SQL语句大批量多表查询优化解决方案
SQL语句进阶练习(多表连接查询)-提供查询题目与解答
说明
第一眼看到表的结构可能心中会觉得题目比较简单，但是当我深入做题目的时候发现这题目可能有些变态，几乎费了我一天的时间才 把这些题目做出来（可能是因为我不怎么聪明的原因） 在我所做的题解中有一部分不是最优解，还有很多高效的查询方式，比如最后一题的解答，我有三种方式解答，但是最后的一种才是 最简单的行转列的方式。 在这些题目中使用最多的就是join多表连接查询
-方- 法二 SELECT st.s_id,st.s_name FROM ( SELECT *,COUNT(c_id) FROM score GROUP BY s_id ) one RIGHT JOIN student st ON one.s_id=st.s_id WHERE `COUNT(c_id)`<3 OR `COUNT(c_id)` IS NULL
--查5询. 两门以上不及格课程的同学的学号及其平均成绩 SELECT s_id,AVG(s_score) FROM score WHERE s_score<60 GROUP BY s_id HAVING COUNT(c_id)>=2
--查6询. 平均成绩大于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩 SELECT st.s_id,s_name,`AVG(s_score)` avg_score FROM student st INNER JOIN ( SELECT s_id,AVG(s_score) FROM score GROUP BY s_id HAVING `AVG(s_score)`>85) sc ON st.s_id=sc.s_id
题目解答
稍微基础题目解答
--查1询. 平均成绩大于60分的学生的学号和平均成绩 -题- 目解析一 如果平均成绩为已选科目的平均分解答如下 SELECT s_id,AVG(s_score) FROM score GROUP BY s_id HAVING `AVG(s_score)`>60 -題- 目解析二 如果平均分是总科目分数除以总门数，没有考当0做分解答如下 SELECT s_id,(SUM(s_score)/3) avg_score FROM score GROUP BY s_id HAVING `avg_score`>60
表连接优化
浓密树 它连接的两个输入可能都不是表，这种树的结构是完全自由的，查询优化 器只有在没有其他选择的情况下才会选择他。他常会出现在有无法合并的 视图或者子查询的时候。
连接的类型 两种写法 1、SQL-86 2、oracle9i开始支持SQL-92 我们下面来看看连接类型 1、交叉连接（笛卡尔连接） 将一张表的所有记录与另一张表的所有记录进行组合的操作。
当一条SQL语句引用多张表的时候，查询优化器不仅要确定每张表的访问路径， 而且需要确定这些表的连接顺序和连接方法。 查询优化器的目标是通过尽早的过滤不需要的数据，减少需要处理的数据量。
连接树 数据库引擎支持的所有的连接方法都是每次只能处理两个数据集，他们被称为 左节点（left input）和右节点（right input），左节点先于右节点执行。 当需要对两个以上的数据集进行连接的时候，查询优化器会评估不同的连接树。
连接条件 限制条件
从实现的角度看，查询优化器误用限制条件与连接条件也是正常的，一 方面，连接条件可用来过滤数据，另一方面，为了最大程度的降低连接 使用的数据量，限制条件可能会在连接条件之前进行过滤。
首先执行的是限制条件 然后进行表连接
嵌套循环连接 嵌套循环连接处理的两个数据集被称为外部循环（outer loop，也就是驱动 数据源，driving row source）和内部循环（inner loop）。 外部循环作为左子节点，内部循环作为右子节点。 当外部循环执行一次的时候，内部循环需要针对外部循环返回的每条记录 执行一次。
注意：无法控制块预取功能的使用，如何以及是否使用块预取是数据库引擎自行 决定的。
其他可选的执行计划 只有当内部循环或者外部循环是 基于唯一索引扫描的时候才会使 用这种类型的执行计划。
当sqlserver数据量很大时,如何优化表格能加快处理速度
表设计和查询的一些参考1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。
现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。
比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。
如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
● 使用系统工具。
如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。
在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。
另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。
当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。
