SQL语句执行效率及分析

oracle 监控指标 sqlOracle监控指标SQL是用于监控Oracle数据库性能的一种方法，通过收集和分析SQL语句的执行Oracle监控指标SQL是用于监控Oracle数据库性能的一种方法，通过收集和分析SQL语句的执行信息，可以帮助我们了解数据库的性能状况，找出性能瓶颈，优化SQL 语句，提高数据库的运行效率。

以下是一些常用的Oracle监控指标SQL：1. 查询SQL执行计划：通过查看SQL语句的执行计划，可以了解数据库如何执行这条SQL语句，从而找出可能存在的性能问题。

例如：sqlEXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;2. 查询SQL执行时间：通过查看SQL语句的执行时间，可以了解数据库执行这条SQL语句所需的时间。

例如：sqlSELECT elapsed_time, executions, sql_text FROM v$sqlareaWHERE sql_text LIKE '%department_id%';3. 查询SQL缓冲区命中率：通过查看SQL缓冲区的命中率，可以了解数据库缓存的效率。

例如：sqlSELECT name, buffer_gets, buffer_hits, round(buffer_hits / buffer_gets, 2) * 100 AS buffer_hit_percentage FROM v$db_cache_advice;4. 查询SQL排序操作次数：通过查看SQL排序操作的次数，可以了解数据库在执行排序操作时的性能。

例如：sqlSELECT operation, count(*) AS sort_operations FROM v$sqlstats WHERE operation = 'SORT' AND child_number = 0 GROUP BY operation;5. 查询SQL物理读次数：通过查看SQL物理读的次数，可以了解数据库在执行读取操作时的性能。

浅谈FireBird数据库SQL语句的优化作者：刘华来源：《电脑知识与技术》2016年第16期摘要：数据库是计算机信息管理系统的核心部分，必不可少的。

该文主要分析了基于FireBird数据库的SQL语句优化技术，通过实例进行优化技术前后性能指标的分析与总结，阐述了SQL语句的优化对数据库系统性能的改善和提升起到了重要的作用。

关键词：FireBird；数据库；SQL语句；优化中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）16-0018-021 数据库优化背景知识数据库最常见的优化手段是对硬件的升级，据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。

应用程序的优化分为源代码和SQL语句优化。

由于涉及对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库性能提升收效有限。

SQL语句在执行中消耗了70%～90%的数据库资源，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑，而对于SQL语句的优化成本较低、收益却比较高，所以对SQL语句进行优化改进，对于提高数据库性能和效率是非常有必要的。

2 分析SQL优化问题许多程序员认为查询优化与编写的SQL语句关系不大，这是错误的认识，一个好的SQL 查询语句往往可以使程序性能提高数十倍，同时减轻数据库服务器的承载压力。

实际应用程序开发过程中还是以用户提交的SQL语句作为系统优化的基础，很难设想一个原本糟糕的SQL 查询语句经过系统的优化之后会变得高效.查询优化技术在关系数据库系统中有着非常重要的地位，关系数据库系统和非过程化的SQL语言能够取得巨大的成功，关键是得益于查询优化技术的发展。

从本质上讲。

用户希望查询的运行速度能够尽可能地快，无论是将查询运行的时间从10分钟缩减为1分钟，还是将运行的时间从2秒缩短为1秒钟，最终的目标都是减少运行时间。

postgresql的in查询效率慢的解决方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述在当今数据库应用中，查询操作是最为常见和核心的任务之一。

而对于PostgreSQL这样功能强大且开源的关系型数据库来说，其性能表现也越来越受到关注。

本文将重点探讨PostgreSQL中in查询效率慢的问题以及解决方法。

1.2 文章结构本文分为以下几个部分进行论述：引言、PostgreSQL的in查询效率慢的问题、解决方法一：使用索引进行优化、解决方法二：拆分in查询为多个子查询、解决方法三：使用临时表进行优化处理以及结论。

