数据库查询论文

数据库查询论文（精选10篇）

1.数据库查询论文 篇一

实验六 综合练习

一、实验目的

熟练掌握SQL语句的使用

二、实验内容

1.查询成绩在80~90之间的记录

2.查询至少有2个同学选修的课程名

3.查询其他系中比“信息系”所有学生年龄都小的学生名单以及年龄，并按年龄降序输出

4.查询与学生“张立”同岁的学生姓名

5.查询选修了两门以上课程的学生名单

6.查询成绩比该课程平均成绩高的学生名单以及成绩，输出课程号、平均分、学号，成绩。

7.查询每个学生各门课程的平均成绩和最高成绩，按降序输出姓名、平均成绩和最高成绩

8.查询所有未选01号课程的学生名单

9.查询选修了“200215122”号学生选修了的课程的学生学号和姓名

10.查询所有学生都选修了的课程的课程号和课程名

三．心得体会

此次试验涉及到单表查询，多表查询，查询中用到了比较运算符，子查询，自身连接等多种方法，要求我们必须熟练掌握SQL语言才能高效快速的完成练习。同时应该仔细认真地理解题目意思才能防止各类错误的出现。

2.数据库查询论文 篇二

关键词：分布式数据库,并行数据库,查询优化技术

近年来，随着信息技术的快速发展，数据库技术应用越来越广泛，已成为信息化建设的核心。目前应用最广泛的数据库主要有两类，分别是分布式数据库和并行数据库。其中，由于网络技术的快速发展，分布式数据库已得到了广泛的应用。并行数据库在许多方面也得到了很好的应用。所以提高数据库的效率已成为迫切的任务。其中，查询是数据库中最常用操作，同时也是用户操纵、维护数据库中的数据的唯一途径。用户对数据库性能的直接感觉就是数据库管理系统对查询的处理是否高效、快速。查询处理的效率在很大程度上决定了数据库管理系统的性能。所以提高查询效率已成为数据库研究的热点。

现在我们看看，查询优化的发展：由CCA公司开发的SDD-1采用的查询优化方法是对逻辑关系用基本的运算操作来缩减;IBM公司设计的R*采用直接连接作为查询处理策略，同时为提高查询效率采用了动态规划的方法;加州大学伯克利分校研制的INGRES采用基于分解的优化算法;ORACLE是一款十分优秀的商业数据库，采用基于代价的优化或基于规则的优化找出一个执行代价较低的执行计划，由于在确定数掘的分布时，引入了直方图来描述数据值的分布而不是假设数据值是均匀分布的，从而大大提高了代价估计的精确度。可见，数据库查询优化已得到了快速的发展，从理论研究到了实践工程应用，并且在实际工程中的作用已经越来越重要了，特别是在实时数据库系统中尤为突出。数据库查询优化已成为数据库发展的一个重要研究方向。论文主要研究分布式数据库的查询优化问题，同时简单介绍并行数据库查询优化的常用方法及发展趋势。

1 数据库查询优化方法详解

为了让大家能清晰的了解数据库查询优化的主要方法，论文从两个方面来研究数据库的优化问题。首先介绍分布式数据库的查询优化技术，在该部分侧重于方法和策略的描述，不涉及到具体的算法。然后，研究一下并行数据库的查询优化技术，在该部分侧重于具体算法的论述。通过这两部分内容，就能较全面的为大家展现数据库查询优化技术的内涵。

1.1 常见分布式数据库查询优化方法

在分布式数据库中，我们进行查询优化的主要目标就是以最小的总代价，在最短的时间内获得所需的数据。它的实现既与通信时间有关，也与局部处理时间相关，根据不同的互连网络状况可以有不同的查询优化策略。总体上，可分为5个方面。

1) 基于关系代数的优化方法：

数据库查询操作的基础就是关系运算，所以利用关系代数变换来实现查询优化是目前最常见的方法。其主要原理就是通过关系代数的等价变换，从而减少查询中的计算量，进而实现查询的优化。主要原则就是在关系运算中尽量避免直接执行运算量较大的笛卡儿积运算，而采用先执行关系代数表达式中的选择和投影操作，后把笛卡儿积操作之前和之后的一连串选择和投影合并起来一起做。这样就能减小运算量。该方法主要用于删除无用数据，从而减小运算，主要作为预处理使用。

2) 基于直接连接查询的优化方法：

该方法的着眼点在于连接，通过研究关系的静态属性来构建一个最好的处理策略和连接顺序。在分布式数据库中，主要采用的优化策略为：

第一种，利用站点依赖信息来实现。就是在关系进行连接运算时，首先将同一站点上的子片段进行连接，然后再传输到目标站点上进行合并。该方法的主要优势是站点间无数据传送代价，并可利用本地索引信息加速连接。第二种是分片和复制算法。该方法就是将查询需要的关系的片段分配到选定的站点上，然后将其它关系进行复制，目的是让选定的站点上都搬出完整的关注，第三步就是在各站点上进行直接连接操作，最好将结合传到目的站点，该方法的主要优势是响应时间更短，但存在数据冗余的缺点。第三种是站点依赖和数据复制结合。该方法结合站点依赖信息和数据复制信息，减少关系片段的复制，使特定查询能以无数据传输的方式进行，从而缩短响应时间。最后一种方法是采用Hash划分策略。该方法采用Hash函数将关系根据连接属性进行片段划分，使得连接的两个关系之间满足站点依赖，以根据站点依赖方法进行连接查询。基于直接连接查询的优化方法由于传输代价太大，所以只适合于查询处理慢，传输快的高速局域网场合。

