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NoSQL数据库有很多种，实现方式差别很大。有接近SQL查询方式的，也有纯粹的键值对查询。
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对于K-V型数据库，比较典型的是Redis，系统提供了get、set之类的命令用于增删改查。关键是键值对的键和值怎么设计。
1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：
ORALCE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.
2.WHERE子句中的连接顺序：
ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.
3.SELECT子句中避免使用 * ：
ORACLE在解析的过程中, 会将’*’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间.
4.使用DECODE函数来减少处理时间：
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.
5.用Where子句替换HAVING子句：
避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销. on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的.在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。
6.减少对表的查询：
在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = (SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
7.使用表的别名(Alias)：
当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.
8.用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：
在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
例子：
（高效）SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO 0 AND EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB’)
(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’)
9. 识别’低效执行’的SQL语句：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS0
AND BUFFER_GETS 0
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS 0.8
ORDER BY 4 DESC;
10.用索引提高效率：
索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.
11.用EXISTS替换DISTINCT：
当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果. 例子：
(低效):
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效):
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’
FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
12.sql语句用大写的：
因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行
13.避免在索引列上使用NOT
我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.
14.避免在索引列上使用计算．
WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分．优化器将不使用索引而使用全表扫描．
举例:
低效：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 25000;
高效:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL 25000/12;
15.用=替代
高效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO =4
低效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO 3
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录
16.用UNION替换OR (适用于索引列)
通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.
高效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
UNION
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.
17.用IN来替换OR
这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的．
低效:
SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30
高效
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
18.避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE将无法使用该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录. 如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引.
低效: (索引失效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
高效: (索引有效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE =0;
19.总是使用索引的第一个列：
如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引
20.用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：
当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量
低效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
UNION
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
高效:
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
21.ORDER BY：
ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.
ORDER BY中所有的列必须定义为非空.
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.
22.需要当心的WHERE子句:
某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子.
在下面的例子里, (1)‘!=’ 将不使用索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. (2) ‘||’是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停用了索引. (3) ‘+’是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描.
23.优化GROUP BY:
提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.
低效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP by JOB
HAVING JOB = ‘PRESIDENT’
OR JOB = ‘MANAGER’
高效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT’
OR JOB = ‘MANAGER’
GROUP by JOB
24.视图中不要有ORDER BY
视图里面有 order by 会干扰执行计划
package basic;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBC {
public void findAll() {
try {
// 获得数据库驱动
//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
// 创建连接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,
password);
