SQL语句执行效率及分析

合集下载

oracle 监控指标 sql

oracle 监控指标 sql

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

浅谈FireBird数据库SQL语句的优化

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

postgresql的in查询效率慢的解决方法_概述及解释说明

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 Server查询性能分析与查询效率提高

SQL Server查询性能分析与查询效率提高

则,归纳总结 出 了提 高 S LS re 数据 库查询效率的方法. Q e r v
关 键 词 : QL S ;查询 ;性 能
中图分类号: P 1 . T 3 1 13
d i 1.99 .s . 0 -4 32 1.33 o: 03 6 /i n1 32 8 . 2 . js 0 0 0 4
1 S LSre 查询优化机制 Q evr
S L S R E 中有一个“ Q EV R 查询分析优化器” ,它能实现 自动优化,即查询提供一个最佳 的执行策略. 对于
s L 的查询优化器, Q 输入是一条查询语句, 输出是一个执行策略. 一条 S L查询语句可以有多种执行策 略, Q 优 化器将会考察解决查询各个部分( w e 条件、连接和函数) 估计出每个操作 的每项逻辑开销, 如 hr e , 并考虑索 引、 硬件 的限制和数据 的统计信息, 执行其中所需时间最少的所谓成本最低 的那一种方法. 虽然查询优化器可 以根
M a .2 2 y 01

文 章 编号 : 032 4 (020 - 8-4 10 —8 32 1)30 30 4
S LS re 查询性 能分析 与查询效率提高 Q evr
彭 勇
( 成都纺织高等专科学校电子信息及电气工程 系, 成都 摘 613) 17 1
要 : 绍 了 S L Sre 数据库 中查询优化机制与 索引类型,详细分析 旨在提 高 S L查询效率的有效 索引的建立规 介 Q ev r Q
2 影 响 S L查询语句执行效率 的主要 因素 Q
21 是否建有有效的适合可用的索引 . S L 查 询优 化 工作 很大 程 度上 是通 过利 用合 适 的索 引,以便 查询 优化 器可 以使 用快 速 索 引查 找,而 不 是慢 Q 速 的表扫描. 如果没有索引, 查询优化器没有别的选择, 只能扫描表中的每一行 ; 若索引中的索引列 的顺序不是 最佳 的, Q re 可能会选择执行索引扫描的方式. S Ls r e v S Lsre 的索 引结构含有三种组成元素: R o 节点分页; Q v r e 根(ot ) 叶子层(ef ee ; ̄ L a L v1 t 叶子层( n L a L v 1 ) No ef e e) 即介于叶子层与根之 间的结构. 建立 索 引的 S QL语 法格 式如 下 : C e t [NI 】C US E E NO L T R D] rae U QE 【 L T R D l NC US E E I NDE dx n me X i e— a n O { be i (ou N t lI e clmn[ Cl S ] .n) a w} v AS DE C [. 】 ,.

SQL语句执行计划变化的原因分析与应对策略-For Oracle 10g

SQL语句执行计划变化的原因分析与应对策略-For Oracle 10g

通常而言,只需按照上文中的两个方面来做,应用的效果会非常的好, 然而在实际进行数据库SQL优化的过程中,当这两个方面的优化措施相互作用 时,却可能产生一些意想不到的情景—产生多版本的执行计划,在一些高访 问负荷,数据量巨大且分布复杂的业务系统中甚至可能引发突然性的性能下 降。 因此,为使业务系统长期稳定运行,以上问题是必须避免的。换言之, 找到多版本执行计划的产生原因并避免由于嵌入变量的处理而导致的执行计 划非正常改变将成为维护好业务系统的关键因素。
六、总结
随着各类业务系统的飞速发展,其数据量和数据复杂性也不断增加,从而引 起的各类由于SQL执行效率不佳所导致的性能问题也日趋严重。 对于数据库开发人员,必须掌握各类业务系统的数据特点。尽量的在开发阶 段就避免今后产生SQL执行计划不佳的现象。 对于数据库维护人员,要充分掌握SQL执行计划变化的各类原因,并能及时处 理因执行计划变差所导致的各类性能问题,确保业务系统的正常运行。
?数据库中触发sql语句硬解析的因素首次sql访问与sql相关对象的ddl操作与sql相关对象的权限变化与sql相关对象的统计信息变化会话或数据库级的优化器参数改变游标过期或共享池刷新三多版本执行计划的产生原因续?多版本执行计划产生的主要原因由此可见由于统计信息与优化器设置是执行计划的决定性因素故造成多版本执行计划产生的根本原因是由于统计信息或优化器参数设置的改变导致在下次触发硬解析时生成了与之前相比不同的执行计划
五、应对策略
在设计阶段确定最优执行计划
A.根据数据分布特性得到最优执行计划:在设计阶段各个数据表的数据特点都是 可预知的,从这些特征出发确定一个执行计划就最为准确,同时也避免了频繁统计收 集。这个执行计划需要与具体的数据无关,不求最快,但求最优,即适合大多数情况。 从技术上而言,可以使用嵌入变量的均值(而非理想或极端值)来创建执行计划。如 果结合优化器指令(HINT)可以更精确的固定一个最优的执行计划,或者缩小BIND- PEEKING所带来的执行计划变化的范围,减少BIND-PEEKING带来的副作用。 如果 很好的应用HINT和嵌入变量,BIND-PEEKING就不会影响到应用的正常运行。 B.适当使用常量与变量的组合:对于数据中的极端值(最大,最小等)可以使用 常量,由数据库自行选定最快执行计划,对于其它值则使用HINT来固定一个折中的执 行计划。

