如何查找出一个数据库中所有表名包含某个关键词的表名的列表

用like语句查询。

SQL Server语法如下（如查询包含spt的表）

select name from sysobjects where type='U' and name like '%spt%';

结果：

Oracle语法如下（如查询包含test的表）

select table_name from user_tables where table_name like '%TEST%';

结果：

注意：Oracle中，表名处的字母一定要大写。

select from table1 t1,table2 t2 where t1id=t2id

这样就是联合查询啊

left join

right join

inner join

详细的看 *** 作手册啊

distinct 关键字可从 select 语句的结果中消除重复的行。如果没有指定 distinct,将返回所有行,包括重复的行。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。

数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等 *** 作。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。

有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。

此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

在SQL Server中，存储数据的最小单位是页，每一页所能容纳的数据为8060字节而页的组织方式是通过B树结构（表上没有聚集索引则为堆结构，不在本文讨论之列)如下图:

在聚集索引B树中，只有叶子节点实际存储数据，而其他根节点和中间节点仅仅用于存放查找叶子节点的数据

每一个叶子节点为一页，每页是不可分割的 而SQL Server向每个页内存储数据的最小单位是表的行(Row)当叶子节点中新插入的行或更新的行使得叶子节点无法容纳当前更新或者插入的行时，分页就产生了在分页的过程中，就会产生碎片

理解外部碎片

首先，理解外部碎片的这个“外”是相对页面来说的。外部碎片指的是由于分页而产生的碎片比如，我想在现有的聚集索引中插入一行，这行正好导致现有的页空间无法满足容纳新的行。从而导致了分页:

因为在SQL SERVER中，新的页是随着数据的增长不断产生的，而聚集索引要求行之间连续，所以很多情况下分页后和原来的页在磁盘上并不连续

这就是所谓的外部碎片

由于分页会导致数据在页之间的移动，所以如果插入更新等 *** 作经常需要导致分页，则会大大提升IO消耗，造成性能下降

而对于查找来说，在有特定搜索条件，比如where子句有很细的限制或者返回无序结果集时，外部碎片并不会对性能产生影响。但如果要返回扫描聚集索引而查找连续页面时,外部碎片就会产生性能上的影响

在SQL Server中，比页更大的单位是区(Extent)一个区可以容纳8个页区作为磁盘分配的物理单元所以当页分割如果跨区后，需要多次切区。需要更多的扫描因为读取连续数据时会不能预读，从而造成额外的物理读，增加磁盘IO

理解内部碎片

和外部碎片一样，内部碎片的”内”也是相对页来说的下面我们来看一个例子:

我们创建一个表，这个表每个行由int(4字节),char(999字节)和varchar(0字节组成），所以每行为1003个字节,则8行占用空间10038=8024字节加上一些内部开销，可以容纳在一个页面中:

当我们随意更新某行中的col3字段后，造成页内无法容纳下新的数据，从而造成分页:

分页后的示意图:

而当分页时如果新的页和当前页物理上不连续，则还会造成外部碎片

内部碎片和外部碎片对于查询性能的影响

外部碎片对于性能的影响上面说过，主要是在于需要进行更多的跨区扫描，从而造成更多的IO *** 作

而内部碎片会造成数据行分布在更多的页中，从而加重了扫描的页树，也会降低查询性能

下面通过一个例子看一下,我们人为的为刚才那个表插入一些数据造成内部碎片:

通过查看碎片，我们发现这时碎片已经达到了一个比较高的程度:

通过查看对碎片整理之前和之后的IO，我们可以看出，IO大大下降了:

对于碎片的解决办法

基本上所有解决办法都是基于对索引的重建和整理，只是方式不同

1删除索引并重建

这种方式并不好在删除索引期间，索引不可用会导致阻塞发生。而对于删除聚集索引，则会导致对应的非聚集索引重建两次(删除时重建，建立时再重建)虽然这种方法并不好，但是对于索引的整理最为有效

2使用DROP_EXISTING语句重建索引

为了避免重建两次索引，使用DROP_EXISTING语句重建索引，因为这个语句是原子性的，不会导致非聚集索引重建两次，但同样的，这种方式也会造成阻塞

3如前面文章所示，使用ALTER INDEX REBUILD语句重建索引

使用这个语句同样也是重建索引，但是通过动态重建索引而不需要卸载并重建索引是优于前两种方法的，但依旧会造成阻塞。可以通过ONLINE关键字减少锁，但会造成重建时间加长

4使用ALTER INDEX REORGANIZE

这种方式不会重建索引，也不会生成新的页，仅仅是整理，当遇到加锁的页时跳过，所以不会造成阻塞。但同时，整理效果会差于前三种

理解填充因子

重建索引固然可以解决碎片的问题但是重建索引的代价不仅仅是麻烦，还会造成阻塞。影响使用而对于数据比较少的情况下，重建索引代价并不大。而当索引本身超过百兆的时候。重建索引的时间将会很让人蛋疼

填充因子的作用正是如此。对于默认值来说，填充因子为0（0和100表示的是一个概念）,则表示页面可以100%使用。所以会遇到前面update或insert时，空间不足导致分页通过设置填充因子，可以设置页面的使用程度:

下面来看一个例子:

还是上面那个表我插入31条数据，则占4页:

通过设置填充因子，页被设置到了5页上:

这时我再插入一页，不会造成分页:

上面的概念可以如下图来解释:

可以看出，使用填充因子会减少更新或者插入时的分页次数，但由于需要更多的页，则会对应的损失查找性能

恩，楼主的意思我基本明白。因为曾经我也试图做过这样的一个搜索引擎。

但是很不幸的告诉你，这个功能不是简单的sql语句可以实现的。

因为sql一般的模糊查询都用like，而like没有所谓的“相似度”

所以达不到你要的排序效果了。

不过我想到的是另外一种方法，用java和sql配合：

首先用java分割关键字之后，判断有多少个，然后用Union作出N种组合，之后再把这些组合的分隔符替换为%，然后逐个的去select，各个select之间用Union联合，联合的方式就是关键字多的写在前面，这样动态生成的sql脚本，传给数据库执行，也许能实现这个效果。

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