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sql server2000中查询对数据库中的哪些表进行修改过
版本号，该版本号在每次表的架构更改时都增加。
drop table tb
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------解决方案----------------------这个row数量不会太实时。想精确，就得循环SELECT&COUNT(*)&FROM&TABLENAME的方式。没效率
MaxRows&=&MAX(B.rows)
FROM&sys.tables&A
INNER&JOIN&sys.partitions&B
ON&A.object_id&=&B.object_id
GROUP&BY&A.name
ORDER&BY&MAX(B.rows)&DESC------解决方案--------------------select&distinct&object_name(id)&from&sys.sysindexes&where&rowcount&1------解决方案--------------------应该是
select&distinct&object_name(id)&from&sys.sysindexes&where&rows&0&
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SQL中哪些情况会引起全表扫描
学习标签：
本文导读：大家都知道，用SQL语句对数据库进行操作时，如果引起全表扫描会对数据库的性能形成影响，下面向大家简单介绍SQL中哪些情况会引起全表扫描。
1、模糊查询效率很低：
原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like；对于like &%...%&（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；另外，由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低。
解决办法：首先尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至少保证不要使用全模糊查询，对于右模糊查询，即like &&%&，是会使用索引的；左模糊like
&%...&无法直接使用索引，但可以利用reverse + function index 的形式，变化成 like &&%&；全模糊是无法优化的，一定要的话考虑用搜索引擎。出于降低数据库服务器的负载考虑，尽可能地减少数据库模糊查询。
2、查询条件中含有is null的select语句执行慢
原因：Oracle 9i中，查询字段is null时单索引失效，引起全表扫描。
解决方法：SQL语法中使用NULL会有很多麻烦，最好索引列都是NOT NULL的；对于is null，可以建立组合索引，nvl(字段,0),对表和索引analyse后，is null查询时可以重新启用索引查找,但是效率还不是值得肯定；is not null 时永远不会使用索引。一般数据量大的表不要用is null查询。
3、查询条件中使用了不等于操作符（&&、!=）的select语句执行慢
原因：SQL中，不等于操作符会限制索引，引起全表扫描，即使比较的字段上有索引
解决方法：通过把不等于操作符改成or，可以使用索引，避免全表扫描。例如，把column&&&aaa&，改成column&&aaa& or column&&aaa&，就可以使用索引了。
4、or语句使用不当会引起全表扫描
原因：where子句中比较的两个条件，一个有索引，一个没索引，使用or则会引起全表扫描。例如：where A==1 or B==2，A上有索引，B上没索引，则比较B=：2时会重新开始全表扫描。
5、组合索引，排序时应按照组合索引中各列的顺序进行排序，即使索引中只有一个列是要排序的，否则排序性能会比较差。
例如：create index skip1 on emp5(job,empno，date);&
select job，empno from emp5 where job=&manager&and empno=&10& order by job,empno,
实际上只是查询出符合job=&manager&and empno=&10&条件的记录并按date降序排列，但是写成order by date desc性能较差。
6、Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
7、对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。
8、select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。
上面列出了通常会引起全表扫描的常用几种情况，更多的情况需要我们在工作、学习中实践、摸索，才能够深入分析SQL执行计划，找到适合自己系统的SQL数据库解决方案。
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&＞&&＞&正文
提高SQL查询效率 的10大方法
，，提高 的10大方法
一、查询条件精确，针对有参数传入情况
二、SQL逻辑执行顺序
FROM–&JOIN–&WHERE–&GROUP–&HAVING–&DISTINCT–&ORDER–&TOP
查询需要的字段
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
四、少做重复工作
控制同一语句的多次执行，特别是一些基础数据的多次执行是很多程序员很少注意的
减少多次的数据转换
杜绝不必要的子查询和连接表，子查询在执行计划一般解释成外连接，多余的连接表带来额外的开销
五、关于零时表#与表变量@
如果语句很复杂，连接太多，可以考虑用临时表和表变量分步完成
如果需要多次用到一个大表的同一部分数据，考虑用临时表和表变量暂存这部分数据
如果需要综合多个表的数据，形成一个结果，可以考虑用临时表和表变量分步汇总这多个表的数据
关于临时表和表变量的选择，在数据量较多的情况下，临时表的速度反而更快