3) 半连接优化策略：

从上述基于直接连接查询的优化方法的论述中，我们可以看到该方法的主要缺点就是在不同站点间传输的数据量太大，针对这一缺点，开发出了半连接优化策略。该方法的主要特点是通过投影和连接运算可以有效的减少操作关系的大小，从而减少站点之间的数据传输量，以尽可能只传输参与连接的数据，减少了数据传输时间，降低了CPU和磁盘I/O代价，提高了查询效率;但半连接也会导致通信次数的增加和局部处理时间的增加，适用于传输代价高而局部处理时间短的场合。该方法的主要目标是能够有效降低站点间的数据传输量，从而降低网络传输代价，由于半连接不具有对称性，连接顺序的不同会导致中间结果大小的不同，因此基于半连接的多关系分布式查询优化算法的目标就是找到一个最优的半连接执行顺序，使得产生的中间结果最小，以降低网络传输代价，缩短查询响应时间。

为了进一步的提高半连接优化策略的效果，还设计了双向半连接策略和全归约技术。其中，双向半连接策略通过两次半连接将关系R和S完全归约，减少了网络间数据传输的代价，适用于明确要求将关系R和S传送到第三站点进行连接的情况。其中，全归约技术首先将所有关系的前导属性传送到一个站点进行连接操作，再将连接结果中的属性分别传回原节点，对原关系进行归约以得到所有的有效元组，最后将有效元组传送到目的节点进行连接。该方法是对半连接技术的加强，其最大限度的对分布式数据库中的关系进行了归约，在传输过程中只传送查询结果中要包含的元组，减少了传输代价。全归约算法不依赖于关系的静态特性，不需要对静态特性的维护，提高了准确率;不需要搜索对比所有可能的半连接操作程序，并减少了通讯代价。但当一个关系中具有多个连接属性时，多个连接属性投影后得到的临时关系可能会很大，与原关系记录数相差不多，这时传输代价较大。

4) 索引优化:

为提高查询的速度，通常会采用索引技术，该技术能够减少查询搜索的时间，从而优化查询效果。目前在数据库查询优化中主要采用3类索引技术，分别是：散列索引、基于树的索引和位图索引。其中，由于索引表需要占用内存空间，为减小系统开销，一般采用散列索引。散列索引的主要优势就是索引表占用的内存空间小。曾有学者提出“通过散列表保存关系中关键值的上下限记录位置，以确定一个小于整个表的扫描范围，以此减少扫描时间。”，还有学者对散列技术进行了改进，提出了双层的查询优化算法和双项的查询优化算法。其中双层的查询优化方法的主要原理是：通过建立双层散列，在散列表之上再加一次散列，以适应散列表较大时的情况。而双项的查询优化算法中对散列表增加了一个记录号次下限和次上限，以更精确的定位记录所在的区域，并减少删除、修改操作对散列表信息及查询优化效率的影响。

索引技术的本质就是利用添加限制条件来减少扫描的数据量，该方法对局部数据库查询有利，但在分布式数据库中由于建立索引较难，所以一般不采用。

5) 查询优化搜索策略：

上述4种方法是查询优化中最常见的方法，它们能够有效的降低查询处理的时间。但是如何有效的应该这些技术来实现一个最优查询方案是十分复杂的。目前查询策略表示主要有两类, 一类是基于图的查询优化，另一类是基于树的查询优化。其中，基于图的查询优化是目前最常用的搜索策略，它的主要思想是通过关系的静态属性计算两个关系的连接代价，依次将图中代价最小的两个站点进行连接合并，直到无法继续合并为止。如果能将查询台与其它优化策略如半连接结合起来，就能实现更加有效的查询。基于树的查询优化主要目的是生成一棵具有最小代价的查询树，并可通过树中连接操作的并行执行来进一步缩短查询响应时间。但由于在树的搜索算法中没有考虑到连接执行后其它边上的代价会发生改变的情况，即没有考虑到当前连接对之后连接的影响，而且所采用的贪婪搜索策略并不能保证最后的总代价一定是最小的。另外，基于树的搜索算法不适于环查询的情况，当查询图中存在环路时基于树的搜索策略无法满足所有的连接限制条件。

目前我们采用的搜索策略主要分为3类，分别是穷尽搜索策略、随机搜索策略以及启发式策略。其中，穷尽搜索策略是列出所有的组合顺序，并进行比较，这样就能找到最佳的查询方案。但该策略的最大缺陷是由于实际运算的复杂度太大，导致该策略部具有实际应用价值。随机搜索策略就是以一个随机状态作为出发点，并与随机选择的相邻状态进行比较，从而获得更加的状态，通过反复比较就能获得近似的最佳情况。该策略的主要优点是算法的空间复杂度较低，满足工程要求，但主要缺点是时间复杂度很难确定。常用的算法有代改进算法、模拟退火算法。其中，启发式策略具有多项式级的时间和空间复杂度，但其生成的可能并不是最优的查询计划，而是一个近似的最优解。这类算法的典型代表有贪婪算法等，常见的有SDD-1算法。

