当启动一个数据库是这样自动执行一个宏此宏的名称必须为

1、代码如下：

Private Sub Worksheet_Change(ByVal Target As Range)

If ApplicationIntersect([A1:U50], Target) Is Nothing Then Exit Sub

Call Macros1

End Sub

2、如果是整个工作表，上述代码取消条件那句即可。如果是整个工作簿，则为工作簿的事件，第一行为：Private Sub Workbook_SheetChange(ByVal Sh As Object, ByVal Target As Range)

3、如果打开文件就运行宏，也是工作簿事件：Private Sub Workbook_Open()

4、要麻烦一些，将两个区域的数据存入数组中进行比较要快一些

mysql的优化大的有两方面：

1、配置优化

配置的优化其实包含两个方面的： *** 作系统内核的优化和mysql配置文件的优化

1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说，无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化，根据自己的硬件配置来进行优化，这里不多讲；

2)mysql配置的优化，一般来说包含：IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等，如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可，网上的相关配置文件很多，大同小异，常用的设置大多修改这些差不多就够用了。

2、sql语句的优化

1、 尽量稍作计算

Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。

2尽量少 join

MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。

3尽量少排序

排序 *** 作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。

对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：

通过利用索引来排序的方式进行优化

减少参与排序的记录条数

非必要不对数据进行排序

Oracle是一种数据库管理系统，是一种关系型的数据库管理系统。通常情况了我们称的“数据库”，包含了物理数据、数据库管理系统、内存、 *** 作系统进程的组合体，就是指这里所说的数据库管理系统。

完整的Oracle数据库通常由两部分组成：Oracle数据库和数据库实例。

① Oracle数据库是一系列物理文件的集合；

组成Oracle数据库的文件可以分成三个类型：数据文件(data file)、重做日志文件(redo log file)和控制文件(control file)。数据文件保存数据，Oracle中可以存在任意数量的数据文件；重做日志文件跟SQL Server的事务日志文件一样用来保存对数据更改的记录，在系统恢复阶段需要用到；控制文件是一些特别的小文件，用来保存一些至关重要的关于数据库的信息，没有这个文件的话，实例就无法打开数据库。

除了数据文件、重做日志文件、控制文件之外，数据库还包含参数文件(parameter file)、密码文件(password file)和可选的归档日志文件(archive log files)。

② Oracle数据库实例则是一组Oracle后台进程/线程以及在服务器分配的共享内存区。

当Oracle启动时，它和SQL Server一样要先占用一些服务器内存用于执行 *** 作，这个内存区域——SGA(System Global Area)——被分为数个不同的结构，在创建SGA的同时也会启动一系列的后台进程用于和SGA进行交互，在这里这些分配的内存空间和后台进程组合起来就是Oracle实例了。请注意这里并没有提到数据库，实际上Oracle实例在没有数据库或是数据库不能访问时也是跑的很好的，在安装Oracle时，我们可以选择只安装软件，完了之后再安装数据库。

Oracle系统启动时，首先在内存中创建数据库实例，然后由实例找到保存在磁盘中的数据库，最后打开数据库让用户 *** 作。当系统关闭时，实例会从内存中清除掉；整个内存结构和后台进程都会消失，但是数据库依然存在于磁盘上，只是处于关闭的状态。

1、数据库

数据库是数据集合。

在安装Oracle数据库时，会让我们选择安装启动数据库（即默认的全局数据库）；

启动数据库：也叫全局数据库，是数据库系统的入口，它会内置一些高级权限的用户如SYS，SYSTEM等。我们用这些高级权限账号登陆就可以在数据库实例中创建表空间，用户，表。

内置一些高级权限的用户有 3 个：sys，system，scott

① sys用户超级管理员（等同sql sa，mysql root），具有oracle的最高权限，具有sysdba角色，具有创建create database的权限，密码默认为manager。

②system用户是 *** 作管理员，权限仅次于sys，具有sysoper（ate）的角色；system其没有create database的权限，其他的权限与sys相同。

③scott用户普通用户，默认密码为tiger，该用户默认是锁定，可以用system去解锁

全局数据库名：就是一个数据库的标识，在安装时就要想好，以后一般不修改，修改起来也麻烦，因为数据库一旦安装，数据库名就写进了控制文件，数据库表，很多地方都会用到这个数据库名。

查询当前数据库名：

1 select name from v$database;

