Ⅰ 计算机拆装的心得体会
经过四天的实习，我着实替我自己捏了一把汗，因为我在实习中遇到了所有可能遇到的问题，如果从学习的角度来说，遇到更多的问题还是很幸运的！实习时我们虽然用的是比较新的机箱，但是问题往往隐藏在那华丽的机箱内部；我们从第一天一开始启动机子，困难就用蓝屏来刁难我们，我们但并没有被困难吓到，而是开始了攻克难关的艰难旅程。我们从显卡开始检查，经由CPU，显示器，内部连线，再到电源逐一进行检测，我们各尽所能，努力寻找问题所在，哲言说的好“努力一定会有结果，但结果未必是好结果”，现实是残酷的，我们最终还是“抱着希望去，带着失望来”一切措施都实施了，但是问题依然未被解决，连同组的同学都对我投来了失望的目光，我也自感失望，因为平时他们是比较信任我的，为了能够解决问题，我们请教了所有能够请教的同学，我们每次都是失望而归，最后我们只能求助于老师了，老师经过一番研究发现：这台主机主板根本不通电，即使看起来外表很是诱人。结果让我们很是失望，我们最后只能对那新机子说拜拜啦！
另外，我感觉组装实习对我的帮助很大，平日里的理论学习只是纸上谈兵，并不能很好的掌握计算机组装的实际情况，而且也容易产生反感，但是只有结合实践的组装学习，才容易被接受，被吸收被理解，只有自己实实在在的摸过，自己才敢说自己掌握了多少东西。
总之，经过这次实习，我掌握了书本上没有的一些东西，让我受益匪浅
Ⅱ 什么是磁盘存储器
平均等待时间和磁盘转速有关，它用磁盘旋转一周所需时间的一半来表示
通常，采用平均等待时间来表示，平均等待时间为磁盘旋转半圈所需要的时间
所以选b
Ⅲ 磁盘存储器的物理特性
磁盘两面涂有可磁化介质的平面圆片，数据按闭合同心圆轨道记录在磁性介质上，这种同心圆轨道称磁道。磁盘的主要技术参数记录密度包括位密度、道密度和面密度。位密度指盘片同心圆轨道上单位长度上记录多少位单元，用位/毫米(bpmm)表示；道密度是指记录面径向每单位长度上所能容纳的磁道数，常用道/毫米(tpmm)表示；面密度是指记录面上单位面积所记录的位单元，常用位/毫米2表示。磁盘的存储容量是磁盘上所能记录二进制数码的总量，常用千字节(KB)或兆字节(MB)来表示。存取时间包括磁头从一道移到另一道所需的时间、磁头移动后的稳时间、盘片旋转等待时间、磁头加载时间常用毫秒(ms)表示。误码率指在向设备写入一批数据并回读后，所检出的错误位数与这一批数据总位数的比值。
Ⅳ 磁盘存储器中磁道，柱面，扇区有什么作用
①磁道：每个盘片的每一面都要划分成若干条形如同心圆的磁道，这些磁道就是磁头读写数据的路径。磁盘的最外层是第0道，最内层是第n道。
②柱面：一个硬盘由几个盘片组成，每个盘片又有两个盘面，每个盘面都有相同数目的磁道。所有盘面上相同半径的磁道组合在一起，叫做一个柱面。
③扇区：为了存取数据的方便，每个磁道又分为许多称之为扇区的小区段。每个磁道（不管是里圈还是外圈）上的扇区数是一样的，每个磁道记录的数据也是一样多。所以内圈磁道上的记录密度要大于外圈磁道上的记录密度。
Ⅳ 谁知道磁盘管理的作用
磁盘管理是一项使用计算机时的常规任务，Windows 2000 Server的磁盘管理任务是以一组磁盘管理应用程序的形式提供给用户的，它们位于“计算机管理”控制台中，包括查错程序、磁盘碎片整理程序、磁盘整理程序等。
磁盘存储器不仅容量大，存取速度快，而且可以实现随机存取，是实现虚拟存储器所必需的硬件。因此在现代计算机系统中，都配置了磁盘存储器，并以它为主，存放文件。磁盘存储管理的主要任务是：
·为文件分配必要的存储空间；
·提高磁盘存储空间的利用率；
·提高对磁盘的I／O速度，以改善文件系统的性能；
·采取必要的冗余措施，来确保文件系统的可靠性。
1．磁盘调度算法
磁盘是可被多个进程共享的设备。当有多个进程都请求访问磁盘时，应采用一种适当的调度算法，以使各进程对磁盘的平均访问(主要是寻道)时间最小。由于在访问磁盘的时间中，主要是寻道时间，因此，磁盘调度的目标应是使磁盘的平均寻道时间最少。目前常用的磁盘调度算法有：先来先服务；最短寻道时间优先；扫描算法；循环扫描算法等。
(1)先来先服务．(First-Come，First-Served，FCFS)
这是一种简单的磁盘调度算法。它根据进程请求访问磁盘的先后次序进行调度。此算法的优点是公平、简单，且每个进程的请求都能依次得到处理，不会出现某一进程的请求长期得不到满足的情况。但此算法由于未对寻道进行优化，致使平均寻道时间可能较长。图4-5示出了有9个进程先后提出磁盘I／O请求时，按FCFS算法进行调度的情况。这里，将进程号(请求者)按其发出请求的先后次序排列。这样，平均寻道距离为55．3条磁道。与后面要讲的几种调度算法相比，其平均寻道距离较大。故FCFS算法仅适用于请求磁盘I／O的进程数目较少的场合。
