中 第一个值 Smith 将填到第一个列LAST_NAME中 第二个值 John 将填到第二列FIRST_NAME中……以此类推 我们说过系统会 试着 将值填入 除了执行规则之外它还要进行类型检查 如果类型不符（如将一个字符串填入到类型为数字的列中） 系统将拒绝这一次*作并返回一个错误信息 如果SQL拒绝了你所填入的一列值 语句中其他各列的值也不会填入 这是因为SQL提供对事务的支持 一次事务将数据库从一种一致性转移到另一种一致性 如果事务的某一部分失败 则整个事务都会失败 系统将会被恢复（或称之为回退）到此事务之前的状态 回到原来的INSERT的例子 请注意所有的整形十进制数都不需要用单引号引起来 而字符串和日期类型的值都要用单引号来区别 为了增加可读性而在数字间插入逗号将会引起错误 记住 在SQL中逗号是元素的分隔符 同样要注意输入文字值时要使用单引号 双引号用来封装限界标识符 对于日期类型 我们必须使用SQL标准日期格式（yyyy mm dd） 但是在系统中可以进行定义 以接受其他的格式 当然 年临近 请你最好还是使用四位来表示年份 既然你已经理解了INSERT语句是怎样工作的了 让我们转到EMPLOYEES表中的其他部分 INSERT INTO EMPLOYEES VALUES ( Bunyan Paul Boston );INSERT INTO EMPLOYEES VALUES ( John Adams Boston );INSERT INTO EMPLOYEES VALUES ( Smith Pocahontas Los Angles );INSERT INTO EMPLOYEES VALUES ( Smith Bessie Boston );INSERT INTO EMPLOYEES VALUES ( Jones Davy Boston );INSERT INTO EMPLOYEES VALUES ( Jones Indiana Chicago NULL NULL);在最后一项中 我们不知道Jones先生的工薪级别和年薪 所以我们输入NULL（不要引号） NULL是SQL中的一种特殊情况 我们以后将进行详细的讨论 现在我们只需认为NULL表示一种未知的值 有时 像我们刚才所讨论的情况 我们可能希望对某一些而不是全部的列进行赋值 除了对要省略的列输入NULL外 还可以采用另外一种INSERT语句 如下 INSERT INTO EMPLOYEES( FIRST_NAME LAST_NAME HIRE_DATE BRANCH_OFFICE)VALUE( Indiana Jones Indianapolis );这样 我们先在表名之后列出一系列列名 未列出的列中将自动填入缺省值 如果没有设置缺省值则填入NULL 请注意我们改变了列的顺序 而值的顺序要对应新的列的顺序 如果该语句中省略了FIRST_NAME和LAST_NAME项（这两项规定不能为空） SQL*作将失败 让我们来看一看上述INSERT语句的语法图 INSERT INTO table [(column { column})]VALUES (columnvalue [{ columnvalue}]);和前一篇文?幸谎颐怯梅嚼ê爬幢硎究裳∠睿罄ê疟硎究梢灾馗慈我獯问南睿ú荒茉谑导实腟QL语句中使用这些特殊字符） VALUE子句和可选的列名列表中必须使用圆括号 SELECT语句SELECT语句可以从一个或多个表中选取特定的行和列 因为查询和检索数据是数据库管理中最重要的功能 所以SELECT语句在SQL中是工作量最大的部分 实际上 仅仅是访问数据库来分析数据并生成报表的人可以对其他SQL语句一窍不通 SELECT语句的结果通常是生成另外一个表 在执行过程中系统根据用户的标准从数据库中选出匹配的行和列 并将结果放到临时的表中 在直接SQL（direct SQL）中 它将结果显示在终端的显示屏上 或者将结果送到打印机或文件中 也可以结合其他SQL语句来将结果放到一个已知名称的表中 SELECT语句功能强大 虽然表面上看来它只用来完成本文第一部分中提到的关系代数运算 选择 （或称 限制 ） 但实际上它也可以完成其他两种关系运算— 投影 和 连接 SELECT语句还可以完成聚合计算并对数据进行排序 SELECT语句最简单的语法如下 SELECT columns FROM tables;当我们以这种形式执行一条SELECT语句时 系统返回由所选择的列以及用户选择的表中所有指定的行组成的一个结果表 这就是实现关系投影运算的一个形式 让我们看一下使用EMPLOYEES表的一些例子（这个表是我们以后所有SELECT语句实例都要使用的 而我们在图 和图 中给出了查询的实际结果 我们将在其他的例子中使用这些结果） 假设你想查看雇员工作部门的列表 那下面就是你所需要编写的SQL查询 SELECT BRANCH_OFFICE FROM EMPLOYEES;由于我们在SELECT语句中只指定了一个列 所以我们的结果表中也只有一个列 注意结果表中具有重复的行 这是因为有多个雇员在同一部门工作（记住SQL从所选的所有行中将值返回） 要消除结果中的重复行 只要在SELECT语句中加上DISTINCT子句 SELECT DISTINCT BRANCH_OFFICEFROM EMPLOYEES;现在已经消除了重复的行 但结果并不是按照顺序排列的 如果你希望以字母表顺序将结果列出又该怎么做呢？只要使用ORDER BY子句就可以按照升序或降序来排列结果 SELECT DISTINCT BRANCH_OFFICEFROM EMPLOYEESORDER BY BRANCH_OFFICE ASC;这一查询的结果如表 所示 请注意在ORDER BY之后是如何放置列名BRANCH _OFFICE的 这就是我们想要对其进行排序的列 为什么即使是结果表中只有一个列时我们也必须指出列名呢？