子查询和连接查询效率_连接查询和子查询实验报告
优化以下sql语句以提高查询效率（提示：可用子查询）
1. 优化一览图1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
子查询和连接查询效率_连接查询和子查询实验报告
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子查询和连接查询效率_连接查询和子查询实验报告
2.1 软优化
2.应尽量避免在 where 子句中使用理论上是可以的，不过连接查询和子查询他们各有各的优点：!=或<>作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
select id from t where num=0
4.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：
可以这样查询：
select id from t where num=10
select id from t where num=20
5.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
怎样提高SQL查询效率
2.2.4 缓存集群1. SQL优化的原则是：将一次作需要读取的BLOCK数减到,即在最短的时间达到的数据吞吐量。
2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]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
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 （? 考虑数据库的优化器）和select top 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中的数据量。建议中的数据不超过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（table1.je） 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。
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,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。
mysql优化的几种方法
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值分布状态。
比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中值的个数可以是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In 关键字尽量少使用，效率低，除非 in 包含的信息量非常少，并且叫固定；里值越的多少，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。
来看下具体演示
A：
select from t1 where f1 = 20;
B我们加上hint给相同的查询，再次看看查询。：
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 8.0 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。
示例表结构：
表select id from t where num is null记录数：
这里我们两条经典的SQL：
SQL C：
select from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;
那我们来看SQL C的查询。
显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为3243.65。
这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为441.09，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 = 2G 1. row EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_": { "query_cost": "441.09" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "sible_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": "100.00", "cost_": { "read_cost": "330.79", "eval_cost": "110.30", "prefix_cost": "441.09", "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 (0.00 sec)
我们再看下SQL D的：
不加HINT，
mysql> explain format=json select from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G 1. row EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_": { "query_cost": "534.34" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ref", "sible_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": "0.07", "cost_": { "read_cost": "478.84", "eval_cost": "0.04", "prefix_cost": "534.34", "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 (0.00 sec)
mysql> explain format=json select /+ index_merge(t1)/ from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G 1. row EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_": { "query_cost": "5.23" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "sible_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": "100.00", "cost_": { "read_cost": "5.13", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "5.23", "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 (0.00 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，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。
一个查询里面嵌套两个子查询，而且全是用的IN，两千条数据需要一分钟，请问怎么优化？
加了HINT，如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 customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。果子查询数据量比较大的话，可以试着用exist。
2.exist会针对子查询的表使用索引. not exist会对主子查询都会使用索引. in与子查询一起使用的时候,只能针对主查询使用索引. not in则不会使用任何索引. 注意,一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。
in 是把外表和内表作hash 连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。
如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists别不大。
如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exis参考文献ts，子查询表小的用in：
例如：表A（小表），表B（大表）1：select from A where cc in (select cc from B)
效率低，用到了A表上cc列的索引；select from A where exists(select cc from B where cc=A)
效率高，用到了B表上cc列的索引。
效率高，用到了B表上cc列的索引；select from B where exists(select cc from A where cc=B)
效率低，用到了A表上cc列的索引。
not in 和not exists如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。
在sql语句多表连接中，in、exists、join哪个效率更高一点？
select id from t where num=10 or num=20EXISTS、IN与JOIN，都可以用来实现形如“查询A表中在（或不在）B表中的记录”的查询逻辑。x0dx0ax0dx0a在若要提高效率，可以考虑全文检索。查询的两个表大小相当的情况下，3种查询方式的执行时间通常是：x0dx0aEXISTS <= IN <= JOINx0dx0aNOT EXISTS <= NOT IN <= LEFT JOINx0dx0a只有当表中字段允许NULL时，NOT IN的方式最慢：x0dx0aNOT EXISTS <= LEFT JOIN <= NOT INx0dx0ax0dx0a但是如果两个表中一个较小，一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in，因为in 是把外表和内表作hash 连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。而无论那个表大，用not exists都比not in要快。这是因为如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。x0dx0ax0dx0aIN的好处是逻辑直观简单（通常是子查询）；缺点是只能判断单字段，并且当NOT IN时效率较低，而且NULL会导致不想要的结果。x0dx0aEXISTS的好处是效率高，可以判断单字段和组合字段，并不受NULL的影响；缺点是逻辑稍微复杂（通常是相关子查询）。x0dx0aJOIN用在这种场合，往往是吃力不讨好。JOIN的用途是联接两个表，而不是判断一个表的记录是否在另一个表。
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 (0.00 sec)在sql语句多表连接中，in、exists、join哪个效率更高一点？
EXISTS、IN与JOIN，都可以用来实现形如“查询A表中在（或不在）B表中的记录”的查询逻辑。
在查询的两个表大小相当的情况下，3种查询方式的执行时间通常是：
EXI如果查询中的SELECT列表所包含的列来自于多个表，那么这时连接的优势要胜过子查询STS <= IN <= JOIN
NOT E譬如，以下两条SQL，XISTS select from t1 where f1 = 30;<= NOT IN <= LEFT JOIN
只有当表中字段允许NULL时，NOT IN的方式最慢：
但是如果两个表中一个较小，一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in，因为in 是把外表和内表作hash 连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。而无论那个表大，用not exists都比not in要快。这是因为如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。
IN的好处是逻辑直观简单（通常是子查询）；缺点是只能判断单字段，并且当NOT IN时效率较低，而且NULL会导致不想要的结果。
EXISTS的好处是效率高，可以判断单字段和组合字段，并不受NULL的影响；缺点是逻辑稍微复杂（通常是相关子查询）。
JOIN用在这种场合，往往是吃力不讨好。JOIN的用途是联接两个表，而不是判断一个表的记录是否在另一个表。
超详细MySQL数据库优化
要对每个顾客的订单计数，应该将其作为子查询：2. 优化
笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是作数据库即可,而硬优化则是作硬件及参数设置.