(2)最短寻道时间优先(ShortestSeekTimeFirst，SSTF)
该算法选择这样的进程，其要求访问的磁道与当前磁头所在的磁道距离最近，以使每次的寻道时间最短，但这种调度算法却不能保证平均寻道时间最短。图4-6所示按SSTF算法进行调度时，各进程被调度的次序，每次磁头的移动距离，以及9次磁头移动的平均距离。比较图4-5和图4-6可以看出，SSTF算法的平均每次磁头移动距离，明显低于FCFS的距离。SSTF较之FCFS有更好的寻道性能，故过去一度被广泛采用过。
(3)各种扫描算法
1)扫描(SCAN)算法。SSTF算法虽然获得较好的寻道性能，但它可能导致某些进程发生“饥饿”(starvation)。SCAN算法不仅考虑到欲访问的磁道与当前磁道的距离，更优先考虑的是磁头的当前移动方向。例如，当磁头正在自里向外移动时，SCAN算法所选择的下一个访问对象应是其欲访问的磁道既在当前磁道之外，又是距离最近的。这样自里向外地访问，直到再五更外的磁道需要访问才将磁臂换向，自外向里移动。这时，同样也是每次选择这样的进程来调度，即其要访问的磁道，在当前磁道之内，从而避免了饥饿现象的出现。由于这种算法中磁头移动的规律颇似电梯的运行，露故又称为电梯调度算法。
2)循环扫描(CSCAN)算法。处理该进程的请求，致使该进程的请求被严重地推迟。为了减少这种延迟，CSCAN算法规定磁头单向移动。例如，只自里向外移动，当磁头移到最外的被访问磁道时，磁头立即返回到最里的欲访磁道，即将最小磁道号紧接着最大磁道号构成循环，进行扫描。
2．廉价冗余磁盘阵列RAID
磁盘系统中比较引人注目的是廉价冗余磁盘阵列(Rendant arrays ofinexpensive disk，RAID)的发展，这是将并行处理原理引入磁盘系统。它采用低成本的小温盘，使多台磁盘构成磁盘阵列，数据展开存储在多台磁盘上，提高数据传输的带宽，并利用冗余技术提高可靠性。磁盘阵列还具有容量大，数据传输率高，功耗低，体积小，成本低和便于维护等优点。1987年美国加州大学伯克利分校的D．A．Patterson等人，首先提出了廉价冗余磁盘阵列的概念，并将RAID分为6级：
RAID-0。该级仅提供了并行交叉存取。它虽然有效提高了磁盘I／O速度，但并无冗余校验功能，致使磁盘系统的可靠性不好。只要阵列中有一个磁盘损坏，便会造成不可弥补的数据丢失。
RAID-1。它是镜像磁盘冗余阵列，将每一数据块重复存人镜像磁盘，以改善磁盘机的可靠性。镜像盘也称拷贝盘，它相当于一个不断进行备份操作的磁盘。这种磁盘的冗余度为100％，使有效容量下降了一半，成本较高。镜像盘是磁盘阵列的简单形式。
RAID-2。它是采用海明码纠错冗余的磁盘阵列，将数据位交叉写人几个磁盘中，并利用几个磁盘驱动器进行按位的出错检查，它比镜像磁盘冗余阵列的冗余度小。这种阵列中的数据读写操作涉及阵列中的每一个磁盘，这影响小文件的传输率，因此它适合于大量顺序数据访问。
RAID-3。它是采用奇偶校验冗余的磁盘阵列，也采用数据位交叉，阵列中只有一个校验盘。将数据按位交叉写到几个磁盘上，用一个校验盘检查数据错误。各磁盘同步运转，阵列中的驱动器数量可扩展。这种阵列冗余度较小，因为采用数据位交叉，所以也适合大量顺序数据访问。
RAID-4。它是一种独立传送磁盘阵列，采用数据块交叉，用一个校验盘。将数据按块交叉存储在多个磁盘上。在数据不冲突时，多个磁盘可并行进行数据读操作。这种磁盘阵列适用于小块数据读写，它的小块数据传输速度比RAID-3快。
RAID-5。它也是一种独立传送磁盘阵列，采用数据块交叉和分布的冗余校验，将数据和校验都分布在各个磁盘中，没有专门的奇偶校验驱动器。奇偶校验码被分布存放在阵列中各驱动器中，磁盘冗余度低，使并行读写操作成为可能。这种方法也适用于小块数据的读写。但对控制器的要求较高，是最难实现的一种磁盘阵列。
RAID自1988年面世后，很快流行起来，这主要是因为RAID具有以下明显的优点：
可靠性高。RAID的最大特点就是它的高可靠性。除了RAID-0级外，其余各级都采用了容错技术。与单台磁盘机相比，其可靠性往往高出一个数量级。
磁盘I／O速度高。由于磁盘阵列采取并行交叉存取，故可将磁盘I／O速度提高N-1倍，N为磁盘数目。性能／价格比高。利用RAID技术实现犬容量高速存储器时，其体积与相同容量和速度的大型磁盘系统相比，只是后者的三分之一，价格也是后者的三分之一，且可靠性更高。
Ⅵ I/O设备管理
