hibernate，jpa数据库连接问题。我没法确定要连接什么数据库，但是我要用原生sql来update数据

写个适配器器吧，传入数据库类型，输出拼接的sql。

其实个人更建议你使用hibernate的Hql来作sql相关 *** 作，首先它语法和通用Sql是近似的，不一样的地方在于 语句里写的是类名 不是表名，最后hibernate会根据Hql翻译成当前数据库可执行的sql来执行，这样你就不需要去判断究竟是什么数据库，写法支持不支持。

当然，如果你的语句特复杂一定得用Sql server或者Oracle的特殊语法，那没办法，写个适配器吧

以下是HQL相关资料

HQL查询：

Criteria查询对查询条件进行了面向对象封装，符合编程人员的思维方式，不过HQL(Hibernate Query Lanaguage)查询提供了更加丰富的和灵活的查询特性，因此

Hibernate将HQL查询方式立为官方推荐的标准查询方式，HQL查询在涵盖Criteria查询的所有功能的前提下，提供了类似标准SQL语句的查询方式，同时也提供了更

加面向对象的封装。完整的HQL语句形势如下：

Select/update/delete…… from …… where …… group by …… having …… order by …… asc/desc

其中的update/delete为Hibernate3中所新添加的功能，可见HQL查询非常类似于标准SQL查询。由于HQL查询在整个Hibernate实体 *** 作体系中的核心地位，这一节我

将专门围绕HQL *** 作的具体技术细节进行讲解。

1、 实体查询：

有关实体查询技术，其实我们在先前已经有多次涉及，比如下面的例子：

String hql=”from User user ”;

List list=sessionCreateQuery(hql)list();

上面的代码执行结果是，查询出User实体对象所对应的所有数据，而且将数据封装成User实体对象，并且放入List中返回。这里需要注意的是，Hibernate的实体查

询存在着对继承关系的判定，比如我们前面讨论映射实体继承关系中的Employee实体对象，它有两个子类分别是HourlyEmployee，SalariedEmployee,如果有这样的

HQL语句：“from Employee”,当执行检索时Hibernate会检索出所有Employee类型实体对象所对应的数据（包括它的子类HourlyEmployee，SalariedEmployee对应

的数据）。

因为HQL语句与标准SQL语句相似，所以我们也可以在HQL语句中使用where字句，并且可以在where字句中使用各种表达式，比较 *** 作符以及使用“and”,”or”连接

不同的查询条件的组合。看下面的一些简单的例子：

from User user where userage=20;

from User user where userage between 20 and 30;

from User user where userage in(20,30);

from User user where username is null;

from User user where username like ‘%zx%’;

from User user where (userage%2)=1;

from User user where userage=20 and username like ‘%zx%’;

2、 实体的更新和删除：

在继续讲解HQL其他更为强大的查询功能前，我们先来讲解以下利用HQL进行实体更新和删除的技术。这项技术功能是Hibernate3的新加入的功能，在Hibernate2

中是不具备的。比如在Hibernate2中，如果我们想将数据库中所有18岁的用户的年龄全部改为20岁，那么我们要首先将年龄在18岁的用户检索出来，然后将他们的

年龄修改为20岁，最后调用Sessionupdate()语句进行更新。在Hibernate3中对这个问题提供了更加灵活和更具效率的解决办法，如下面的代码：

Transaction trans=sessionbeginTransaction();

String hql=”update User user set userage=20 where userage=18”;

Query queryupdate=sessioncreateQuery(hql);

int ret=queryupdateexecuteUpdate();

transcommit();

通过这种方式我们可以在Hibernate3中，一次性完成批量数据的更新，对性能的提高是相当的可观。同样也可以通过类似的方式来完成delete *** 作，如下面的代码

：

Transaction trans=sessionbeginTransaction();

String hql=”delete from User user where userage=18”;

Query queryupdate=sessioncreateQuery(hql);

int ret=queryupdateexecuteUpdate();

transcommit();

