1. 在sql Server2005中如何运行SQL语句
1、首先打开SQL Server 软件，然后，单击图中的“数据库”前面的“+”号，展开数据库。
2. MySql中Sql的执行过程
如果查询缓存没有命中，那么SQL请求会进入分析器，分析器是用来分辨SQL语句的执行目的，其执行过程大致分为两步：
表1 语法分析关键字然后再通过语法规则解析，判断输入的SQL 语句是否满足MySQL语法，并且生成图5的语法树。由SQL语句生成的四个单词中，识别出两个关键字，分别是select 和from。根据MySQL的语法Select 和 from之间对应的是fields 字段，下面应该挂接username；在from后面跟随的是Tables字段，其下挂接的是userinfo。
优化器的作用是对SQL进行优化，生成最有的执行方案。如图6所示，前面提到的SQL解析器通过语法分析和语法规则生成了SQL语法树。这个语法树作为优化器的输入，而优化器（黄色的部分）包含了逻辑变换和代价优化两部分的内容。在优化完成以后会生成SQL执行计划作为整个优化过程的输出，交给执行器在存储引擎上执行。
所处的位置如上图所示，这节的重点在优化器中的逻辑变换和代价优化上。
逻辑变换也就是在关系代数基础上进行变换，其目的是为了化简，同时保证SQL变化前后的结果一致，也就是逻辑变化并不会带来结果集的变化。其主要包括以下几个方面：
这样讲概念或许有些抽象，通过图7 来看看逻辑变化如何在SQL中执行的吧。
如图7所示，从上往下共有4个步骤：
1. 针对存在的SQL语句，首先通过“否定消除”，去掉条件判断中的“NOT”。语句由原来的“or”转换成“and”，并且大于小于符号进行变号。蓝色部分为修改前的SQL，红色是修改以后的SQL。2. 等值传递，这一步很好理解分别降”t2.a=9” 和”t2.b=5”分别替换掉SQL中对应的值。3. 接下来就是常量表达式计算，将“5+7”计算得到“12”。4. 最后是常量表达式计算后的化简，将”9<=10”化简为”true”带入到最终的SQL表达式中完成优化。
代价优化是用来确定每个表，根据条件是否应用索引，应用哪个索引和确定多表连接的顺序等问题。为了完成代价优化，需要找到一个代价最小的方案。因此，优化器是通过基于代价的计算方法来决定如何执行查询的（Cost-based Optimization）。简化的过程如下：
这里将配置操作的代价分为MySQL 服务层和MySQL 引擎层，MySQL 服务层主要是定义CPU的代价，而MySQL 引擎层主要定义IO代价。MySQL 5.7 引入了两个系统表mysql.server_cost和mysql.engine_cost来分别配置这两个层的代价。如下：MySQL 服务层代价保存在表server_cost中，其具体内容如下：
由上可以看出创建临时表的代价是很高的，尤其是内部的myisam或innodb临时表。MySQL 引擎层代价保存在表engine_cost中，其具体内容如下：
目前io_block_read_cost和memory_block_read_cost默认值均为1，实际生产中建议酌情调大memory_block_read_cost，特别是对普通硬盘的场景。MySQL会根据SQL查询生成的查询计划中对应的操作从上面两张代价表中查找对应的代价值，并且进行累加形成最终执行SQL计划的代价。再将多种可能的执行计划进行比较，选取最小代价的计划执行。
当分析器生成查询计划，并且经过优化器以后，就到了执行器。执行器会选择执行计划开始执行，但在执行之前会校验请求用户是否拥有查询的权限，如果没有权限，就会返回错误信息，否则将会去调用MySQL引擎层的接口，执行对应的SQL语句并且返回结果。例如SQL：“SELECT * FROM userinfo WHERE username = 'Tom';“假设 “username“ 字段没有设置索引，就会调用存储引擎从第一条开始查，如果碰到了用户名字是” Tom“， 就将结果集返回，没有查找到就查看下一行，重复上一步的操作，直到读完整个表或者找到对应的记录。需要注意SQL语句的执行顺序并不是按照书写顺序来的，顺序的定义会在分析器中做好，一般是按照如下顺序：
如果命中的记录比较多，应用会从MySql Server一批批获取数据
本文从MySQL中SQL语句的执行过程作为切入点，首先介绍了查询请求的执行流程，其中将MySQL的处理分为MySQL Server层和MySQL存储引擎层。通过介绍SQL语句的流转，引出了后面要介绍的5大组件，他们分别是：连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器。后面的内容中对每个组件进行了详细的介绍。连接器，负责身份认证和权限鉴别；查询缓存，将查询的结果集进行缓存，提高查询效率；分析器，对SQL语句执行语法分析和语法规则，生成语法树和执行计划；优化器，包括逻辑变换和代价优化；执行器，在检查用户权限以后对数据进行逐条查询，整个过程遵守SQL语句的执行顺序。
3. 怎么执行sql命令
执行sql命令步骤如下：
1、点击页面中的【SQL】。
以上就是执行sql命令的步骤。
4. SQL数据库的简单操作
一 简单查询 简单的Transact SQL查询只包括选择列表 FROM子句和WHERE子句 它们分别说明所查询列 查询的 表或视图 以及搜索条件等 例如 下面的语句查询testtable表中姓名为 张三 的nickname字段和email字段 SELECT nickname emailFROM testtableWHERE name= 张三 (一)选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列 它可以是一组列名列表 星号 表达式 变量(包括局部变量和全局变量)等构成 选择所有列例如 下面语句显示testtable表中所有列的数据 SELECT *FROM testtable 选择部分列并指定它们的显示次序查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同 