SQL语句的执行原理分析及where 查询条件决定SQL效率
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。
使用SQL语句查询数据库表格数据
使用SQL语句查询数据库表格数据SQL是结构化查询语言的缩写，是一种用于管理关系型数据库（RDBMS）的标准化语言。
通过使用SQL语句，我们可以查询数据库表格中的数据，进行新增、修改和删除操作。
本文将介绍如何使用SQL语句查询数据库表格数据。
1. 连接数据库在使用SQL语句查询数据之前，首先需要连接到数据库。
通常我们使用的是MySQL数据库，下面是连接到MySQL数据库的示例代码：```import pymysql# 连接数据库conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password',db='database_name', charset='utf8')```2. 查询所有数据要查询数据库表格中的所有数据，我们可以使用SELECT语句。
下面是查询语句的示例代码：```# 创建游标cursor = conn.cursor()# 查询数据sql = "SELECT * FROM table_name"cursor.execute(sql)# 获取所有数据results = cursor.fetchall()# 输出结果for row in results:print(row)# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()```在上述示例代码中，我们首先创建了一个游标来执行SQL语句。
然后，我们使用SELECT语句查询了表格中的所有数据，并将结果存储在results变量中。
最后，我们通过循环遍历results来输出查询结果。
3. 查询指定条件的数据除了查询所有数据，有时候我们还需要查询满足特定条件的数据。
在SQL中，我们可以使用WHERE子句来指定查询条件。
下面是查询指定条件数据的示例代码：```# 查询指定条件数据sql = "SELECT * FROM table_name WHERE condition"```在上述示例代码中，我们将WHERE子句替换为实际的查询条件。
SQL高级查询
1. SQL(高级查询)1.1. 子查询1.1.1. 子查询在WHERE子句中在SELECT查询中，在WHERE查询条件中的限制条件不是一个确定的值，而是来自于另外一个查询的结果。
为了给查询提供数据而首先执行的查询语句叫做子查询。
子查询：嵌入在其它SQL语句中的SELECT语句，大部分时候出现在WHERE子句中。
子查询嵌入的语句称作主查询或父查询。
主查询可以是SELECT语句，也可以是其它类型的语句比如DML或DDL语句。
根据返回结果的不同，子查询可分为单行子查询、多行子查询及多列子查询。
多行多列或单行多列(没有什么实际意义)多行多列子查询通常用于建立在二次查询,常出现在FROM子句中图-1 子查询例如查找和SCOTT同职位的员工：1.SELECT e.ename, e.job2.FROM emp e3.WHERE e.job =4.(SELECT job FROM emp WHERE ename ='SCOTT')；查找薪水比整个机构平均薪水高的员工：1.SELECT deptno, ename, sal2.FROM emp e3.WHERE sal >(SELECT AVG(sal) FROM emp;如果子查询返回多行，主查询中要使用多行比较操作符，包括IN、ALL、ANY。
其中ALL和ANY 不能单独使用，需要配合单行比较操作符>、>=、<、<=一起使用。
例如查询出部门中有SALESMAN但职位不是SALESMAN的员工的信息：EXISTS:后面跟着子查询判断子查询返回是否存在,如果存在就输出,不存在就忽略这一条;1.SELECT empno, ename, job, sal, deptno2.FROM emp3.WHERE deptno IN4.(SELECT deptno FROM emp WHERE job ='SALESMAN')5.AND job <>'SALESMAN';在子查询中需要引用到主查询的字段数据，使用EXIST关键字。
oracle-SQL语句执行原理和完整过程详解
SQL语句执行过程详解一条sql，plsql的执行到底是怎样执行的呢？一、SQL语句执行原理：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,其会做很多小动作。
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,“”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。
使用SQL语句进行MySQL数据的插入与查询
使用SQL语句进行MySQL数据的插入与查询在现代信息时代，数据扮演着至关重要的角色。
而MySQL作为一个广受欢迎的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各类软件开发、网站构建以及数据存储等领域。
正确地使用SQL语句进行MySQL数据的插入与查询，将有助于高效地管理和操作数据。
本文将探讨如何使用SQL语句进行MySQL数据的插入与查询，并提供一些实用的技巧和建议。
一、插入数据插入数据是数据库操作中最基本且常见的操作之一。
通过使用SQL的INSERT INTO语句，我们可以将数据插入到MySQL数据库的指定表中。
下面是一个简单的示例：```sqlINSERT INTO 表名 (列1, 列2, 列3)VALUES (值1, 值2, 值3);```其中，表名是要插入数据的目标表的名称；列1、列2、列3是目标表中要插入数据的列名；值1、值2、值3是要插入的具体数值。
在实际应用中，我们需要根据具体情况进行调整和扩展。
除了单条插入数据外，还可以使用INSERT INTO语句一次性插入多条数据。
例如：```sqlINSERT INTO 表名 (列1, 列2, 列3)VALUES (值1, 值2, 值3), (值1, 值2, 值3), (值1, 值2, 值3);在插入数据时，可以使用SQL的SELECT子句来选择插入的数据来源。
