为何需要进行多表关联查询?这是在图书表中检索信息的常见需求。当需要长时间保留作者编号1、4、11、12的记忆时,更好的做法是直接显示作者姓名。而作者姓名存储在作者表中,如何高效地从这两个表中获取数据呢?
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SQL性能优化技巧提高查询效率的方法
假设有一个名为LARGE_TABLE的大表,且其username列缺乏索引。针对这种情况,执行以下SQL语句可显著提高效率:SQL> SELECT * FROM LARGE_TABLE WHERE USERNAME = ‘TEST’; 查询计划 ----- SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14) TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE [:Q65001] [ANALYZED]在这个例子中,TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE是第一个操作,表示对LARGE_TABLE进行全表扫描。完成全表扫描后,数据通过row source传递给下一步骤处理。SELECT STATEMENT操作标志着查询语句的末尾。 Optimizer=CHOOSE指明了查询的optimizer_mode,即优化器模式的初始化参数,而实际使用的优化器模式需根据后续cost部分来决定。如果cost如下所示,则表明使用了CBO优化器,该cost代表优化器估计的执行计划代价:SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14)。
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SQL语法优化是数据库管理中的关键环节,其目的是提高查询速度并减少资源消耗。将详细介绍一系列T-SQL编程中的优化策略。首先,遵循两个基本原则。第一,最具限制性的条件应置于WHERE子句的最前面。这样可以更快地过滤数据,减少需要扫描的行数。例如,如果有条件field1=0,当数据都大于等于0时,将前者放前会更高效,因为这能更快地定位到满足条件的行。第二,WHERE子句中的字段顺序应与索引字段顺序一致。如果存在索引index(a,b,c),那么a=... AND b=... AND c=...这样的条件会更好地利用索引。其次,避免在WHERE子句中进行数据类型转换,因为这可能导致无法使用索引。同样,尽量使用EXISTS代替NOT EXISTS,IN代替NOT IN,以优化查询。对于判断数据存在性,EXISTS通常比COUNT(*)更高效。此外,UNION操作通常优于OR,尤其是在表连接中,因为它能让数据库引擎进行更有效的优化。在选择字段时,选择特定字段而非SELECT *可以减少数据传输量,提高性能。例如,SELECT field3, field4 FROM tb WHERE field1='sdf'比SELECT * FROM tb WHERE field1='sdf'更快,因为前者仅检索所需字段。同时,使用索引范围查询(如field1>='sdf')通常比边界查询(如field1>'sdf')更有效,因为前者可以利用索引。对于LIKE操作符,当模式匹配符%位于字符串开头时,索引通常无法使用。例如,SELECT ... WHERE field2 LIKE 'R%'会比SELECT ... WHERE field2 LIKE '%R'更快,因为后者不使用索引。避免在查询条件中使用函数,如UPPER(field2)='RMN',因为这会导致无法使用索引。同样,空值IS [NOT] NULL的比较也不使用索引。不等式操作符如!=和`以及NOT IN也不能利用索引。为了最大化索引效益,确保查询中的首列被用作条件。对于聚合函数如MAX和MIN`,在适当列上建立索引可以提高效率。然而,多个聚集函数不应在同一查询中并行使用,而应分开执行。
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