通过前期的问题描述和分析，接着给出了三种具体的解决方案，并且在每一种方案下都详细探讨了其原理、适用场景和注意事项等。

1.3 目的本文旨在探讨和解释PostgreSQL中in查询效率慢的原因，并提供相应的优化方案。

通过深入研究不同的解决方法，读者可以更好地理解并掌握如何有效地提高PostgreSQL数据库中in查询操作的效率，从而避免性能瓶颈和优化问题。

**注意: 上述内容请依次按照清晰明了排好段落, 并围绕'概述'、'文章结构' 以及'目的'等三个方面进行撰写, 不要包含任何markdown格式**2. Postgresql的in查询效率慢的问题2.1 in查询的基本原理In查询是一种常见的SQL查询方式，它用于在数据库中检索出符合指定条件的数据。

在Postgresql中，in查询使用IN关键字来实现。

2.2 in查询效率慢的原因分析尽管in查询是一个方便且功能强大的方法，但当处理大量数据或存在复杂条件时，它可能导致查询的效率变慢。

这主要由以下几个因素引起：首先，in 查询对应多个值时，数据库需要逐个匹配每个值，并比较其是否满足条件，这会增加系统资源消耗和执行时间。

其次，在某些情况下，Postgresql优化器无法正确选择索引来加速in 查询。

例如，在某些情况下，如果列上没有适当的索引或者统计信息不准确，优化器可能选择全表扫描而不是使用索引。

sql技术要点SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的标准化语言。

在日常的软件开发和数据分析中，SQL技术被广泛应用。

本文将重点介绍SQL技术的关键要点，包括数据查询、数据操作、数据定义和优化等方面的内容。

一、数据查询数据查询是SQL技术的核心功能之一。

SELECT语句用于从数据库中获取数据。

在编写查询语句时，可以使用以下要点来优化查询性能：1. 选择正确的列和表：只选择所需的列和表，避免不必要的查询和数据传输。

2. 使用WHERE子句进行条件筛选：使用WHERE子句过滤不符合条件的数据，减少返回的结果集大小。

3. 使用索引：为经常被查询的列创建索引，可以加快查询速度。

4. 避免使用*操作符：明确指定需要的列，而不是使用*操作符获取所有列，这样可以减少数据传输和消耗的资源。

5. 使用LIMIT子句限制查询结果：如果只需要前几行数据，可以使用LIMIT子句限制结果集大小。

二、数据操作除了查询，SQL还提供了各种数据操作功能，例如插入、更新和删除数据。

以下是一些SQL技术的要点：1. 插入数据：使用INSERT INTO语句将数据插入到表中。

可以使用一次插入多行数据的语法，提高插入数据的效率。

2. 更新数据：使用UPDATE语句更新表中的数据。

通过使用索引和WHERE子句，可以快速定位到需要更新的行。

3. 删除数据：使用DELETE FROM语句从表中删除数据。

同样可以使用索引和WHERE子句来快速定位到需要删除的行。

4. 事务处理：SQL支持事务处理，通过使用BEGIN、COMMIT和ROLLBACK语句来确保数据的一致性和完整性。

三、数据定义SQL还具备了数据定义功能，可以用来创建、修改和删除数据库对象，例如表、视图、索引和约束等。

以下是一些数据定义的要点：1. 创建表：使用CREATE TABLE语句创建新的表。

在创建表时，要选择合适的数据类型和字段约束，以确保数据的完整性和正确性。

in和exists的区别与SQL执行效率分析本文对in和exists的区别与SQL执行效率进行了全面整理分析……最近很多论坛又开始讨论in和exists的区别与SQL执行效率的问题，本文特整理一些in和exists的区别与SQL执行效率分析SQL中in可以分为三类：1、形如select * from t1 where f1 in ('a','b')，应该和以下两种比较效率select * from t1 where f1='a' or f1='b'或者select * from t1 where f1 ='a' union all select * from t1 f1='b'你可能指的不是这一类，这里不做讨论。

2、形如select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx='x')，其中子查询的where里的条件不受外层查询的影响，这类查询一般情况下，自动优化会转成exist语句，也就是效率和exist一样。

3、形如select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx=t1.fx)，其中子查询的where里的条件受外层查询的影响，这类查询的效率要看相关条件涉及的字段的索引情况和数据量多少，一般认为效率不如exists。

