SQL，即結(jié)構(gòu)化查詢語言，是管理數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的語言。為了給大家更好地掌握這門語言，我們將會向大家介紹SQL數(shù)據(jù)庫的基本知識和操作方法。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專注網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)營銷策劃、微信小程序、電子商務(wù)建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)推廣、移動互聯(lián)開發(fā)、研究、服務(wù)為一體的技術(shù)型公司。公司成立十載以來，已經(jīng)為1000+成都石雕各業(yè)的企業(yè)公司提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)?，F(xiàn)在，服務(wù)的1000+客戶與我們一路同行，見證我們的成長；未來，我們一起分享成功的喜悅。

基本概念

SQL數(shù)據(jù)庫（Structured Query Language Database）是一種管理數(shù)據(jù)的工具，它可以讓你存儲、操作和查詢信息。數(shù)據(jù)庫是一個包含數(shù)據(jù)集的容器，是互聯(lián)網(wǎng)上許多網(wǎng)站的技術(shù)基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)庫中最基本的單元是表格（table），或者可以稱之為關(guān)系（relation）。一個表格由一些行（row），或者記錄（record），以及一些列（column），或者字段（field）組成。

例如，一個包含所有員工的表格可能包含以下幾個字段：雇員編號，姓名，職稱，雇傭日期，工資等。

SQL語言中，操作數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)語句是SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。SELECT是用來從一個或多個表中選擇數(shù)據(jù)的語句，通常會使用條件語句過濾出需要的數(shù)據(jù)。INSERT是用來向表中插入新記錄的語句。UPDATE是用來修改表中現(xiàn)有記錄的語句。DELETE是用來從表中刪除記錄的語句。

語法入門

使用SQL查詢數(shù)據(jù)的基本語法如下所示：

SELECT column1, column2, …

FROM table_name

WHERE condition;

其中，column1, column2, …是要選擇的列，table_name 是要查詢的表名，condition 是要應(yīng)用的過濾條件。

例如，要從一個表中選擇雇員姓名是 “Jenny” 的所有記錄，可以使用以下語句：

SELECT *

FROM employees

WHERE name = “Jenny”;

在這個例子中，使用了通配符“*”，它表示選擇所有列。

SQL還有一些其他的高級語言特性，用于更復(fù)雜的操作，例如多表聯(lián)接、函數(shù)調(diào)用等等。不過，如果你剛剛?cè)腴T，上面的基本語法就足夠操作了。

處理錯誤

在使用SQL時，遇到錯誤是不可避免的。不過，你可以借助SQL Server提供的一些提示信息和章程，更好地處理錯誤。

當(dāng)SQL Server遇到錯誤時，它會向用戶顯示一個包含錯誤代碼和錯誤消息的消息框。這些錯誤代碼和消息通常足以提示用戶檢查有問題的查詢。如果您需要更詳細(xì)的信息，可以在SQL Server Management Studio的“SQL 錯誤日志”中查找錯誤日志。

此外，還可以在SQL Server中使用章程，來優(yōu)化查詢以及提高數(shù)據(jù)庫性能。章程是一個可被服務(wù)器訪問的函數(shù)，用于提高查詢性能，并避免運行緩慢或超載的查詢。通常，章程可以用于編寫高效率的代碼，并且需要在查詢語句前面加上一個“with”關(guān)鍵字，以讓服務(wù)器知道代碼的運行模式。

SQL數(shù)據(jù)庫是一個廣泛使用的數(shù)據(jù)管理工具，可以幫助開發(fā)者管理信息。學(xué)習(xí)SQL的基本語法，可以讓大家輕松駕馭SQL數(shù)據(jù)庫，并且開始為您的數(shù)據(jù)設(shè)計和查詢運行設(shè)置基礎(chǔ)。

SQL的入門并不難，而且使用SQL可以讓你方便地瀏覽、查詢、保存和檢索信息。為了在工作中運用好SQL，你需要學(xué)習(xí)SQL的基礎(chǔ)語法，并且了解如何確保程序的性能和可靠性。我們相信，通過學(xué)習(xí)SQL，你一定會越來越專業(yè)。

成都網(wǎng)站建設(shè)公司-創(chuàng)新互聯(lián),建站經(jīng)驗豐富以策略為先導(dǎo)10多年以來專注數(shù)字化網(wǎng)站建設(shè),提供企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計,響應(yīng)式網(wǎng)站制作,設(shè)計師量身打造品牌風(fēng)格,熱線:028-86922220

