❶ sql语言是一个什么语言
结构化查询语言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。它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,可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
(1)十步完全理解sql扩展阅读：
sql语言的特点
1、综合统一
SQL语言集数据定义语言DDL、数据操纵语言DML、数据控制语言DCL的功能于一体，语言风格统一，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、录入数据以建立数据库、查询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作要求，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，例如用户在数据库投入运行后，还可根据需要随时地逐步地修改模式，并不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。
2、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，用其完成某项请求，必须指定存取路径。而用SQL语言进行数据操作，用户只需提出“做什么”，而不必指明“怎么做”，因此用户无需了解存取路径，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。
3、面向集合的操作方式
SQL语言采用集合操作方式，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。
非关系数据模型采用的是面向记录的操作方式，任何一个操作其对象都是一条记录。例如查询所有平均成绩在80分以上的学生姓名，用户必须说明完成该请求的具体处理过程，即如何用循环结构按照某条路径一条一条地把满足条件的学生记录读出来。
4、以同一种语法结构提供两种使用方式
SQL语言既是自含式语言，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键入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（例如C、PB）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语言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使用方式的作法，为用户提供了极大的灵活性与方便性。
❷ sql 索引怎么去理解并应用
1、聚集索引和非聚集索引
在SQL Server 2000数据库中，按照存储结构的不同，可以将索引分为聚集索引和非聚集索引。
聚集索引
聚集索引对表在物理数据页中的数据按索引列进行排序，然后再重新存储到磁盘上。即数据的实际存储按索引列值的大小顺序安排。由于表中的数据行只能以一种排序方式存储在磁盘上，所以一个表只能有一个聚集索引。（排序、重新存储数据行、建立聚集索引）
聚集索引对表中的数据一一进行排序，因此用聚集索引查找数据很快。但由于聚集索引需要将表的所有数据完全重新排列，所需要的空间也就特别大，大概相当于表中数据所占的120%。聚集索引一般创建在表中经常搜索的列或者按顺序访问的列上。
使用聚集索引的好处
�8�5 聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。
�8�5 如果经常按照某一列，对从表中检索出来的数据进行排序，那对这一列创建聚集索引讲避免每次都对数据排序。
非聚集索引
非聚集索引具有完全独立于数据行的结构，使用非聚集索引不会影响数据表中记录的实际存储顺序。在一个表中最多可创建249个非聚集索引。
有些表包含多个索引。例如，上例中的索引1、2，还可以按学生姓名属性创建索引3，因为这是查找学生信息的最常用的方法。对于非聚集索引也是如此。可以为在表中查找数据时常用的每个列创建一个非聚集索引。
由于非聚集索引使用索引页存储，因此它比聚集索引需要较少的存储空间，但检索效率比聚集索引低。但由于一个表只能创建一个聚集索引，当用户需要建立多个索引时，就需要使用非聚集索引了。
❸ 这个SQL语句如何理解
就是统计B表和A表用ID连接的行数，子查询的行数=0，就可以实现从B表中排除A表数据。
❹ SQL优化万能公式：5 大步骤 + 10 个案例
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句
2、explain 分析SQL的执行计划
type由上至下，效率越来越高
Extra
3、show profile 分析
了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;”
4、trace
trace分析优化器如何选择执行计划，通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。
5、确定问题并采用相应的措施
案例1、最左匹配
索引
SQL语句
查询匹配从左往右匹配，要使用order_no走索引，必须查询条件携带shop_id或者索引( shop_id , order_no )调换前后顺序
案例2、隐式转换
索引
SQL语句
隐式转换相当于在索引上做运算，会让索引失效。mobile是字符类型，使用了数字，应该使用字符串匹配，否则MySQL会用到隐式替换，导致索引失效。
案例3、大分页
索引
SQL语句
对于大分页的场景，可以优先让产品优化需求，如果没有优化的，有如下两种优化方式， 一种是把上一次的最后一条数据，也即上面的c传过来，然后做“c < xxx”处理，但是这种一般需要改接口协议，并不一定可行。另一种是采用延迟关联的方式进行处理，减少SQL回表，但是要记得索引需要完全覆盖才有效果，SQL改动如下
案例4、in + order by
索引
SQL语句
in查询在MySQL底层是通过n*m的方式去搜索，类似union，但是效率比union高。in查询在进行cost代价计算时（代价 = 元组数 * IO平均值），是通过将in包含的数值，一条条去查询获取元组数的，因此这个计算过程会比较的慢，所以MySQL设置了个临界值(eq_range_index_pe_limit)，5.6之后超过这个临界值后该列的cost就不参与计算了。因此会导致执行计划选择不准确。默认是200，即in条件超过了200个数据，会导致in的代价计算存在问题，可能会导致Mysql选择的索引不准确。
处理方式，可以( order_status , created_at )互换前后顺序，并且调整SQL为延迟关联。
案例5、范围查询阻断，后续字段不能走索引
索引
SQL语句
范围查询还有“IN、between”
案例6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。（可以用到ICP）
在索引上，避免使用NOT、!=、>、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等
案例7、优化器选择不使用索引的情况
如果要求访问的数据量很小，则优化器还是会选择辅助索引，但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时（一般是20%左右），优化器会选择通过聚集索引来查找数据。
查询出所有未支付的订单，一般这种订单是很少的，即使建了索引，也没法使用索引。
案例8、复杂查询
如果是统计某些数据，可能改用数仓进行解决；如果是业务上就有那么复杂的查询，可能就不建议继续走SQL了，而是采用其他的方式进行解决，比如使用ES等进行解决。
案例9、asc和desc混用
desc 和asc混用时会导致索引失效
案例10、大数据
对于推送业务的数据存储，可能数据量会很大，如果在方案的选择上，最终选择存储在MySQL上，并且做7天等有效期的保存。那么需要注意，频繁的清理数据，会照成数据碎片，需要联系DBA进行数据碎片处理。
❺ sql是什么意思