2.1.1 查询语句优化
1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.
2.例:
显示:
其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.
2.1.2 优化子查询
在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.
2.1.3 使用索引
索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者
对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,
2.1.5 中间表
对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.
2.1.6 增加冗余字段
类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.
2.1.7 分析表,,检查表,优化表
分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.
2.2 硬优化
2.2.1 硬件三件套
1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.
2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.
3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行作的能力.
2.2.2 优化数[1] 许开宇,胡文骅. 如何提高ORACLE数据库应用程序的性能[J]. 计算机应用与软件. 2002(10)据库参数
2.2.3 分库分表
因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。
如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高option 只对MyISAM有效,共五个参数值:配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想不多就这些了.
【基于ORACLE数据库的SQL语句优化分析】 数据库查询语句的优化
1.exist,not exist一般都是与子查询一起使用. In可以与子查询一起使用,也可以直接in (a,b.....)【摘要】随着数据库应用范围及规模的不断扩大，数据库的性能问题逐渐显现，优化数据库有助于维持系统的稳定性以及运行的高效性。本文主要依据笔者在实际工作中的精英，对SQL语句优化的目的、SQL语句优化技术及原则进行全面分析和阐述。
接下来，我们来完成步：1前言
随着现代化信息技术的迅猛发展，互联网应用的日益普及，数据库技术的影响力越来越大。作为信息系统管理的核心，数据库的主要作就是查询，数据库的应用效率在很大程度上是由查询速度决定的，特别是对于规模较大的数据库而言，查询速度十分关键。查询速度在SQL语句中占有很重，所以，通过对查询语句进行优化有助于促进应用系统性能及效率的进一步提升。
2.1SQLmysql> select count() from t1;+----------+| count() |+----------+| 32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)语句优化的目的
对于一个数据库而言，在确保设计无误的前提下，要想避免出现性能问题必须确保其拥有合理的SQL语句结构。最简单的数据库寻找数据路径是对SQL语句进行调整，ORACLE数据库性能提升的主要途径就是对SQL语句进行适当的调整。从本质上讲，SQL语句优化就是确保所使用的语句可以被优化器识别，对索引进行有效利用以便控制表扫描的I/O次数，有效防止出现表搜索。用高性能的SQL语句替代低性能的SQL语句，确定的数据查找路径，尽可能使CPU时间与I/O时间保持平衡是进行优化的主要目的。在对SQL语句进行优化的过程中，以系统需求为依据确定最有可能实现性能提升的语句并进行优化。
2.2SQL语句优化技术及原则
当数据量积累到一定程度之后，对于数据库全表SQL语句进行一次扫描，若查询策略较好，一般只用几秒钟，但如果SQL语句性能较低，就需要用几分钟甚至更多时间。从这点不难看出，SQL语句性能对于查询速度具有极大的影响，所以，对于应用系统而言，不仅能满足功能的实现，还要保证SQL语句的质量。
（1）采取适宜的索引。为达到优化查询的目的，一项重要工作就是确定相适应的索引，并严格依照原则加以使用，与此同时，为有效控制I/O竞争，不可以在同一个磁盘中同时建立索引和用户表空间。
语句1：SELECT CUS_NO, CUS_NAME FROM CUSTOMER WHERE CUS_NO NOT IN
语句2： SELECT CUS_NO, CUS_NAME FROM CUSTOMER WHERE NOT EXISTS
(SELECT FROM SERVICE WHERE SERVICE.CUS_NO=CUSTOMER.CUS_NO);
上述两个语句可以达到一致的查询结果，对二者进行对比，当执行语句1时，由于ORACLE未利用CUSTOMER 表上CUS_NO索引，所以就会扫描整表，在执行语句2的过程中，ORACLE所扫描的只是CUSTOMER 表子查询中的联合查询，并且使用了CUS_NO索引，因此，在执行效率方面明显优于前者。