2、数据库实例

Oracle官方描述：实例是访问Oracle数据库所需的一部分计算机内存和辅助处理后台进程，是由进程和这些进程所使用的内存(SGA)所构成一个集合。

其实就是用来访问和使用数据库的一块进程，它只存在于内存中。

我们访问Oracle数据库就是通过一个实例连接数据库，然后访问数据库文件。如果这个实例关联了数据库文件，就是可以访问的，如果没有，就会得到实例不可用的错误。

Oracle系统启动时，首先在内存中创建数据库实例，然后由实例找到保存在磁盘中的数据库，最后打开数据库让用户 *** 作。当系统关闭时，实例会从内存中清除掉：整个内存结构和后台进程都会消失，但是数据库依然存在于磁盘上，只是处于关闭的状态。之前也说过，Oracle实例可以在不打开数据库的情况下运行

实例名指的是用于响应某个数据库 *** 作的数据库管理系统的名称。她同时也叫SID。实例名是由参数instance_name决定的。

查询当前数据库实例名：

1 select instance_name from v$instance;

数据库实例名(instance_name)用于对外部连接。在 *** 作系统中要取得与数据库的联系，必须使用数据库实例名。比如我们作开发，要连接数据库，就得连接数据库实例，通过实例名连接：

jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl（orcl就为数据库实例名）

严格的说：一个Oracle服务，只包括一个Oracle实例和一个数据库（不考虑双机并行等这样的情况）。

但是一个实例只能对应一个数据库，一个数据库有可能对应多个实例。除非使用并行 Oracle 服务器选项，否则每个 Oracle 数据库都有一个实例与之相关，一个数据库被唯一的一个实例装载。

数据库与实例之间是1对1/n的关系，在非并行的数据库系统中每个Oracle数据库与一个实例相对应；在并行的数据库系统中，一个数据库会对应多个实例，同一时间用户只与一个实例相联系，当某一个实例出现故障时，其他实例自动服务，保证数据库正常运行。在任何情况下，每个实例都只可以对应一个数据库。

3、表空间

Oracle数据库是通过表空间来存储物理表的，一个数据库实例可以有N个表空间，一个表空间下可以有N张表。有了数据库，就可以创建表空间。

表空间(tablespace)是数据库的逻辑划分，每个数据库至少有一个表空间（称作SYSTEM表空间）。为了便于管理和提高运行效率，可以使用一些附加表空间来划分用户和应用程序。

数据库自带表空间：

① SYSAUX表空间

SYSAUX表空间在Oracle Database 10g中引入,作为SYSTEM表空间的辅助表空间以前一些使用独立表空间或系统表空间的数据库组件现在在SYSAUX表空间中创建SYSAUX 表空间存放一些其他的 metadata 组件，如 OEM,Streams 等会默认存放在 SYSAUX 表空间里。通过分离这些组件和功能，SYSTEM表空间的负荷得以减轻反复创建一些相关对象及组件引起SYSTEM表空间的碎片问题得以避免。

② SYSTEM表空间

SYSTEM表空间是Oracle创建数据库时候自动创建的，每个Oracle数据库都会有SYSTEM表空间，而且SYSTEM表空间总是要保持在联机模式下，因为其包含了数据库运行所要求的基本信息，如：数据字典、联机求助机制、所有回退段、临时段和自举段、所有的用户数据库实体、其它ORACLE软件产品要求的表等等。

③ TEMP表空间

临时表空间用来管理数据库排序 *** 作以及用于存储临时表、中间排序结果等临时对象,当ORACLE里需要用到SORT的时候，并且当PGA中sort_area_size大小不够时，将会把数据放入临时表空间里进行排序。像数据库中一些 *** 作： CREATE INDEX、 ANALYZE、SELECT DISTINCT、ORDER BY、GROUP BY、 UNION ALL、 INTERSECT、MINUS、ORT-MERGE JOINS、HASH JOIN等都可能会用到临时表空间。当 *** 作完成后，系统会自动清理临时表空间中的临时对象，自动释放临时段。这里的释放只是标记为空闲、可以重用，其实实质占用的磁盘空间并没有真正释放。这也是临时表空间有时会不断增大的原因。临时表空间存储大规模排序 *** 作(小规模排序 *** 作会直接在RAM里完成，大规模排序才需要磁盘排序Disk Sort)和散列 *** 作的中间结果它跟永久表空间不同的地方在于它由临时数据文件（temporary files）组成的,而不是永久数据文件（datafiles）。临时表空间不会存储永久类型的对象，所以它不会也不需要备份。另外，对临时数据文件的 *** 作不产生redo日志，不过会生成undo日志。