结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
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。它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，可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。
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。
以上内容参考：网络-结构化查询语言
❻ Sql语句解析过程
为了将用户写的SQL文本转化为Oracle认识的且可执行的语句 这个过程就叫做解析过程 解析分为硬解析和软解析 一条SQL语句在第一次被执行时必须进行硬解析
当客户端发出一条SQL语句（也可以是一个存储过程或者一个匿名PL/SQL块）进入shared pool时（注意 我们从前面已经知道 Oracle对这些SQL不叫做SQL语句 而是称为游标 因为Oracle在处理SQL时 需要很多相关的辅助信息 这些辅助信息与SQL语句一起组成了游标） Oracle首先将SQL文本转化为ASCII值 然后根据hash函数计算其对应的hash值（hash_value） 根据计算出的hash值到library cache中找到对应的bucket 然后比较bucket里是否存在该SQL语句
如果不存在 则需要按照我们前面所描述的 获得shared pool latch 然后在shared pool中的可用chunk链表（也就是bucket）上找到一个可用的chunk 之后释放shared pool latch 在获得了chunk以后 这块chunk就可以认为是进入了library cache 接下来 进行硬解析过程 硬解析包括以下几个步骤
对SQL语句进行文法检查 看是否有文法错误 比如没有写from select拼写错误等 如果存在文法错误 则退出解析过程
到数据字典里校验SQL语句涉及的对象和列是否都存在 如果不存在 则退出解析过程 这个过程会加载dictionary cache
将对象进行名称转换 比如将同名词翻译成实际的对象等 比如select * from t中 t是一个同名词 指向hr t 于是Oracle将t转换为hr t 如果转换失败 则退出解析过程
检查发出SQL语句的用户是否具有访问SQL语句里所引用的对象的权限 如果没有权限 则退出解析过程
通过优化器创建一个最优的执行计划 这个过程会根据数据字典里记录的对象的统计信息 来计算最优的执行计划 这一步牵涉大量数学运算 是最消耗CPU资源的
将该游标所产生的执行计划 SQL文本等装载进library cache的heap中
在硬解析的过程中 进程会一直持有library cache latch 直到硬解析结束为止 硬解析结束以后 会为SQL语句产生两个游标 一个是父游标 另一个是子游标 父游标里主要包含两种信息 SQL文本以及优化目标（optimizer goal） 父游标在第一次打开时被锁定 直到其他所有的session都关闭该游标后才被解锁 当父游标被锁定的时候是不能被交换出library cache的 只有在解锁以后才能被交换出library cache 父游标被交换出内存时 父游标对应的所有子游标也被交换出library cache 子游标包括游标所有的信息 比如具体的执行计划 绑定变量等 子游标随时可以被交换出library cache 当子游标被交换出library cache时 Oracle可以利用父游标的信息重新构建出一个子游标来 这个过程叫reload 可以使用下面的方式来确定reload的比率
select *sum(reloads)/sum(pins) Reload_Ratio from v$librarycache;
一个父游标可以对应多个子游标 子游标具体的个数可以从视图v$sqlarea的version_count字段体现出来 而每个具体的子游标则全都在视图v$sql里体现 当具体绑定变量的值与上次绑定变量的值有较大差异（比如上次执行的绑定变量值的长度是 位 而这次执行绑定变量的值的长度是 位）时或者当SQL语句完全相同 但是所引用的表属于不同的用户时 都会创建一个新的子游标
如果在bucket中找到了该SQL语句 则说明该SQL语句以前运行过 于是进行软解析 软解析是相对于硬解析而言的 如果解析过程中 可以从硬解析的步骤中去掉一个或多个的话 这样的解析就是软解析 软解析分为以下三种类型
第一种是某个session发出的SQL语句与library? cache里其他session发出的SQL语句一致 这时 该解析过程中可以去掉硬解析中的 和 但是仍然要进行硬解析过程中的 也就是表名和列名检查 名称转换和权限检查
* 第二种是某个session发出的SQL语句是该session之前发出的曾经执行过的SQL语句 这时 该解析过程中可以去掉硬解析中的 和 这四步 但是仍然要进行权限检查 因为可能通过grant改变了该session用户的权限
* 第三种是当设置了初始化参数session_cached_cursors时 当某个session第三次执行相同的SQL时 则会把该SQL语句的游标信息转移到该session的PGA里 这样 该session以后再执行相同的SQL语句时 会直接从PGA里取出执行计划 从而跳过硬解析的所有步骤 这种情况下 是最高效的解析方式 但是会消耗很大的内存
我们举一个例子来说明解析SQL语句的过程 在该测试中 绑定变量名称相同 但是变量类型不同时 所出现的解析情况 如下所示
首先 执行下面的命令 清空shared pool里所有的SQL语句
SQL> alter system flush shared_pool;
然后 定义一个数值型绑定变量 并为该绑定变数赋一个数值型的值以后 执行具体的查询语句
SQL> variable v_obj_id number;
SQL> exec :v_obj_id := ;
SQL> select object_id object_name from sharedpool_test
where object_id=:v_obj_id;
OBJECT_ID OBJECT_NAME
AGGXMLIMP
接下来 定义一个字符型的绑定变量 变量名与前面相同 为该绑定变数赋一个字符型的值以后 执行相同的查询
SQL> variable v_obj_id varchar ( );
SQL> exec :v_obj_id := ;
SQL> select object_id object_name from sharedpool_test
where object_id=:v_obj_id;
OBJECT_ID OBJECT_NAME
AGGXMLIMP
然后我们到视图v$sqlarea里找到该SQL的父游标的信息 并到视图v$sql里找该SQL的所有子游标的信息
SQL> select sql_text version_count from v$sqlarea where
sql_text like %sharedpool_test% ;
SQL_TEXT
VERSION_COUNT
select object_id object_name from sharedpool_test where
object_id=:v_obj_id
SQL> select sql_text child_address address from v$sql
where sql_text like %sharedpool_test% ;
SQL_TEXT
CHILD_ADDRESS ADDRESS
select object_id object_name from sharedpool_test where
object_id=:v_obj_id F
B D
select object_id object_name from sharedpool_test where
object_id=:v_obj_id FC
B D