I/O系统不仅包括 各种I/O设备 ，还包括与设备相连的 设备控制器 ，有些系统还配备了专门用于输入/输出控制的专用计算机（ 通道 ），此外： I/O系统要通过总线与CPU、内存相连 。
I/O系统的结构分为两大类：
CPU与内存之间可以直接进行信息交换，但是 不能直接与设备进行信息交换 ，必须经过 设备控制器 。
主机I/O系统采用四级结构，包括： 主机、通道、设备控制器和设备 。
一个通道可以控制多个设备控制器。
一个设备控制器可以控制多个设备。
设备控制器是 CPU与I/O设备之间的接口 ，接收I/O命令并 控制设备 完成I/O工作。
设备控制器是一个 可编址设备 ，链接多个设备时可有多个设备地址。
一种特殊的处理机，它具有执行I/O指令的能力，并通过执行通道程序来控制I/O操作。
大型主机系统中 专门用于I/O的专用计算机 。
引入通道能够使CPU从控制I/O操作的任务中解脱，使 CPU与I/O并行工作 ，提高CPU利用率和系统吞吐量。
目的：尽量 减少 主机对输入/输出控制的 干预 ， 提高 主机与输入/输出的 并行程度 。
工作流程：
缺点：
使CPU经常处于 循环检测状态 ，造成 CPU的极大浪费 ，影响整个进程的 吞吐量 。
现在计算机系统广泛采用中断控制方式完成对I/O控制。
工作流程：
优点：
使CPU和I/O设备在某些时间段上 并行工作 ，提高 CPU利用率 和 系统吞吐量 。
DMA控制器结构：
DMA控制器中的寄存器：
工作流程：
缓冲区是用来 保存两个设备之间或设备与应用程序之间传输数据的内存区域 。
由于CPU的速度远远高于I/O设备，为了 尽可能使CPU与设备并行工作 ，提高系统的性能，通常需要操作系统在设备管理软件中提供缓冲区管理功能。
在数据到达速率与数据离去速率不同的地方，都可以引入缓冲区。
引入缓冲的原因：
引入缓冲的主要作用：
最简单 的缓冲类型，在主存储器的系统区中 只设立一个缓冲区 。
用户进程发出I/O请求时，操作系统为该操作分配一个位于主存的缓冲区。
当一个进程往这一个缓冲区中传输数据（或从这个缓冲区读取数据）时，操作系统正在清空（或填充）另一个缓冲区，这个技术称为双缓冲（Double Buffering），或缓冲交换（Buffering Swapping）。
在数据到达和数据离去的速度差别很大的情况下，需要增加缓冲区的数量。
多个缓冲区：
多个指针：
Getbuf过程：
Releasebuf过程：
进程使用完缓冲区后，使用Releasebuf过程 释放缓冲区 ；
公共缓冲池中设置多个可供若干进程共享的缓冲区，提高缓冲区的利用率。
缓冲池的组成：
支持设备分配的数据结构需要记录设备的状态（忙或空闲）、设备类型等基本信息。
系统为每个设备建立一张设备控制表，多张设备控制构成设备控制表集合。
每张设备控制表，包含：
系统为每个控制器设置一张 用于记录该控制器信息 的控制器控制表。通常包含：
系统为每个通道设备设一张通道控制表，通常包含：
记录了 系统中全部设备 的情况，每个设备占一个表目，其中包括：
关键点：是否具备 “请求和保持” 的条件。
基本含义： 应用程序独立于具体使用的物理设备
应用程序中，使用 逻辑设备名称 来请求使用某类设备。
系统在实际执行时，必须使用 物理设备名称 。
实现设备独立性 带来的好处 ：
设备独立软件的功能：
独占设备的分配程序：
在多道程序环境下，利用 一道程序 来模拟 脱机输入 时的 外围控制机 的功能，把低速I/O设备上的数据传送到高速输出磁盘上，再利用 另一道程序 来模拟 脱机输出 时 外围控制机 的功能，把数据从磁盘传送到低速输出设备上。
这种在 联机情况下实现的同时外围操作 称为SPOOLing。
SPOOLing的 组成 ：
利用SPOOLing技术 实现共享打印机 ：
SPOOLing的 特点 ：
输入输出软件总体目标是 将软件组织成一种层次结构 。
低层软件 用来屏蔽硬件的具体细节。
高层软件 则主要是为用户提供一个简洁、规范的界面。
设备管理的4个层次：
将发出I/O请求而被阻塞的进程唤醒。
设备驱动程序是 I/O进程与设备控制器之间的通信程序 ，其主要任务接受上层软件发来的抽象的I/O请求，如 read 和 write 命令，把它们转换为具体要求后，发送给设备控制器启动设备去执行。
磁盘存储器不仅 容量大，存取速度快 ，而且可以实现 随机存取 ，是存放大量程序和数据的理想设备。
磁盘管理的 重要目标 ：提高磁盘 空间利用率 和磁盘 访问速度 。
一个物理记录存储在一个扇区上，磁盘存储的物理记录数目是由 扇区数、磁道数 及 磁盘面数 决定的。
磁盘类型：
磁盘访问时间：