例如 SELECT nickname emailFROM testtable 更改列标题在选择列表中 可重新指定列标题 定义格式为 列标题=列名列名 列标题如果指定的列标题不是标准的标识符格式时 应使用引号定界符 例如 下列语句使用汉字显示列标题 SELECT 昵称=nickname 电子邮件=emailFROM testtable 删除重复行SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行 默认为ALL 使用DISTINCT选项时 对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行 限制返回的行数使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数 TOP n说明返回n行 而TOP n PERCENT时 说明n是表示一百分数 指定返回的行数等于总行数的百分之几 例如 SELECT TOP *FROM testtable SELECT TOP PERCENT *FROM testtable(二)FROM子句 FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图 在FROM子句中最多可指定 个表或视图 它们之间用逗号分隔 在FROM子句同时指定多个表或视图时 如果选择列表中存在同名列 这时应使用对象名限定这些列所属的表或视图 例如在usertable和citytable表中同时存在cityid列 在查询两个表中的cityid时应使用下面语句格式加以限定 SELECT username citytable cityidFROM usertable citytableWHERE usertable cityid=citytable cityid在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名 表名 as 别名表名 别名例如上面语句可用表的别名格式表示为 SELECT username b cityidFROM usertable a citytable bWHERE a cityid=b cityidSELECT不仅能从表或视图中检索数据 它还能够从其它查询语句所返回的结果集合中查询数据 例如 SELECT a au_fname+a au_lnameFROM authors a titleauthor ta(SELECT title_id titleFROM titlesWHERE ytd_sales> ) AS tWHERE a au_id=ta au_idAND ta title_id=t title_id此例中 将SELECT返回的结果集合给予一别名t 然后再从中检索数据 (三)使用WHERE子句设置查询条件 WHERE子句设置查询条件 过滤掉不需要的数据行 例如下面语句查询年龄大于 的数据 SELECT *FROM usertableWHERE age> WHERE子句可包括各种条件运算符 比较运算符(大小比较) > >= = < <= <> !> !<范围运算符(表达式值是否在指定的范围) BEEEN…AND…NOT BEEEN…AND…列表运算符(判断表达式是否为列表中的指定项) IN (项 项 ……)NOT IN (项 项 ……)模式匹配符(判断值是否与指定的字符通配格式相符):LIKE NOT LIKE空值判断符(判断表达式是否为空) IS NULL NOT IS NULL逻辑运算符(用于多条件的逻辑连接) NOT AND OR 范围运算符例 age BEEEN AND 相当于age>= AND age<= 列表运算符例 country IN ( Germany China ) 模式匹配符例 常用于模糊查找 它判断列值是否与指定的字符串格式相匹配 可用于char varchar text ntext datetime和 *** alldatetime等类型查询 可使用以下通配字符 百分号% 可匹配任意类型和长度的字符 如果是中文 请使用两个百分号即%% 下划线_ 匹配单个任意字符 它常用来限制表达式的字符长度 方括号[] 指定一个字符 字符串或范围 要求所匹配对象为它们中的任一个 [^] 其取值也[] 相同 但它要求所匹配对象为指定字符以外的任一个字符 例如 限制以Publishing结尾 使用LIKE %Publishing 限制以A开头 LIKE [A]% 限制以A开头外 LIKE [^A]% 空值判断符例WHERE age IS NULL 逻辑运算符 优先级为NOT AND OR(四)查询结果排序 使用ORDER BY子句对查询返回的结果按一列或多列排序 ORDER BY子句的语法格式为 ORDER BY {column_name [ASC|DESC]} [ …n]其中ASC表示升序 为默认值 DESC为降序 ORDER BY不能按ntext text和image数据类型进行排序 例如 SELECT *FROM usertableORDER BY age desc userid ASC另外 可以根据表达式进行排序 二 联合查询 UNION运算符可以将两个或两个以上上SELECT语句的查询结果集合合并成一个结果集合显示 即执行联合查询 UNION的语法格式为 select_statementUNION [ALL] selectstatement[UNION [ALL] selectstatement][…n]其中selectstatement为待联合的SELECT查询语句 ALL选项表示将所有行合并到结果集合中 不指定该项时 被联合查询结果集合中的重复行将只保留一行 联合查询时 查询结果的列标题为第一个查询语句的列标题 因此 要定义列标题必须在第一个查询语句中定义 要对联合查询结果排序时 也必须使用第一查询语句中的列名 列标题或者列序号 在使用UNION 运算符时 应保证每个联合查询语句的选择列表中有相同数量的表达式 并且每个查询选择表达式应具有相同的数据类型 或是可以自动将它们转换为相同的数据类型 