（2）避免在SELECT子句中出现“”。ORACLE在进行解析时，需要按照一定顺序对“”进行转换，该项转换工作的进行需要对数据库的数据字典进行查询，势必需要花费较多的时间，这样就会导致较低的效率，所以，要避免在SELECT子句中出现“”。
（3）如果必要可以利用COMMIT提交事务。ORACLE能够自动提交DDL语句，而诸如DML等类型的语句的提交则是通过手动方式或者回滚事务实现的。在编写应用程序的过程中，在作诸如insert、delete以及update 等较为复杂的语境的时候，利用COMMIT提交事务可以讲会话中持有的锁加以释放，将存在于缓存中的未经修改的数据块进行清除，进而将系统资源予以释放，促进系统性能的进一步提升，因此，如果有必要，可以利用COMMIT对相关事务进行提交。
（4）联合查询连接顺序的确定。如果查询作涉及到多个表，基础表应当是交叉表，所谓交叉表具体是指被其他表引用的表。连接执行效果在很大程度上受到FROM语句中表的顺序的影响，对于FROM中所包含的表，ORACLE解析器进行处理的顺序是由右至左，SQL语句中所选择的基础表会因优化器的不同而有所区别，在使用CBO的情况下，优化器会对SQL语句中各个表的物理大小以及索引状态进行检查，在此基础上确定一个花费最小的执行路径；在使用RBO的情况下，如果全部的连接条件均有索引与之相对应，那么，FROM子句中位置面的表就是基础表。
（6）在索引列中不使用计算。当通过对函数进行引用在WHERE子句中进行计算的时候，如索引列只是函数的一部分，优化器就会针对全表进行扫描，而不会使用索引，所以，在索引列中不能使用函数。
3结语
综上所述，随着现代化信息技术的迅猛发展，互联网应用的日益普及，数据库技术的影响力越来越大。在信息量迅速激增的形势下，数据库优化调整成为当前所面临的一大关键性问题，特别是对规模较大的数据库而言，及时进行优化的意义更加倍重大。对于数据库的运行性能而言，最主要的影响因素主要体现在以下几点：数据库系统架构的设计是否合理，资源配置是否科学以及SQL语句编写效率等。笔者从事的是电信企业的运营分析工作，每天都要从数据库取各种数据，可以说是离不开数据库，所以在实践中，我觉得严格遵守SQL语句优化原则及方法，并在实践中及时总结经验教训，可以实现对系统响应时间的有效控制，促进运行效率的提升。
[2] 郑耀,吴建岚. 基于Oracle数据库的语句优化策略[J]. 信息与电脑(理论版). 2011(07)
[3] 高攀,施蔚然. 基于Oracle数据库的SQL语句优化[J]. 电脑编程技巧与维护. 2010(22)
[4] 钟小权,叶猛. Oracle数据库的SQL语句优化[J]. 计算机与现代化. 2011(03)
作者：
（作者单位：联合网络通信有限公司长春市分公司）
连接查询能不能代替所有的子查询
SQL2.1.4 分解表 D：当需要即时计算聚集值并把该值用于外部查询中进行比较时，子查询就比连接更具有优势。
理论上是都如果最终结果表数据比较大，考虑分表，分区，分库；可以的，不过有时候替代要考虑效率和难易程度的
具体情况要具体对待的，一般连接查询比子查询好点
sqlserver查询分页问题，条件比较复杂，怎样实现较好？求指点
最上方的订单表 Orders 存储了订单 ID 、订单日期以及顾客 ID ；具体的订单信息存储在 OrderItems 表中，通过 order_num 进行关联；具体的顾客信息存储在顾客表 Customers 中，通过 cust_id 字段进行关联。尽量不要使用嵌套子查询，优先使用连接子查询；union all
如果查询条件和查询结果表无直接关联，? 检查优化索引的使用优先根据查询条件查询出符合条件的临时结果值，然后和最终结果表关联；
除 top n 方式分页之外，使用 row_number() over 方式分页也可以；
能明确指定结果字段的，尽量不要用 ；
不相关的字段可以省略；
查询结果表字段尽量不要包含大文本之类的字段；
where 条件中对于varchar 字段 的 like 查询要适度，不要用太多，会影响效率；
联合查询、表连接查询、子查询三种查询的特点和注意事项各是什么
（5）IN用EXISTS取代。在对数个基础表查询过程中，一般需要进行表的连接。因为利用IN的子查询过程中，ORACLE的扫描对象是全表，因此，出于提高查询效率目的的考虑，应当将IN用EXISTS取代。我来冒个泡哈 题主的问题也是困惑我好久 以下是我的个人见解 只供参考哈
select from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100;联合查询是使用union/union all来连接多个查询结果的结果集（相当于把多个查询结果给到另一种表中） 联合查询时，查询结果的列标题为个查询语句的列标题。因此，要定义列标题必须在个查询语句中定义。要对联合查询结果排序时，也必须使用查询语句中的列名、列运行结果和上述第二步获得的结果是一样的：标题或者列序号
表连接为通过各个表之间共同列的关联性来查询 分为内连接和外连接
子查询：子查询嵌入的语句称作主查询或父查询。主查询可以是SELECT语句，也可已用于其他有条件的各种SQL语句 常见的有 增删改查 子查询可以代替如何的连接查询 而表连接不可以
希望对题主有帮助