在使用Exists时,如果能正确使用,有时会提高查询速度: 1,使用Exists代替inner join 2,使用Exists代替 in 1,使用Exists代替inner join例子: 在一般写sql语句时通常会遇到如下语句: 两个表连接时,取一个表的数据,一般的写法通过关联查询(inner join): select a.id, a.workflowid,a.operator,a.stepidfrom  dbo.[[zping.com]]] ainner join workflowbase

最近学习数据库的分页算法,提到第一种 SELECT TOP 页大小 *FROM table1WHERE id NOT IN          (          SELECT TOP 页大小*(页数-1) id FROM table1 ORDER BY id          )ORDER BY id HumanResources.Employee是Adventrureworks里的表,一共290条数据 SELECT top 10 *  FROM HumanResources.Employee

来个实例看看 CREATE TABLE #temp( id BIGINT, name VARCHAR(max), age INT ) CREATE TABLE #tempmain( id BIGINT, name VARCHAR(max) ) ,) ,) ,) ,) ,) ,'a') ,'b') ,'c') ,'d') 新建两张表并插入数据 现在我想查出来 #temp中有而#tempmain没有的数据 该数据应该是 5,'e',10 SELECT id,name FROM #temp a WHE

1. EXISTS 的语法 语法: EXISTS subquery 参数: subquery 是一个受限的 SELECT 语句 (不允许有 COMPUTE 子句和 INTO 关键字). 结果类型: Boolean 如果子查询包含行,则返回 TRUE ,否则返回 FLASE . 说明: EXISTS (包括 NOT EXISTS) 子句的返回值是一个 BOOL 值. EXISTS 内部有一个子查询语句 (SELECT ... FROM...), 我将其称为 EXIST 的内查询语句.其内查询语句返

IN为什么慢? 在应用程序中使用子查询后,SQL语句的查询性能变得非常糟糕.例如: SELECT driver_id FROM driver where driver_id in (SELECT driver_id FROM driver where _create_date > '2016-07-25 00:00:00'); 独立子查询返回了符合条件的driver_id,这个问题是解决了,但是所用的时间需要6秒,可以通过EXPLAIN查看SQL语句的执行计划: 可以看到上面的SQL语句变成了相

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

1. 主键 超键 候选键 外键 主 键: 数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合.一个数据列只能有一个主键,且主键的取值不能缺失,即不能为空值(Null). 超 键: 在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键.一个属性可以为作为一个超键,多个属性组合在一起也可以作为一个超键.超键包含候选键和主键. 候选键: 是最小超键,即没有冗余元素的超键. 外 键: 在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键. 2.数据库事务的四个特性及含义 数据库事务transanction

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Sql 代码 : select id from t where num is null; 可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

网上查找的总结: 1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 2.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,如果一个字段有索引,

1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注.描述.评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL. 不要以为 NULL 不需要空间,比如:char(100) 

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

1.数据类型的选择 1.字段最好设置为非空.若字段为char(8),即便是NULL也会现有8个字符的空间. 2.尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销.这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了. 3.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要

SQL 高性能查询优化语句,一些经验总结 1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null;可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: ; 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或$amp; 3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t

  1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id fro

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.   2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.   3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:   select id from t where num is null   可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:   selec

如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊色于NoSQL

一.交叉连接(CROSS JOIN) 交叉连接(CROSS JOIN):有两种,显式的和隐式的,不带ON子句,返回的是两表的乘积,也叫笛卡尔积. 例如:下面的语句1和语句2的结果是相同的. 语句1:隐式的交叉连接,没有CROSS JOIN. SELECT O.ID, O.ORDER_NUMBER, C.ID, C.NAME FROM ORDERS O , CUSTOMERS C WHERE O.ID=1; 语句2:显式的交叉连接,使用CROSS JOIN. SELECT O.ID,O.ORDER

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

1.尽量适用联接查询来取代子查询 2.如果要用子查询,用EXISTS替代IN.用NOT EXISTS替代NOT IN,因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高.无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的.因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历. 3.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,避免扫描多余数据,避免表扫描! 在有索引的基础上,避免以下情况,导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描: 3.1

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放