除了第一类in语句都是可以转化成exists 语句的SQL，一般编程习惯应该是用exists而不用in，而很少去考虑in和exists的执行效率.in和exists的SQL执行效率分析A，B两个表，(1)当只显示一个表的数据如A，关系条件只一个如ID时，使用IN更快：select * from A where id in (select id from B)(2)当只显示一个表的数据如A，关系条件不只一个如ID，col1时，使用IN就不方便了，可以使用EXISTS：select * from Awhere exists (select 1 from B where id = A.id and col1 = A.col1)(3)当只显示两个表的数据时，使用IN，EXISTS都不合适，要使用连接：select * from A left join B on id = A.id所以使用何种方式，要根据要求来定。

sqlparse 语法解析SQLParse是一个用于解析和分析SQL语句的Python库。

它可以将复杂的SQL查询语句分解为语法结构清晰的组件，以便进一步分析和处理。

本文将介绍SQLParse的语法解析功能及其在实际开发中的应用。

SQLParse可以解析各种SQL语句，包括SELECT、INSERT、UPDATE 和DELETE等操作。

它可以将输入的SQL语句解析为多个部分，包括关键字、表名、列名、函数、运算符、常量和子查询等。

通过对这些部分的解析，我们可以更加方便地进行SQL语句的分析和处理。

在使用SQLParse进行语法解析时，我们首先需要将SQL语句传入SQLParse的解析器中，然后使用解析器提供的方法获取解析后的结果。

例如，我们可以通过调用解析器的`tokens`方法来获取SQL语句中的所有标记(token)，然后可以遍历这些标记并进行相应的处理。

SQLParse提供了一些常用的方法来解析SQL语句的不同部分。

例如，我们可以使用`parse`方法来解析整个SQL语句，并将其转换为解析树(parse tree)的形式。

解析树是一个由解析器生成的数据结构，它表示了SQL语句的语法结构，包括各个子查询、表达式和运算符等。

通过分析解析树，我们可以更加深入地理解SQL语句的结构和含义。

除了解析整个SQL语句外，SQLParse还提供了一些方法来解析SQL语句中的特定部分。

例如，我们可以使用`split`方法来将SQL语句按照逻辑运算符进行拆分，并获取拆分后的子查询。

这对于分析复杂的SQL查询语句非常有用，可以帮助我们更好地理解查询的逻辑结构。

在实际开发中，SQLParse的语法解析功能可以应用于各种场景。

例如，我们可以使用SQLParse来构建一个SQL查询语句的编辑器，用户可以通过该编辑器输入SQL语句，并实时获取语法解析结果。

这样可以帮助用户更好地理解和调试SQL查询语句，提高开发效率。

SQLParse的语法解析功能还可以应用于SQL注入攻击的防御。

高效SQL语句5篇第一篇：高效SQL语句1.SELECT子句中避免使用“*”当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL 列引用…*‟是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法.实际上,ORACLE在解析的过程中, 会将“*” 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间.2.使用DECODE函数来减少处理时间使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.例如:Sql代码1.SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0020 ANDENAME LIKE …SMITH%‟;2.SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0030 AND ENAME LIKE …SMITH%‟;SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0020 ANDENAME LIKE …SMITH%‟;SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0030 AND ENAME LIKE …SMITH%‟;你可以用DECODE函数高效地得到相同结果:Sql代码1.SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,‟X ‟,NULL))D0020_COUNT,2.COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,‟X ‟,NULL))D0030_COUNT,3.SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NUL L))D0020_SAL,4.SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL))D0030 _SAL5.FROM EMP WHERE ENAME LIKE …SMITH%‟;SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,‟X ‟,NULL))D0020_COUNT,COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,‟X ‟,NULL))D0030_COUNT,SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL))D0020_SAL,SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL))D0030_SA L FROM EMP WHERE ENAME LIKE …SMITH%‟;类似的,DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中.3.删除重复记录最高效的删除重复记录方法(因为使用了ROWID)Sql代码1.DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID >(SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID >(SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);4.用TRUNCATE替代DELETE当删除表中的记录时，在通常情况下，回滚段(rollback segments)用来存放可以被恢复的信息，如果你没有COMMIT事务，ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况)，而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短.5.计算记录条数和一般的观点相反, count(*)比count(1)稍快，当然如果可以通过索引检索，对索引列的计数仍旧是最快的.例如 COUNT(EMPNO)6.用Where子句替换HAVING子句避免使用HAVING子句，HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，这个处理需要排序、总计等操作，如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销, 例如: Sql代码1.--低效2.SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION REGION!= …SYDNEY‟AND REGION!= …PERTH‟3.--高效4.SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROMLOCATION WHERE REGION REGION!= …SYDNEY‟ ND REGION!= …PERTH‟ GROUP BYREGION--低效SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION REGION!