按照本文操作和体会，会对sql优化有个基本最简单的了解，其他深入还需要更多资料和实践的学习： 1. 建表： 复制代码代码如下: create table site_user ( id int IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, [name] varchar(20), code va
SQL索引一步到位（此文章为“数据库性能优化二：数据库表优化”附属文章之一）
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例， 一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。
1.1 什么是索引？
SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间
下面举两个
参考文章：SQL SERVER性能优化综述(很好的总结,不要错过哦) 数据库：系统数据库 子查询的用法 子查询是一个 SELECT 查询，它嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 语句或其它子查询中。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。子查询可以使我们的编程灵活多样，可
执行sql语句: select * from ( select * from tab where ID>20 order by userID desc ) as a order by date desc 逻辑上看着挺对 但是报错: 除非另外还指定了 TOP 或 FOR XML，否则，ORDER BY
sql语句的优化分析 开门见山，问题所在 sql语句性能达不到你的要求，执行效率让你忍无可忍，一般会时下面几种情况。 网速不给力，不稳定。 服务器内存不够，或者SQL 被分配的内存不够。 sql语句设计不合理 没有相应的索引，索引不合理 没有有效的索引视图 表数据过大没有有效的分区设计 数据库设计太
前言 数据库的查询执行，毋庸置疑是程序员必备技能之一，然而数据库查询执行的过程绚烂多彩，却是很少被人了解，今天哥哥要带你装逼带你飞，深入一下这sql查询的来龙去脉，为查询的性能优化处理打个基础，或许面试你也会遇到，预防不跪还是看看吧。 这篇博客，摒弃查询优化性能，作为其基础，只针对查询流程讲解剖析。
这篇文章介绍了sql语句like多个条件的写法实例，有需要的朋友可以参考一下 这篇文章介绍了sql语句like多个条件的写法实例，有需要的朋友可以参考一下 // <![CDATA[ var cpro_id="u2261530";(window["cproStyleApi"] = window["cp
（一）深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集
本质原因在于：SQL Server 统计信息只包含复合索引的第一个列的信息，而不包含复合索引数据组合的信息 来源于工作中的一个实际问题， 这里是组合列数据不均匀导致查询无法预估数据行数，从而导致无法选择合理的执行计划导致性能低下的情况 我这里把问题简单化，主要是为了说明问题 如下一张业务表，主要看两
推荐SQL Server精准时间查询方式 USE Test /*插入或修改3条时间为以下极端情况的记录 UPDATE dbo.UserInfo SET AddTime = '2016-8-1 00:00:00' WHERE id=2 UPDATE dbo.UserInfo SET AddTime =
index seek和index scan 提高sql 效率解释解释index seek和index scan：索引是一颗B树，index seek是查找从B树的根节点开始，一级一级找到目标行。index scan则是从左到右，把整个B树遍历一遍。假设唯一的目标行位于索引树最右的叶节点上（假设是非聚
sql语句优化 性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化。 为了获得稳定的执行性能，SQL语句越简单越好。对复杂的SQL语句，要设法对之进行简化。 常见的简化规则如下： 1）不要有超过5个以上的表连接（JOIN）
jsp页面两种分页模式： 第一种： 结果集分页，主要代码见下面： Java代码 ResultSet rs=stmt.executeQuery(sql); ResultSetMetaData md=rs.getMetaData(); rs.beforeFirst(); rs.absolute((200
场景 我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条 学生表: create table Student( id int PRIMARY KEY,
最近在优化日结存储过程，日结存储过程中大概包含了20多个存储过程。 发现其有一个存储过程代码有问题，进一步发现结存的数据中有一个 日期字段business_date 是有问题的，这个字段对应的类型是varchar，但是存储过程传入参数的类型是char，导致最后结存进去的数据末尾多了几个空格。 比如，
当数据达到一定值时，都会走表扫描旧版如SQL2005时就有计算选择性的比例为 满足条件的行数/总行数<=0.7181，会走索引，其它会走表扫描有兴趣可以自己去不同版本中去测试 Roy Wu(吴熹Blog)(微博) 这个不是按照行数来算比例的，是按照成本来的。一行长度10字节，和一行长度1000字节，
场景 我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条 学生表: create table Student( id int PRIMARY KEY,
--按mySql语法统计按周,月,季,年。income为合计的价格字段，createDate为交易时间。 select sum(income)as revenue,week(createDate) as week,month(createDate) as month, quarter(createDate)as quarter,year(createDate)as year from empl...
此优化的前提可以称之为最近流行的头条人物“许三多”，总数据多，查询条件多，返回列多 优化前分页查询内部select列为需要的全部列，优化后内部select只返回ID主键，外部查询关联原数据表，然后查出所需要的列 例子1 优化前： [sql] view plain copy print? select
获取表名及注释： select relname as tabname,cast(obj_description(relfilenode,'pg_class') as varchar) as comment from pg_class c where relkind = 'r' and relname
框中内容来自《PostgreSQL数据库对象名大小写敏感》 网址：http://bbs.chinaunix.net/forum.php?mod=viewthread&tid=812899 由于PostgreSQL 是大小写敏感的，并默认对SQL语句中的数据库对象名称转换为小写，因此如果你在创建数据库
本系列文章旨在收集在开发过程中遇到的一些常用的SQL语句，然后整理归档，本系列文章基于SQLServer系列，且版本为SQLServer2005及以上…… 文章系列目录 本文内容简介 这篇文章主要介绍以下内容： 快速查询表的总记录数 非递归查询树形结构表的所有子节点 清除查询缓存 编程中构建Wher
sqlserver查询表索引 2012-09-19 18:18 by Spring.Guo, 4599 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 SELECT 索引名称=a.name ,表名=c.name ,索引字段名=d.name ,索引字段位置=d.colid FROM sysindexes a JOI
百万数据查询优化 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●
比如在Northwind数据库中有一个查询为 SELECT c.CustomerId,CompanyName FROM Customers cWHERE EXISTS(SELECT OrderID FROM Orders o WHERE o.CustomerID=c.CustomerID) 这里面的
我们要做到不但会写SQL，还要做到写出性能优良的SQL语句。（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： 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，在FROM子句中包含多个表的情况下,
mysql高可用各个技术的比较 数据库的可靠指的是数据可靠 数据库可用指的是数据库服务可用 可靠的是数据：例如工商银行，数据不能丢失 可用的是服务：服务器不能宕机 灵活运用MYSQL的各种高可用技术来达到下面各种级别的高可用要求 要达到99.9%：使用MYSQL复制技术 要达到99.99%：使用MY
1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。 索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： 在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 在频繁进行排序或分组
背景：性能应该是功能的一个重要参考，特别是在大数据的背景之下！写SQL语句时如果仅考虑业务逻辑，而不去考虑语句效率问题，有可能导致严重的效率问题，导致功能不可用或者资源消耗过大。其中的一种情况是，处理每日增量数据的程序，实际执行过程中可能会进行全表扫描，效率与全量程序并无二致。 案例： mio_lo