// 新建发送sql语句的对象
Statement st = conn.createStatement();
// 执行sql
String sql = "select * from users";
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
// 处理结果
while(rs.next()){
//这个地方就是给你的封装类属性赋值
System.out.println("UserName："+rs.getString(0));
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void delete(){
try {
//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);
//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的
String sql = "delete from users where id = ?";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
ps.setInt(0, 1);
int row = ps.executeUpdate();
if(row!=0){
System.out.println("删除成功！");
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：
不需要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式。
无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能，从而提高了系统的性能。
弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。
分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题。
异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少量的数据。
BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。
NoSQL数据库并没有一个统一的架构，两种NoSQL数据库之间的不同，甚至远远超过两种关系型数据库的不同。可以说，NoSQL各有所长，成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用，在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。
SQL语言快速入门(一)
SQL是英文Structured Query Language的缩写，意思为结构化查询语言。
SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系，进行沟通。按照ANSI（美国国家标准协会）的规定，SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。SQL语句可以用来执行各种各样的操作，例如更新数据库中的数据，从数据库中提取数据等。目前，绝大多数流行的关系型数据库管理系统，如Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, Access等都采用了SQL语言标准。虽然很多数据库都对SQL语句进行了再开发和扩展，但是包括Select, Insert, Update, Delete, Create, 及Drop在内的标准的SQL命令仍然可以被用来完成几乎所有的数据库操作。下面，我们就来详细介绍一下SQL语言的基本知识。
数据库表格
一个典型的关系型数据库通常由一个或多个被称作表格的对象组成。数据库
中的所有数据或信息都被保存在这些数据库表格中。数据库中的每一个表格都具有
自己唯一的表格名称，都是由行和列组成，其中每一列包括了该列名称，数据类型
，以及列的其它属性等信息，而行则具体包含某一列的记录或数据。以下，是一个
名为天气的数据库表格的实例。
城市 最高气温 最低气温
北京 10 5
上海 15 8
天津 8 2
重庆 20 13
该表格中“城市”，“最高气温”和“最低气温”就是三个不同的列
，而表格中的每一行则包含了具体的表格数据。
数据查询
在众多的SQL命令中，select语句应该算是使用最频繁的。Select语句主要被用来对数据库进行查询并返回符合用户查询标准的结果数据。Select语句的语法格式如下：
select column1 [, column2,etc] from tablename
[where condition];
（[] 表示可选项）
Select语句中位于Select关键词之后的列名用来决定那些列将作为查询结果返回。用户可以按照自己的需要选择任意列，还可以使用通配符“*”来设定返回表格中的所有列。
Select语句中位于from关键词之后的表格名称用来决定将要进行查询操作的目
标表格。
Select语句中的where可选从句用来规定哪些数据值或哪些行将被作为查询结果返回或显示。在where条件从句中可以使用以下一些运算符来设定查询标准：
= 等于
大于
小于
= 大于等于
= 小于等于
不等于
除了上面所提到的运算符外，LIKE运算符在where条件从句中也非常重要。
LIKE运算符的功能非常强大，通过使用LIKE运算符可以设定只选择与用户规定格式相同的记录。此外，我们还可以使用通配符“%”用来代替任何字符串。举例如下：
Select firstname, lastname, city
from employee
where firstname LIKE ‘E%’;
（注意，字符串必须被包含在单括号内）
上述SQL语句将会查询所有名称以E开头的姓名。或者，通过如下语句：
Select * from employee
where firstname = ‘May’；
查询所有名称为May的行。
SQL语言快速入门(二)
创建表格
SQL语言中的create table语句被用来建立新的数据库表格。Create table
语句的使用格式如下：
create table tablename
(column1 data type,
column2 data type,
column3 data type);
如果用户希望在建立新表格时规定列的限制条件，可以使用可选的条件
选项：
create table tablename
(column1 data type [constraint],
column2 data type [constraint],
column3 data type [constraint]);
举例如下：
create table employee
(firstname varchar(15),
lastname varchar(20),
age number(3),
address varchar(30),
city varchar(20));
简单来说，创建新表格时，在关键词create table后面加入所要建立的表格
的名称，然后在括号内顺次设定各列的名称，数据类型，以及可选的限制条件
等。注意，所有的SQL语句在结尾处都要使用“；”符号。
使用SQL语句创建的数据库表格和表格中列的名称必须以字母开头，后面
可以使用字母，数字或下划线，名称的长度不能超过30个字符。注意，用户在
称时不要使用SQL语言中的保留关键词，如select, create, insert等，作为表格或
列的名称。
数据类型用来设定某一个具体列中数据的类型。例如，在姓名列中只能采
用的数据类型，而不能使用number的数据类型。
SQL语言中较为常用的数据类型为：
char(size)：固定长度字符串，其中括号中的size用来设定字符串的最大
度。Char类型的最大长度为255字节。
varchar(size)：可变长度字符串，最大长度由size设定。
number(size)：数字类型，其中数字的最大位数由size设定。
Date：日期类型。
number(size,d)：数字类型，size决定该数字总的最大位数，而d则用于
设定该数字在小数点后的位数。
最后，在创建新表格时需要注意的一点就是表格中列的限制条件。所谓限
制条件就是当向特定列输入数据时所必须遵守的规则。
例如，unique这一限制条件要求某一列中不能存在两个值相同的记录，所有
记录的值都必须是唯一的。除unique之外，较为常用的列的限制条件
还包括not, null和primary key等。Not null用来规定表格中某一列的值
不能为空.Primary key则为表格中的所有记录规定了唯一的标识符。
向表格中插入数据
SQL语言使用insert语句向数据库表格中插入或添加新的数据行。Insert语
句的使用格式如下：
insert into tablename
(first_column,...last_column)
values (first_value,...last_value);
例如：
insert into employee
(firstname, lastname, age, address, city)
values (‘Li’, ‘Ming’, 45, ‘No.77 Changan Road’, ‘Beijing”);
简单来说，当向数据库表格中添加新记录时，在关键词insert into后面输
入所要添加的表格名称，然后在括号中列出将要添加新值的列的名称。最后
，在关键词values的后面按照前面输入的列的顺序对应的输入所有要添加的
记录值。
更新记录
SQL语言使用update语句更新或修改满足规定条件的现有记录。
Update语句的格式为：
update tablename
set columnname = newvalue [, nextcolumn = newvalue2...]