以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。
如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。
一条sql执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手？
一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面入手？当一条SQL查询执行时间过长时，优化可以从多个方面入手。
以下是一些可能的优化方向：1. 执行计划分析：使用数据库提供的工具分析查询执行计划。
在MySQL中，可以使用EXPLAIN关键字来查看查询的执行计划，了解数据库是如何执行查询的。
通过分析执行计划，可以找到潜在的性能问题，例如是否使用了索引、是否有全表扫描等。
2. 索引优化：确保查询中涉及的列上有适当的索引。
缺乏索引或者使用不当的索引可能导致查询性能下降。
可以考虑创建、调整或删除索引以优化查询性能。
注意，索引并不是越多越好，需要根据具体查询模式和数据分布来合理选择索引。
3. 适当使用缓存：利用数据库缓存，如MySQL的查询缓存或其他缓存机制，可以避免重复执行相同的查询。
但要注意，在某些情况下，查询缓存可能并不总是有益的，因此需要谨慎使用。
4. 分析慢查询日志：启用慢查询日志并分析其中记录的查询，找出执行时间较长的语句。
慢查询日志可以提供有关执行时间、索引使用等方面的信息，有助于定位潜在的性能问题。
5. 表结构优化：检查表的设计，确保表结构符合业务需求。
有时，调整表的结构，如拆分或合并表，可以改善查询性能。
6. 分批处理：如果查询涉及大量数据，考虑使用分页或分批处理的方式，以避免一次性处理大量数据导致的性能问题。
7. 数据库参数调整：调整数据库系统的参数，如连接池大小、内存配置等，以适应查询的需求。
不同的数据库系统有不同的配置参数，需要根据具体情况来调整。
8. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减小存储空间、提高查询效率。
尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作，因为这可能导致索引失效。
9. 数据库版本升级：考虑将数据库升级到最新版本，因为新版本通常包含了性能改进和优化。
在进行优化时，通常需要综合考虑以上多个方面，并根据具体的业务场景和数据特点来制定合适的优化策略。
同时，对于复杂的查询和大规模数据，可能需要结合数据库监控工具来实时监测系统性能。
数据增删改查操作的效率优化方法
数据增删改查操作的效率优化方法随着数据量的不断增加，对于大型数据库来说，提高数据增删改查操作的效率变得越来越重要。
优化数据操作的效率可以提高系统的性能，减少资源的消耗。
本文将介绍一些常见的方法和技术，以提高数据增删改查操作的效率。
一. 索引的优化索引是数据库中用于加快数据检索的一种数据结构。
合理设计和使用索引可以提高查询速度，减少数据增删改的开销。
以下是一些常用的索引优化方法：1. 确保表的主键正确设计。
主键的选择应该是唯一性好，长度短的字段。
2. 对于经常使用的查询字段，可以创建索引。
但是过多的索引会影响更新操作的性能，因此需要权衡。
3. 合理选择索引类型。
不同的索引类型适用于不同的场景，如B树索引适用于范围查询，位图索引适用于高并发写入。
4. 定期分析索引的使用情况，在使用率较低的索引上考虑是否需要删除。
二. 批量操作在进行数据增删改操作时，尽量采用批量操作，而不是逐条操作。
这样可以减少和数据库的交互次数，从而提高操作的效率。
1. 数据插入时，采用批量插入的方式。
将多条数据组成一个批次，通过一条SQL语句进行插入，可以减少大量的SQL插入语句的执行时间。
2. 对于数据更新和删除操作，可以使用批量修改来替代逐条操作。
例如，通过UPDATE语句使用IN条件进行更新，或者使用DELETE语句进行批量删除。
三. 数据库分区数据库分区是将一个表或者索引按照某个规则分成多个独立的部分，每个分区可以独立进行管理和维护。
数据库分区可以提高查询和操作的性能，相对于整个表的扫描，只扫描相关分区的数据。
1. 按照经常被查询或者进行操作的字段进行分区。
例如，可以按照日期范围进行分区，将不同时间范围的数据存储在不同的分区。
2. 使用分区表的查询语句时，尽量指定分区，这样可以减少不必要的扫描，提高查询的效率。
四. 缓存优化缓存是一种重要的优化手段，通过将热门的数据缓存在内存中，可以大幅提高数据的访问速度。
以下是一些与缓存有关的优化方法：1. 对于读取频率高、更新频率低的数据，可以使用缓存技术，如Memcached、Redis等。
大数据量数据库设计与优化方案（SQL优化）
⼤数据量数据库设计与优化⽅案（SQL优化）⼀、数据库结构的设计如果不能设计⼀个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，⽽且将会影响系统实际运⾏的性能。
所以，在⼀个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
在⼀个系统分析、设计阶段，因为数据量较⼩，负荷较低。