= …SYDNEY‟AND REGION!= …PERTH‟--高效SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROMLOCATION WHERE REGION REGION!= …SYDNEY‟ ND REGION!= …PERTH‟ GROUP BY REGION7.用EXISTS替代IN在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率.Sql代码1.--低效2.SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = …MELB‟)3.--高效:4.SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS(SELECT …X‟FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LO C = …MELB‟)--低效SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = …MELB‟) --高效:SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS(SELECT …X‟FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = …MELB‟)8.用NOT EXISTS替代NOT IN在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并.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).为了避免使用NOT IN，我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.例如:SELECT …FROM EMPWHERE DEPT_NO NOT IN(SELECT DEPT_NO FROM DEPT WHERE DEPT_CAT=‟A‟);Sql代码1.--为了提高效率改写为:(方法一: 高效)SELECT ….FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+)= …A‟2.--(方法二: 最高效)SELECT ….FROM EMP E WHERE NOT EXISTS(SELECT …X‟FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = …A‟);3.--为了提高效率改写为:(方法一: 高效)SELECT ….FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO =B.DEPT(+)AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+)= …A‟4.--(方法二: 最高效)SELECT ….FROM EMP E WHERE NOT EXISTS(SELECT …X‟FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = …A‟);9.用EXISTS替换DISTINCT当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT.一般可以考虑用EXIST替换例如: Sql代码1.--低效:2.SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D,EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO3.--高效:4.SELECT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D WHERE EXISTS(SELECT …X‟FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO =D.DEPT_NO);5.--EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果.--低效:SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D,EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO--高效:SELECT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D WHERE EXISTS(SELECT …X‟FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);--EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果.10.用索引提高效率索引是表的一个概念部分，用来提高检索数据的效率，实际上ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构，通常通过索引查询数据比全表扫描要快，当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时，ORACLE优化器将使用索引，同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率，另一个使用索引的好处是，它提供了主键(primary key)的唯一性验证，除了那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列.通常, 在大型表中使用索引特别有效.当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率，虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价.索引需要空间来存储，也需要定期维护，每当有记录在表中增减或索引列被修改时，索引本身也会被修改，这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O，因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢注：定期的重构索引是有必要的.11.避免在索引列上使用计算WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而使用全表扫描.举例：Sql代码1.--低效：2.SELECT …FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;3.--高效:4.SELECT … FROM DEPT WHERE SAL> 25000/12;--低效：SELECT …FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;--高效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL> 25000/12;12.用>=替代>Sql代码1.--如果DEPTNO上有一个索引2.--高效：SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >=43.--低效：SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >3--如果DEPTNO上有一个索引 4.--高效：SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >=45.--低效：SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >3两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.第二篇：高效的SQL语句如何写高效率的SQL语句、Where子句中的连接顺序：ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句。