这是因为我们还能够按照表中其他列进行排序 即使它们并不显示出来 列名BRANCH_ OFFICE之后的关键字ASC表示按照升序排列 如果你希望以降序排列 那么可以用关键字DESC 同样我们应该指出ORDER BY子句只将临时表中的结果进行排序 并不影响原来的表 假设我们希望得到按部门排序并从工资最高的雇员到工资最低的雇员排列的列表 除了工资括号中的内容 我们还希望看到按照聘用时间从最近聘用的雇员开始列出的列表 以下是你将要用到的语句 SELECT BRANCH_OFFICE FIRST_NAME LAST_NAME SALARY HIRE_DATEFROM EMPLOYEESORDER BY SALARY DESC HIRE_DATE DESC;这里我们进行了多列的选择和排序 排序的优先级由语句中的列名顺序所决定 SQL将先对列出的第一个列进行排序 如果在第一个列中出现了重复的行时 这些行将被按照第二列进行排序 如果在第二列中又出现了重复的行时 这些行又将被按照第三列进行排序……如此类推 这次查询的结果如表 所示 将一个很长的表中的所有列名写出来是一件相当麻烦的事 所以SQL允许在选择表中所有的列时使用*号 SELECT * FROM EMPLOYEES;这次查询返回整个EMPLOYEES表 如表 所示 下面我们对开始时给出的SELECT语句的语法进行一下更新（竖直线表示一个可选项 允许在其中选择一项 ） SELECT [DISTINCT] (column [{ columns}])| *FROM table [ { table}] <b lishixin/Article/program/Oracle/201311/18760
❾ 如何优化SQL语句
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
在多数情况下，Oracle使用索引来更快地遍历表，优化器主要根据定义的索引来提高性能。但是，如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理，就会造成优化器删去索引而使用全表扫描，一般就这种SQL语句就是所谓的劣质SQL语句。在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引，这有助于写出高性能的SQL语句。
二、SQL语句编写注意问题
下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。在这些where子句中，即使某些列存在索引，但是由于编写了劣质的SQL，系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引，而同样使用全表扫描，这就造成了响应速度的极大降低。
1.
IS
NULL
与
IS
NOT
NULL
不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。
任何在where子句中使用is
null或is
not
null的语句优化器是不允许使用索引的。
2.
联接列
对于有联接的列，即使最后的联接值为一个静态值，优化器是不会使用索引的。我们一起来看一个例子，假定有一个职工表(employee)，对于一个职工的姓和名分成两列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME)，现在要查询一个叫比尔.克林顿(Bill
Cliton)的职工。
下面是一个采用联接查询的SQL语句，
select
*
from
employss
where
first_name||''||last_name
='Beill
Cliton';
上面这条语句完全可以查询出是否有Bill
Cliton这个员工，但是这里需要注意，系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。
当采用下面这种SQL语句的编写，Oracle系统就可以采用基于last_name创建的索引。
***
where
first_name
='Beill'
and
last_name
='Cliton';
.
带通配符(%)的like语句
同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的，要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。可以采用如下的查询SQL语句:
select
*
from
employee
where
last_name
like
'%cliton%';
这里由于通配符(%)在搜寻词首出现，所以Oracle系统不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况，但是一定要心中有底，通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其他位置时，优化器就能利用索引。在下面的查询中索引得到了使用:
select
*
from
employee
where
last_name
like
'c%';
4.
Order
by语句
ORDER
BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order
by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Order
by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。
仔细检查order
by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写order
by语句以使用索引，也可以为所使用的列建立另外一个索引，同时应绝对避免在order
by子句中使用表达式。
5.
