SQL数据库轻松驾驭，快速上手！(sql数据库快速上手)

SQL，即结构化查询语言，是管理数据库中数据的语言。为了给大家更好地掌握这门语言，我们将会向大家介绍SQL数据库的基本知识和操作方法。

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基本概念

SQL数据库（Structured Query Language Database）是一种管理数据的工具，它可以让你存储、操作和查询信息。数据库是一个包含数据集的容器，是互联网上许多网站的技术基础。

数据库中最基本的单元是表格（table），或者可以称之为关系（relation）。一个表格由一些行（row），或者记录（record），以及一些列（column），或者字段（field）组成。

例如，一个包含所有员工的表格可能包含以下几个字段：雇员编号，姓名，职称，雇佣日期，工资等。

SQL语言中，操作数据库的标准语句是SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。SELECT是用来从一个或多个表中选择数据的语句，通常会使用条件语句过滤出需要的数据。INSERT是用来向表中插入新记录的语句。UPDATE是用来修改表中现有记录的语句。DELETE是用来从表中删除记录的语句。

语法入门

使用SQL查询数据的基本语法如下所示：

SELECT column1, column2, …

FROM table_name

WHERE condition;

其中，column1, column2, …是要选择的列，table_name 是要查询的表名，condition 是要应用的过滤条件。

例如，要从一个表中选择雇员姓名是 “Jenny” 的所有记录，可以使用以下语句：

SELECT *

FROM employees

WHERE name = “Jenny”;

在这个例子中，使用了通配符“*”，它表示选择所有列。

SQL还有一些其他的高级语言特性，用于更复杂的操作，例如多表联接、函数调用等等。不过，如果你刚刚入门，上面的基本语法就足够操作了。

处理错误

在使用SQL时，遇到错误是不可避免的。不过，你可以借助SQL Server提供的一些提示信息和章程，更好地处理错误。

当SQL Server遇到错误时，它会向用户显示一个包含错误代码和错误消息的消息框。这些错误代码和消息通常足以提示用户检查有问题的查询。如果您需要更详细的信息，可以在SQL Server Management Studio的“SQL 错误日志”中查找错误日志。

此外，还可以在SQL Server中使用章程，来优化查询以及提高数据库性能。章程是一个可被服务器访问的函数，用于提高查询性能，并避免运行缓慢或超载的查询。通常，章程可以用于编写高效率的代码，并且需要在查询语句前面加上一个“with”关键字，以让服务器知道代码的运行模式。

SQL数据库是一个广泛使用的数据管理工具，可以帮助开发者管理信息。学习SQL的基本语法，可以让大家轻松驾驭SQL数据库，并且开始为您的数据设计和查询运行设置基础。

SQL的入门并不难，而且使用SQL可以让你方便地浏览、查询、保存和检索信息。为了在工作中运用好SQL，你需要学习SQL的基础语法，并且了解如何确保程序的性能和可靠性。我们相信，通过学习SQL，你一定会越来越专业。

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如何使用SQL语句进行简单的数据库操作

Private Sub Command2_Click()

If Adodc1.Recordset.EOF = False Then

c = MsgBox(“您确认要删除该记录吗？”, vbOKCancel, “删除提示信息”)

If c = vbOK Then

Adodc1.Recordset.Delete

Adodc1.RecordSource = “select * from 人员表”

Adodc1.Refresh

End If

Else

MsgBox “当前数据库中没有可删除的数据记录”, vbOKOnly, “提示信息”

End If

End Sub

这就是一个删除按钮的代码，希望对你有帮助

SQL如何快速处理海量数据?