plsql 执行计划PL/SQL 执行计划是一个非常重要的主题，它能够帮助开发人员和数据库管理员优化查询性能，提高数据库操作效率。

执行计划是指数据库在执行SQL语句时的具体操作步骤和执行顺序。

在PL/SQL中，我们可以使用一些特定的命令或方法来获取和分析执行计划，从而帮助我们了解查询的性能和优化潜力。

接下来，本文将详细介绍PL/SQL 执行计划的相关内容。

一、什么是执行计划？在了解PL/SQL执行计划之前，我们首先需要了解执行计划的概念。

执行计划是数据库在执行SQL语句时生成的一种操作指导，它告诉数据库具体应该如何执行查询，并给出了每个操作的执行顺序、数据访问路径、加锁等信息。

通过执行计划，我们可以深入了解查询的执行过程，从而通过调整查询或优化数据库结构来提高查询性能。

二、如何获取执行计划？在PL/SQL中，我们可以使用EXPLAIN PLAN命令来获取查询的执行计划。

EXPLAIN PLAN是一种用于分析查询性能的工具，它可以将查询转化为一个逻辑执行计划，并显示在屏幕上。

具体使用方法如下：1. 首先，我们需要将要分析的SQL语句嵌入到一个PL/SQL块中。

例如，我们要分析如下的查询语句：```sqlSELECT *FROM employeesWHERE salary > 5000;```我们可以将它嵌入到一个PL/SQL块中，如下所示：```sqlDECLAREv_sql VARCHAR2(1000);BEGINv_sql := 'SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000';EXECUTE IMMEDIATE 'EXPLAIN PLAN FOR ' || v_sql;END;```2. 然后，我们可以通过查询表执行计划的视图来获取执行计划。

在PL/SQL中，我们可以使用DBMS_XPLAN包提供的函数来获取执行计划。

检查sql 语法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系数据库的语言，广泛应用于各种数据库管理系统（DBMS），如MySQL、Oracle、SQL Server等。

在数据库开发和管理过程中，编写正确的SQL 语句至关重要，因为它直接影响到数据的查询、更新、删除等操作。

因此，检查SQL语法的准确性和规范性是确保数据操作正确性和系统性能的关键步骤之一。

本文将介绍SQL语法的重要性、SQL语法检查工具以及常见的SQL 语法错误。

通过学习和掌握这些内容，读者将能够编写出更加规范和高效的SQL语句，提高数据库操作的准确性和效率。

1.2文章结构文章结构部分应该包括对整篇文章的大致框架和主要内容进行概述。

这部分应该介绍文章的章节组成和内容安排，让读者对整篇文章的结构有一个清晰的认识。

具体来说，可以包括以下内容：1. 介绍文章的主题和目的，即检查SQL语法的重要性和必要性；2. 阐述文章的组织结构，包括引言、正文和结论三个部分，以及每个部分的主要内容和重点；3. 概述本文将会讨论的内容，例如SQL语法的重要性、SQL语法检查工具以及常见的SQL语法错误；4. 提示读者可以通过本文了解到关于SQL语法检查的基本知识和技巧，以及如何避免常见的错误。

在文章结构部分中，应该尽量简洁明了地表达文章的主题和组织结构，为读者引导进入全文做好铺垫。

1.3 目的SQL语法在数据库管理中起着非常重要的作用，它是数据库系统的核心技术之一。

而在实际应用中，很多程序员在编写SQL语句时会出现语法错误，导致数据库操作失败或者出现意外的结果。

因此，本文的目的就是帮助读者了解SQL语法的重要性，掌握常见的SQL语法错误，以及介绍一些SQL语法检查工具，帮助读者提高SQL语法的编写能力，减少错误发生的可能性，提高数据库操作的效率和准确性。

通过本文的学习，读者可以更加熟练地运用SQL语法进行数据库操作，提升自己的技术水平，为实际工作和项目开发提供更好的支持。

Oracle的SQL语句执行效率问题查找与解决方法一、识别占用资源较多的语句的方法（4种方法）1.测试组和最终用户反馈的与反应缓慢有关的问题。

2.利用V_$SQLAREA视图提供了执行的细节。

（执行、读取磁盘和读取缓冲区的次数）•数据列EXECUTIONS：执行次数DISK_READS：读盘次数COMMAND_TYPE：命令类型（3:select,2:insert;6:update;7delete;47:pl/sql程序单元）OPTIMIZER_MODE：优化方式SQL_TEXT：Sql语句SHARABLE_MEM：占用shared pool的内存多少BUFFER_GETS：读取缓冲区的次数•用途1、帮忙找出性能较差的SQL语句2、帮忙找出最高频率的SQL3、帮忙分析是否需要索引或改善联接3.监控当前Oracle的session，如出现时钟的标志，表示此进程中的sql运行时间较长。

4.Trace工具：a)查看数据库服务的初始参数：timed_statistics、user_dump_dest和max_dump_file_sizeb)Step 1: alter session set sql_trace=truec)Step 2: run sql；d)Step 3: alter session set sql_trace=falsee)Step 4:使用“TKPROF”转换跟踪文件f)Parse，解析数量大通常表明需要增加数据库服务器的共享池大小，query或current提取数量大表明如果没有索引，语句可能会运行得更有效，disk提取数量表明索引有可能改进性能，library cache中多于一次的错过表明需要一个更大的共享池大小二、如何管理语句处理和选项•基于成本（Cost Based）和基于规则（Rule Based）两种优化器，简称为CBO 和RBO •Optimizer Mode参数值:Choose：如果存在访问过的任何表的统计数据，则使用基于成本的Optimizer,目标是获得最优的通过量。