1.2 常见并行数据库查询优化方法

并行数据库的优化方法是目前研究较深入的部分，对整个数据库查询的优化具有重要的研究价值。从大的方面来看，可以分为4类，分别是基于查询树的传统优化方法、多重加权树优化方法、语义查询优化方法以及基于遗传的优化方法。其中，基于查询树的传统优化方法主要包括基于左线性树的查询优化算法、基于右线性树的查询优化算法、基于片段式右线性树的查询优化方法、基于浓密树的查询优化算法和基于操作森林的查询优化算法。多重加权树优化方法够处理最常用的选择一投影一连接查询，支持多种并行连接算法，包括流水线缓冲区的存储器优化分配算法、数据操作的处理机与存储器优化分配算法和连接操作实现算法的优选算法。语义查询优化方法包括传统语义查询优化方法和基于Agent技术的语义查询优化方法。目前研究较多的是基于Agent技术的语义查询优化方法。该方法利用人工智能中的Agent技术来实现并行数据库查询优化的优化。该方法采用Multi-Agent技术自动查找与给定查询有关的完整性约束条件，然后，修改给定的查询为更有效的等价查询，使得多个关系间连接操作的效率得到很大的提高，从而达到查询所期望达到的减少连接操作、缩短查询时间的优化效果，实现了基于Agent的语义查询优化。基于遗传的优化方法是目前发展较快的一种全局优化方法，它借助于生物学的遗传观点。可以明显的提高个体的实用性，从而实现更加的查询优化效果。

曾有学者对上述几类并行数据库查询优化方法进行了系统的比较研究，他得出的结论是基于遗传的优化方法是效率最高的方法。当然，我们也应看到基于遗传的优化方法方法目前还存在算法过程较复杂的缺点，但我们也必须意识到该方法是很有前途的一种方法。

2 结论

随着信息技术，特别是网络技术的快速发展，人们对数据库的效率要求更高，实时数据库领域尤为突出。查询是数据库操作最普通、最常用的操作之一。提高查询的效率就能明显的提高数据库的效率，所以数据库查询优化技术就越发重要了。论文主要从分布式数据库和并行数据库两个方面来论述数据库查询优化技术。在分布式数据库部分，侧重于方法和策略的研究，主要论述了5个方面。在并行数据库部分，侧重实际算法的介绍，主要介绍了4类算法，并指出基于遗传的优化方法是目前效率最高，最有前途的方法之一。

当然，我们也要认识到查询优化的核心就是减少操作的数据量，从而降低处理的代价。所以，我们在研究中，可以引入更多的人工智能、线性控制以及其其它方面的理论来提高优化的效率。同时，我们还有认识到每类优化策略或方法都有其特殊的应用场合，只有合理的应用优化策略才能实现高效的查询效果。我们可以预测随着相关学科的发展，查询优化技术必将获得更大的发展。

参考文献

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[2].S.Pramanik, D.Vineyard.Optimizing Join Queries in Distributed Databases[J].IEEE, 1988, l4 (9) :1319-1326.

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[5]徐丽萍, 金雄兵, 赵小松.并行数据库查询优化技术研究[J].华中科技大学学报 (自然科学版) , 2006, 34 (3) :11-13.

3.分布式数据库查询优化技术的研究 篇三

关键词分布式数据库；查询优化；索引

中图分类号TP文献标识码A文章编号1673-9671-(2011)081-0113-01

随着计算机技术的迅速发展，大量信息数据的存储需求使数据库应用范围越来越广泛。其中数据库分为分布式和并行式两类，结合计算机网络的应用，分布式数据库应用更为广泛。基于数据量的增大，数据查询的效率需要优化与提高。本文主要研究分布式数据库的数据查询优化问题，对优化技术进行分析与研究。

1分布式数据库的概念与特性

分布式数据库系统是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。该系统可以将存放分散的数据通过计算机网络进行集中的管理，组成完整的数据库管理系统。分布式数据系统有机的结合了计算机网络的信息传输功能，具备以下主要特性：

1）数据的分散存储性：分布式的数据库系统中数据以节点的方式分散存储在不同的站点下，区别于集中管理的数据库数据，具有分散性和关联性。

2）数据的逻辑整体性：数据分散存放的过程中与其他数据之间具有逻辑关联，建立远程关系形成整体，做到数据存放分散但具有逻辑整体性。

3）数据的独立性：存放数据库网络站点的施数据各自独立，登录用户可以实现信息共享，却自成一体进行局部管理。

分布式数据库的数据查询请求是通过计算机网络进行传输和响应控制的，其中数据查询优化的方法是提高数据库管理水平的关键因素。

2分布式数据库查询优化策略研究

当前分布式数据库查询以关系型数据存储为基础，对数据建立索引，采用SQL作为检索查询工具，可从硬件设备与查询策略上进行查询的优化和改进。

2.1硬件优化

提高服务器性能，升级计算机硬件配置。由于数据的访问量大，访问内存数据的需求相对提高，增大内存可以将缓冲区中的数据量增多，减少磁盘的供耗时間，提高数据访问效率；设置多处理器进行数据库管理，对多事务实现并行；配置高转速硬盘减少数据读取时间，提高读取速度。