例如：```sqlINSERT INTO 表名 (列1, 列2, 列3)SELECT 列1, 列2, 列3FROM 其他表名WHERE 条件;```这样就可以将其他表中符合条件的数据插入到目标表中。
二、查询数据查询数据是使用SQL语句进行MySQL操作的另一个常见任务。
通过使用SELECT语句，我们可以从指定表中检索出所需的数据。
最简单的SELECT语句格式如下：```sqlSELECT 列1, 列2, 列3FROM 表名;```其中，列1、列2、列3是要检索的列名，也可以使用*代表所有列；表名是目标表的名称。
通过分析SQL语句的执行计划优化SQL(总结)
l 选择你的数据块的最佳大小。 -- 原则上来说大一些的性能较好。
l 分布你的数据，使得一个节点使用的数据本地存贮在该节点中。
调整产品系统
本节描述对应用系统快速、容易地找出性能瓶颈，并决定纠正动作的方法。这种方法依赖于对Oracle服务器体系结构和特性的了解程度。在试图调整你的系统前，你应熟悉Oracle调整的内容。
表之间的连接
如何产生执行计划
如何分析执行计划
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 如何干预执行计划 - - 使用hints提示
具体案例分析
第6章 其它注意事项
附录
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通过分析SQL语句的执行计划优化SQL(总结)
做DBA快7年了，中间感悟很多。在DBA的日常工作中，调整个别性能较差的SQL语句时一项富有挑战性的工作。其中的关键在于如何得到SQL语句的执行计划和如何从SQL语句的执行计划中发现问题。总是想将日常经验的点点滴滴总结一下，但是直到最近才下定决心，总共花了3个周末时间，才将其整理成册，便于自己日常工作。不好意思独享，所以将其贴出来。
图1-1 在应用生命周期中调整的代价
图1-2 在应用生命周期中调整的收益
当然，即使在设计很好的系统中，也可能有性能降低。但这些性能降低应该是可控的和可以预见的。
调整目标
inner join和where的执行顺序-概述说明以及解释
inner join和where的执行顺序-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在进行数据库查询时，我们经常会用到inner join和where两个关键字。
它们在查询过程中起着不同的作用。
inner join用于连接两个或多个表，而where用于设置查询条件。
然而，其中一个问题是这两个关键字的执行顺序，即它们在查询过程中的先后顺序。
本文将详细介绍inner join和where的执行顺序，并探讨它们之间的关系。
了解它们的执行顺序和关系将有助于我们更好地理解数据库查询的工作原理，并能够优化查询的效率和性能。
首先，我们将简要介绍inner join和where的基本概念和功能，然后逐步深入讨论它们的执行顺序。
最后，我们将总结inner join和where 的执行顺序，并给出一些建议和未来发展的可能性。
通过本文的阅读，读者将对inner join和where的执行顺序有更清晰的认识，并能够在实际应用中更好地使用它们。
让我们开始探索inner join 和where在数据库查询中的重要作用吧！1.2 文章结构在本文中，我们将首先概述内联连接和WHERE条件的概念和作用。
接着，我们将探讨内联连接和WHERE条件在SQL查询中的执行顺序。
然后，我们将分析内联连接和WHERE条件之间的关系，并解释它们在查询中的相互作用。
最后，我们将总结内联连接和WHERE条件的执行顺序，并给出一些建议以及可能的未来发展方向。
在正文部分，我们将详细介绍内联连接的执行顺序。
我们将解释内联连接是如何在查询中被处理的，并说明它与其他连接类型的区别。
我们还将讨论内联连接的优缺点，以及在不同情况下如何选择合适的连接方式。
接着，我们将探讨WHERE条件的执行顺序。
我们将解释WHERE条件是如何在查询中被处理的，并探讨它与内联连接的区别和联系。
我们将讨论WHERE条件的使用注意事项，以及如何根据查询需求编写高效的WHERE条件。
随后，我们将深入研究内联连接和WHERE条件之间的关系。
sql select where 语句
SQL SELECT WHERE 语句详解
SQL（Structured Query Language）是用于管理关系数据库的标准编程语言。
在SQL 中，SELECT 语句用于从数据库表中检索数据。
WHERE 子句用于过滤记录，只返回满足指定条件的记录。
下面是SQL SELECT WHERE语句的详细解释：
1.基本语法：
2.列名称：指定要从表中检索的列的名称。
可以使用星号（*）来选择所有列。
3.表名称：指定要从中检索数据的表的名称。
4.条件：指定筛选记录的条件。
只有满足条件的记录才会被检索出来。
5.运算符：WHERE 子句中可以使用各种比较运算符，如等于（=）、不等于（<>）、
大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）、小于等于（<=）等。
还可以使用逻辑运算符（AND、OR、NOT）来组合多个条件。
6.示例：假设我们有一个名为 "Employees" 的表，其中包含员工的姓名、年
龄和薪水。
现在我们要查询年龄大于 30 且薪水大于 5000 的员工信息，可以使用以下 SQL 语句：
上述语句将返回满足条件的员工的所有列数据。
如果只需要特定的列数据，可以将星号替换为所需的列名称，例如：
这将返回员工的姓名和薪水信息，但不会返回年龄信息。
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SQL语句的执行原理分析及where 查询条件决定SQL效率原理：
第一步：应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行。
我们在数据层执行SQL语句时,应用程序会连接到相应的数据库服务器,把SQL语句发送给服务器处理。
第二步：服务器解析请求的SQL语句。
1:SQL计划缓存,经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实,往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间,但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句,会在很短的时间内返回查询结果。