如何使用SQL語句進行簡單的數(shù)據(jù)庫操作

Private Sub Command2_Click()

If Adodc1.Recordset.EOF = False Then

c = MsgBox(“您確認(rèn)要刪除該記錄嗎？”, vbOKCancel, “刪除提示信息”)

If c = vbOK Then

Adodc1.Recordset.Delete

Adodc1.RecordSource = “select * from 人員表”

Adodc1.Refresh

End If

Else

MsgBox “當(dāng)前數(shù)據(jù)庫中沒有可刪除的數(shù)據(jù)記錄”, vbOKOnly, “提示信息”

End If

End Sub

這就是一個刪除按鈕的代碼，希望對你有幫助

SQL如何快速處理海量數(shù)據(jù)?

樓上的，太長了吧。在word里有21頁，要一萬七千多個字符。貼不下的。二樓的答案挺好。我支持

在以下的文章中，我將以“辦公自動化”系統(tǒng)為例，探討如何在有著1000萬條數(shù)據(jù)的MS SQL SERVER數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)分頁。以下代碼說明了我們實例中數(shù)據(jù)庫的“紅頭文件”一表的部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

CREATE TABLE . ( –TGongwen是紅頭文件表名

IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,

–本表的id號，也是主鍵

(80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,

–紅頭文件的標(biāo)題

NULL ,

–發(fā)布日期

(70) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,

–發(fā)布用戶

(900) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,

–需要瀏覽的用戶。每個用戶中間用分隔符“,”分開

) ON TEXTIMAGE_ON

GO

下面，我們來往數(shù)據(jù)庫好緩中添加1000萬條數(shù)據(jù)：

declare @i int

set @i=1

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

用時：53763毫秒（54秒）

（3）將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())

用時：2423毫秒（2秒）

雖然每條語句提取出來的都是25萬條數(shù)據(jù)，各種情況的差異卻是巨大的，特別是將聚集索引建立在日期列時的差異。事實上，如果您的數(shù)據(jù)庫真的有1000萬容量的話，把主鍵建立在ID列上，就像以上的第1、2種情況，在網(wǎng)頁上的表現(xiàn)就是超時，根本就無法顯示。這也是我摒棄ID列作為聚集索引的一個最重要的因素。

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

set @d=getdate()

并在select語句后加：

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

2、只要建立索引就能顯著提高查詢速度

事實上，我們可以發(fā)現(xiàn)上面的例子中，第2、3條語句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的僅是前者在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，但查詢速度卻有著天壤之別。所以，并非是在任何字段上簡單地建立索引就能提高查詢速度。

從建表的語句中，我們可以看到這個有著1000萬數(shù)據(jù)的表中fariqi字段有5003個不同記錄。在此字段上建立聚合索引是再合適不過了。在現(xiàn)實中，我們每天都會發(fā)幾個文件，這幾個文件的發(fā)文日期就相同，這完全符合建立聚集索引要求的：“既不能絕大多數(shù)都相同，又不能只有極少數(shù)相同”的規(guī)則。由此看來，我們建立“適當(dāng)”的聚合索引對于我們提高查詢速度是非常重要的。

3、把所有需要提高查詢速度的字段都加進聚集索引，以提高查詢速度

上面已經(jīng)談到：在進行數(shù)據(jù)查詢時都離不開字段的是“日期”還有用戶本身的“用戶名”。既然這兩個字段都是如此的重要，我們可以把他們合并起來，建立一個復(fù)合索引（compound index）。

很多人認(rèn)為只要把任何字段加進聚集索引，就能提高查詢速度，也有人感到迷惑：如果把復(fù)合的聚集索引字段分開查詢，那么查詢速度會減慢嗎？帶著這個問題，我們來看一下以下的查詢速度（結(jié)果集都是25萬條數(shù)據(jù)）：（日期列fariqi首先排在復(fù)合聚集索引的起始列，用戶名neibuyonghu排在后列）