增大服务器的内存高速缓冲区，其大小由缓冲区的命中率决定，数值越高，性能越好。其计算方式为：

高速缓冲区命中率=1-（从磁盘存取的数据块的总数/（当前块被请求的次数 +内存缓冲区能满足的请求总数））。因而，可以通过初始化设置系统的磁盘缓存块数的参数来增加高速缓冲区的容量。

2.2查询策略优化

1）分布式查询的层次结构优化。分布式查询策略是将客户端提交的查询请求转换为本地可执行的查询语句，对多节点的查询结果进行汇总。将其结构分为四个层次：查询解析、数据本地转换、数据全局优化、数据节点优化，如图1。①查询解析：将整体查询请求进行分析，转换为全局查询树从而得到段查询树；②数据本地转换：将查询树中的命令进行本地化转换，对当前节点数据库中的数据进行访问；③数据全局优化：对分段检测查询选择最优查询顺序，将通信代价降低至最低，优化关系数据的统计，得到整体的统计数据；④数据节点优化：对本地数据库中的数据进行优化存储，采用集中式数据库的优化算法进行关系运算。

2）等价关系代数优化。等价关系代数优化是查询优化的理论基础和前提。关系代数表达式等价主要是指用同样的关系实例代替两个表达式中相应关系时所得到的结果是一样的，也就是指得到相同的属性集和相同的元组集。查询时对数据选择执行效率最高的等价的关系代数方式，以此编写SQL查询语句。依据以下原则进行等价关系代数优化：①将选择与投影关系运算提前；②选择与投影关系一并进行，避免重复检

图1分布式查询处理层次结构图

索；③选择或投影与连接操作结合，缩小关系范围。

3）索引优化。将数据库中的数据依据一定结构进行排序和关联，提升数据查询效率的方式叫做索引。索引可以实现数据库中数据的目录化数据管理，快捷的访问数据库中的信息，对数据表进行遍历。数据库中的数据添加、删除、修改会引起索引随之变化，降低数据更新的效率。因而索引创建时需从利用率、查询时效率、索引创建的位置、索引存取次数等因素考虑，避免以下操作：①在频繁操作过程中尽量避免建立该列的索引；②在取值范围大的常用的条件表达式的数据列上建立索引；③对多列同时存取的重复性数据多建立组合索引；④对非关键字的列数据尽量避免创建索引。

4）查询语句优化。分布式数据库，采用全局查询处理，分两步进行。即全局查询到逻辑查询的转换以及逻辑查询到物理查询的转换。查询语句独立于程序设计逻辑，相对于程序源代码的优化， 查询语句优化能够有效的降低查询处理的时间，风险和时间成本更低，因而查询语句的优化具有重要意义。分布式数据库查询策略主要分图的查询优化和树的查询优化两类。图的查询优化作为最常用的查询策略，主要依据关系的静态属性进行连接计算，连接合并图中代价最小的两个站点，形成检索算法。树的查询优化原理是生成一棵最小代价查询树，以此缩短查询时间。但树的搜索算法在执行时会影响周边运算代价，且不能进行环查询，因而在环路查询时存在限制。

3结束语

随着分布式数据库系统在网络应用中的范围越来越大，进一步促进了数据库的应用规模和数据量的迅猛发展，本文针对分布式数据库查询优化技术的影响因素进行了分析，提出一系列数据库查询优化的基本原则，从实际出发，最大限度的提升数据检索的效率和数据库的整体性能。

参考文献

[1]邵佩英.分布式数据库系统及其应用[M].科学出版社,2000,6.

[2]魏琦,于林林,宋旭东.关系数据库查询优化策略研究[J].电脑知识与技术,2010,31:8845-8847.

[3]梁志宏,等.等价关系代数查询优化方法的研究[J].山西师范大学学报,2004,18:34-38.

[4]Jie Wu著,高传善等译.分布式系统设计[M].机械工业出版社,2001.

4.数据库查询论文 篇四

一、实验目的

1.掌握集合查询涉及的SQL语句 2.掌握视图创建的SQL语句

二、实验内容

1.查询信息系的男生或者是计算机系的女生名单，输出姓名，性别，系名。（并操作UNION）

2.查询计算机系年龄不大于20岁的学生。（交操作INTERSECT）

3.查询计算机系年龄大于19岁的学生。（差操作EXCEPT）

4.创建一个视图view1，要求输出学号，姓名，课程号，分数。

5.基于view1和Course查询每个人各门课程的平均分，输出学号，姓名，平均分，按平均分降序排列。

6.基于view1和Course查询每个人选课的总学分数，输出学号，姓名，总学分数。

三．心得体会

5.数据库查询论文 篇五

这篇文章主要介绍了perl数据库添加、删除、更新、查询操作例子,本文直接给出操作代码,需要的朋友可以参考下

注意：连接时候使用SID指定的database，所以没有在连接中指定database.