原因:
1):服务器在接收到查询请求后,并不会马上去数据库查询,而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划,如果存在,就直接调用已经编译好的执行计划,节省了执行计划的编译时间。
2):如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中,就不用查询物理文件了,而是从缓存中取数据,这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多,提高了查询效率.数据缓冲存储区会在后面提到。
2:如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划,服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验,如果有语法错误,服务器会结束查询操作,并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。
注意:此时返回的错误信息中,只会包含基本的语法错误信息,例如select 写成selec等,错误信息中如果包含一列表中本没有的列,此时服务器是不会检查出来的,因为只是语法验证,语义是否正确放在下一步进行。
3:语法符合后,就开始验证它的语义是否正确,例如,表名,列名,存储过程等等数据库对象是否真正存在,如果发现有不存在的,就会报错给应用程序,同时结束查询。
4:接下来就是获得对象的解析锁,我们在查询一个表时,首先服务器会对这个对象加锁,这是为了保证数据的统一性,如果不加锁,此时有数据插入,但因为没有加锁的原因,查询已经将这条记录读入,而有的插入会因为事务的失败会回滚,就会形成脏读的现象。
5:接下来就是对数据库用户权限的验证,SQL语句语法,语义都正确,此时并不一定能够得到查询结果,如果数据库用户没有相应的访问权限,服务器会报出权限不足的错误给应用程序,在稍大的项目中,往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串,这些数据库用户具有不同的权限,有的是只读权限,有的是只写权限,有的是可读可写,根据不同的操作选取不同的用户来执行,稍微不注意,无论你的SQL语句写的多么完善,完美无缺都没用。
6:解析的最后一步,就是确定最终的执行计划。
当语法,语义,权限都验证后,服务器并不会马上给你返回结果,而是会针对你的SQL进行优化,选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。
例如在做表联合查询时,服务器会根据开销成本来最终决定采用hash join,merge join ,还是loop join,采用哪一个索引会更高效等等,不过它的自动化优化是有限的,要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。
当确定好执行计划后,就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中,下次在有相同的执行请求时,就直接从计划缓存中取,避免重新编译执行计划。
第三步：语句执行。
服务器对SQL语句解析完成后,服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思,接下来才会真正的执行SQL语句。
此时分两种情况:
1):如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话,服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序,避免了从物理文件中读取,提高查询速度。
2):如果数据行没有在数据缓冲存储区中,则会从物理文件中读取记录返回给应用程序,同时把数据行写入数据缓冲存储区中,供下次使用。
说明:SQL执行完后会把相关结果放入SQL缓存中去, 第二次执行因为有缓存的存在,会特别快速。
执行顺序：
1. FROM 子句返回初始结果集。
2. WHERE 子句排除不满足搜索条件的行。
3. GROUP BY 子句将选定的行收集到GROUP BY 子句中各个唯一值的组中。
4. 选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。
5. 此外，HAVING 子句排除不满足搜索条件的行。
6. 计算所有的表达式；
7. 使用order by对结果集进行排序。
where条件执行原理及效率：
首先要了解Where 条件执行方向是从右向左的（如多条件判断下，会从最后一个条件来判断过滤数据的，依次向前推进判断）。
了解了执行顺序就看下如何写where才能提高SQL性能呢！
1：注意SQL运算符（非、与、或）优先级别，级别越高放最后。
2：在同运算符内字段值数据范围越大的查询字段放最后。
坚持这两点原则理论SQL效率提高25%左右。
下面通过实际运行得到的执行时间：
合理的写法：
SELECT * from dy_info i where (i.realName='张军' and i.sexId='1') or (i.realName='张军' and i.sexId='2') and (erType='5')
执行时间: 0.047ms
SELECT * from dy_info i where i.sexId='1' and i.realName='张军'
执行时间: 0.094ms
不合理的写法：
[SQL] SELECT * from dy_info i where (i.realName='张军' and i.sexId='1') and (erType='5') or (i.realName='张军' and i.sexId='2')
执行时间: 0.172ms
SELECT * from dy_info i where i.realName='张军' and i.sexId='1'
执行时间: 0.140ms
其实在执行SQL的时候数据表数据量10000以下的话你有可能感觉不出效率的问题，但对于大数据量表时这方面还是比较重要的，所以因情况而定提倡合理的书写SQL方法。