在自动转换时 对于数值类型 系统将低精度的数据类型转换为高精度的数据类型 在包括多个查询的UNION语句中 其执行顺序是自左至右 使用括号可以改变这一执行顺序 例如 查询 UNION (查询 UNION 查询 )三 连接查询 通过连接运算符可以实现多个表查询 连接是关系数据库模型的主要特点 也是它区别于其它类型数据库管理系统的一个标志 在关系数据库管理系统中 表建立时各数据之间的关系不必确定 常把一个实体的所有信息存放在一个表中 当检索数据时 通过连接操作查询出存放在多个表中的不同实体的信息 连接操作给用户带来很大的灵活性 他们可以在任何时候增加新的数据类型 为不同实体创建新的表 尔后通过连接进行查询 连接可以在SELECT 语句的FROM子句或WHERE子句中建立 似是而非在FROM子句中指出连接时有助于将连接操作与WHERE子句中的搜索条件区分开来 所以 在Transact SQL中推荐使用这种方法 SQL 标准所定义的FROM子句的连接语法格式为 FROM join_table join_type join_table[ON (join_condition)]其中join_table指出参与连接操作的表名 连接可以对同一个表操作 也可以对多表操作 对同一个表操作的连接又称做自连接 join_type 指出连接类型 可分为三种 内连接 外连接和交叉连接 内连接(INNER JOIN)使用比较运算符进行表间某(些)列数据的比较操作 并列出这些表中与连接条件相匹配的数据行 根据所使用的比较方式不同 内连接又分为等值连接 自然连接和不等连接三种 外连接分为左外连接(LEFT OUTER JOIN或LEFT JOIN) 右外连接(RIGHT OUTER JOIN或RIGHT JOIN)和全外连接(FULL OUTER JOIN或FULL JOIN)三种 与内连接不同的是 外连接不只列出与连接条件相匹配的行 而是列出左表(左外连接时) 右表(右外连接时)或两个表(全外连接时)中所有符合搜索条件的数据行 交叉连接(CROSS JOIN)没有WHERE 子句 它返回连接表中所有数据行的笛卡尔积 其结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行数乘以第二个表中符合查询条件的数据行数 连接操作中的ON (join_condition) 子句指出连接条件 它由被连接表中的列和比较运算符 逻辑运算符等构成 无论哪种连接都不能对text ntext和image数据类型列进行直接连接 但可以对这三种列进行间接连接 例如 SELECT p pub_id p pub_id p pr_infoFROM pub_info AS p INNER JOIN pub_info AS p ON DATALENGTH(p pr_info)=DATALENGTH(p pr_info)(一)内连接内连接查询操作列出与连接条件匹配的数据行 它使用比较运算符比较被连接列的列值 内连接分三种 等值连接 在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值 其查询结果中列出被连接表中的所有列 包括其中的重复列 不等连接 在连接条件使用除等于运算符以外的其它比较运算符比较被连接的列的列值 这些运算符包括> >= <= < !> ! 和> 自然连接 在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列 lishixin/Article/program/SQLServer/201311/21994 <!-- /和 -->
5. SQL执行顺序
查询语句中select from where group by having order by的执行顺序
1.查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为
select--from--where--group by--having--order by
其中select和from是必须的，其他关键词是可选的，这六个关键词的执行顺序
与sql语句的书写顺序并不是一样的，而是按照下面的顺序来执行
from--where--group by--having--select--order by,
from:需要从哪个数据表检索数据
where:过滤表中数据的条件
group by:如何将上面过滤出的数据分组
having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件
select:查看结果集中的哪个列，或列的计算结果
order by :按照什么样的顺序来查看返回的数据
2.from后面的表关联，是自右向左解析的
而where条件的解析顺序是自下而上的。
也就是说，在写SQL文的时候，尽量把数据量大的表放在最右边来进行关联，
而把能筛选出大量数据的条件放在where语句的最下面。
SQL Select语句完整的 执行顺序 【从DBMS使用者角度】：
1、from子句组装来自不同数据源的数据；
2、where子句基于指定的条件对记录行进行筛选；
3、group by子句将数据划分为多个分组；
4、使用聚集函数进行计算；
5、使用having子句筛选分组；
6、计算所有的表达式；
7、使用order by对结果集进行排序 。
from 子句--执行顺序为从后往前、从右到左
表名(最后面的那个表名为驱动表，执行顺序为从后往前, 所以数据量较少的表尽量放后）
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，即最后的表为驱动表，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, 交叉表是指被其他表所引用的表
多表连接时，使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。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.
