A. 关于sql计算累加
--sql 其实很简单 语法你都会 关键是怎么组合
select year,month,(select sum(membercount) from tablename b where b.year=a.year and b.month<=a.month)
all_membercount from tablename a
--注：year和month 无论什么数据类型都不影响 把表名换成你的表名（内表外表表名是一样的） 就可以了
--希望解决了楼主的问题
B. SQL中4个表的连接时怎样的顺序
不知道你采用的是内连接还是外连接，在db2中，多表连接总是先两个表关联，然后结果集再和第三个表关联，以此类推!至于顺序，db2优化器会结合cpu,i/o等因素自动考虑谁是内表，谁是外表！正常情况下一般把能过滤掉最大行数的表写在最左边，然后依次写其他的表！
C. sql中in和exist语句的区别
两者都能实现表功能查询，主要区别如下：
1、适用表的类型不同。
in是子查询为驱动表，外面的表为被驱动表，故适用于子查询结果集小而外面的表结果集大的情况。
exists是外面的表位驱动表，子查询里面的表为被驱动表，故适用于外面的表结果集小而子查询结果集大的情况。
2、子查询关联不同。
exists一般都是关联子查询。对于关联子查询，必须先执行外层查询，接着对所有通过过滤条件的记录，执行内层查询。外层查询和内层查询相互依赖，因为外层查询会把数据传递给内层查询。
in则一般都是非关联子查询，非关联子查询则必须先完成内层查询之后，外层查询才能介入。
3、执行次数不同。
IN 语句：只执行一次，确定给定的值是否与子查询或列表中的值相匹配。in在查询的时候，首先查询子查询的表，然后将内表和外表做一个笛卡尔积，然后按照条件进行筛选。所以相对内表比较小的时候，in的速度较快。
EXISTS语句：执行次数根据表的长度而定。指定一个子查询，检测行的存在。遍历循环外表，然后看外表中的记录有没有和内表的数据一样的。匹配上就将结果放入结果集中。
D. SQL 创建数据库和表
CREATE DATABASE 语句
CREATE DATABASE 用于创建数据库。
SQL CREATE DATABASE 语法：
CREATE DATABASE database_name
SQL CREATE DATABASE 实例：
现在我们希望创建一个名为 my_db 的数据库。
我们使用下面的 CREATE DATABASE 语句：
CREATE DATABASE my_db
可以通过 CREATE TABLE 来添加数据库表。
CREATE TABLE 语句
CREATE TABLE 语句用于创建数据库中的表。
SQL CREATE TABLE 语法：
CREATE TABLE 表名称
(列名称1 数据类型,
列名称2 数据类型,
列名称3 数据类型,
....)
数据类型(data_type)规定了列可容纳何种数据类型。下面的表格包含了SQL中最常用的数据类型：
数据类型
描述
integer(size)
int(size)
smallint(size)
tinyint(size)
仅容纳整数。在括号内规定数字的最大位数。
decimal(size,d)
numeric(size,d)
容纳带有小数的数字。
size 规定数字的最大位数。d 规定小数点右嫌纳侧的最大位数。
char(size)
容纳固定长度的字符串（可容纳字母、数字以及特殊字符）。
在括号中规定慎者缺字符串的长度。
varchar(size)
容纳可变长度的字符串（可容纳字母、数字以及特殊的字符）。
在括号中规定字符串的最大长度。
date(yyyymmdd)容纳日期。
SQL CREATE TABLE 实例：
本例演示如何创建名为宽辩 Person 的表。
该表包含 5 个列，列名分别是：Id_P、LastName、FirstName、Address 以及 City：
CREATE TABLE Persons
(Id_P int,
LastName varchar(255),
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255))
Id_P 列的数据类型是 int，包含整数。其余 4 列的数据类型是 varchar，最大长度为 255 个字符。
空的 Persons 表类似这样：
Id_P
LastName
FirstName
Address
City
可使用 INSERT INTO 语句向空表写入数据。
E. sql查询效率
我想是这样的，IN后面的子查询数据越多，相对EXISTS查询就会越慢。IN子查询中的记录只有几十条件，那么应该是效率很高的，因为其只查询单个字段，如果这个字段是被索引过的，会更快
EXISTS相对于查询子表数据较多的情况。
可以这样想，EXISTS每个子查询是一条记录。而IN子查询每个子查询会是多条甚至数万条记录。所以，子查询记录越多，IN的速度越慢。
但是，EXSITS是能完成IN查询不能完成的功能的，可以使用更复杂的逻辑表达式进行查询，可以与子查询的多字段进行比较。
结论：
子表或查询数据记录较多时，EXISTS会较快，子表数据较少时，使用IN查询较快。
F. 大数据干货：SQL优化方案精解十则
一、避免进行null判断
应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，这里最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库。
备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，最好不要使用NULL。不要错误的认为NULL 不需要空间，如char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了。不管是否插入值(NULL也包含在内)，都是占用 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占用空间。可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值。
二、不要使用select *
使用select *的话会增加解析的时间，另外也会把不需要的数据同时查询出来，从而延长数据传输时间，耗费精力。如text类型的字段，通常用来保存一些内容比较繁杂的东西，如果使用select *，则会把该字段也查询出来。
三、谨慎使用模糊查询
当模糊匹配以%开头时，该列索引将失效。若不以%开头，该列索引有效。
四、不要使用列号
使用列号的话，将会增加不必要的解析时间。
五、优先使用UNION ALL，避免使用UNION
因为UNION 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，如果业务上能够确保不会出现重复记录。
六、在where语句或者order by语句中避免对索引字段进行计算操作
当在索引列上进行操作之后，索引将会失效。正确做法应该是将值计算好再传入进来。
七、使用not exist代替not in
如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引;而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。
八、exist和in的区别
in 是把外表和内表作hash 连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环
再对内表进行查询。因此，in用到的是外表的索引， exists用到的是内表的索引。如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in。
九、避免在索引列上做如下操作
1.避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL。
2.避免在索引列上出现数据类型转换。(比如某字段是String类型，参数传入时是int类型)当在索引列上使用如上操作时，索引将会失效，造成全表扫描。
十、复杂操作可以考虑适当拆成几步
有时候会有通过一个SQL语句来实现复杂业务的例子出现，为了实现复杂的业务，嵌套多级子查询。造成SQL性能问题。对于这种情况可以考虑拆分SQL，通过多个SQL语句实现，或者把部分程序能完成的工作交给程序完成。