where columnname OPERATOR value [and|or column OPERATOR value];
例如：
update employee
set age = age+1
where first_name= ‘Mary’and last_name= ‘Williams’;
使用update语句时，关键一点就是要设定好用于进行判断的where条件
从句。
删除记录
SQL语言使用delete语句删除数据库表格中的行或记录。Delete语句的
格式为：
delete from tablename
where columnname OPERATOR value [and|or column OPERATOR value];
例如：
delete from employee
where lastname = May;
简单来说，当需要删除某一行或某个记录时，在delete from关键词之
后输入表格名称，然后在where从句中设定删除记录的判断条件。注意，
如果用户在使用delete语句时不设定where从句，则表格中的所有记录将
全部被删除。
删除数据库表格
在SQL语言中使用drop table命令删除某个表格以及该表格中的所有记
录。Drop table命令的使用格式为：
drop table tablename；
例如：
drop table employee;
如果用户希望将某个数据库表格完全删除，只需要在drop table命令后
输入希望删除的表格名称即可。Drop table命令的作用与删除表格中的所有
记录不同。删除表格中的全部记录之后，该表格仍然存在，而且表格中列
的信息不会改变。而使用drop table命令则会将整个数据库表格的所有信息
全部删除。
以上，我们对SQL语言主要的命令和语句进行了较为详细的介绍。应该说SQL语句的语法结构和风格还是相当简单和直观的，只要用户结合实践多加练习，一定会在短期内迅速掌握。
SQL语言快速入门(三)
我们日常使用SQL语言的工作过程中，使用最多的还是从已经建立好的数据库中查询信息。下面，我们就来详细介绍一下如何使用SQL语言实现各种数据库查询操作。
SELECT…FROM
为方便讲解，我们在数据库中创建名为Store_Information的如下数据表。
Store_Information
Store_Name Sales Date
Los Angeles 00 Jan-10-2000
San Diego 0 Jan-11-2000
Los Angeles 0 Jan-12-2000
Boston 0 Jan-12-2000
SQL语言中用于数据库查询的最简单的命令就是SELECT…FROM，语法格
式为：
SELECT \"column_name\" FROM \"table_name\"
例如，如果我们希望查询Store_Information数据表中所有的商店名称时，可
以使用如下命令：
SELECT store_name FROM Store_Information
查询结果显示为：
Store_Name
Los Angeles
San Diego
Los Angeles
Boston
如果用户希望一次查询多个字段，可以将所要查询的字段名称依次加入
SELECT关键字之后，中间用“，”隔开即可。
DISTINCT
SELECT关键字支持用户查询数据表中指定字段的所有数据，但是这样有时
就会不可避免的出现重复信息。如果用户希望只查询那些具有不同记录值的信
息的话，可以使用SQL语言的DISTINCT关键字。语法格式如下：
SELECT DISTINCT \"column_name\"
FROM \"table_name\"
例如，我们可以使用以下命令查询Store_Information数据表具有不同记录值
的所有记录。
SELECT DISTINCT Store_Name FROM Store_Information
查询结果如下：
Store_Name
Los Angeles
San Diego
Boston
WHERE
除了选择具有不同记录值的记录之外，有时我们可能还会需要根据某些条
件对数据库中的数据进行查询。例如，我们可能需要查询Store_Information数
据表中销售额超过1000美圆的商店。为此，我们可以使用SQL语言的WHERE
关键字设定查询条件。语法格式如下：
SELECT \"column_name\"
FROM \"table_name\"
WHERE \"condition\"
由此，我们可以使用如下命令查询销售额超过1000美圆的商店信息：
SELECT store_name FROM Store_Information WHERE Sales 1000
查询结果显示为：
store_name
Los Angeles
运算函数
现在，我们已经了解到在使用SQL语言进行数据库查询操作时可以通过对
数值的判断设定灵活的查询条件。为了增强对运算的支持能力，SQL提供了众
多实用的运算函数供广大用户使用。例如，我们可以直接在SQL命令中调用
SUM或AVG这两个分别用于计算总数和平均数的函数。语法格式如下：
SELECT \"function type\"(\"column_name\")
FROM \"table_name\"
如果我们希望查询Store_Information数据表中所有商店的总销售额的话，可