SELECT INTO会比CREATE TABLE + INSERT INTO的方法快，但是SELECT INTO会锁定TEMPDB的系统表SYSOBJECTS、SYSINDEXES、SYSCOLUMNS，在多用户并发环境下，容易阻塞其他进程
六、子查询
子查询可以用IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS引入
NOT IN、NOT EXISTS的相关子查询可以改用LEFT JOIN代替写法
如果保证子查询没有重复 ，IN、EXISTS的相关子查询可以用INNER JOIN 代替
IN的相关子查询用EXISTS代替
避免对索引字段进行计算操作
SELECT ID FROM T WHERE NUM/2=100
SELECT ID FROM T WHERE NUM=100*2
避免在索引字段上使用NOT，&&，!=
避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避免在索引列上出现数据类型转换
避免在索引字段上使用函数
避免建立索引的列中使用空值
不要对索引字段进行多字段连接
WHERE FAME+’. ‘+LNAME=’HAIWEI.YANG’
WHERE FNAME=’HAIWEI’ AND LNAME=’YANG’
八、多表连接
多表连接的时候，连接条件必须写全，宁可重复，不要缺漏
连接条件尽量使用聚集索引
在可以使用UNION ALL的语句里，使用UNION ALL
避免在WHERE子句中使用IN，NOT IN，OR
避免使用耗费资源的操作，带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎执行，耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序
LIKE ‘%5400%’ 这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。
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开心签到天数: 5 天连续签到: 1 天[LV.2]偶尔看看I
本帖最后由 Imasasor 于
15:52 编辑
sql多个表之间查询
通常的语句就是
select table1.var,table2.var from table1,table2
where table1.anyvar=table2.
其运行机制是什么？
假设现在有如下需求：
/*目的：生成一个数据集，包含两个变量，一个为id,一个为ticker，id为x中id唯一值，ticker为y中与x对应的id所对应的唯一的ticker*/
/*生成数据集z结果如下：*/
用一个sql步解决的话就是：
select distinct x.id,y.ticker from x,y
where x.id=y.id1;
那么上述代码的原理到底是什么？如果没有distinct，我还能说出个一二来，现在distinct在多表之间利用
是怎么来的，想了半天，不知道以下的想法是否正确，望熟悉sql的同学指导一下：
/*以上sql的机制是不是如下：*/
/*step 1:*/
create table z1 as
select x.*,y.* from x,y;
/*from语句起作用，full join*/
/*step 2:*/
create table z2 as
select * from z1
where id=id1;
/*where语句起作用*/
/*step 3:*/
select distinct id,ticker from z2;
/*select语句的作用*/
/*联合上述step 1,2,3就是：*/
select distinct x.id,y.ticker from x,y
where x.id=y.id1;
所有sql语句是不是都可以如下理解：
先对两个表full join, 然后根据where,或者on，选择full join之后的部分观测，然后再用select选择其中的部分变量？
望高手解惑
附利用data步代码：
proc sort data=x out=x1
proc sort data=y out=y1(rename=(id1=id))
merge x1(in=_1) y1;
载入中......
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本帖最后由 yuerqieqie 于
04:47 编辑
记得说 SAS SQL由SAS Optimier来选择最省时间的方法来执行代码，所以代码执行方式是case by case的。
用_method _tree 可以看到SQL是如何执行的
proc sql _method _
select distinct x.id,y.ticker from x,y
where x.id=y.id1;
04:37:36 上传
从output可以见到SQL先从data x里选择了id，data y 里选择了id1和ticker，再用hash join的方法把两个表join到一块儿（条件是x.id = y.id1），然后保留id和ticker，最后是unique那一步
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yuerqieqie 发表于
记得说 SAS SQL由SAS Optimier来选择最省时间的方法来执行代码，所以代码执行方式是case by case的。
用_m ...学习了，_method和_tree的用法挺神奇
为什么是前方加一个下划线，按SAS的特点应该是后面也加一个的啊
我倒是从没想过SQL运行的原理，我发现SAS的Data步较SQL快些
Oracle和SQL Server的SQL表连接也要比SAS的快些
过去最早我是用SAS调Oracle，然后连完了再导回SAS
后来换公司了转为用SQL Server，发现这么用不行，还是用SAS SQL统一做了
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可以参考一下这个关于SQL各子句执行顺序的图：
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