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

查詢速度：2513毫秒

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

查詢速度：2516毫秒

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

查詢速度：60280毫秒

從以上試驗中，我們可以看到如果僅用聚集索引的起始列作為查詢條件和同時用到復(fù)合聚集索引的全部列的查詢速度是幾乎一樣的，甚至比用上全部的復(fù)合索引列還要略快（在查詢結(jié)果集數(shù)目一樣的情況下）；而如果僅用復(fù)合聚集索引的非起始列作為查詢條件的話，這個索引是不起任何作用的。當(dāng)然，語句1、2的查詢速度一樣是因為查詢的條目數(shù)一樣，如果復(fù)合索引的所有列都用上，而且查詢結(jié)果少的話，這樣就會形成“索引覆蓋”，因而性能可以達(dá)到更優(yōu)。同時，請記?。簾o論您是否經(jīng)常使用聚合索引的其他列，但其前導(dǎo)列一定要是使用最頻繁的列。

（四）其他書上沒有的索引使用經(jīng)驗總結(jié)

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主鍵速度快

下面是實例語句：（都是提取25萬條數(shù)據(jù)）

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

使用時間：3326毫秒

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

用時：6343毫秒（提取100萬條）

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

用時：3170毫秒（提取50萬條）

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

用時：3326毫秒（和上句的結(jié)果一模一樣。如果采集的數(shù)量一樣，那么用大于號和等于號是一樣的）

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

用時：6390毫秒

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

和執(zhí)行:

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

一些人不知道以上兩條語句的執(zhí)行效率是否一樣，因為如果簡單的從語句先后上看，這兩個語句的確是不一樣，如果tID是一個聚合索引，那么后一句僅僅從表的10000條以后的記錄中查找就行了；而前一句則要先從全表中查找看有幾個name=’zhangsan’的，而后再根據(jù)限制條件條件tID>10000來提出查詢結(jié)果。

事實上，這樣的擔(dān)心是不必要的。SQL SERVER中有一個“查詢分析優(yōu)化器”，它可以計算出where子句中的搜索條件并確定哪個索引能縮小表掃描的搜索空間，也就是說，它能實現(xiàn)自動優(yōu)化。

雖然查詢優(yōu)化器可以根據(jù)where子句自動的進行查詢優(yōu)化，但大家仍然有必要了解一下“查詢優(yōu)化器”的工作原理，如非這樣，有時查詢優(yōu)化器就會不按照您的本意進行快速查詢。

在查詢分析階段，查詢優(yōu)化器查看查詢的每個階段并決定限制需要掃描的數(shù)據(jù)量是否有用。如果一個階段可以被用作一個掃描參數(shù)（SARG），那么就稱之為可優(yōu)化的，并且可以利用索引快速獲得所需數(shù)據(jù)。

SARG的定義：用于限制搜索的一個操作，因為它通常是指一個特定的匹配，一個值得范圍內(nèi)的匹配或者兩個以上條件的AND連接。形式如下：

列名 操作符

或

操作符列名

列名可以出現(xiàn)在操作符的一邊，而常數(shù)或變量出現(xiàn)在操作符的另一邊。如：

Name=’張三’

價格>5000

如果一個表達(dá)式不能滿足SARG的形式，那它就無法限制搜索的范圍了，也就是SQL SERVER必須對每一行都判斷它是否滿足WHERE子句中的所有條件。所以一個索引對于不滿足SARG形式的表達(dá)式來說是無用的。

介紹完SARG后，我們來總結(jié)一下使用SARG以及在實踐中遇到的和某些資料上結(jié)論不同的經(jīng)驗：

1、Like語句是否屬于SARG取決于所使用的通配符的類型

如：name like ‘張%’ ，這就屬于SARG

而：name like ‘%張’ ,就不屬于SARG。

原因是通配符%在字符串的開通使得索引無法使用。

2、or 會引起全表掃描

Name=’張三’ and 價格>5000 符號SARG，而：Name=’張三’ or 價格>5000 則不符合SARG。使用or會引起全表掃描。

3、非操作符、函數(shù)引起的不滿足SARG形式的語句

不滿足SARG形式的語句最典型的情況就是包括非操作符的語句，如：NOT、!=、、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外還有函數(shù)。下面就是幾個不滿足SARG形式的例子：

