数据库查询优化中常见的等效转换规则

优化转换： OR 转换：将 T.C = expr 的 OR 连接子句转换为 IN 子句（x IN (expr1, expr2, expr3)），可利用索引优化。 BETWEEN 转换：将 BETWEEN 子句转换为等价的子句（(a BETWEEN b AND c) AND (a >= b) AND (a <= c)），可利用索引优化。

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

数据库查询优化不仅解放用户，使其无需关注查询语句的效率，还能超越用户程序的优化能力。其优势在于： 优化器可以利用数据字典中的丰富统计信息，这些信息通常用户程序难以获取。 当数据库的物理统计信息发生变化时，系统能够自动重新优化查询，选择合适的执行计划。而在非关系系统中，这需要重写程序，实际操作中往往难以实现。

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。

MySQL表查询涵盖多种常用函数，包括单行函数、字符函数、数学函数和日期函数等。单行函数如SUM、AVG、MAX、MIN，可用于数据聚合和汇总。字符函数如CONCAT、SUBSTRING、UPPER、LOWER，用于字符操作。数学函数如ABS、ROUND、CEIL、FLOOR，适用于数值计算。日期函数如NOW、CURDATE、DATE_ADD、DATE_SUB，用于日期处理。这些函数可嵌套使用，与其他操作符结合，提升查询效率。

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。