楼上的，太长了吧。在word里有21页，要一万七千多个字符。贴不下的。二楼的答案挺好。我支持

在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构：

CREATE TABLE . ( –TGongwen是红头文件表名

IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,

–本表的id号，也是主键

(80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,

–红头文件的标题

NULL ,

–发布日期

(70) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,

–发布用户

(900) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,

–需要浏览的用户。每个用户中间用分隔符“,”分开

) ON TEXTIMAGE_ON

GO

下面，我们来往数据库好缓中添加1000万条数据：

declare @i int

set @i=1

while @i dateadd(day,-90,getdate())

用时：53763毫秒（54秒）

（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：

select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

用时：2423毫秒（2秒）

虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。

得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：declare @d datetime

set @d=getdate()

并在select语句后加：

select =datediff(ms,@d,getdate())

2、只要建立索引就能显著提高查询速度

事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。

从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。

3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度

上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。

很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）

（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>”

查询速度：2513毫秒

（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>” and neibuyonghu=’办公室’

查询速度：2516毫秒

（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=’办公室’

查询速度：60280毫秒

从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到更优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。

（四）其他书上没有的索引使用经验总结

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

下面是实例语句：（都是提取25万条数据）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=”

使用时间：3326毫秒

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid”

用时：6343毫秒（提取100万条）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>”

用时：3170毫秒（提取50万条）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=”

用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>” and fariqi” order by fariqi

用时：6390毫秒

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi

和执行:

select * from table1 where tID >and name=’zhangsan’

一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=’zhangsan’的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。

事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。

虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。

在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。

SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：

列名 操作符

或

操作符列名

列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如：

Name=’张三’

价格>5000

如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。

介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验：

1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型

如：name like ‘张%’ ，这就属于SARG

而：name like ‘%张’ ,就不属于SARG。

原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。

2、or 会引起全表扫描

Name=’张三’ and 价格>5000 符号SARG，而：Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。

3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句

不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、!=、、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子：

ABS(价格)5000

SQL SERVER也会认为是SARG，SQL SERVER会将此式转化为：

WHERE 价格>2500/2

但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。

4、IN 的作用相当与OR

语句：

Select * from table1 where tid in (2,3)

和

Select * from table1 where tid=2 or tid=3

是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。

5、尽量少用NOT

6、exists 和 in 的执行效率是一样的

很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开。

（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)

该句的执行结果为：

表 ‘sales’。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。

表 ‘titles’。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。

（2）select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)

第二句的执行结果为：

表 ‘sales’。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。

表 ‘titles’。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。

我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。

7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样

前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的：

select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex(‘刑侦支队’,reader)>0 and fariqi>”

用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。

select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like ‘%’ + ‘刑侦支队’ + ‘%’ and fariqi>”

用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。

8、union并不绝对比or的执行效率高

我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大部分都是适用的。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=” or gid>

用时：68秒。扫描计数 1，逻辑读次，物理读 283 次，预读次。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=”

union

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>

用时：9秒。扫描计数 8，逻辑读次，物理读 216 次，预读 7499 次。

看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。

但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union则反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=” or fariqi=”

用时：6423毫秒。扫描计数 2，逻辑读次，物理读 1 次，预读 7176 次。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=”

union

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=”

用时：11640毫秒。扫描计数 8，逻辑读次，物理读 108 次，预读 1144 次。

9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”

我们来做一个试验：

select topgid,fariqi,reader,title from tgongwen ord

对于关键的字段添加主键或者索引。会有效的提高查询速度。

可以用数据分页存储过程来操作，可以轻松应付百侍让颂万数据：

CREATEPROCEDUREpageTest–用于翻页的测试

–需要把排序字段放在之一列(

@FirstIDnvarchar(20)=null,–当前页面里的之一条记录的排序字段的值

@LastIDnvarchar(20)=null,–当前页面里的最后一条记录的排序字段的值

@isNextbit=null,–true1:下一页；false0:上一页

@allCountintoutput,–返回总记老郑录数

@pageSizeintoutput,–返回一滑局页的记录数

@CurPageint–页号（第几页）0：之一页；-1最后一页。

)

AS

if@CurPage=0

begin

–统计总记录数

select@allCount=count(ProductId)fromProduct_test

set@pageSize=10

–返回之一页的数据

select top10 ProductId, ProductName, Introduction from Product_testorderbyProductId

end

elseif@CurPage=-1

select * from (selecttop10ProductId,ProductName,Introduction from Product_test order by ProductId desc) asaa order by ProductId

else

begin

if@isNext=1

–翻到下一页

selecttop10ProductId,ProductName,IntroductionfromProduct_testwhereProductId>@LastIDorderbyProductId

else

–翻到上一页

select*from

(selecttop10ProductId,

ProductName,

Introduction

fromProduct_testwhereProductId

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