数据库查询优化处理小数点精度问题

当使用日期时，需特别注意如果有超过5位小数加到日期上，日期可能会溢出至下一天。例如： SELECT TO_DATE('01-JAN-93' + .99999) FROM DUAL;返回：'01-JAN-93 23:59' SELECT TO_DATE('01-JAN-93' + .999) FROM DUAL;返回：'02-JAN-93 00:00' 这是因为小数部分会被当作时间的一部分处理，若小数值过大，系统会将其进位到下一天。为了避免此问题，推荐确保小数部分不超过5位，或使用专门的日期格式化方法。

全国经纬度的省市区数据表（sql 格式），精确到后 2 位，挺实用的。如果你需要国内省市区的详细经纬度数据，直接用这份表就好，数据已经关联完成，且精度到后两位。数据表结构简单，便于直接导入到数据库中，适合做地理位置相关的项目，比如位置筛选、地图展示等。如果你正在做这类开发，完全可以节省不少时间。

Oracle编写的货币大写转换功能，限制于最多21位数字的转换。

查询优化的核心思路就是用最少的资源把结果查出来。关系代数的优化规则在这方面还挺关键的，尤其是那套语法树的变换逻辑，说白了就是换个更省事的方式执行查询。嗯，实际系统里会先把 SQL 转成内部的语法树，再用一套规则折腾一遍，目的就是少读几次表、少走几次连接，响应快，数据库压力小。 查询优化的目标挺直接——让查询跑得更快。方法也不复杂，大致就是先生成个语法树，再用等价变换规则去优化。比如能提前执行的过滤条件，就别等到连接完再做，提前过滤能省不少事。 有一套不错的课件资源挺值得看看：关系代数语法树，讲得比较清楚，怎么从 SQL 映射成语法树，怎么一步步变换，流程比较清晰。 等价变换规则这块，也有个补充

单表查询执行计划 多表查询执行计划

数据库查询优化是提高系统性能的关键一步。通过优化查询语句和索引设计，可以显著减少响应时间和资源消耗，从而提升系统的整体效率和用户体验。

多表查询优化--1.统计所有员工和商品销售情况，包括员工姓名、商品类别、品牌、规格、销售数量、销售价值和时间，按销售时间降序排列。--1.总共有多少员工？分类和汇总--1.按类型和品牌统计商品的总销售数量，排除销售数量低于20的商品。

优化子查询技巧通常情况下无需使用DISTINCT，也不需要排序。逻辑表达式运算符如IN、NOT IN、SOME、ANY、ALL、EXISTS和NOT EXISTS，应根据具体情况灵活运用。

学习数据库导论时需要的相关资料，详细解释了表的管理及其优化方法。