sql技术要点

sql技术要点

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

in和exists的区别与SQL执行效率分析

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 语法解析

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。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

SQL语句执行效率及分析2.SQL提高查询效率2008-05-12 21:201.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=03.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,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=10 or num=20可以这样查询:select id from t where num=10union allselect id from t where num=205.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:select id from t where num between 1 and 36.下面的查询也将导致全表扫描:select id from t where name like '%abc%'若要提高效率,可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。

因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。

然而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。

如下面语句将进行全表扫描:select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引:select id from t with(index(索引名)) where num=@num8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这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/2=100应改为:select id from t where num=100*29.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

如:select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id select id from t wheredatediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id应改为:select id from t where name like 'abc%'select id from t where createdate>='2005-11-30' andcreatedate<'2005-12-1'10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:select col1,col2 into #t from t where 1=0这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:create table #t(...)13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换:select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)14.并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。

一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。

若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.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。

18.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高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。

如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。

21.避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。

但是,对于一次性事件,最好使用导出表。

23.在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。

24.如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。

游27.与临时表一样,游标并不是不可使用。

对小型数据集使用 FAST_FORWARD 标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。

在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。

如果开发时间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ,在结束时设置SET NOCOUNT OFF。

无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送消息。

DONE_IN_PROC29.尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。

30.尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理1、避免将字段设为“允许为空”2、数据表设计要规范3、深入分析数据操作所要对数据库进行的操作4、尽量不要使用临时表5、多多使用事务6、尽量不要使用游标7、避免死锁8、要注意读写锁的使用9、不要打开大的数据集10、不要使用服务器端游标11、在程序编码时使用大数据量的数据库12、不要给“性别”列创建索引13、注意超时问题14、不要使用Select *15、在细节表中插入纪录时,不要在主表执行Select MAX(ID)16、尽量不要使用TEXT数据类型17、使用参数查询18、不要使用Insert导入大批的数据19、学会分析查询20、使用参照完整性21、用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////提高SQL查询效率(要点与技巧):?技巧一:问题类型:ACCESS数据库字段中含有日文片假名或其它不明字符时查询会提示内存溢出。

解决方法:修改查询语句sql="select * from tablename where column like '%"&word&"%'"改为sql="select * from tablename"rs.filter = " column like '%"&word&"%'"===========================================================技巧二:问题类型:如何用简易的办法实现类似百度的多关键词查询(多关键词用空格或其它符号间隔)。

解决方法:'//用空格分割查询字符串ck=split(word," ")'//得到分割后的数量sck=UBound(ck)sql="select * tablename where"在一个字段中查询For i = 0 To sckSQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _"column like '"&ck(i)&"%')"tempJoinWord = " and "Next在二个字段中同时查询For i = 0 To sckSQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _"column like '"&ck(i)&"%' or " & _"column1 like '"&ck(i)&"%')"tempJoinWord = " and "Next===========================================================技巧三:大大提高查询效率的几种技巧1. 尽量不要使用 or,使用or会引起全表扫描,将大大降低查询效率。

相关文档
最新文档