编译原理实践yacc(sql查询语句解析) 概述说明1. 引言1.1 概述本篇文章旨在介绍编译原理实践中使用Yacc工具对SQL查询语句进行解析的过程。

编译原理是计算机科学中的重要研究领域，主要涉及将高级语言转化为低级的机器语言，以便计算机能够理解和执行。

通过使用编译原理中的概念和技术，可以大大简化复杂语法的分析和解析过程，提高程序开发的效率。

1.2 文章结构本文共分为五个部分，每个部分都有其特定的内容和目标：- 引言：介绍本篇文章的背景和目的。

- 编译原理实践yacc：阐述编译原理及介绍Yacc工具在该领域中的应用。

- SQL查询语句解析过程：详细讲解SQL查询语句的基本结构、词法分析过程以及语法分析过程。

- Yacc工具的使用和配置：指导读者如何安装Yacc工具，并演示如何编写Yacc 源文件以及生成解析器代码并进行运行。

- 结论与展望：总结全文内容并提供未来可能的拓展方向。

1.3 目的本文目的在于通过对编译原理和Yacc工具在SQL查询语句解析中的应用进行介绍，帮助读者更好地理解编译原理的相关概念，并掌握使用Yacc工具进行语法分析和解析的方法。

通过实践演示和案例讲解，读者能够学会配置和使用Yacc 工具，并将其应用于自己感兴趣的领域。

以上为“1. 引言”部分内容的详细描述，请结合实际情况进行参考与调整。

2. 编译原理实践yacc2.1 什么是编译原理编译原理是计算机科学领域的一个重要分支，研究如何将高级程序语言转换为机器语言。

它涉及到编程语言的词法分析、语法分析和代码生成等多个方面。

通过编译原理，我们可以了解程序如何被解释和执行，从而能够更好地设计和优化程序。

2.2 Yacc介绍Yacc（Yet Another Compiler Compiler）是一款用于生成语法解析器的工具。

它是由AT&T贝尔实验室的Stephen C. Johnson在20世纪70年代开发的，并成为Unix操作系统环境下广泛使用的编译器工具之一。

提⾼SQL查询效率where语句条件的先后次序应如何写我们要做到不但会写SQL，还要做到写出性能优良的SQL语句。

（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM⼦句中的表名，FROM⼦句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM⼦句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。

如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引⽤的表。

（2）WHERE⼦句中的连接顺序：Oracle采⽤⾃下⽽上的顺序解析WHERE⼦句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最⼤数量记录的条件必须写在WHERE⼦句的末尾。

中.国.站长站（3）SELECT⼦句中避免使⽤‘*’：Oracle在解析的过程中, 会将‘*’依次转换成所有的列名, 这个⼯作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。

（4）减少访问数据库的次数：Oracle在内部执⾏了许多⼯作: 解析SQL语句, 估算索引的利⽤率, 绑定变量 , 读数据块等。

（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200。

（6）使⽤DECODE函数来减少处理时间：使⽤DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表。

（7）整合简单,⽆关联的数据库访问：如果你有⼏个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到⼀个查询中(即使它们之间没有关系)。

（8）删除重复记录：最⾼效的删除重复记录⽅法 ( 因为使⽤了ROWID)例⼦：DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);（9）⽤TRUNCATE替代DELETE：当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) ⽤来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执⾏删除命令之前的状况) ⽽当运⽤TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息。

数据库查询优化-20条必备sql优化技巧0、序⾔本⽂我们来谈谈项⽬中常⽤的 20 条 MySQL 优化⽅法，效率⾄少提⾼ 3倍！具体如下：1、使⽤ EXPLAIN 分析 SQL 语句是否合理使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使⽤索引，尽量避免 extra 列出现：Using File Sort、Using Temporary 等。