如果你是逐个章节阅读的化，那么你一定会记起我在第二部分中有关批量数据 *** 作的相关论述中，讨论过这种 *** 作方式，这种 *** 作方式在Hibernate3中称为bulk

delete/update，这种方式能够在很大程度上提高 *** 作的灵活性和运行效率，但是采用这种方式极有可能引起缓存同步上的问题(请参考相关论述)。

3、 属性查询：

很多时候我们在检索数据时，并不需要获得实体对象所对应的全部数据，而只需要检索实体对象的部分属性所对应的数据。这时候就可以利用HQL属性查询技术

，如下面程序示例：

List list=sessioncreateQuery(“select username from User user ”)list();

for(int i=0;i<listsize();i++){

Systemoutprintln(listget(i));

}

我们只检索了User实体的name属性对应的数据，此时返回的包含结果集的list中每个条目都是String类型的name属性对应的数据。我们也可以一次检索多个属性，

如下面程序：

List list=sessioncreateQuery(“select username,userage from User user ”)list();

for(int i=0;i<listsize();i++){

Object[] obj=(Object[])listget(i);

Systemoutprintln(obj[0]);

Systemoutprintln(obj[1]);

}

此时返回的结果集list中，所包含的每个条目都是一个Object[]类型，其中包含对应的属性数据值。作为当今我们这一代深受面向对象思想影响的开发人员，可能

会觉得上面返回Object[]不够符合面向对象风格，这时我们可以利用HQL提供的动态构造实例的功能对这些平面数据进行封装，如下面的程序代码：

List list=sessioncreateQuery(“select new User(username,userage) from User user ”)list();

for(int i=0;i<listsize();i++){

User user=(User)listget(i);

Systemoutprintln(usergetName());

Systemoutprintln(usergetAge());

}

这里我们通过动态构造实例对象，对返回结果进行了封装，使我们的程序更加符合面向对象风格，但是这里有一个问题必须注意，那就是这时所返回的User对象，

仅仅只是一个普通的Java对象而以，除了查询结果值之外，其它的属性值都为null（包括主键值id），也就是说不能通过Session对象对此对象执行持久化的更新 ***

作。如下面的代码：

List list=sessioncreateQuery(“select new User(username,userage) from User user ”)list();

for(int i=0;i<listsize();i++){

User user=(User)listget(i);

usersetName(“gam”);

sessionsaveOrUpdate(user);//这里将会实际执行一个save *** 作，而不会执行update *** 作，因为这个User对象的id属性为null，Hibernate会把它作为一个自由对

象（请参考持久化对象状态部分的论述），因此会对它执行save *** 作。

}

4、 分组与排序

A、Order by子句：

与SQL语句相似，HQL查询也可以通过order by子句对查询结果集进行排序，并且可以通过asc或者desc关键字指定排序方式，如下面的代码：

from User user order by username asc,userage desc;

上面HQL查询语句，会以name属性进行升序排序，以age属性进行降序排序，而且与SQL语句一样，默认的排序方式为asc,即升序排序。

B、Group by子句与统计查询：

在HQL语句中同样支持使用group by子句分组查询，还支持group by子句结合聚集函数的分组统计查询，大部分标准的SQL聚集函数都可以在HQL语句中使用，比如：

count(),sum(),max(),min(),avg()等。如下面的程序代码：

String hql=”select count(user),userage from User user group by userage having count(user)>10 ”;

List list=sessioncreateQuery(hql)list();

C、优化统计查询：

假设我们现在有两张数据库表，分别是customer表和order表，它们的结构如下：

customer

ID varchar2(14)

age number(10)

name varchar2(20)

order

ID varchar2(14)

order_number number(10)

customer_ID varchar2(14)

现在有两条HQL查询语句，分别如下：

from Customer c inner join corders o group by cage;(1)

select cID,cname,cage,oID,oorder_number,ocustomer_ID

from Customer c inner join corders c group by cage;(2)