NOT
我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式，如大于、小于、等于以及不等于等等，也可以使用and(与)、or(或)以及not(非)。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。下面是一个NOT子句的例子:
...
where
not
(status
='VALID')
如果要使用NOT，则应在取反的短语前面加上括号，并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中，这就是不等于(<>)运算符。换句话说，即使不在查询where子句中显式地加入NOT词，NOT仍在运算符中，见下例:
...
where
status
<>'INVALID';
对这个查询，可以改写为不使用NOT:
select
*
from
employee
where
salary<3000
or
salary>3000;
虽然这两种查询的结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。
虽然这两种查询的结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。
❿ 谁能告诉我怎样优化sql语句
（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表。（2）WHERE子句中的连接顺序：Oracle采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。（3）SELECT子句中避免使用‘*’：Oracle在解析的过程中, 会将‘*’依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。（4）减少访问数据库的次数：Oracle在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等。（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200。（6）使用DECODE函数来减少处理时间：使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表。（7）整合简单,无关联的数据库访问：如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)。（8）删除重复记录：最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9）用TRUNCATE替代DELETE：当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息。当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短。（TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML）。（10）尽量多使用COMMIT：只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少，COMMIT所释放的资源:a. 回滚段上用于恢复数据的信息。b. 被程序语句获得的锁。c. redo log buffer 中的空间。d. Oracle为管理上述3种资源中的内部花费。（11）用Where子句替换HAVING子句：避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。(非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里。（12）减少对表的查询：在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询。例子：SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（13）通过内部函数提高SQL效率：复杂的SQL往往牺牲了执行效率。能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的。（14）使用表的别名(Alias)：当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接。在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率。在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历)。为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS。例子：（高效）SELECT * FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')
(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')
（16）识别‘低效执行’的SQL语句：虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法：SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS>0
AND BUFFER_GETS > 0
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY 4 DESC;
（17）用索引提高效率：索引是表的一个概念部分，用来提高检索数据的效率，Oracle使用了一个复杂的自平衡B-tree结构。通常,通过索引查询数据比全表扫描要快。当Oracle找出执行查询和Update语句的最佳路径时, Oracle优化器将使用索引。同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率。另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列。通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时，使用索引同样能提高效率。虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价。索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改。这意味着每条记录的INSERT, DELETE , UPDATE将为此多付出4, 5次的磁盘I/O 。因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。定期的重构索引是有必要的：ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>
（18）用EXISTS替换DISTINCT：当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT。一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果。例子：(低效):
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效):
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X'
FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
（19）SQL语句用大写的；因为Oracle总是先解析SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行。（20）在Java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串。（21）避免在索引列上使用NOT通常，我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响。当Oracle“遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描。（22）避免在索引列上使用计算。WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分。优化器将不使用索引而使用全表扫描。举例:低效：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
高效:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
（23）用>=替代>：高效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4
低效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。（24）用UNION替换OR (适用于索引列)：通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果。对索引列使用OR将造成全表扫描。注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低。在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引。高效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
UNION
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
（25）用IN来替换OR：这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在Oracle8i下，两者的执行路径似乎是相同的:低效:SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30高效：SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);（26）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL：避免在索引中使用任何可以为空的列，Oracle将无法使用该索引。对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录。对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录.如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中。举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A，B值为(123，null) , Oracle将不接受下一条具有相同A，B值（123,null）的记录(插入)。 然而如果所有的索引列都为空，Oracle将认为整个键值为空而空不等于空。因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引。低效: (索引失效)SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;高效: (索引有效)SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;（27）总是使用索引的第一个列：如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引。这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引。（28）用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序。如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了。效率就会因此得到提高。需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录。因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存。对于这块内存的优化也是相当重要的。下面的SQL可以用来查询排序的消耗量：
低效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
高效:
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
（29）用WHERE替代ORDER BY：ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引。ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序。ORDER BY中所有的列必须定义为非空。WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列。例如: 表DEPT包含以下列:DEPT_CODE PK NOT NULLDEPT_DESC NOT NULLDEPT_TYPE NULL低效: (索引不被使用)SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE高效: (使用索引)SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0（30）避免改变索引列的类型:当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换。 假设 EMPNO是一个数值类型的索引列：SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123'。 实际上,经过Oracle类型转换, 语句转化为: SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123') 。幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变。现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列：SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 。这个语句被Oracle转换为: SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123。因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免Oracle对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来。注意当字符和数值比较时, Oracle会优先转换数值类型到字符类型。（31）需要当心的WHERE子句:某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引。这里有一些例子：(1)‘!=' 将不使用索引。记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中。(2)‘||'是字符连接函数。就象其他函数那样, 停用了索引。(3)‘+'是数学函数。就象其他数学函数那样, 停用了索引。(4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描。（32）a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显着的效率提高。b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别。而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!（33）避免使用耗费资源的操作:带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎执行耗费资源的排序(SORT)功能。DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强。（34）优化GROUP BY:提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多。
低效:
SELECT JOB, AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP JOB
HAVING JOB = 'PRESIDENT'
OR JOB = 'MANAGER'高效:
SELECT JOB, AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = 'PRESIDENT'
OR JOB = 'MANAGER'
GROUP JOB