以使用如下命令：
SELECT SUM(Sales) FROM Store_Information
查询结果显示为：
SUM(Sales)
50
COUNT
除了SUM和AVG函数之外，COUNT函数是SQL语言中另一个较为常用
的运算函数。COUNT函数可以用来计算数据表中指定字段所包含的记录数目。
语法格式为：
SELECT COUNT(\"column_name\")
FROM \"table_name\"
例如，如果我们希望查询Store_Information数据表中的有关商店的记录条数
时，可以使用如下命令：
SELECT COUNT(store_name)
FROM Store_Information
查询结果显示为：
Count(store_name)
4
COUNT函数可以和DISTINCT关键字一起使用从而可以查询数据表中指定
字段中所有具有不同记录值的记录数目.例如，如果我们希望查询Store_Information
数据表中不同商店的数目时，可以使用如下命令：
SELECT COUNT(DISTINCT store_name)
FROM Store_Information
查询结果显示为：
Count(DISTINCT store_name)
3
GROUP BY
下面我们来进一步看一下SQL语言中的集合函数。上文中，我们曾使用
SUM函数计算所有商店的销售总额，如果我们希望计算每一家商店各自的总销
售额时该怎么办呢？要实现这一目的我们需要做两件事：首先，我们需要查询
商店名称和销售额两个字段；然后，我们使用SQL语言的GROUP BY命令将
销售额按照不同的商店进行分组，从而计算出不同商店的销售总额。GROUP
BY命令的语法格式为：
SELECT \"column_name1\", SUM(\"column_name2\")
FROM \"table_name\"
GROUP BY \"column_name1\"
我们可以使用如下命令实现上述查询目的：
SELECT store_name, SUM(Sales)
FROM Store_Information
GROUP BY store_name
查询结果显示为：
store_name SUM(Sales)
Los Angeles 00
San Diego 0
Boston 0
小注：
GROUP BY关键字一般应用于同时查询多个字段并对字段进行算术运
算的SQL命令中。
HAVING
用户在使用SQL语言的过程中可能希望解决的另一个问题就是对由sum或
其它集合函数运算结果的输出进行限制。例如，我们可能只希望看到Store_
Information数据表中销售总额超过1500美圆的商店的信息，这时我们就需要使
用HAVING从句。语法格式为：
SELECT \"column_name1\", SUM(\"column_name2\")
FROM \"table_name\"
GROUP BY \"column_name1\"
HAVING (arithematic function condition)
（GROUP BY从句可选）
由此，我们可以使用如下命令实现上述查询目的：
SELECT store_name, SUM(sales)
FROM Store_Information
GROUP BY store_name
HAVING SUM(sales) 1500
查询结果显示为：
store_name SUM(Sales)
Los Angeles 00
小注：
SQL语言中设定集合函数的查询条件时使用HAVING从句而不是
WHERE从句。通常情况下，HAVING从句被放置在SQL命令的结尾处。
ALIAS
下面，我们重点介绍一下如何在SQL命令中设定别名。SQL语言中一般使
用两种类型的别名，分别为字段别名和数据表别名。简单的说，使用字段别名
可以帮助我们有效的组织查询的输出结果。例如，上文所列举的多个实例中，
当我们计算商店销售总额时，显示结果中就会出现SUM(sales)。虽然SUM(sales)
并不会对我们理解查询结果带来不便，但是如果我们需要在查询中使用多项复
杂运算时，显示结果就不会这么直观了。如果这时我们使用字段别名就会极大
的提高查询结果的可读性。
对于数据表别名，我们可以通过将别名直接放置在FROM从句中数据表名
称的后面设定。数据表别名在我们下面将要讲述的连接多个数据表进行查询的
操作中极为有用。
字段和数据表别名的语法格式如下：
SELECT \"table_alias\".\"column_name1\" \"column_alias\"
FROM \"table_name\" \"table_alias\"
即别名都直接放置在各自对应名称的后面，中间用空格分开。
以Store_Information数据表为例，我们可以在GROUP BY一节中所使用的
SQL命令中设置如下字段和数据表别名：
SELECT A1.store_name \ "Store\", SUM(Sales) \"Total Sales\"
FROM Store_Information A1
GROUP BY A1.store_name
查询结果显示为：
Store Total Sales
Los Angeles 00
San Diego 0
Boston 0
连接多个数据表