这两条语句使用了HQL语句的内连接查询（我们将在HQL语句的连接查询部分专门讨论），现在我们可以看出这两条查询语句最后所返回的结果是一样的，但是它们

其实是有明显区别的，语句（1）检索的结果会返回Customer与Order持久化对象，而且它们会被置于Hibernate的Session缓存之中，并且Session会负责它们在缓存

中的唯一性以及与后台数据库数据的同步，只有事务提交后它们才会从缓存中被清除；而语句（2）返回的是关系数据而并非是持久化对象，因此它们不会占用

Hibernate的Session缓存，只要在检索之后应用程序不在访问它们，它们所占用的内存就有可能被JVM的垃圾回收器回收，而且Hibernate不会同步对它们的修改。

在我们的系统开发中，尤其是Mis系统，不可避免的要进行统计查询的开发，这类功能有两个特点：第一数据量大；第二一般情况下都是只读 *** 作而不会涉及到对统

计数据进行修改，那么如果采用第一种查询方式，必然会导致大量持久化对象位于Hibernate的Session缓存中，而且Hibernate的Session缓存还要负责它们与数据

库数据的同步。而如果采用第二种查询方式，显然就会提高查询性能，因为不需要Hibernate的Session缓存的管理开销，而且只要应用程序不在使用这些数据，它

们所占用的内存空间就会被回收释放。

因此在开发统计查询系统时，尽量使用通过select语句写出需要查询的属性的方式来返回关系数据，而避免使用第一种查询方式返回持久化对象（这种方式是在有

修改需求时使用比较适合），这样可以提高运行效率并且减少内存消耗。㊣真正的高手并不是精通一切，而是精通在合适的场合使用合适的手段。

5、 参数绑定：

Hibernate中对动态查询参数绑定提供了丰富的支持，那么什么是查询参数动态绑定呢？其实如果我们熟悉传统JDBC编程的话，我们就不难理解查询参数动态绑定，

如下代码传统JDBC的参数绑定：

PrepareStatement pre=connectionprepare(“select from User where username=”);

presetString(1,”zhaoxin”);

ResultSet rs=preexecuteQuery();

在Hibernate中也提供了类似这种的查询参数绑定功能，而且在Hibernate中对这个功能还提供了比传统JDBC *** 作丰富的多的特性，在Hibernate中共存在4种参数绑

定的方式，下面我们将分别介绍：

A、 按参数名称绑定：

在HQL语句中定义命名参数要用”:”开头，形式如下：

Query query=sessioncreateQuery(“from User user where username=:customername and usercustomerage=:age ”);

querysetString(“customername”,name);

querysetInteger(“customerage”,age);

上面代码中用:customername和:customerage分别定义了命名参数customername和customerage，然后用Query接口的setXXX()方法设定名参数值，setXXX()方法包

含两个参数，分别是命名参数名称和命名参数实际值。

B、 按参数位置邦定：

在HQL查询语句中用””来定义参数位置，形式如下：

Query query=sessioncreateQuery(“from User user where username= and userage = ”);

querysetString(0,name);

querysetInteger(1,age);

同样使用setXXX()方法设定绑定参数，只不过这时setXXX()方法的第一个参数代表邦定参数在HQL语句中出现的位置编号（由0开始编号），第二个参数仍然代表参

数实际值。

注：在实际开发中，提倡使用按名称邦定命名参数，因为这不但可以提供非常好的程序可读性，而且也提高了程序的易维护性，因为当查询参数的位置发生改变时

，按名称邦定名参数的方式中是不需要调整程序代码的。

C、 setParameter()方法：

在Hibernate的HQL查询中可以通过setParameter()方法邦定任意类型的参数，如下代码：

String hql=”from User user where username=:customername ”;

Query query=sessioncreateQuery(hql);

querysetParameter(“customername”,name,HibernateSTRING);

如上面代码所示，setParameter()方法包含三个参数，分别是命名参数名称，命名参数实际值，以及命名参数映射类型。对于某些参数类型setParameter()方法可