④ UNDO表空间

UNDO表空间是Oracle特有的概念。undo表空间中会自动分配undo段，这些undo段用来保存事务中的DML语句的undo信息，也就是来保存数据在被修改之前的值。在rollback，实例恢复(前滚)，一致性读CR块的构造时会使用到undo信息。由于undo的引入，从而Oracle的select语句实现一致性读时，不需要任何锁。undo表空间和其它表空间有很多类似的地方：undo数据块也会被读到buffer cache缓存起来，修改时也会产生redo log，数据也会写回到undo表空间的磁盘上。所以崩溃后，undo块的buffer cache也会恢复过来。

⑤ USERS表空间

创建用户必须为其指定表空间，如果没有显性指定默认表空间，则指定为users表空间，此用户所有信息都会放入到users表空间中。

查看已经创建好的表空间：

1 select default_tablespace, temporary_tablespace, username from dba_users;

4、用户

Oracle数据库建好后，要想在数据库里建表，必须先为数据库建立用户，并为用户指定表空间。Oracle的表空间、包括各种数据库对象的使用和 *** 作权限都是通过授权的方式在用户之间使用的。

查看数据库用户：

1 select from dba_users;

综上，现有实例和数据库；用户和表空间都存在于实例之后，是授权访问的，但是系统内置高级权限用户和自带表空间在实例创建之初都会被加载。

因此，实例故障时，其他实例接替服务，故障实例的表空间等信息，都可以通过高级权限用户再行赋权给其他实例。

5、数据库对象

有了数据库，表空间和用户，用户在自己的表空间创建表。有了表，就可以进行开发。

数据库的所有对象，包括过程、函数、包和包体、JOB、表、视图、索引、序列、触发器等都由用户开发，存在于表空间下。

肯定不一样

a表有三个b，B表有两个b，那么这些b之间有什么区别吗？明显没有，所以在minus时，系统会认为a表的三个b，和b表的任何一个b都是形同的。所以minus时出来的应该是ade三行。

同理，交集的时候出来的应该是三个b。

如果看不懂，那么就这么看，A表有10列数据，有两行（每行10列）内容完全一样。

B表有5行数据，每行十列，有一行与“某表”重复的两行一致。

现在如果求交集，A表重复的两行，和B表的这一行都是有交集的，那么怎么显示，怎么去判断，这两行中的哪一行与B表的那一行是交集，另外一个不是交集？

再没有特定标志的前提下，我们不能判断，所以我们只能说两行都是交集。补集的时候是一样的，A表这两行都与B表的这一行相同，那么怎么确定哪一行应该是交集，哪一行是补集？

这个和我们平时说的集合概念不一样，集合是不能出现重复的元素的，你这里有重复的元素（a表的三个b，B表的两个b），所以应该是多重集的概念。

当然真实的环境中，基本上不会出现多重集，因为数据本身就有互异性，两条相同的数据没有意义。当然不排除数据库设置不合理导致的这种情况发生，不过那只能说设计数据库的人好去好好的再学一学范式了。

在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步 *** 作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大量的频繁更新 *** 作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体演示

譬如，以下两条SQL，

A：

select from t1 where f1 = 20;

B：

select from t1 where f1 = 30;

如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。

这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。

那回到正题上，MySQL 80 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构：

mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || rank1      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || rank2      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || log_time   | datetime     | YES  | MUL | NULL    |                || prefix_uid | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                || desc1      | text         | YES  |     | NULL    |                || rank3      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (000 sec)

表记录数：

mysql> select count() from t1;+----------+| count() |+----------+|    32768 |+----------+1 row in set (001 sec)

这里我们两条经典的SQL：

SQL C：

select from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select from t1 where rank1 =100  and rank2 =100  and rank3 =100;

表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为324365。

mysql> explain  format=json select from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "324365"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ALL",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "rows_examined_per_scan": 32034,      "rows_produced_per_join": 115,      "filtered": "036",      "cost_info": {        "read_cost": "323207",        "eval_cost": "1158",        "prefix_cost": "324365",        "data_read_per_join": "49K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为44109，明显比之前的快了好几倍。

mysql> explain  format=json select /+ index_merge(t1) / from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "44109"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1103,      "rows_produced_per_join": 1103,      "filtered": "10000",      "cost_info": {        "read_cost": "33079",        "eval_cost": "11030",        "prefix_cost": "44109",        "data_read_per_join": "473K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

我们再看下SQL D的计划：

不加HINT，

mysql> explain format=json select from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "53434"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ref",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "idx_rank1",      "used_key_parts": [        "rank1"      ],      "key_length": "5",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 555,      "rows_produced_per_join": 0,      "filtered": "007",      "cost_info": {        "read_cost": "47884",        "eval_cost": "004",        "prefix_cost": "53434",        "data_read_per_join": "176"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