最后，我们来看一下如果使用SQL语言连接多个数据表，实现对多个数据
表的查询。为方便讲解，我们在数据库中分别创建了两个名为Store_Information
和Region的数据表。
Store_Information
Store_Name Sales Date
Los Angeles 00 Jan-10-2000
San Diego 0 Jan-11-2000
Los Angeles 0 Jan-12-2000
Boston 0 Jan-12-2000
Region
Region_Name Store_Name
East Boston
East New York
West Los Angeles
West San Diego
下面，我们就来看一下通过数据表的连接实现按不同区域查询销售额。
我们注意到在名为Region的数据表中包含区域和商店两个字段信息，而在名为
Store_Information的数据表中则包含每一家商店的销售信息。因此，为了得到按
区域划分的销售信息，我们需要将两个不同数据表的信息结合在一起进行查询.
通过对上述两个数据表的分析，我们发现每个数据表中都包含一个名为
Store_Name的字段，因此，我们可以使用如下命令实现查询目的：
SELECT A1.region_name REGION, SUM(A2.Sales) SALES
FROM Region A1, Store_Information A2
WHERE A1.store_name = A2.store_name
GROUP BY A1.region_name
查询结果显示为：
REGION SALES
East 0
West 50
说明：
上述查询命令的前两行用于指定所要查询的目标字段，分别为Region数据
表中的Region_Name字段和Store_Information数据表中Sales字段的记录值总
数。这里，我们设定两个字段的别名分别为REGION和SALES，两个数据表的
别名分别为A1和A2。如果我们只使用字段别名而不设定数据表别名的话，上
述SQL命令的第一行就变成如下形式：
SELECT Region.Region_Name REGION, SUM(Store_Information.Sales) SALES
由此我们可以看出有效的使用数据表别名，可以极大的简化对多个数据表
进行操作的SQL命令。
上述查询命令的第3行为WHERE从句，正是该从句设定了两个数据表的
连接条件。因为我们希望确保Region数据表中的Store_Name字段能够与
Store_Information数据表中的同名字段相对应，所以我们规定两个字段的记录
值应当相等。在连接多个数据表时，一定要准确设定数据表的连接条件，如果
WHERE从句设定不正确，则可能导致查询结果中出现众多不相关的数据 .
SELECT --从数据库表中检索数据行和列
INSERT --向数据库表添加新数据行
DELETE --从数据库表中删除数据行
UPDATE --更新数据库表中的数据
--数据定义
CREATE TABLE --创建一个数据库表
DROP TABLE --从数据库中删除表
ALTER TABLE --修改数据库表结构
CREATE VIEW --创建一个视图
DROP VIEW --从数据库中删除视图
CREATE INDEX --为数据库表创建一个索引
DROP INDEX --从数据库中删除索引
CREATE PROCEDURE --创建一个存储过程
DROP PROCEDURE --从数据库中删除存储过程
CREATE TRIGGER --创建一个触发器
DROP TRIGGER --从数据库中删除触发器
CREATE SCHEMA --向数据库添加一个新模式
DROP SCHEMA --从数据库中删除一个模式
CREATE DOMAIN --创建一个数据值域
ALTER DOMAIN --改变域定义
DROP DOMAIN --从数据库中删除一个域
--数据控制
GRANT --授予用户访问权限
DENY --拒绝用户访问
REVOKE --解除用户访问权限
--事务控制
COMMIT --结束当前事务
ROLLBACK --中止当前事务
SET TRANSACTION --定义当前事务数据访问特征
--程序化SQL
DECLARE --为查询设定游标
EXPLAN --为查询描述数据访问计划
OPEN --检索查询结果打开一个游标
FETCH --检索一行查询结果
CLOSE --关闭游标
PREPARE --为动态执行准备SQL 语句
EXECUTE --动态地执行SQL 语句
DESCRIBE --描述准备好的查询
---局部变量
declare @id char(10)
--set @id = '10010001'
select @id = '10010001'
---全局变量
---必须以@@开头
--IF ELSE
declare @x int @y int @z int
select @x = 1 @y = 2 @z=3
if @x @y
print 'x y' --打印字符串'x y'
else if @y @z
print 'y z'
else print 'z y'
--CASE
use pangu
update employee
set e_wage =
case
when job_level = ’1’ then e_wage*1.08