以更具参数值的Java类型，猜测出对应的映射类型，因此这时不需要显示写出映射类型，像上面的例子，可以直接这样写：

querysetParameter(“customername”,name);但是对于一些类型就必须写明映射类型，比如javautilDate类型，因为它会对应Hibernate的多种映射类型，比如

HibernateDATA或者HibernateTIMESTAMP。

D、 setProperties()方法：

在Hibernate中可以使用setProperties()方法，将命名参数与一个对象的属性值绑定在一起，如下程序代码：

Customer customer=new Customer();

customersetName(“pansl”);

customersetAge(80);

Query query=sessioncreateQuery(“from Customer c where cname=:name and cage=:age ”);

querysetProperties(customer);

setProperties()方法会自动将customer对象实例的属性值匹配到命名参数上，但是要求命名参数名称必须要与实体对象相应的属性同名。

这里还有一个特殊的setEntity()方法，它会把命名参数与一个持久化对象相关联，如下面代码所示：

Customer customer=(Customer)sessionload(Customerclass,”1”);

Query query=sessioncreateQuery(“from Order order where ordercustomer=:customer ”);

query setProperties(“customer”,customer);

List list=querylist();

上面的代码会生成类似如下的SQL语句：

Select from order where customer_ID=’1’;

E、 使用绑定参数的优势：

我们为什么要使用绑定命名参数？任何一个事物的存在都是有其价值的，具体到绑定参数对于HQL查询来说，主要有以下两个主要优势：

①、 可以利用数据库实施性能优化，因为对Hibernate来说在底层使用的是PrepareStatement来完成查询，因此对于语法相同参数不同的SQL语句，可

以充分利用预编译SQL语句缓存，从而提升查询效率。

②、 可以防止SQL Injection安全漏洞的产生：

SQL Injection是一种专门针对SQL语句拼装的攻击方式，比如对于我们常见的用户登录，在登录界面上，用户输入用户名和口令，这时登录验证程序可能会生成如

下的HQL语句：

“from User user where username=’”+name+”’ and userpassword=’”+password+”’ ”

这个HQL语句从逻辑上来说是没有任何问题的，这个登录验证功能在一般情况下也是会正确完成的，但是如果在登录时在用户名中输入”zhaoxin or ‘x’=’x”,

这时如果使用简单的HQL语句的字符串拼装，就会生成如下的HQL语句：

“from User user where username=’zhaoxin’ or ‘x’=’x’ and userpassword=’admin’ ”;

显然这条HQL语句的where字句将会永远为真，而使用户口令的作用失去意义，这就是SQL Injection攻击的基本原理。

而使用绑定参数方式，就可以妥善处理这问题,当使用绑定参数时，会得到下面的HQL语句：

from User user where username=’’zhaoxin’’ or ‘’x=’’x’’ ‘ and userpassword=’admin’;由此可见使用绑定参数会将用户名中输入的单引号解

析成字符串（如果想在字符串中包含单引号，应使用重复单引号形式），所以参数绑定能够有效防止SQL Injection安全漏洞。

可以了解一下MySQL的时间戳(Timestamp)数据类型：

默认时间戳(Timestamp)类型的取值范围为'1970-01-01 00:00:01' UTC至'2038-01-19 03:14:07' UTC，数据精确到秒级别，该取值范围包含约22亿个数值，因此在MySQL内部使用4个字节INT类型来存放时间戳数据：

1、在存储时间戳数据时，先将本地时区时间转换为UTC时区时间，再将UTC时区时间转换为INT格式的毫秒值(使用UNIX_TIMESTAMP函数)，然后存放到数据库中。

2、在读取时间戳数据时，先将INT格式的毫秒值转换为UTC时区时间(使用FROM_UNIXTIME函数)，然后再转换为本地时区时间，最后返回给客户端。

(Timestamp)时间戳列可以有四张组合定义，其含义分别为：

1、当字段定义为timestamp，表示该字段在插入和更新时都不会自动设置为当前时间。

2、当字段定义为timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP，表示该字段仅在插入且未指定值时被赋予当前时间，再更新时且未指定值时不做修改。

