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我一不太会优化,提供你一些优化的方法吧
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操作符优化
in 操作符
用in写出来的sql的优点是比较容易写及清晰易懂,这比较适合现代软件开发的风格。
但是用in的sql性能总是比较低的,从oracle执行的步骤来分析用in的sql与不用in的sql有以下区别:
oracle试图将其转换成多个表的连接,如果转换不成功则先执行in里面的子查询,再查询外层的表记录,如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用in的sql至少多了一个转换的过程。一般的sql都可以转换成功,但对于含有分组统计等方面的sql就不能转换了。
推荐方案:在业务密集的sql当中尽量不采用in操作符。
not in操作符
此操作是强列推荐不使用的,因为它不能应用表的索引。
推荐方案:用not exists 或(外连接+判断为空)方案代替
操作符(不等于)
不等于操作符是永远不会用到索引的,因此对它的处理只会产生全表扫描。
推荐方案:用其它相同功能的操作运算代替,如
a0 改为 a0 or a0
a’’ 改为 a’’
is null 或is not null操作(判断字段是否为空)
判断字段是否为空一般是不会应用索引的,因为b树索引是不索引空值的。
推荐方案:用其它相同功能的操作运算代替,如
a is not null 改为 a0 或a’’等。
不允许字段为空,而用一个缺省值代替空值,如业扩申请中状态字段不允许为空,缺省为申请。
建立位图索引(有分区的表不能建,位图索引比较难控制,如字段值太多索引会使性能下降,多人更新操作会增加数据块锁的现象)
及 操作符(大于或小于操作符)
大于或小于操作符一般情况下是不用调整的,因为它有索引就会采用索引查找,但有的情况下可以对它进行优化,如一个表有100万记录,一个数值型字段a,30万记录的a=0,30万记录的a=1,39万记录的a=2,1万记录的a=3。那么执行a2与a=3的效果就有很大的区别了,因为a2时oracle会先找出为2的记录索引再进行比较,而a=3时oracle则直接找到=3的记录索引。
like操作符
like操作符可以应用通配符查询,里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询,但是如果用得不好则会产生性能上的问题,如like ‘%5400%’ 这种查询不会引用索引,而like ‘x5400%’则会引用范围索引。一个实际例子:用yw_yhjbqk表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 yy_bh like ‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描,如果改成yy_bh like ’x5400%’ or yy_bh like ’b5400%’ 则会利用yy_bh的索引进行两个范围的查询,性能肯定大大提高。
union操作符
union在进行表链接后会筛选掉重复的记录,所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算,删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录,最常见的是过程表与历史表union。如:
select * from gc_dfys
union
select * from ls_jg_dfys
这个sql在运行时先取出两个表的结果,再用排序空间进行排序删除重复的记录,最后返回结果集,如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。
推荐方案:采用union all操作符替代union,因为union all操作只是简单的将两个结果合并后就返回。
select * from gc_dfys
union all
select * from ls_jg_dfys
sql语句索引的利用
对条件字段的一些优化
采用函数处理的字段不能利用索引,如:
substr(hbs_bh,1,4)=’5400’,优化处理:hbs_bh like ‘5400%’
trunc(sk_rq)=trunc(sysdate), 优化处理:
sk_rq=trunc(sysdate) and sk_rq
进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引,如:
ss_df+2050,优化处理:ss_df30
‘x’||hbs_bh’x5400021452’,优化处理:hbs_bh’5400021542’
sk_rq+5=sysdate,优化处理:sk_rq=sysdate-5
hbs_bh=5401002554,优化处理:hbs_bh=’ 5401002554’,注:此条件对hbs_bh 进行隐式的to_number转换,因为hbs_bh字段是字符型。