when job_level = ’2’ then e_wage*1.07
when job_level = ’3’ then e_wage*1.06
else e_wage*1.05
end
--WHILE CONTINUE BREAK
declare @x int @y int @c int
select @x = 1 @y=1
while @x 3
begin
print @x --打印变量x 的值
while @y 3
begin
select @c = 100*@x + @y
print @c --打印变量c 的值
select @y = @y + 1
end
select @x = @x + 1
select @y = 1
end
--WAITFOR
--例 等待1 小时2 分零3 秒后才执行SELECT 语句
waitfor delay ’01:02:03’
select * from employee
--例 等到晚上11 点零8 分后才执行SELECT 语句
waitfor time ’23:08:00’
select * from employee
***SELECT***
select *(列名) from table_name(表名) where column_name operator value
ex:(宿主)
select * from stock_information where stockid = str(nid)
stockname = 'str_name'
stockname like '% find this %'
stockname like '[a-zA-Z]%' --------- ([]指定值的范围)
stockname like '[^F-M]%' --------- (^排除指定范围)
--------- 只能在使用like关键字的where子句中使用通配符)
or stockpath = 'stock_path'
or stocknumber 1000
and stockindex = 24
not stocksex = 'man'
stocknumber between 20 and 100
stocknumber in(10,20,30)
order by stockid desc(asc) --------- 排序，desc-降序，asc-升序
order by 1,2 --------- by列号
stockname = (select stockname from stock_information where stockid = 4)
--------- 子查询
--------- 除非能确保内层select只返回一个行的值，
--------- 否则应在外层where子句中用一个in限定符
select distinct column_name form table_name --------- distinct指定检索独有的列值，不重复
select stocknumber ,"stocknumber + 10" = stocknumber + 10 from table_name
select stockname , "stocknumber" = count(*) from table_name group by stockname
--------- group by 将表按行分组,指定列中有相同的值
having count(*) = 2 --------- having选定指定的组
select *
from table1, table2
where table1.id *= table2.id -------- 左外部连接，table1中有的而table2中没有得以null表示
table1.id =* table2.id -------- 右外部连接
select stockname from table1
union [all] ----- union合并查询结果集，all-保留重复行
select stockname from table2
***insert***
insert into table_name (Stock_name,Stock_number) value ("xxx","xxxx")
value (select Stockname , Stocknumber from Stock_table2)---value为select语句
***update***
update table_name set Stockname = "xxx" [where Stockid = 3]
Stockname = default
Stockname = null
Stocknumber = Stockname + 4
***delete***
delete from table_name where Stockid = 3
truncate table_name ----------- 删除表中所有行，仍保持表的完整性
drop table table_name --------------- 完全删除表
***alter table*** --- 修改数据库表结构
alter table database.owner.table_name add column_name char(2) null .....