磁盘调度的一个重要目标是 使磁盘的平均寻道时间最少 。包括有：
最简单 的磁盘调度算法。
根据进行 请求访问磁盘的先后顺序 进行调度。
优点：公平、简单，且每个进程的请求都能依次得到处理，不会出现某一进程的请求长期得不到满足的情况
缺点：平均寻道时间较长
该算法选择的进程：其 要求访问的磁道 与 当前磁头所在的磁道 距离 最近 ，以使每次的寻道时间最短。
优点：每次的寻道时间最短
缺点：可能导致某个进程发生 饥饿 现象
又叫 电梯调度算法 ，不仅考虑到要访问的磁道与当前磁道的距离，更优先考虑磁头当前的移动方向。
优点：有较好的寻道性能，防止 “饥饿” 现象
缺点：有时候进程请求被大大推迟
在扫描算法的基础上，规定磁头是单向移动的。将最小磁道号紧接着最大磁道号构成循环，进行循环扫描。
NStepSCAN ：FCFS + SCAN
FSCAN ：
Ⅶ 为什么这个存储过程执行的性能这么差
大家都在讨论关于数据库优化方面的东东，刚好参与开发了一个数据仓库方面的项目，以下的一点东西算是数据库优化方面的学习 实战的一些心得体会了，拿出来大家共享。欢迎批评指正阿！
sql语句：
是对数据库(数据)进行操作的惟一途径；
消耗了70%~90%的数据库资源；独立于程序设计逻辑，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；
可以有不同的写法；易学，难精通。
SQL优化：
固定的SQL书写习惯，相同的查询尽量保持相同，存储过程的效率较高。
应该编写与其格式一致的语句，包括字母的大小写、标点符号、换行的位置等都要一致
ORACLE优化器：
在任何可能的时候都会对表达式进行评估，并且把特定的语法结构转换成等价的结构，这么做的原因是
要么结果表达式能够比源表达式具有更快的速度
要么源表达式只是结果表达式的一个等价语义结构
不同的SQL结构有时具有同样的操作（例如：= ANY (subquery) and IN (subquery)），ORACLE会把他们映射到一个单一的语义结构。
1 常量优化：
常量的计算是在语句被优化时一次性完成，而不是在每次执行时。下面是检索月薪大于2000的的表达式：
sal > 24000/12
sal > 2000
sal*12 > 24000
如果SQL语句包括第一种情况，优化器会简单地把它转变成第二种。
优化器不会简化跨越比较符的表达式，例如第三条语句，鉴于此，应尽量写用常量跟字段比较检索的表达式，而不要将字段置于表达式当中。否则没有办法优化，比如如果sal上有索引，第一和第二就可以使用，第三就难以使用。
2 操作符优化：
优化器把使用LIKE操作符和一个没有通配符的表达式组成的检索表达式转换为一个“=”操作符表达式。
例如：优化器会把表达式ename LIKE 'SMITH'转换为ename = 'SMITH'
优化器只能转换涉及到可变长数据类型的表达式，前一个例子中，如果ENAME字段的类型是CHAR(10)， 那么优化器将不做任何转换。
一般来讲LIKE比较难以优化。
其中：
~~ IN 操作符优化：
优化器把使用IN比较符的检索表达式替换为等价的使用“=”和“OR”操作符的检索表达式。
例如，优化器会把表达式ename IN ('SMITH','KING','JONES')替换为
ename = 'SMITH' OR ename = 'KING' OR ename = 'JONES‘
~~ ANY和SOME 操作符优化:
优化器将跟随值列表的ANY和SOME检索条件用等价的同等操作符和“OR”组成的表达式替换。
例如，优化器将如下所示的第一条语句用第二条语句替换：
sal > ANY (:first_sal, :second_sal)
sal > :first_sal OR sal > :second_sal
优化器将跟随子查询的ANY和SOME检索条件转换成由“EXISTS”和一个相应的子查询组成的检索表达式。
例如，优化器将如下所示的第一条语句用第二条语句替换：
x > ANY (SELECT sal FROM emp WHERE job = 'ANALYST')
EXISTS (SELECT sal FROM emp WHERE job = 'ANALYST' AND x > sal)
~~ ALL操作符优化:
优化器将跟随值列表的ALL操作符用等价的“=”和“AND”组成的表达式替换。例如：
sal > ALL (:first_sal, :second_sal)表达式会被替换为：
sal > :first_sal AND sal > :second_sal