where子句--执行顺序为自下而上、从右到左
ORACLE 采用自下而上从右到左的顺序解析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, 可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where 子句的末尾。
group by--执行顺序从左往右分组
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。即在GROUP BY前使用WHERE来过虑，而尽量避免GROUP BY后再HAVING过滤。
having 子句----很耗资源，尽量少用
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 子句在GROUP BY前限制记录的数目,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，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。
select子句--少用*号，尽量取字段名称 。
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, 使用列名意味着将减少消耗时间。
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
order by子句--执行顺序为从左到右排序,很耗资源
6. 简介mysql之mysql语句执行流程
1.一条查询语句如何执行？
2.一条更新语句如何执行？
3.innodb的redolog是什么？
4.什么是写缓冲
5.写缓冲一定好吗？
6.什么情况会引发刷脏页
关于一条mysql查询语句在mysql中的执行流程
如select name from test where id=10;
1.连接器---先与mysql服务端连接器建立连接，若查询缓存命中则直接返回 （查询缓存的弊端：查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。）
2.分析器---词法分析告诉服务端你要干什么（我要找 test表中id为10的名字） ( 其中sql语法错误在这块暴露 )
3.优化器---服务端会思考该怎么执行最优(索引的选择)
4.执行器---检查用户对库对表的权限
5.存储引擎--存储数据，提供读写接口
以update a set name=1 where id=1;
主要区别在于在查询到数据之后(select name from a where id=1)，如果是innodb引擎它会进行日志的两阶段提交:
1.开启事务，写入redolog（innodb引擎特有），并更新内存
3.写入binlog，提交事务，commit
我们知道mysql数据存储包含内存与磁盘两个部分，innodb是按数据页(通常为16k)从磁盘读取到内存中的(剩余操作在内存中执行)，当要更新数据时，若目标数据的数据页刚好在内存中，则直接更新。不在呢？
将这个更新操作(也可能是插入) 缓存在change buffer中 (redolog也会记录这个change buffer操作)等到下一次查询要用到这些数据时，再执行这些操作，改变数据(称为合并操作记录称为merge)。
innodb_change_buffer_max_size
innodb_change_buffering
先介绍两个概念
因为redolog是环形日志，当redolog写满时，就需要“擦掉”开头的一部分数据来达到循环写，这里的擦掉指，指将redolog日志的checkpoint位置从 CP推进到CP‘ ，同时将两点之间的脏页刷到磁盘上(flush操作)，此时系统要停止所有的更新操作（防止更新操作丢失）
1.系统内存不足。当要读取新的内存页时就要淘汰一些数据页，如果淘汰的正好是脏页，就要执行一次flush操作
2.Mysql认为系统处于“空闲状态”
3.正常关闭Mysql
上述后两者场景(系统空闲和正常关闭)对于性能都没太大影响。
当为第一种redolog写满时，系统无法执行更新操作，所有操作都会堵塞
当为第二种内存不够用时，如果淘汰脏页太多，影响mysql响应时间
后两者刷脏页会影响性能，所以Mysql需要有刷脏页控制策略，可以从以下几个设置项考虑
1.设置innodb_io_capacity告诉innodb所在主机的IO能力