sp_help table_name ---- 显示表已有特征
create table table_name (name char(20), age smallint, lname varchar(30))
insert into table_name select ......... ----- 实现删除列的方法（创建新表）
alter table table_name drop constraint Stockname_default ---- 删除Stockname的default约束
***function(/*常用函数*/)***
----统计函数----
AVG --求平均值
COUNT --统计数目
MAX --求最大值
MIN --求最小值
SUM --求和
--AVG
use pangu
select avg(e_wage) as dept_avgWage
from employee
group by dept_id
--MAX
--求工资最高的员工姓名
use pangu
select e_name
from employee
where e_wage =
(select max(e_wage)
from employee)
--STDEV()
--STDEV()函数返回表达式中所有数据的标准差
--STDEVP()
--STDEVP()函数返回总体标准差
--VAR()
--VAR()函数返回表达式中所有值的统计变异数
--VARP()
--VARP()函数返回总体变异数
----算术函数----
/***三角函数***/
SIN(float_expression) --返回以弧度表示的角的正弦
COS(float_expression) --返回以弧度表示的角的余弦
TAN(float_expression) --返回以弧度表示的角的正切
COT(float_expression) --返回以弧度表示的角的余切
/***反三角函数***/
ASIN(float_expression) --返回正弦是FLOAT 值的以弧度表示的角
ACOS(float_expression) --返回余弦是FLOAT 值的以弧度表示的角
ATAN(float_expression) --返回正切是FLOAT 值的以弧度表示的角
ATAN2(float_expression1,float_expression2)
--返回正切是float_expression1 /float_expres-sion2的以弧度表示的角
DEGREES(numeric_expression)
--把弧度转换为角度返回与表达式相同的数据类型可为
--INTEGER/MONEY/REAL/FLOAT 类型
RADIANS(numeric_expression) --把角度转换为弧度返回与表达式相同的数据类型可为
--INTEGER/MONEY/REAL/FLOAT 类型
EXP(float_expression) --返回表达式的指数值
LOG(float_expression) --返回表达式的自然对数值
LOG10(float_expression)--返回表达式的以10 为底的对数值
SQRT(float_expression) --返回表达式的平方根
/***取近似值函数***/
CEILING(numeric_expression) --返回=表达式的最小整数返回的数据类型与表达式相同可为
--INTEGER/MONEY/REAL/FLOAT 类型
FLOOR(numeric_expression) --返回=表达式的最小整数返回的数据类型与表达式相同可为
--INTEGER/MONEY/REAL/FLOAT 类型
ROUND(numeric_expression) --返回以integer_expression 为精度的四舍五入值返回的数据
--类型与表达式相同可为INTEGER/MONEY/REAL/FLOAT 类型
ABS(numeric_expression) --返回表达式的绝对值返回的数据类型与表达式相同可为
--INTEGER/MONEY/REAL/FLOAT 类型
SIGN(numeric_expression) --测试参数的正负号返回0 零值1 正数或-1 负数返回的数据类型
--与表达式相同可为INTEGER/MONEY/REAL/FLOAT 类型
PI() --返回值为π 即3.1415926535897936
RAND([integer_expression]) --用任选的[integer_expression]做种子值得出0-1 间的随机浮点数
----字符串函数----
ASCII() --函数返回字符表达式最左端字符的ASCII 码值
CHAR() --函数用于将ASCII 码转换为字符
--如果没有输入0 ~ 255 之间的ASCII 码值CHAR 函数会返回一个NULL 值
LOWER() --函数把字符串全部转换为小写
UPPER() --函数把字符串全部转换为大写
STR() --函数把数值型数据转换为字符型数据
LTRIM() --函数把字符串头部的空格去掉
RTRIM() --函数把字符串尾部的空格去掉
LEFT(),RIGHT(),SUBSTRING() --函数返回部分字符串
CHARINDEX(),PATINDEX() --函数返回字符串中某个指定的子串出现的开始位置
SOUNDEX() --函数返回一个四位字符码
--SOUNDEX函数可用来查找声音相似的字符串但SOUNDEX函数对数字和汉字均只返回0 值
DIFFERENCE() --函数返回由SOUNDEX 函数返回的两个字符表达式的值的差异
--0 两个SOUNDEX 函数返回值的第一个字符不同
--1 两个SOUNDEX 函数返回值的第一个字符相同
--2 两个SOUNDEX 函数返回值的第一二个字符相同
--3 两个SOUNDEX 函数返回值的第一二三个字符相同
--4 两个SOUNDEX 函数返回值完全相同
QUOTENAME() --函数返回被特定字符括起来的字符串
/*select quotename('abc', '{') quotename('abc')
运行结果如下
----------------------------------{
{abc} [abc]*/
REPLICATE() --函数返回一个重复character_expression 指定次数的字符串
/*select replicate('abc', 3) replicate( 'abc', -2)
运行结果如下
----------- -----------
abcabcabc NULL*/
REVERSE() --函数将指定的字符串的字符排列顺序颠倒
REPLACE() --函数返回被替换了指定子串的字符串
/*select replace('abc123g', '123', 'def')
运行结果如下
----------- -----------
abcdefg*/
SPACE() --函数返回一个有指定长度的空白字符串
STUFF() --函数用另一子串替换字符串指定位置长度的子串
----数据类型转换函数----
CAST() 函数语法如下
CAST() (expression AS data_ type[ length ])
CONVERT() 函数语法如下
CONVERT() (data_ type[ length ], expression [, style])