2、必须被索引重要SQL必须被索引：update、delete 的 where 条件列、order by、group by、distinct 字段、多表 join 字段。

3、联合索引对于联合索引来说，如果存在范围查询，⽐如between、>、<等条件时，会造成后⾯的索引字段失效。

对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则：举列来说索引含有字段 id、name、school，可以直接⽤ id 字段，也可以 id、name 这样的顺序，但是 name; school 都⽆法使⽤这个索引。

所以在创建联合索引的时候⼀定要注意索引字段顺序，常⽤的查询字段放在最前⾯。

4、强制索引必要时可以使⽤ force index 来强制查询⾛某个索引: 有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索 SQL 语句，但是可能它所采⽤的索引并不是我们想要的。

这时就可以采⽤ forceindex 来强制优化器使⽤我们制定的索引。

5、⽇期时间类型对于⾮标准的⽇期字段，例如字符串的⽇期字段，进⾏分区裁剪查询时会导致⽆法识辨，依旧⾛全表扫描。

尽管 TIMESTAMEP 存储空间只需要 datetime 的⼀半，然⽽由于类型 TIMESTAMP 存在性能问题，建议你还是尽可能使⽤类型 DATETIME。

（TIMESTAMP ⽇期存储的上限为2038-01-19 03:14:07，业务⽤ TIMESTAMP 存在风险；）6、禁⽌使⽤ SELECT *SELECT 只获取必要的字段，禁⽌使⽤ SELECT *。

SQL语句执⾏过程详解 ⼀、SQL语句执⾏原第⼀步:客户端把语句发给服务器端执⾏当我们在客户端执⾏ select 语句时,客户端会把这条 SQL 语句发送给服务器端,让服务器端的进程来处理这语句。