对于跟随子查询的ALL表达式，优化器用ANY和另外一个合适的比较符组成的表达式替换。例如
x > ALL (SELECT sal FROM emp WHERE deptno = 10) 替换为：
NOT (x <= ANY (SELECT sal FROM emp WHERE deptno = 10))
接下来优化器会把第二个表达式适用ANY表达式的转换规则转换为下面的表达式：
NOT EXISTS (SELECT sal FROM emp WHERE deptno = 10 AND x <= sal)
~~ BETWEEN 操作符优化:
优化器总是用“>=”和“<=”比较符来等价的代替BETWEEN操作符。
例如：优化器会把表达式sal BETWEEN 2000 AND 3000用sal >= 2000 AND sal <= 3000来代替。
~~ NOT 操作符优化:
优化器总是试图简化检索条件以消除“NOT”逻辑操作符的影响，这将涉及到“NOT”操作符的消除以及代以相应的比较运算符。
例如，优化器将下面的第一条语句用第二条语句代替：
NOT deptno = (SELECT deptno FROM emp WHERE ename = 'TAYLOR')
deptno <> (SELECT deptno FROM emp WHERE ename = 'TAYLOR')
通常情况下一个含有NOT操作符的语句有很多不同的写法，优化器的转换原则是使“NOT”操作符后边的子句尽可能的简单，即使可能会使结果表达式包含了更多的“NOT”操作符。
例如，优化器将如下所示的第一条语句用第二条语句代替：
NOT (sal < 1000 OR comm IS NULL)
NOT sal < 1000 AND comm IS NOT NULL sal >= 1000 AND comm IS NOT NULL
如何编写高效的SQL:
当然要考虑sql常量的优化和操作符的优化啦，另外，还需要：
1 合理的索引设计：
例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个SQL的运行情况：
语句A
SELECT count(*) FROM record
WHERE date >'19991201' and date < '19991214‘ and amount >2000
语句B
SELECT count(*) FROM record
WHERE date >'19990901' and place IN ('BJ','SH')
语句C
SELECT date,sum(amount) FROM record
group by date
1 在date上建有一个非聚集索引
A：(25秒)
B：(27秒)
C：(55秒)
分析：
date上有大量的重复值，在非聚集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
2 在date上的一个聚集索引
A：（14秒）
B：（14秒）
C：（28秒）
分析：
在聚集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。
3 在place，date，amount上的组合索引
A：（26秒）
C：（27秒）
B：（< 1秒）
分析：
这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
4 在date，place，amount上的组合索引
A： (< 1秒)
B：（< 1秒）
C：（11秒）
分析：
这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
总结1
缺省情况下建立的索引是非聚集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：
有大量重复值、且经常有范围查询（between, >,< ，>=,< =）和order by、group by发生的列，考虑建立聚集索引；
经 常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员 表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。
2 避免使用不兼容的数据类型：
例如float和INt、char和varchar、bINary和varbINary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary ＞ 60000