从记录父游标的视图v$sqlarea的version_count列可以看到 该SQL语句有 个子游标 而从记录子游标的视图v$sql里可以看到 该SQL文本确实有两条记录 而且它们的SQL文本所处的地址（ADDRESS列）也是一样的 但是子地址（CHILD_ADDRESS）却不一样 这里的子地址实际就是子游标所对应的heap 的句柄
lishixin/Article/program/Oracle/201311/18653
❼ 如何学习SQL语句，才能达到精通的标准
SQL语言，数据库基础电子资料：
SQL语法大全中文版
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SQL语言案头完全参考手册
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SQL - A Practical Introction
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O'Reilly SQL Tuning
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O'Reilly The Art of SQL
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数据库综合资料库
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数据库设计指南
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SQL Queries for Mere Mortals
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SQL Puzzles and Answers
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A Developer's Guide to SQL Server 2005
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SQL Server 2005工具箱内幕
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SQL Server 2005管理员手册
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SQL Server 2005工具箱内幕
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SQL Server 2005数据挖掘
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Pro SQL Server 2005 Service Broker
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Pro SQL Server 2005 Replication
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Sql server 2005的XML最佳实施策略
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Microsoft SQL Server Black Book
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MS SQL Server2000 宝典
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SQL Server 2000存储过程和XML编程
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SQL Server 2005盛宴系列视频 全52讲
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O'Reilly MySQL Pocket Reference 第二版 PDF
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MySQL 5 权威指南(第三版)
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MySQL培训经典教程
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MySQL Cookbook 第二版
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The Definitive Guide to MySQL
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O'Reilly MySQL Pocket Reference 第二版
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MySQL Essential Skills
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MySQL Administrators Guide
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MySQL权威指南 中文版+英文版
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MySQL 4.1.0 中文参考手册
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MySQL in a Nutshell
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Export MySQL
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MySQL and PHP from Scratch
http://bbs.topsage.com/dispbbs.asp?boardID=122&ID=152162
❽ sql groupby分组多列统计
create table tests (year datetime year to year,type char(1),value int);
alter table tests alter colomn year int;
insert into tests values (2015,1,100);
insert into tests values (2015,2,200);
insert into tests values (2016,1,150);
insert into tests values (2016,2,300);
insert into tests values (2016,3,100);
YEAR TYPE VALUE
2015 1 100
2015 2 200
2016 1 150
2016 2 300
2016 3 100
转为：
YEAR TYPE1 TYPE2 TYPE3
2015 100 200 0
2016 150 300 100
这时候我们除了用到GROUP BY之外还需要CASE WHEN，SQL如下：
SELECT year,
SUM(CASE WHEN type=1 THEN value ELSE 0 END) as type1,
SUM(CASE WHEN type=2 THEN value ELSE 0 END) as type2,
SUM(CASE WHEN type=3 THEN value ELSE 0 END) as type3,
FROM table_test GROUP BY year
十步理解SQL：http://blog.jobbole.com/55086/