也就是说,Oracle 客户端是不会做任何的操作,他的主要任务就是把客户端产⽣的⼀些 SQL 语句发送给服务器端。

虽然在客户端也有⼀个数据库进程,但是,这个进程的作⽤跟服务器上的进程作⽤事不相同的。

服务器上的数据库进程才会对SQL 语句进⾏相关的处理。

不过,有个问题需要说明,就是客户端的进程跟服务器的进程是⼀⼀对应的。

也就是说,在客户端连接上服务器后,在客户端与服务器端都会形成⼀个进程,客户端上的我们叫做客户端进程;⽽服务器上的我们叫做服务器进程。

第⼆步:语句解析当客户端把 SQL 语句传送到服务器后,服务器进程会对该语句进⾏解析。

同理,这个解析的⼯作,也是在服务器端所进⾏的。

虽然这只是⼀个解析的动作,但是,其会做很多“⼩动作”。

1. 查询⾼速缓存(library cache)。

服务器进程在接到客户端传送过来的 SQL 语句时,不会直接去数据库查询。

⽽是会先在数据库的⾼速缓存中去查找,是否存在相同语句的执⾏计划。

如果在数据⾼速缓存中,则服务器进程就会直接执⾏这个 SQL 语句,省去后续的⼯作。

所以,采⽤⾼速数据缓存的话,可以提⾼ SQL 语句的查询效率。

⼀⽅⾯是从内存中读取数据要⽐从硬盘中的数据⽂件中读取数据效率要⾼,另⼀⽅⾯,也是因为这个语句解析的原因。

不过这⾥要注意⼀点,这个数据缓存跟有些客户端软件的数据缓存是两码事。

有些客户端软件为了提⾼查询效率,会在应⽤软件的客户端设置数据缓存。

由于这些数据缓存的存在,可以提⾼客户端应⽤软件的查询效率。

但是,若其他⼈在服务器进⾏了相关的修改,由于应⽤软件数据缓存的存在,导致修改的数据不能及时反映到客户端上。

从这也可以看出,应⽤软件的数据缓存跟数据库服务器的⾼速数据缓存不是⼀码事。

仓库调拨sql语句1.引言1.1 概述仓库调拨是指将仓库中的货物或物品从一个位置或仓库转移到另一个位置或仓库的过程。

这个过程通常涉及到管理和跟踪货物的移动，以确保货物能够按时准确地到达目的地。

仓库调拨在物流管理中扮演着重要的角色。

它可以有效地管理货物的库存，减少库存积压和滞销现象。

同时，它还能够满足供应商和客户之间的需求匹配，提高物流的运作效率。

在仓库调拨过程中，需要编写相应的SQL语句来实现货物的移动和跟踪。

这些SQL语句可以用于更新库存记录、生成调拨单据、计算调拨成本等操作。

通过使用SQL语句，我们可以方便地管理和控制仓库调拨的各个环节，确保调拨过程的顺畅和准确。

本文将重点介绍仓库调拨的概念、作用、流程和注意事项，并展望其未来的发展趋势。

通过深入了解和掌握仓库调拨的相关知识和技能，我们可以更好地应对日益复杂的物流管理需求，提升企业的竞争力和市场地位。

1.2文章结构1.2 文章结构：本文将按照以下结构进行介绍仓库调拨的SQL语句的相关内容：1) 引言：在此部分我们将对仓库调拨的概述进行介绍，明确仓库调拨在供应链管理中的重要性，并介绍本文的结构和目的。

2) 正文：这部分将详细介绍仓库调拨的概念和作用，包括仓库调拨的定义、目的以及相关的术语解释。

同时，我们将从SQL语句的角度分析仓库调拨的流程，包括仓库调拨的发起、审核和执行流程。

此外，我们还将介绍一些仓库调拨过程中需要注意的事项，以确保调拨的顺利进行。

3) 结论：在本部分，我们将总结仓库调拨的重要性，强调仓库调拨对供应链管理的影响，并提出一些建议来进一步完善和发展仓库调拨的实践。

同时，我们将展望未来仓库调拨的发展趋势，包括技术的应用、数据的分析等方面的挑战和机遇。

通过以上结构，我们将全面而详细地介绍仓库调拨的SQL语句，使读者能够更好地理解仓库调拨的概念和作用，并在实践中应用相关的SQL语句来优化仓库调拨流程，提高供应链管理的效率和精确度。

1.3 目的仓库调拨作为供应链管理中不可或缺的一环，其目的在于优化仓储资源配置，提高供应链运作效率，确保产品的及时调配和正常流转。

sql执行计划范文SQL执行计划（SQL Execution Plan）是指数据库在执行SQL语句时生成的一种执行计划，用于指导数据库在实际执行SQL语句时的具体操作顺序和策略。

执行计划的生成是数据库优化器（Optimizer）的一个重要任务，通过分析SQL语句的结构和数据库中的统计信息，优化器能够快速生成一个高效的执行计划，从而提高SQL语句的执行效率。

在执行SQL语句之前，数据库优化器会对SQL语句进行解析和优化，生成一个执行计划。

执行计划通常是一棵树状结构，由多个执行计划节点构成。

每个执行计划节点表示SQL语句中的一个具体操作，例如表的访问、索引的使用、连接操作等。

执行计划节点之间的连接关系表示操作之间的依赖关系，即一些操作的输出作为另一个操作的输入。

执行计划中的每个节点都包含了具体的物理操作，例如全表扫描、索引扫描、排序操作等。

每个节点都有一个成本估计值，表示在该节点执行时的开销，优化器会根据节点的成本估计值来确定最优的执行计划。

执行计划的生成过程可以分为以下几个步骤：1.SQL解析和语法树生成：数据库优化器首先对SQL语句进行解析，生成一个语法树。

语法树表示SQL语句的结构和含义，包含了表名、列名、操作符等信息。

2.查询优化和重写：优化器会对查询语句进行优化和重写，以提高查询性能。

优化器可以根据统计信息和启发式规则来重写查询语句，例如将一个复杂的查询拆分成多个简单的查询，使用索引来加速查询等。

3.执行计划生成：在查询优化和重写之后，优化器会生成一个初始的执行计划。

执行计划是一个树状结构，由多个执行计划节点构成。

每个节点表示SQL语句中的一个具体操作，例如表的访问、索引的使用、连接操作等。

4.选择最优执行计划：在生成初始的执行计划之后，优化器会评估每个节点的成本估计值，并选择最优的执行计划。

成本估计值用于评估每个节点执行时的开销，包括CPU开销、磁盘IO开销、内存开销等。

5.生成最终执行计划：在选择最优执行计划之后，优化器会对执行计划进行优化和调整，以进一步提高执行性能。