在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。
3 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。
4 IN和EXISTS：
EXISTS要远比IN的效率高。里面关系到full table scan和range scan。几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。
例子：
语句1
SELECT dname, deptno FROM dept
WHERE deptno NOT IN
(SELECT deptno FROM emp);
语句2
SELECT dname, deptno FROM dept
WHERE NOT EXISTS
(SELECT deptno FROM emp
WHERE dept.deptno = emp.deptno);
明显的，2要比1的执行性能好很多
因为1中对emp进行了full table scan,这是很浪费时间的操作。而且1中没有用到emp的INdex，
因为没有WHERE子句。而2中的语句对emp进行的是range scan。
5 IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效：
如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。
6 避免或简化排序：
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
索引中不包括一个或几个待排序的列；
group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
7 消除对大型表行数据的顺序存取：
在 嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询 10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄??）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个 表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
8 避免相关子查询：
一个列的标签同时在主查询和WHERE子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
9 避免困难的正规表达式：
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在WHERE子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
10 不充份的连接条件：
例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：
SELECT sum(a.amount) FROM account a,card b WHERE a.card_no = b.card_no
（20秒）
将SQL改为：
SELECT sum(a.amount) FROM account a,card b WHERE a.card_no = b.card_no and a.account_no=b.account_no
（< 1秒）
分析：
在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
外层表account上的22541页 （外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次I/O
在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
外层表card上的1944页 （外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页）= 33528次I/O
可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。
多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。
不可优化的WHERE子句
例1