3、当字段定义为timestamp ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP，表示该字段在插入且未指定值时被赋值为"0000-00-00 00:00:00",在更新且未指定值时更新为当前时间。

4、当字段定义为timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP，表示该字段在插入或更新时未指定值，则被赋值为当前时间。

GaussDB(DWS)中的时区分为后台集群时区和客户端时区。后台集群时区默认使用UTC时区，可以通过控制台的集群参数修改页面进行调整。通常情况下集群时区不需要进行修改，设置客户端时区可以对SQL执行产生影响。

查询客户端时区和当前时间。

客户端时区为UTC时区，now()函数返回当前时间。

建立如下数据表

CREATE TABLE timezone_test (id int, t1 timestamp, t2 timestamptz) DISTRIBUTE BY HASH (id);

其中timestamp，timestamptz是常用的时间类型。timestamp不保存时区，timestamptz保存时区。

向timezone_test表插入当前时间。

查询timezone_test表

t1 (timestamp类型)在保存数据时丢弃了时区信息，t2(timestamptz类型)保存了时区信息。

把客户端时区设置为东8区（UTC-8），再次查询timezone_test表。

t1的查询结果没有变化。而t2根据客户端时区做了调整，显示为东8区时间“2020-06-13 15:32:39207232+08”。 t2保存的数据没有发现变化只是按东8区的方式显示出来。

继续插入当前时间到timezone_test表，并查询。

这时t1新插入的值是用的东8区时间。

客户端设置为UTC时区，再次查询。

客户端时区切换t1查询结果保持不变，t2根据客户端时区对查询结果进行转换。

范围是从1970-01-01 08:00:01 到 2038-01-19 11:14:07。

timestamp类型的起始时间是1970-01-01 00:00:01 UTC，和时区是关系的。如果我没有理解错的话，MySQL将timestamp类型的值保存的时候，会从当前时区转成UTC时间，正好解释了前面1970-01-01 00:00:00或1970-01-01 00:00:01两个值保存时出错的问题了。从当前时区转成UTC时间需要减去『8小时』，结果就不在timestamp类型的范围内了。

下面是时间戳查询。如果数据库时间显示的是 2011-04-05 那就不需要 用 strtotime 时间戳转换函数：

$timea = strtotime($_POST['timea']);

$timeb = strtotime($_POST['timeb']);

$sq2="select from `ecs_order_info` where add_time between '$timea' and '$timeb' and `quanxian`='$dangqian' order by `order_id` DESC limit 50";

$sql = mysql_query($sq2);

扩展资料

在php中完成

1、UNIX时间戳转换为日期用函数： date()

一般形式：date('Y-m-d H:i:s', 1156219870);

2、日期转换为UNIX时间戳用函数：strtotime()

一般形式：strtotime('2010-03-24 08:15:42');

在MySQL中完成

这种方式在MySQL查询语句中转换，优点是不占用PHP解析器的解析时间，速度快，缺点是只能用在数据库查询中，有局限性。

1、UNIX时间戳转换为日期用函数： FROM_UNIXTIME()

一般形式：select FROM_UNIXTIME(1156219870);

2、日期转换为UNIX时间戳用函数： UNIX_TIMESTAMP()

一般形式：Select UNIX_TIMESTAMP('2006-11-04 12:23:00′);

举例：mysql查询当天的记录数：

$sql=”select from message Where DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(chattime),'%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d') order by id desc”。

数据库的多表大数据查询应如何优化？

1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=0

2应尽量避免在 where 子句中使用!=或<> *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

3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=10

union all

select id from t where num=20

4in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 beeen 就不要用 in 了：

select id from t where num beeen 1 and 3

5尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。

见如下例子：

SELECT FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’

SELECT FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’

SELECT FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快 *** 作，引擎不得不对全表所有数据逐条 *** 作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快 *** 作。

6必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 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=@num

7应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

SELECT FROM T1 WHERE F1/2=100

应改为:

SELECT FROM T1 WHERE F1=1002

SELECT FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

应改为:

SELECT FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

应改为:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())

即：任何对列的 *** 作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将 *** 作移至等号右边。

8应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 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 where datediff(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' and createdate<'2005-12-1'

9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。

10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。

11很多时候用 exists是一个好的选择：

elect 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=anum)

SELECT SUM(T1C1)FROM T1 WHERE(

(SELECT COUNT()FROM T2 WHERE T2C2=T1C2>0)

SELECT SUM(T1C1) FROM T1WHERE EXISTS(

SELECT FROM T2 WHERE T2C2=T1C2)

两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

Java怎么把数据库的数据查询

Statement stmt = null;

ResultSet rs = null;

String query = "select 列名 from 表名 where id=11 and fname='xx' order by 列名 desc limit 1";

stmt = conncreateStatement();

rs = stmtexecuteQuery(query);

if (rsnext()) {

result = rsgetInt("列名");

}

数据库表内数据查询

楼上的 拼写错误，我来修正 ^^

select count() from 表名

如何查询大数据库数据存在

传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。

建议研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。

如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。

当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。

如何实现不同数据库的数据查询分页

有两种方法

方法1：

select 100 from tbllendlist where fldserialNo not in ( select 300100 fldserialNo from tbllendlist order by fldserialNo ) order by fldserialNo

方法2：

SELECT TOP 100 FROM tbllendlist WHERE (fldserialNo > (SELECT MAX(fldserialNo) FROM (SELECT TOP 300100 fldserialNo FROM tbllendlist ORDER BY fldserialNo) AS T)) ORDER BY fldserialNo

如何提高Oracle数据库数据查询的命中率

影响命中率的因素有四种：字典表活动、临时段活动、回滚段活动、表扫描， 应用DBA可以对这四种因素进行分析，找出数据库命中率低的症结所在。 1)字典表活动 当一个SQL语句第一次到达Oracle内核时数据库对SQL语句进行分析，包含在查询中的数据字典对象被分解，产生SQL执行路径。如果SQL语句指向一个不在SGA中的对象表或视图，Oracle执行SQL语句到数据典中查询有关对象的信息。数据块从数据字典表被读取到SGA的数据缓存中。由于每个数据字典都很小，因此，我们可缓存这些表以提高对这些表的命中率。但是由于数据字典表的数据块在SGA中占据空间，当增加全部的命中率时，它们会降低表数据块的可用空间， 所以若查询所需的时间字典信息已经在SGA缓存中，那么就没有必要递归调用。 2)临时段的活动 当用户执行一个需要排序的查询时，Oracle设法对内存中排序区内的所有行进行排序，排序区的大小由数据库的initora文件的数确定。如果排序区域不够大，数据库就会在排序 *** 作期间开辟临时段。临时段会人为地降低OLTP(online transaction processing）应用命中率,也会降低查询进行排序的性能。如果能在内存中完成全部排序 *** 作，就可以消除向临时段写数据的开销。所以应将SORT_AREA_SIZE设置得足够大，以避免对临时段的需要。这个参数的具体调整方法是:查询相关数据，以确定这个参数的调整。 select from v$sysstat where name='sorts(disk)'or name='sorts(memory); 大部分排序是在内存中进行的，但还有小部分发生在临时段， 需要调整 值，查看initora文件的 SORT_AREA_SIZE值，参数为：SORT_AREA_SIZE＝65536;将其调整到SORT_AREA_SIZE＝131072、这个值调整后，重启ORACLE数据库即可生效。 3)回滚段的活动 回滚段活动分为回滚活动和回滚段头活动。对回滚段头块的访问会降低应用的命中率， 对OLTP系统命中率的影响最大。为确认是否因为回滚段影响了命中率，可以查看监控输出报表中的“数据块相容性读一重写记录应用” 的统计值，这些统计值是用来确定用户从回滚段中访问数据的发生次数。 4)表扫描 通过大扫描读得的块在数据块缓存中不会保持很长时间， 因此表扫描会降低命中率。为了避免不必要的全表扫描，首先是根据需要建立索引，合理的索引设计要建立人对各种查询的分析和预测上，笔者会在SQL优化中详细谈及；其次是将经常用到的表放在内存中，以降低磁盘读写次数。

