① SQL 多级查询(级数不定)
select * from item where itemID=3 union all
select * from item where FDetail=0 and parentID <(select parentID from item where itemID=3)
and substring(Number,1,2) =(select substring(Number,1,2) from item where itemID=3)
and substring(Number,4,2) =(select substring(Number,4,2) from item where itemID=3);
说下思路，先把自己本身一条找出来，然后找他的上级，看你的数据知道parentID 一定小于本身的parentID ，并且是目录的话FDetail=0，如果是其上级目录，他们前边的01.01什么的都是一样的，但是现在有个弊端，就是查询前，要确定这个itemID=3的是属于第几级实体，然后才能采用后边用多少个substring，另一个表itemID=3的条件没用，其实就是一个嵌套，你自己写里边吧
② 高手详解SQL性能优化十条经验
查询的模糊匹配
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE %parm % —— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用 最好不要用
解决办法:
其实只需要对该脚本略做改进 查询速度便会提高近百倍 改进方法如下
a 修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表 用户模糊输入供拿禅旁应商名称时 直接在前台就帮忙定位到具体的供应商 这样在调用后台程序时 这列就可以直接用等于来关联了
b 直接修改后台——根据输入条件 先查出符合条件的供应商 并把相关记录保存在一个临时表里头 然后再用临时表去做复杂关联
索引问题
在做性能跟踪分析过程中 经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的 有些表甚至一个索引都没有 这种情况往往都是因为在设计表时 没去定义索引 而开发初期 由于表记录很少 索引创建与否 可能对性能没啥影响 开发人员因此也未多加重视 然一旦程序发布到生产环境 随着时间的推移 表记录越来越多
这时缺少索引 对性能的影响便会越来越大了
这个问题需要数据库设计人员和开发人员共消橡同关注
法则 不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:
◆避免对索引字段进行计算操作◆避免在索引字段上使用not <> !=◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL ◆避免在索引列上出现数据类型转换◆避免在索引字段上使用函数 ◆避免建立索引的列中使用空值
复杂操作
部分UPDATE SELECT 语句 写得很复杂（经常嵌套多级子查询）——可以考虑适当拆成几步 先生成一些临时数据表 再进行关联操作
update
同一个表的修改在一个过程里出现好几十次 如
update table set col = where col = ;update table set col = where col =象这类脚本其实可以很简单就整合在一个UPDATE语句来完成（前些时候在协助xxx项目做性能问题分析时就发现存在这种情况）
在可以使用UNION ALL的语句里 使用了UNION
UNION 因为会将各查询子集的记录做比较 故比起UNION ALL 通常速度都会慢上许多 一般来说 如果使用UNION ALL能满足要求的话 务必使用UNION ALL 还有一种情况大家可能会忽略掉 就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录 但由于脚本的特殊性 不可能存在重复记录 这时便应该使用UNION ALL 如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况 见 由于语句的特殊性 在这个脚本中几个子集的记录绝对不可能重复 故可以改用UNION ALL）
在WHERE 语句中 尽量避免对索引字段进行计算操作
这个常识相信绝大部分开发人员都应该知道 但仍有不少人这么使用 我想其中一个最主要的原因可能是为了编写写简单而损害了性能 那就不可取了
月份在对XX系统做性能分析时发现 有大量的后台程序存在类似用法 如
where trunc(create_date)=trunc(:date )虽然已对create_date 字段建了索引 但由于加了TRUNC 使得索引无法用上 此处正确的写法应该是
where create_date>=trunc(:date ) and create_date或者是
where create_date beeen trunc(:date ) and trunc(:date )+ /( * * )注意 因beeen 的范围是个闭区间（greater than or equal to low value and less than or equal to high value ） 故严格意义上应该再减去一个趋于 的小数 这里暂且设置成减去 秒（ /( * * )） 如果不要求这么精确的话 可以袭凳略掉这步
对Where 语句的法则
避免在WHERE子句中使用in not in or 或者having
可以使用 exist 和not exist代替 in和not in
可以使用表链接代替 exist Having可以用where代替 如果无法代替可以分两步处理
例子
SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER) 优化 SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)不要以字符格式声明数字 要以数字格式声明字符值 （日期同样）否则会使索引无效 产生全表扫描 例子使用 SELECT emp ename emp job FROM emp WHERE emp empno = ;不要使用 SELECT emp ename emp job FROM emp WHERE emp empno =
对Select语句的法则
在应用程序 包和过程中限制使用select * from table这种方式 看下面例子
使用SELECT empno ename category FROM emp WHERE empno = 而不要使用SELECT * FROM emp WHERE empno =
排序
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
临时表
lishixin/Article/program/SQL/201311/16379