我们往往只注意到功能的实现，⽽很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投⼊实际运⾏⼀段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提⾼系统性能则要花费更多的⼈⼒物⼒，⽽整个系统也不可避免的形成了⼀个打补丁⼯程。
所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在⾼并发⼤数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。
（例：对外统计系统在7⽉16⽇出现的数据异常的情况，并发⼤数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。
具体情况是：在⽇期临界时（00：00：00），判断数据库中是否有当前⽇期的记录，没有则插⼊⼀条当前⽇期的记录。
在低并发访问的情况下，不会发⽣问题，但是当⽇期临界时的访问量相当⼤的时候，在做这⼀判断的时候，会出现多次条件成⽴，则数据库⾥会被插⼊多条当前⽇期的记录，从⽽造成数据错误），数据库的模型确定下来之后，我们有必要做⼀个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。
为了保证数据库的⼀致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。
（例:⽤户表的地区，我们可以把地区另外存放到⼀个地区表中）如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，提⾼了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。
⽽对于多表之间的关联查询（尤其是⼤数据表）时，其性能将会降低，同时也提⾼了客户端程序的编程难度，因此，物理设计需折衷考虑，根据业务规则，确定对关联表的数据量⼤⼩、数据项的访问频度，对此类数据表频繁的关联查询应适当提⾼数据冗余设计但增加了表间连接查询的操作，也使得程序的变得复杂，为了提⾼系统的响应时间，合理的数据冗余也是必要的。
sqlsugar注意事项 -回复
sqlsugar注意事项-回复SQLSugar 是一个基于ORM 的企业级开发框架，是为 .NET 开发人员提供的SQL语句编写工具。
在开发过程中，为了避免出现一些常见的错误，需要了解一些注意事项。
本文将从多个角度，一步一步为大家讲解SQLSugar 的注意事项。
一、使用过程中的基础注意事项1.1 将SQL Server 的表格和字段设置为大小写不敏感在使用SQLSugar 进行相关操作之前，需要先将数据库的表格和字段设置为大小写不敏感。
否则有可能会出现无法查找到数据的情况。
一种解决方法是针对SQL Server，将默认规则修改为大小写不敏感。
另一种方法是在SQLSugar 中的连接字符串中添加一行字符：ConnectionTime=1，这可以强制SQL Server 的规则忽略大小写。
1.2 选择合适的主键在设计数据库表格时，需要为表格定义主键。
在定义主键时，需要选择合适的主键。
一般情况下，使用整数类型的自增主键是最佳方式。
这样可以确保主键的唯一性，并且方便快捷地使用。
SQLSugar 在实现多表关联时和拥有自动缓存时，将使用主键来进行查询操作。
1.3 提交数据修改操作前，务必进行数据校验在使用SQLSugar 进行数据库操作之前，需要进行数据校验。
如果在开发过程中没有进行数据校验，可能会出现数据丢失等问题。
在执行数据修改操作之前，务必检查数据的一致性，否则可能会影响应用程序的正常运行。
此外，SQLSugar 中有一系列标准验证方法可供使用，可以帮助我们从根本上避免数据错误。
二、使用过程中的开发注意事项2.1 使用前缀来避免SQL 命令之间的混淆在实际开发过程中，可能需要编写多个SQL 命令。
当多个命令混在一起时，可能会因为没有前缀而导致命名空间不一致。
这时，可以在SQL 命令之间添加前缀，避免命令之间的混淆，使代码更加可读。
而在SQLSugar 中，使用的是fluent api 的方式，这使得我们可以非常方便地添加前缀。
sql语句多表查询（学生表课程表教师表成绩表）
sql语句多表查询（学生表课程表教师表成绩表）SQL问题及描述：--1.学生表Student(S#,Sname,Sage,Ssex) --S# 学生编号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别--2.课程表Course(C#,Cname,T#) --C# --课程编号,Cname 课程名称,T# 教师编号--3.教师表Teacher(T#,Tname) --T# 教师编号,Tname 教师姓名--4.