#!/usr/bin/perluse strict;use warnings;use DBI;my $db_name=“geneva_admin”;my $db_passwd=“geneva_admin”;my $dbh=DBI->connect(“dbi:Oracle:”,“$db_name”,“$db_passwd”) or die “Can‘t connect to oracle database:$DBI::errstr ”; my $sth=$dbh->prepare(“select a,b from a_tmp where a=2”) or die “Can‘t prepare SQl prepare:$DBI::errstr ”;$sth->execute or die “Can‘t execute:$DBI::errstr ”;while (my @row = $sth->fetchrow_array){ my ($a,$b) = @row; print “1..$a=$a,$b=$b ”;}$sth->finish();my $row=3;my $sql=“select a,b from a_tmp where a = ?”;$sth=$dbh->prepare($sql) or die “Can‘t prepare SQl prepare:$DBI::errstr ”;$sth->execute($row) or die “Can‘t execute:$DBI::errstr ”;while (my @row = $sth->fetchrow_array()){ my ($a,$b) = @row; print “2..$a=$a,$b=$b ”;}$sth->finish();my $row_a=3;my $row_c=0;$sql=“select a,b from a_tmp where a = ? and c = ?”;$sth=$dbh->prepare($sql) or die “Can‘t prepare SQl prepare:$DBI::errstr ”;$sth->execute($row_a,$row_c) or die “Can‘t execute:$DBI::errstr ”;while (my @row = $sth->fetchrow_array()){ my ($a,$b) = @row; print “3..$a=$a,$b=$b ”;}$sth->finish();for $row(1,2,3){$sql=“select a,b from a_tmp where a = ?”;$sth=$dbh->prepare($sql) or die “Can‘t prepare SQl prepare:$DBI::errstr ”;$sth->execute($row) or die “Can‘t execute:$DBI::errstr ”;while (my @row = $sth->fetchrow_array()){ my ($a,$b) = @row; print “4..$a=$a,$b=$b ”;}}$sth->finish();#for $row(1,2,3){#$sql=“insert into a_tmp# values (?,?,?)”;#$sth=$dbh->prepare($sql) or die “Can‘t prepare SQl prepare:$DBI::errstr ”;#$sth->execute($row,$row+1,$row+2) or die “Can‘t execute:$DBI::errstr ”;#}##$dbh->commit;#$sth->finish();#$sql=“insert into a_tmp# values (100,30,2)”;#$sth=$dbh->prepare($sql) or die “Can‘t prepare SQl prepare:$DBI::errstr ”;#$sth->execute or die “Can‘t execute:$DBI::errstr ”;##$dbh->commit;#$sth->finish();for $row(1,2,3){$sql=“update a_tmp set b = ? , c = ? where a = ?”;$sth=$dbh->prepare($sql) or die “Can‘t prepare SQl prepare:$DBI::errstr ”;$sth->execute($row+100,$row+50,$row) or die “Can‘t execute:$DBI::errstr ”;}#$dbh->commit;$sth->finish();for $row(1,2,3){$sql=“delete from a_tmp where c=2”;$sth=$dbh->prepare($sql) or die “Can‘t prepare SQl prepare:$DBI::errstr ”;$sth->execute or die “Can‘t execute:$DBI::errstr ”;}#$dbh->commit;$sth->finish();$dbh->do(“insert into a_tmp values (1,1,1)”) or die “$DBI::errstr ”;$dbh->do(“delete from a_tmp where c=51”) or die “$DBI::errstr ”;#$dbh->commit;$sth->finish();$dbh->disconnect;

6.数据库查询论文 篇六

同样是取10条数据

select*fromyanxue8_visitlimit10000,10select*fromyanxue8_visitlimit0,10

就不是一个数量级别的。

网上也很多关于limit的五条优化准则，都是翻译自MySQL手册，虽然正确但不实用。今天发现一篇文章写了些关于limit优化的，很不错。

文中不是直接使用limit，而是首先获取到offset的id然后直接使用limit size来获取数据。根据他的数据，明显要好于直接使用limit。这里我具体使用数据分两种情况进行测试。(测试环境win2033+p4双核 (3GHZ) +4G内存MySQLlimit查询)

1、offset比较小的时候

1.select*fromyanxue8_visitlimit10,10

多次运行，时间保持在0.0004-0.0005之间

Select*Fromyanxue8_visitWherevid>=(SelectvidFromyanxue8_visitOrderByvidlimit10,1)limit10

多次运行，时间保持在0.0005-0.0006之间，主要是0.0006

结论：偏移offset较小的时候，直接使用limit较优，

这个显然是子查询的原因。

2、offset大的时候

select*fromyanxue8_visitlimit10000,10

多次运行，时间保持在0.0187左右

Select*Fromyanxue8_visitWherevid>=(SelectvidFromyanxue8_visitOrderByvidlimit10000,1)limit10

多次运行，时间保持在0.0061左右，只有前者的1/3。可以预计offset越大，后者越优。

以后要注意改正自己的limit语句，优化一下MySQL了

推荐人评论

MySQL的优化是非常重要的。其他最常用也最需要优化的就是limit。MySQL的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降。

7.数据库的查询优化方法分析 篇七

数据库的优化方法多种多样, 不同的方法对提高数据库查询效率也不相同。

索引作为数据库中的重要数据结构, 它的根本目的就是为了提高查询的效率。而优化查询的重要方法就是建立索引, 建立适合关系数据库系统的索引, 这样就可以避免表扫描, 并减少了因为查询而造成的输入输出开销, 有效提高数据库数据的查询速度, 优化了数据库性能。然而在创建索引时也增加了系统时间和空间的开销。所以创建索引时应该与实际查询需求相结合, 这样才能实现真正的优化查询。