ABS(價格)5000

SQL SERVER也會認(rèn)為是SARG，SQL SERVER會將此式轉(zhuǎn)化為：

WHERE 價格>2500/2

但我們不推薦這樣使用，因為有時SQL SERVER不能保證這種轉(zhuǎn)化與原始表達(dá)式是完全等價的。

4、IN 的作用相當(dāng)與OR

語句：

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

和

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

是一樣的，都會引起全表掃描，如果tid上有索引，其索引也會失效。

5、盡量少用NOT

6、exists 和 in 的執(zhí)行效率是一樣的

很多資料上都顯示說，exists要比in的執(zhí)行效率要高，同時應(yīng)盡可能的用not exists來代替not in。但事實上，我試驗了一下，發(fā)現(xiàn)二者無論是前面帶不帶not，二者之間的執(zhí)行效率都是一樣的。因為涉及子查詢，我們試驗這次用SQL SERVER自帶的pubs數(shù)據(jù)庫。運行前我們可以把SQL SERVER的statistics I/O狀態(tài)打開。

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

該句的執(zhí)行結(jié)果為：

表 ‘sales’。掃描計數(shù) 18，邏輯讀 56 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。

表 ‘titles’。掃描計數(shù) 1，邏輯讀 2 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。

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

第二句的執(zhí)行結(jié)果為：

表 ‘sales’。掃描計數(shù) 18，邏輯讀 56 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。

表 ‘titles’。掃描計數(shù) 1，邏輯讀 2 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。

我們從此可以看到用exists和用in的執(zhí)行效率是一樣的。

7、用函數(shù)charindex()和前面加通配符%的LIKE執(zhí)行效率一樣

前面，我們談到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么將會引起全表掃描，所以其執(zhí)行效率是低下的。但有的資料介紹說，用函數(shù)charindex()來代替LIKE速度會有大的提升，經(jīng)我試驗，發(fā)現(xiàn)這種說明也是錯誤的：

select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex(‘刑偵支隊’,reader)>0 and fariqi>”

用時：7秒，另外：掃描計數(shù) 4，邏輯讀 7155 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。

select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like ‘%’ + ‘刑偵支隊’ + ‘%’ and fariqi>”

用時：7秒，另外：掃描計數(shù) 4，邏輯讀 7155 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。

8、union并不絕對比or的執(zhí)行效率高

我們前面已經(jīng)談到了在where子句中使用or會引起全表掃描，一般的，我所見過的資料都是推薦這里用union來代替or。事實證明，這種說法對于大部分都是適用的。

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

用時：68秒。掃描計數(shù) 1，邏輯讀次，物理讀 283 次，預(yù)讀次。

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

union

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

用時：9秒。掃描計數(shù) 8，邏輯讀次，物理讀 216 次，預(yù)讀 7499 次。

看來，用union在通常情況下比用or的效率要高的多。

但經(jīng)過試驗，筆者發(fā)現(xiàn)如果or兩邊的查詢列是一樣的話，那么用union則反倒和用or的執(zhí)行速度差很多，雖然這里union掃描的是索引，而or掃描的是全表。

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

用時：6423毫秒。掃描計數(shù) 2，邏輯讀次，物理讀 1 次，預(yù)讀 7176 次。

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

union

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

用時：11640毫秒。掃描計數(shù) 8，邏輯讀次，物理讀 108 次，預(yù)讀 1144 次。

9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原則，避免“select *”

我們來做一個試驗：

select topgid,fariqi,reader,title from tgongwen ord

對于關(guān)鍵的字段添加主鍵或者索引。會有效的提高查詢速度。

可以用數(shù)據(jù)分頁存儲過程來操作，可以輕松應(yīng)付百侍讓頌萬數(shù)據(jù)：

CREATEPROCEDUREpageTest–用于翻頁的測試

–需要把排序字段放在之一列(

@FirstIDnvarchar(20)=null,–當(dāng)前頁面里的之一條記錄的排序字段的值

@LastIDnvarchar(20)=null,–當(dāng)前頁面里的最后一條記錄的排序字段的值

@isNextbit=null,–true1:下一頁；false0:上一頁

@allCountintoutput,–返回總記老鄭錄數(shù)

@pageSizeintoutput,–返回一滑局頁的記錄數(shù)

@CurPageint–頁號（第幾頁）0：之一頁；-1最后一頁。

)

AS

if@CurPage=0

begin

–統(tǒng)計總記錄數(shù)

select@allCount=count(ProductId)fromProduct_test

set@pageSize=10

–返回之一頁的數(shù)據(jù)

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

–翻到下一頁

selecttop10ProductId,ProductName,IntroductionfromProduct_testwhereProductId>@LastIDorderbyProductId

else

–翻到上一頁

select*from

(selecttop10ProductId,

ProductName,

Introduction

fromProduct_testwhereProductId

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