条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引,如:
ys_dfcx_df,无法进行优化
qc_bh||kh_bh=’5400250000’,优化处理:qc_bh=’5400’ and kh_bh=’250000’
应用oracle的hint(提示)处理
提示处理是在oracle产生的sql分析执行路径不满意的情况下要用到的。它可以对sql进行以下方面的提示
目标方面的提示:
cost(按成本优化)
rule(按规则优化)
choose(缺省)(oracle自动选择成本或规则进行优化)
all_rows(所有的行尽快返回)
first_rows(第一行数据尽快返回)
执行方法的提示:
use_nl(使用nested loops方式联合)
use_merge(使用merge join方式联合)
use_hash(使用hash join方式联合)
索引提示:
index(table index)(使用提示的表索引进行查询)
其它高级提示(如并行处理等等)
oracle的提示功能是比较强的功能,也是比较复杂的应用,并且提示只是给oracle执行的一个建议,有时如果出于成本方面的考虑oracle也可能不会按提示进行。根据实践应用,一般不建议开发人员应用oracle提示,因为各个数据库及服务器性能情况不一样,很可能一个地方性能提升了,但另一个地方却下降了,oracle在sql执行分析方面已经比较成熟,如果分析执行的路径不对首先应在数据库结构(主要是索引)、服务器当前性能(共享内存、磁盘文件碎片)、数据库对象(表、索引)统计信息是否正确这几方面分析。
摘自:
【IT专家网独家】SQL Server用户自定义函数和存储过程有类似的功能,都可以创建捆绑SQL语句,存储在server中供以后使用。这样能够极大地提高工作效率,通过以下的各种做法可以减少编程所需的时间:
重复使用编程代码,减少编程开发时间。
隐藏SQL细节,把SQL繁琐的工作留给数据库开发人员,而程序开发员则集中处理高级编程语言。
维修集中化,可以在一个地方做业务上的逻辑修改,然后让这些修改自动应用到所有相关程序中。
乍看之下,用户自定义函数和存储过程的功能似乎一摸一样。但是,其实这两者之间还有一些虽然细微但是很重要的差异:
存储过程是使用EXEC命令独立调用的,而用户自定义函数是在另一个SQL语句中调用的。
l存储程序是允许用户和程序去使用存储过程,而不是允许其存取表格,这样能够增强程序安全性。与标准的SQL Server相比,存储程序限制用户行动权限方面更为细化。例如,如果你有一个货存表格,每次卖出一个货物收银员都要对表格进行更新一次(从货存中把该货品减去一件)。你可以给收银员设置权限,允许其使用decrement_item存储过程,而不是允许他们有任意修改或村表格的权限。
函数必须始终返回一个值(一个标量值或一个表格)。而存储过程可以返回一个标量值、一个表值或无需返回值。
总而言之,存储程序对SQL Server开发员来说是最有价值的宝物之一,用于数据库中,能够大大的提高工作效率,增强安全性,绝对超值。
先将数据库文件*.mdf和*.ldf考到你要放置的目录下
然后用
EXEC sp_attach_db @dbname = N'pubs',
@filename1 = N'c:\Program Files\Microsoft SQL Server\Mssql\Data\pubs.mdf',
@filename2 = N'c:\Program Files\Microsoft SQL Server\Mssql\Data\pubs_log.ldf' 不明白的话,我远程教你。
最基本一个区别:
mysql是免费开源,你怎么用人家也不会收你的钱。mysql跨平台,windows和linux都有对应的版本。
sqlserver是收费的,你没给钱的话用人家随时可以告你盗版。sqlserver只能在windows平台上面用。
性能和安全方面,mysql比sqlserver强,mysql的管理都是文字命令界面,要借助工具才能图形管理,sqlserver相对简单点,本身就是图形界面容易入手。
我在Mysql上试过了这个,好像不起作用
select * from x where a1 between a-5 and a+5 order by abs(a1-a) asc
在mysql上这个肯定OK
SELECT * FROM x WHERE a1=a-5 AND a1=a+5 ORDER BY ((a1-a)*(a1-a)) ASC
一个数的平方大,那它的绝对值也大嘛,哈哈。
至于附加问题 x*x + y*y = r*r
是圆的方程
对(x*x+y*y)的排序,就是对圆的半径的排序
1,通过x,y的范围求出r的所有可能
2,对r排序
3,通过r的顺序和x的范围求出所有[x][y]组合
4,然后array_push(ARRAY, arr[x][y])
5,你想得到的顺序就出来了
6,你还可以array_push(ARRAY, array(x, y)),以便取用arr的数据,比如说:
foreach (ARRAY as $item) {
$x=$item[0];
$y=$item[1];
echo arr[$x][$y];
}
php脚本就麻烦你自己编了,不过我也试试 :)