1.1 判断并建立必要的索引

对所要创建的索引进行正确的判断, 使所创建的索引对数据库的工作效率提高有所帮助。为了实现这一点, 我们应做到以下要求:在熟记数据库程序中的相关SQL语句的前提下, 统计出常用且对性能有影响的语句;判断数据库系统中哪些表的哪些字段要建立索引。其次, 对数据库中操作频繁的表, 数据流量较大的表, 经常需要与其他表进行连接的表等, 要进行重点关注。这些表上的索引将对SQL语句的性能产生重要的影响。

1.2 对索引使用的一些规则

索引的使用在一些大型数据库系统中会经常使用到, 这样可以有效的提高数据库性能, 使数据库的访问速度得到提高。但索引的使用要恰倒好处, 所以我们在使用索引时应遵守使用原则:建立索引可以提高数据库的查询速度, 但索引过多, 不但不能实现优化查询, 反而会影响到数据库的整体性能。索引作为数据库中实际存在的对象, 每个索引都要占用一定的物理空间。所以对于索引的建立要考虑到物理空间容量, 以及所建立索引的必要性和实用性。

1.3 合理的索引对S Q L语句的意义

索引建立之后, 还要确保其得到了真正的使用, 发挥了其应有的作用。首先, 可以通过SQL语句查询来确定所建立的索引是否得到了使用, 找出没有使用到的索引。分析索引建立但没有使用的原因, 使其真正发挥作用。其次, 索引得到使用以后, 是否得到了预期的效果, 对数据库的性能是否实现了真正意义上的提高, 只有合理的索引才能真正提高数据库的性能。

2 优化SQL语句

在使用索引时可以有效的提高查询速度, 但如果SQL语句使用不恰当的话, 所建立的索引就不能发挥其作用。所以我们应该做到不但会写SQL, 还要写出性能优良的SQL语句。下面, 就如何优化引用例子进行说明。

首先, 在进行查询时, 返回的值应该是查询所需要的。在查询中应该尽量减少对数据库中的表的访问行数, 使查询的结果范围最小, 这就意味着在查询时, 不能过多的使用通配符, 如:select*from table1语句, 而应该做到最小化查询范围, 要查询几行几列就选择几行几列, 如:select col1 from table1;多数情况下, 用户并不需要查询到的所有数据, 而只是部分或靠前的数据时, 我们也可以通过SQL语句来进行限制查询的结果, 如:select top 50 col1 from table1。

其次, 对于一些特殊的SQL语句, 在使用时应正确选择。我们用一组例子来说明, 如:EXISTS, NOT EXISTS。

语句一:select sum (t1.c1) from t1where ( (select count (*) from t2 where t2.c2=t1.c2) >0)

语句二:select sum (t1.c1) from t1 where exists (select*from t2 where t2.c2=t1.c1)

两个语句所得到的结果相同, 但, 语句二的效率要远高于语句一, 因为语句一在查询中产生了大量的索引扫描。

在对数据库查询时, 所使用的语句多种多样, 但选择恰当的的字句能够有效的提高查询效率。

最后, WHERE子句在使用时应该注意的问题。

在WHERE子句中可以使用exist和not exist代替in和not in。应该尽量避免使用in, not in, or或者having。可以使用表链接代替exist。Having可以用where代替, 如果无法代替可以分两步处理。

3 其他优化方法

数据库的查询优化方法不仅仅是索引和SQL语句的优化, 其他方法的合理使用同样也能很好的对数据库查询功能起到优化作用。我们就来列举几种简单实用的方法。

3.1 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。

3.2 避免相关子查询

如果在主查询和WHERE子句中的查询中同时出现了一个列的标签, 这样就会使主查询的列值改变后, 子查询也必须重新进行一次查询。因为查询的嵌套层次越多, 查询的效率就会降低, 所以我们应当避免子查询。如果无法避免, 就要在查询的过程中过滤掉尽可能多的标签。

3.3 创建使用临时表

在表的一个子集进行排序并创建临时表, 也能实现加速查询。在一些情况下这样可以避免多重排序操作。但所创建的临时表的行要比主表的行少, 其物理顺序就是所要求的顺序, 这样就减少了输入和输出, 降低了查询的工作量, 提高了效率, 而且临时表的创建并不会反映主表的修改。

3.4 用排序来取代非顺序存取

磁盘存取臂的来回移动使得非顺序磁盘存取变成了最慢的操作。但是在SQL语句中这个现象被隐藏了, 这样就使得查询中进行了大量的非顺序页查询, 降低了查询速度, 对于这个现象还没有很好的解决方法, 只能依赖于数据库的排序能力来替代非顺序的存取。

4 结语

对于数据库的优化, 我们要抓住关键问题, 提出改善查询效率, 这样才能真正使数据库服务得到根本提高。本文在对数据库查询优化的方法上, 进行了分析, 提出了部分见解, 有效的提高数据库查询效率。

参考文献

[1]王珊, 孟小峰.数据库系统导论 (第七版) [M].机械工业出版社, 2000, 10

[2]王磊, 王熙宁.网上考试系统的性能与安全分析[J].情报科学, 2004 (22) .