成绩表SC(S#,C#,score) --S# 学生编号,C# 课程编号,score 分数*/--创建测试数据create table Student(S# varchar(10),Sname nvarchar(10),Sage datetime,Ssex nvarchar(10))insert into Student values('01' , N'赵雷' , '1990-01-01' , N'男') insert into Student values('02' , N'钱电' , '1990-12-21' , N'男') insert into Student values('03' , N'孙风' , '1990-05-20' , N'男') insert into Student values('04' , N'李云' , '1990-08-06' , N'男') insert into Student values('05' , N'周梅' , '1991-12-01' , N'女') insert into Student values('06' , N'吴兰' , '1992-03-01' , N'女') insert into Student values('07' , N'郑竹' , '1989-07-01' , N'女') insert into Student values('08' , N'王菊' , '1990-01-20' , N'女') create table Course(C# varchar(10),Cname nvarchar(10),T# varchar(10))insert into Course values('01' , N'语文' , '02')insert into Course values('02' , N'数学' , '01')insert into Course values('03' , N'英语' , '03')create table Teacher(T# varchar(10),Tname nvarchar(10))insert into Teacher values('01' , N'张三')insert into Teacher values('02' , N'李四')insert into Teacher values('03' , N'王五')create table SC(S# varchar(10),C# varchar(10),score decimal(18,1))insert into SC values('01' , '01' , 80)insert into SC values('01' , '02' , 90)insert into SC values('01' , '03' , 99)insert into SC values('02' , '01' , 70)insert into SC values('02' , '02' , 60)insert into SC values('02' , '03' , 80)insert into SC values('03' , '01' , 80)insert into SC values('03' , '02' , 80)insert into SC values('03' , '03' , 80)insert into SC values('04' , '01' , 50)insert into SC values('04' , '02' , 30)insert into SC values('04' , '03' , 20)insert into SC values('05' , '01' , 76)insert into SC values('05' , '02' , 87)insert into SC values('06' , '01' , 31)insert into SC values('06' , '03' , 34)insert into SC values('07' , '02' , 89)insert into SC values('07' , '03' , 98)go--1、查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生的信息及课程分数--1.1、查询同时存在"01"课程和"02"课程的情况select a.* , b.score [课程'01'的分数],c.score [课程'02'的分数]from Student a , SC b , SC cwhere a.S# = b.S# and a.S# = c.S# and b.C# = '01' and c.C# = '02' and b.score > c.score--1.2、查询同时存在"01"课程和"02"课程的情况和存在"01"课程但可能不存在"02"课程的情况(不存在时显示为null)(以下存在相同内容时不再解释)select a.* , b.score [课程"01"的分数],c.score [课程"02"的分数] from Student aleft join SC b on a.S# = b.S# and b.C# = '01'left join SC c on a.S# = c.S# and c.C# = '02'where b.score > isnull(c.score,0)--2、查询"01"课程比"02"课程成绩低的学生的信息及课程分数--2.1、查询同时存在"01"课程和"02"课程的情况select a.* , b.score [课程'01'的分数],c.score [课程'02'的分数] from Student a , SC b , SC cwhere a.S# = b.S# and a.S# = c.S# and b.C# = '01' and c.C# = '02' and b.score < c.score--2.2、查询同时存在"01"课程和"02"课程的情况和不存在"01"课程但存在"02"课程的情况select a.