select cast(100+99 as char) convert(varchar(12), getdate())
运行结果如下
------------------------------ ------------
199 Jan 15 2000
----日期函数----
DAY() --函数返回date_expression 中的日期值
MONTH() --函数返回date_expression 中的月份值
YEAR() --函数返回date_expression 中的年份值
DATEADD(datepart ,number ,date)
--函数返回指定日期date 加上指定的额外日期间隔number 产生的新日期
DATEDIFF(datepart ,number ,date)
--函数返回两个指定日期在datepart 方面的不同之处
DATENAME(datepart , date) --函数以字符串的形式返回日期的指定部分
DATEPART(datepart , date) --函数以整数值的形式返回日期的指定部分
GETDATE() --函数以DATETIME 的缺省格式返回系统当前的日期和时间
----系统函数----
APP_NAME() --函数返回当前执行的应用程序的名称
COALESCE() --函数返回众多表达式中第一个非NULL 表达式的值
COL_LENGTH('table_name', 'column_name') --函数返回表中指定字段的长度值
COL_NAME(table_id, column_id) --函数返回表中指定字段的名称即列名
DATALENGTH() --函数返回数据表达式的数据的实际长度
DB_ID(['database_name']) --函数返回数据库的编号
DB_NAME(database_id) --函数返回数据库的名称
HOST_ID() --函数返回服务器端计算机的名称
HOST_NAME() --函数返回服务器端计算机的名称
IDENTITY(data_type[, seed increment]) [AS column_name])
--IDENTITY() 函数只在SELECT INTO 语句中使用用于插入一个identity column列到新表中
/*select identity(int, 1, 1) as column_name
into newtable
from oldtable*/
ISDATE() --函数判断所给定的表达式是否为合理日期
ISNULL(check_expression, replacement_value) --函数将表达式中的NULL 值用指定值替换
ISNUMERIC() --函数判断所给定的表达式是否为合理的数值
NEWID() --函数返回一个UNIQUEIDENTIFIER 类型的数值
NULLIF(expression1, expression2)
--NULLIF 函数在expression1 与expression2 相等时返回NULL 值若不相等时则返回expression1 的值
--------------------------------------------------------------------------------
sql中的保留字
action add aggregate all
alter after and as
asc avg avg_row_length auto_increment
between bigint bit binary
blob bool both by
cascade case char character
change check checksum column
columns comment constraint create
cross current_date current_time current_timestamp
data database databases date
datetime day day_hour day_minute
day_second dayofmonth dayofweek dayofyear
dec decimal default delayed
delay_key_write delete desc describe
distinct distinctrow double drop
end else escape escaped
enclosed enum explain exists
fields file first float
float4 float8 flush foreign
from for full function
global grant grants group
having heap high_priority hour
hour_minute hour_second hosts identified
ignore in index infile
inner insert insert_id int
integer interval int1 int2
int3 int4 int8 into
if is isam join
key keys kill last_insert_id
leading left length like
lines limit load local
lock logs long longblob
longtext low_priority max max_rows
match mediumblob mediumtext mediumint
middleint min_rows minute minute_second
modify month monthname myisam
natural numeric no not
null on optimize option
optionally or order outer
outfile pack_keys partial password
precision primary procedure process
processlist privileges read real
references reload regexp rename
replace restrict returns revoke
rlike row rows second
select set show shutdown
smallint soname sql_big_tables sql_big_selects
sql_low_priority_updates sql_log_off sql_log_update sql_select_limit
sql_small_result sql_big_result sql_warnings straight_join
starting status string table
tables temporary terminated text
then time timestamp tinyblob
tinytext tinyint trailing to
type use using unique
unlock unsigned update usage
values varchar variables varying
varbinary with write when
where year year_month zerofill
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