8.实现全方位数据查询 篇八

保护好数据和及时方便地搜索到所需信息是信息管理的两个重要方面。我们都已经习惯在网上用Google来查询一些资料，只要简单输入关键字，就能得到相关的信息。可是当我们面对在线的生产系统或离线的保护数据时，就没那么幸运了。经常会遇到这样的情况：当需要查询某一文档时，既不知道文件名，又不知道文件产生的时间，只知道文件相关内容，在这种情况下，怎么查？如果该文档还存在于在线生产系统中，也许还有办法;但如果该文件在某种离线的数据保护介质上，如磁带，也许就不那么好办了。传统的数据管理系统由于技术的局限性，是没办法处理这种问题的。

新一代的数据管理软件使解决这一难题出现了希望的曙光。其实，只要对在线生产数据和离线保护数据建立内容索引，通过内容索引，用户就能查询到在线数据、离线备份数据、归档数据副本中的文档。表面上看，这种技术并不复杂，但真要实现这一功能却并不容易。原因是我们面对的是海量的非结构化数据，再加上多种文件格式，如:Word、PDF、Excel等，还要考虑到多个版本，如此种种，事情就没那么简单了！

要想实现全方位的内容查询，有两点关键技术必须突破，一是要有高效的、针对海量数据的全文索引，另一方面就是要能对不同介质的存储进行虚拟化管理。目前主流的存储介质有三类:磁盘、磁带和光盘，这些不同类型的介质所构成的存储设备环境的特性是不一样的。在多层存储架构中，我们一般会用磁盘来做近线存储，数据保留周期在一年以内;通常会利用磁带来做离线存储，数据保留周期在三至七年；利用光盘来做归档存储，数据保留永久。在这种分层的存储架构下，数据因时间的推移会被迁移，因此内容索引机制不仅要能跟踪数据的迁移，而且对数据的存取也必须能跨越不同的存储，也就是说能对存储进行虚拟化管理，用户只需要利用逻辑的查找界面，就能发现并读取所需要的数据和文件，而不必关心数据存放在何种介质的设备上。

全方位的内容查询就是能对当前数据、历史数据，能对在线存储、离线存储，能对复制数据、备份数据和归档数据，能对不同应用软件产生的不同格式的数据进行全方位的查询。这是一个美好的目标，堪称数据管理的更高境界！

作为全球领先的数据管理应用软件供应商，CommVault为业界带来了一体化的搜索平台，通过对在线、离线数据建立统一的索引，快速定位任何数据副本所在的物理位置，不管该文件是在磁盘或磁带上，实现全方位的数据搜索。CommVault最新数据管理软件Simpana 7.0就包含了“全方位数据查询”这一卓越功能。这一功能主要为两类用户设计：从事法律调查取证的专业用户，以及一般的企业用户。针对两者不同的管理权限，Simpana也通过两种截然不同的方式帮助他们从杂乱的“故纸堆”中立刻找到所需信息：

法规遵循用户搜索——以往要从庞大的数据集中找出蛛丝马迹，对于从事法律调查取证的用户来说，是最令人头痛的。Simpana 7.0的出现让这一问题迎刃而解。在一个统一的界面上，特许用户获得高级数据访问权，通过迅捷的数据查找，大大提高了搜索备份和存档数据的能力，从而能积极响应各类政策法规的调查取证要求。

9.数据库查询论文 篇九

ASP对Excel的基本操作之查询数据

Execl97/2000/xp是MS Office办公软件的成员之一，在企业级应用当中，我们往往需要对Execl进行操作，如读取Execl里面的数据、往Execl里插入数据等。

一、操作Execl要注意的事项：

1、 服务器端Office的配置

以MS Windows2000+IIS为例，要在服务器端安装有MS Office的成员之一Execl，Office的版本没有特殊要求。

2、 服务器端分布式COM的配置

执行“ DCOMCNFG”命令，选择“应用程序”页的“Microsoft Execl 应用程序”―>“属性”―>“安全性”―>三个选项都选“使用自定义访问权限”，添加“Everyone”权限。

二、首先，先将利用ASP读取Execl的数据(不建立DSN)：

我们可以整个.xsl文件看作是一个数据库，sheet1、sheet2等分别看成一个独立的表，把A1、B1、C1、…N1看作表的字段。

--建立连接对象实例ExeclConn

Set ExeclConn=Server.CreateObject(“ADODB.Connection”)

--利用Open 方法打开数据库

StrConn=“Driver={Microsoft Excel Driver (*.xls)};”&_

“DriverId=790; DBQ=”& Server.MapPath(“xls文件名”)

conn.Open StrConn

--建立数据集对象Rs并查询数据

Set Rs = Server.CreateObject(“ADODB.Recordset”)

Sql=“select * from [Sheet1$]”

rs.Open Sql,conn,2,2

具体例子：

1、建立一个表Sheet1（数据库名为Students）

StudentID

姓 名

语 文

数 学

物 理

化 学

地 理

1

李雪青

83

84

76

95

66

2

冯江

87

96

82

100

81

3

吴小霞

76

43

37

60

82

4

邹亚汇

80

77

63

71

63

5

蔡海飞

89

63

92

86

67

2、查询并显示表Sheet1内容的代码

<%

Dim conn

Dim StrConn

Dim rs

Dim Sql

Set conn=Server.CreateObject(“ADODB.Connection”)