下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
SELECT * FROM record WHERE substrINg(card_no,1,4)='5378'
(13秒)
SELECT * FROM record WHERE amount/30< 1000
（11秒）
SELECT * FROM record WHERE convert(char(10),date,112)='19991201'
（10秒）
分析：
WHERE子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：
SELECT * FROM record WHERE card_no like '5378%'
（< 1秒）
SELECT * FROM record WHERE amount< 1000*30
（< 1秒）
SELECT * FROM record WHERE date= '1999/12/01'
（< 1秒）
11 存储过程中，采用临时表优化查询：
例
1．从parven表中按vendor_num的次序读数据：
SELECT part_num，vendor_num，price FROM parven ORDER BY vendor_num
INTO temp pv_by_vn
这个语句顺序读parven（50页），写一个临时表（50页），并排序。假定排序的开销为200页，总共是300页。
2．把临时表和vendor表连接，把结果输出到一个临时表，并按part_num排序：
SELECT pv_by_vn，＊ vendor.vendor_num FROM pv_by_vn，vendor
WHERE pv_by_vn.vendor_num=vendor.vendor_num
ORDER BY pv_by_vn.part_num
INTO TMP pvvn_by_pn
DROP TABLE pv_by_vn
这 个查询读取pv_by_vn(50页)，它通过索引存取vendor表1.5万次，但由于按vendor_num次序排列，实际上只是通过索引顺序地读 vendor表（40＋2=42页），输出的表每页约95行，共160页。写并存取这些页引发5＊160=800次的读写，索引共读写892页。
3．把输出和part连接得到最后的结果：
SELECT pvvn_by_pn.＊，part.part_desc FROM pvvn_by_pn，part
WHERE pvvn_by_pn.part_num=part.part_num
DROP TABLE pvvn_by_pn
这样，查询顺序地读pvvn_by_pn(160页)，通过索引读part表1.5万次，由于建有索引，所以实际上进行1772次磁盘读写，优化比例为30∶1。
Ⅷ 磁盘存储器的结构原理
磁盘存储器利用磁记录技术在旋转的圆盘介质上进行数据存储的辅助存储器。这是一种应用广泛的直接存取存储器。其容量较主存储器大千百倍，在各种规模的计算机系统中，常用作存放操作系统、程序和数据，是对主存储器的扩充。磁盘存储器存入的数据可长期保存，与其他辅助存储器比较，磁盘存储器具有较大的存储容量和较快的数据传输速率。典型的磁盘驱动器包括盘片主轴旋转机构与驱动电机、头臂与头臂支架、头臂驱动电机、净化盘腔与空气净化机构、写入读出电路、伺服定位电路和控制逻辑电路等。
磁盘以恒定转速旋转。悬挂在头臂上具有浮动面的头块（浮动磁头），靠加载弹簧的力量压向盘面，盘片表面带动的气流将头块浮起。头块与盘片间保持稳定的微小间隙。经滤尘器过滤的空气不断送入盘腔，保持盘片和头块处于高度净化的环境内，以防头块与盘面划伤。根据控制器送来的磁道地址（即圆柱面地址）和寻道命令，定位电路驱动直线电机将头臂移至目标磁道上。伺服磁头读出伺服磁道信号并反馈到定位电路，使头臂跟随伺服磁道稳定在目标磁道上。读写与选头电路根据控制器送来的磁头地址接通应选的磁头，将控制器送来的数据以串行方式逐位记录在目标磁道上；或反之，从选定的磁道读出数据并送往控制器。头臂装在梳形架小车上，在寻道时所有头臂一同移动。所有数据面上相同直径的同心圆磁道总称圆柱面，即头臂定位一次所能存取的全部磁道。每个磁道都按固定的格式记录。在标志磁道起始位置的索引之后，记录该道的地址（圆柱面号和头号）、磁道的状况和其他参考信息。在每一记录段的尾部附记有该段的纠错码，对连续少数几位的永久缺陷所造成的错误靠纠错码纠正，对有多位永久缺陷的磁道须用备分磁道代替。写读操作是以记录段为单位进行的。记录段的长度有固定段长和可变段长两种。