加了HINT，

mysql> explain format=json select /+ index_merge(t1)/ from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "523"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "10000",      "cost_info": {        "read_cost": "513",        "eval_cost": "010",        "prefix_cost": "523",        "data_read_per_join": "440"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100) and (`ytt``t1``rank1` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

比较两个查询的结果，返回非重复值。

EXCEPT 从左查询中返回右查询没有找到的所有非重复值。

INTERSECT 返回 INTERSECT *** 作数左右两边的两个查询都返回的所有非重复值。

以下是将使用 EXCEPT 或 INTERSECT 的两个查询的结果集组合起来的基本规则：

所有查询中的列数和列的顺序必须相同。

数据类型必须兼容。

Transact-SQL 语法约定

语法

{ <query_specification> | ( <query_expression> ) }

{ EXCEPT | INTERSECT }

{ <query_specification> | ( <query_expression> ) }

参数

<query_specification> | ( <query_expression> )

查询规范或查询表达式返回与来自另一个查询规范或查询表达式的数据相比较的数据。在 EXCEPT 或 INTERSECT 运算中，列的定义可以不同，但它们必须在隐式转换后进行比较。如果数据类型不同，则用于执行比较并返回结果的类型是基于数据类型优先级的规则确定的。

如果类型相同，但精度、小数位数或长度不同，则根据用于合并表达式的相同规则来确定结果。有关详细信息，请参阅 精度、小数位数和长度 (Transact-SQL)。

查询规范或表达式不能返回 xml、text、ntext、image 或非二进制 CLR 用户定义类型列，因为这些数据类型不可比较。

EXCEPT

从 EXCEPT *** 作数左边的查询中返回右边的查询未返回的所有非重复值。

INTERSECT

返回 INTERSECT *** 作数左右两边的两个查询均返回的所有非重复值。

备注

如果 EXCEPT 或 INTERSECT *** 作数左边和右边的查询返回的可比较列的数据类型是具有不同排序规则的字符数据类型，则根据排序规则优先级的规则执行所需的比较。如果无法执行此转换，Microsoft SQL Server 2005 数据库引擎将返回错误。

通过比较行来确定非重复值时，两个 NULL 值被视为相等。

EXCEPT 或 INTERSECT 返回的结果集的列名与 *** 作数左侧的查询返回的列名相同。

ORDER BY 子句中的列名或别名必须引用左侧查询返回的列名。

EXCEPT 或 INTERSECT 返回的结果集中的任何列的为空性与 *** 作数左侧的查询返回的对应列的为空性相同。

如果 EXCEPT 或 INTERSECT 与表达式中的其他运算符一起使用，则在以下优先顺序的上下文中对其进行评估：

括号中的表达式

INTERSECT *** 作数

基于在表达式中的位置从左到右求值的 EXCEPT 和 UNION

如果 EXCEPT 或 INTERSECT 用于比较两个以上的查询集，则数据类型转换是通过一次比较两个查询来确定的，并遵循前面提到的表达式求值规则。

EXCEPT 和 INTERSECT 不能在分布式分区视图定义、查询通知中使用，也不能与 COMPUTE 和 COMPUTE BY 子句一起使用。

EXCEPT 和 INTERSECT 可在分布式查询中使用，但只在本地服务器上执行，不会被推送到链接服务器。因此，在分布式查询中使用 EXCEPT 和 INTERSECT 可能会影响性能。

快速只进游标和静态游标与 EXCEPT 或 INTERSECT 运算一起使用时，在结果集中完全受支持。如果由键集驱动的游标或动态游标与 EXCEPT 或 INTERSECT 运算一起使用，则运算的结果集的游标转换为静态游标。

使用 SQL Server Management Studio 中的图形显示计划功能显示 EXCEPT 运算时，该运算显示为 left anti semi join，INTERSECT 运算显示为 left semi join。

CREATE TABLE A(a1 INT,a2 INT ,a3 INT ,a10 INT )

CREATE TABLE b (a2 INT ,a3 INT,a10 INT ,a9 INT ,a5 INT )

DECLARE @s NVARCHAR(4000)

SET @s = ''

SELECT @s = @s + ',' + 'isnull('+QUOTENAME(name)+','''')'

FROM syscolumns

WHERE id = OBJECT_ID('A')

AND name IN ( SELECT NAME FROM syscolumns WHERE object_id=OBJECT_ID('A')

INTERSECT

SELECT NAME FROM syscolumns WHERE object_id=OBJECT_ID('B') )

SET @s = STUFF(@s, 1, 1, '')

EXEC ('select '+@s+' from A ')

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