如何优化数据库提高数据库的效率

1 SQL优化的原则是：将一次 *** 作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

调整不良SQL通常可以从以下几点切入：

检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容

检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写

检查优化索引的使用

考虑数据库的优化器

2 避免出现SELECT FROM table 语句，要明确查出的字段。

3 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。

4 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。

5 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （）和select 1 语句。

6 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。

7 应绝对避免在order by子句中使用表达式。

8 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。

9 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。

10 <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。

11 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。

12 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。

13 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值条件)。

注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。

14 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customercustomer_id=ordercustomer_id where ordermoney>100。

15 在WHERE 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。

16 如果在语句中有not in（in） *** 作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。

17 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读 *** 作在前面完成，数据库写 *** 作在后面完成，避免交叉。

18 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。

19 用union all 代替 union，数据库执行union *** 作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。

当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。

数据更新的效率

1 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。

2 在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。

数据库物理规划的效率

为了避免I/O的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例)：

table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。

Rollback Segment的分离：Rollback Segment应该放在独立的Tablespace中。

System Tablespace的分离：System Tablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object）

Temp Tablesace的分离：建立单独的Temp Tablespace，并为每个user指定default Temp Tablespace

避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML *** 作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做DML *** 作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。

当我们遵循了以上原则后，仍然发现有I/O冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。

连接Table的分离：在实际应用中经常做连接查询的Table，可以将其分离在不同的Taclespace中，以减少I/O冲突。

使用分区：对数据量很大的Table和Index使用分区，放在不同的Tablespace中。

在实际的物理存储中，建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。

数据库的查询优化算法

给出你的查询，然后才可以对其进行优化

如何优化SQL Server数据库查询

如果你的查询比较固定，并且查询的条件区别度较高，可以建立相应的索引。

其他的一些规则，比如使用exists代替 in都可以试试

查询速度慢的原因很多，常见如下几种：

1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。

3、没有创建计算列导致查询不优化。

4、内存不足

5、网络速度慢

6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）

7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。

9、返回了不必要的行和列

10、查询语句不好，没有优化

可以通过如下方法来优化查询 :

1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要

2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升级硬件

4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段

5、提高网速;

6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 15 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 15 倍（虚拟内存大小设置的一半）。

7、增加服务器 CPU个数; 但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新 *** 作Update,Insert， Delete还不能并行处理。

8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。

9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离

10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件'分区视图'）

a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表

b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统 *** 作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE 设置自动收缩日志对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：

1、 查询语句的词法、语法检查

2、 将语句提交给DBMS的查询优化器

3、 优化器做代数优化和存取路径的优化

4、 由预编译模块生成查询规划

5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行

6、 最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。

12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) mit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。

13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。

14、SQL的注释申明对执行没有任何影响

15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类： 只进 必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取 *** 作,也是默认方式。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。选择这个并发选项OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 Select 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚 *** 作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 Select 语句中的锁提示。锁提示 只读 乐观数值 乐观行版本控制 锁定无提示 未锁定 未锁定 未锁定 更新 NOLOCK 未锁定 未锁定未锁定 未锁定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 错误 更新 更新 更新 TABLOCKX 错误 未锁定 未锁定更新其它 未锁定 未锁定 未锁定 更新 指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。

16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在; 用索引优化器优化索引

17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好

18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的

19、查询时不要返回不需要的行、列

20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间

21、用select 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制 *** 作的行

22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "＜＞", "!=", "!＞", "!＜", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在Where字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代还可以变通写法：Where SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改为Where firstname like 'm%'（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT *** 作如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而"＜＞"等还是不能优化，用不到索引。

23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。

24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引： Select FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) Where processid IN ('男'，'女')

25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再Select。这在SQL70以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。

26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。

27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procedure这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。

28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌Insert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值存储过程就没有这些动作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善

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