* , b.score [课程"01"的分数],c.score [课程"02"的分数] from Student aleft join SC b on a.S# = b.S# and b.C# = '01'left join SC c on a.S# = c.S# and c.C# = '02'where isnull(b.score,0) < c.score--3、查询平均成绩大于等于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩select a.S# , a.Sname , cast(avg(b.score) as decimal(18,2)) avg_scorefrom Student a , sc bwhere a.S# = b.S#group by a.S# , a.Snamehaving cast(avg(b.score) as decimal(18,2)) >= 60order by a.S#--4、查询平均成绩小于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩--4.1、查询在sc表存在成绩的学生信息的SQL语句。
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SQL语句大批量多表查询优化方案
我写这个没什么目的，只是分享一下给大家。
此为自己项目当中所碰见的。
当时也很纠结。
但是优化过后。
经过测试二亿条数据多表查询，在一分钟以内出来，虽然不是很快。
但也尽量了。
首先，数据库表中索引如何创建我想大家都知道。
这是百度当中找到的解释已经很详细了。
聚集索引:
聚集索引基于聚集索引键按顺序排序和存储表或视图中的数据行。
聚集索引按
B 树索引结构实现，B 树索引结构支持基于聚集索引键值对行进行快速检索。
非聚集索引:
既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引，也可以根据堆来定义非聚集索引。
非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符。
此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行。
索引中的行按索引键值的顺序存储，但是不保证数据行按任何特定顺序存储，除非对表创建聚集索引。
唯一索引:
唯一索引确保索引键不包含重复的值，因此，表或视图中的每一行在某种程度上是唯一的。
聚集索引和非聚集索引都可以是唯一索引。
包含性列索引:
一种非聚集索引，它扩展后不仅包含键列，还包含非键列。
索引视图:
视图的索引将具体化（执行）视图，并将结果集永久存储在唯一的聚集索引中，而且其存储方法与带聚集索引的表的存储方法相同。
创建聚集索引后，可以为视图添加非聚集索引。
全文索引:
一种特殊类型的基于标记的功能性索引，由 Microsoft SQL Server 全文引擎(MSFTESQL) 服务创建和维护。
用于帮助在字符串数据中搜索复杂的词。
至于语法之类的就不讲解，大家百度一下就有很多。
综合在表当中建立索引是靠
大家自己，如何安排才会觉得合理。
在此不做建议。
第一部开始。
创建临时虚拟表。
也就是用其实就是把一大堆重复用到的SQL语句放在with as 里面，取一个别名，后面的查询就可以用它
这样对于大批量的SQL语句起到一个优化的作用，而且清楚明了
具体实例
WITH BASE AS (
SELECT * FROM MDM_DISTRIBUTOR
)
SELECT * FROM BASE
这只是举例一下，在实际情况中，其实就是把一大堆重复用到的SQL语句放在with as 里面，取一个别名，后面的查询就可以用它这样对于大批量的SQL语句起到一个优化的作用，而且清楚明了
为什么要用WITH ，用with好处就是把把复杂的SQL语句全部都放到这里。
把他当作一张表，进行查询。
第二部，创建临时表
语法
--创建临时表
SELECT * INTO #TEMP_REPORT_TABLE FROM BASE
--删除临时表，最好判断一下是否为空，在进行删除
IF object_id('tempdb..#TEMP_REPORT_TABLE') IS NOT NULL BEGIN
DROP TABLE #TEMP_REPORT_TABLE
END
最终优化的就是
WITH BASE AS (
--复杂SQL语句编写的地方
SELECT * FROM MDM_DISTRIBUTOR
)
--创建临时表
SELECT * INTO #TEMP_REPORT_TABLE FROM BASE
SELECT * FROM #TEMP_REPORT_TABLE
--删除临时表
IF object_id('tempdb..#TEMP_REPORT_TABLE') IS NOT NULL BEGIN
DROP TABLE #TEMP_REPORT_TABLE
END
当然WITH也可以做多个，而WITH里面也可以进行一些SQL语句的基础优化。
比如开篇讲到创建索引，存储过程，和组织视图之类的。
这样都可以。
当然用完临时表之后一定要记着删除，否则创建是不会成功的。
如果有条件的可以测试一下。