StrConn=“Driver={Microsoft Excel Driver (*.xls)};”&_

“DriverId=790; DBQ=”& Server.MapPath(“Students.xls”)

conn.Open StrConn

Set rs = Server.CreateObject(“ADODB.Recordset”)

Sql=“select * from [Sheet1$]”

rs.Open Sql,conn,2,2

%>

<%

for i=0 to rs.Fields.Count-1

%>

<%=rs(i).Name%>

<%

next

%>

<%

do while Not rs.EOF

%>

<%

for i=0 to rs.Fields.Count-1

%>

<%=rs(i)%>

<%

next

%>

<%

rs.MoveNext

Loop

rs.close

set rs=nothing

StrConn.close

set StrConn=nothing

%>

3、运行结果

★ 分布式查询和分布式事务数据库教程

★ Excel教程：数据筛选功能

★ Visio教程――使用数据图形

★ 教程：网络数据加密知识

★ 应该掌握的数据分析术语

★ 怎样掌握学习古诗词技巧

★ 桂林老兵的SQLSERVER高级注入技巧 (摘)数据库教程

★ 一个供查询用的datawindow数据库教程

★ 浩辰CAD教程_(80)连接外部CAD数据

10.SQL查询和清除重复数据 篇十

选择重复，消除重复和选择出序列

有例表：emp

emp_no name  age

001     Tom   17

002     Sun   14

003     Tom   15

004     Tom   16

要求：

列出所有名字重复的人的记录

(1)最直观的思路：要知道所有名字有重复人资料，首先必须知道哪个名字重复了：

select name from emp   group by name  having count(*)>1

所有名字重复人的记录是:

select * from emp

where name in (select name from emp group by name having count(*)>1)

(2)稍微再聪明一点，就会想到，如果对每个名字都和原表进行比较，大于2个人名字与这条记录相同的就是合格的 ，就有

select * from emp where (select count(*) from emp e  where e.name=emp.name) >1

--注意一下这个>1，想下如果是 =1，如果是 =2 如果是>2 如果 e 是另外一张表 而且是=0那结果 就更好玩了:)

这个过程是 在判断工号为001的 人 的时候先取得 001的 名字（emp.name） 然后和原表的名字进行比较 e.name

注意e是emp的一个别名，

再稍微想得多一点，就会想到，如果有另外一个名字相同的人工号不与她他相同那么这条记录符合要求：

select * from emp

where exists

(select * from emp e  where e.name=emp.name and e.emp_noemp.emp_no)

此思路的join写法：

select emp.*   from emp,emp e

where emp.name=e.name and emp.emp_noe.emp_no

/*  这个语句较规范的 join 写法是

select emp.* from emp inner join emp e  on emp.name=e.name and emp.emp_noe.emp_no

但个人比较倾向于前一种写法，关键是更清晰  */

b、有例表：emp

name  age

Tom   16

Sun    14

Tom   16

Tom   16

----------------------------------------------------清除重复----------------------------------------------------

过滤掉所有多余的重复记录

(1)我们知道distinct、group by 可以过滤重复，于是就有最直观的

select distinct * from emp  或  select name,age from emp group by name,age

获得需要的数据，如果可以使用临时表就有解法：

select distinct * into #tmp  from emp

delete from emp

insert into emp select * from #tmp

(2)但是如果不可以使用临时表，那该怎么办？

我们观察到我们没办法区分数据（物理位置不一样，对 SQL Server来说没有任何区别），思路自然是想办法把数据区分出来了，既然现在的所有的列都没办法区分数据，唯一的办法就是再加个列让它区分出来，加什么列好？最佳选择是identity列：

alter table emp add chk int identity(1,1)

表示例：

name age chk

Tom  16  1

Sun   14  2

Tom  16  3

Tom  16  4

重复记录可以表示为：

select * from emp where (select count(*) from emp e where e.name=emp.name)>1

要删除的是：

delete from emp

where (select count(*) from emp e  where e.name=emp.name and e.chk>=emp.chk)>1

再把添加的列删掉，出现结果，

alter table emp drop column chk

(3)另一个思路：

视图

select min(chk) from emp group by name having count(*) >1

获得有重复的记录chk最小的值,于是可以

delete from emp where chk not in (select min(chk) from emp group by name)

写成join的形式也可以:

(1)有例表：emp

emp_no  name  age

001      Tom   17

002      Sun   14

003      Tom   15

004      Tom   16

◆要求生成序列号

(1)最简单的方法，根据b问题的解法：

alter table emp add chk int identity(1,1) 或

select *,identity(int,1,1) chk into #tmp from emp

◆如果需要控制顺序怎么办？

select top 100000 *,identity(int,1,1) chk into #tmp from emp order by age

(2) 假如不可以更改表结构，怎么办？

如果不可以唯一区分每条记录是没有办法的，在可以唯一区分每条记录的时候,可以使用a 中的count的思路解决这个问题

select emp.*,(select count(*) from emp e where e.emp_no<=emp.emp_no)

from emp

order by (select count(*) from emp e where e.emp_no<=emp.emp_no)