该资料夹中所有教程资料全部适合天堂2初章32位服务端的脚本修改,已经1.2章相关客户端的修改. https://pan.baidu.com/s/1RuGMFNgERd2JMYQpdceQwg 提取码: gbnr

1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'——红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用. 兄弟连教育分享-SQL性能优化十条经验 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍.改进方法如下: a.修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了. b.直接修改后台——根据输入条件,先查出符

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 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. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然

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. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

功能与.net版string.Split函数类似,只不过.net返回的是数组,这个返回的是一个单列表格,每个拆分出来的子串占一行.可选是否移除空格子串和重复项.市面上类似的函数不算少,但大多都是在循环中对原串进行改动,我感觉这样不好,虽然不知道sql的字符串是不是像.net的一样具有不可变性,但感觉尽量不要去动原串最好,万一sql的字串也不可变,那变一次就要产生一份,尤其是每圈循环都在变,内存消耗让人心疼,所以才有重新造个轮子的想法. 另外,如果SQL开启了CLR支持,完全可以封装一个.net的

1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用. 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍.改进方法如下: a.修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了. b.直接修改后台——根据输入条件,先查出符合条件的供应商,并把相关记录保存在一个

一.新增 1.增加的时候,bit字段要用“0,1”表示false,和true: 2.时间字段,用单引号包括,里面要遵循基本时间格式: 3,不能为标识列(自动编号列)插入数据(特殊情况下:set identity_insert 表名 on) 4.可以把“列”直接拖出来: 5,insert into 表(列名1,列名2,...列名n)values(值1,值2,....值n),插入数据的时候,可以省略表后面的列名,但是不推荐. 6.不能为非空字段插入空值: 7.插入字符的时候,一般都会在字段前面带上‘

1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用. 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍.改进方法如下: a.修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了. b.直接修改后台——根据输入条件,先查出符合条件的供应商,并把相关记录保存在一个

INSERT INTO TTT (NSAME, ID, AGE) VALUES ('AAA', '201023210816', '22'); 将上面的SQL格式改成以下的格式 AAA|201023210816|22 import os lists=[] paths = os.getcwd() for root,dirs,files in os.walk('wfyh'): for fn in files: lists.append(fn) for nmb in lists: dfile=open(

threes - 鼻祖 手机版:http://asherv.com/threes/ js版:http://threesjs.com/ 2048 - 原版 http://gabrielecirulli.github.io/2048/ AI版 http://ov3y.github.io/2048-AI/ Flappy 2048 - 2048和flappy的合体 http://itis.ga/Flappy-2048/ 一个AI程序 http://catx.me/Q-Learning-Flappy-20

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. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'-- 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用. 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍.改进方法如下: a.修改前台程序--把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了. b.直接修改后台--根据输入条件,先查出符合条件的供应商,并把相关记录保存在一个

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 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. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然

1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用. 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍.改进方法如下: a.修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了. b.直接修改后台——根据输入条件,先查出符合条件的供应商,并把相关记录保存在一个

select count(*) from (SELECT A.* FROM (SELECT CD.*, nvl(CV.SUM_CI_BALANCE, 0) as SUM_CI_BALANCE, nvl(CV.SUM_LN_BALANCE, 0) as SUM_LN_BALANCE FROM OCRM_F_CI_CUST_DESC CD left join ( select cust_id, FR_ID, sum(CI_BALANCE) as sum_CI_BALANCE, sum(LN_BALA

优化数据库的注意事项: 1.关键字段建立索引. 2.使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效. 3.备份数据库和清除垃圾数据. 4.SQL语句语法的优化.(可以用Sybase的SQL Expert,可惜我没找到unexpired的序列号) 5.清理删除日志. SQL语句优化的基本原则: 1.使用索引来更快地遍历表. 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的.在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上.合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上.一般来说:①.有大量重复值.

优化数据库的注意事项: 1.关键字段建立索引. 2.使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效. 3.备份数据库和清除垃圾数据. 4.SQL语句语法的优化.(可以用Sybase的SQL Expert,可惜我没找到unexpired的序列号) 5.清理删除日志. SQL语句优化的基本原则: 1.使用索引来更快地遍历表. 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的.在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上.合理的索引设计要建立在对各种查询的 分析和预测上.一般来说:①.有大量重复值

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. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

一.增:有4种方法 1.使用insert插入单行数据: 语法:insert [into] <表名> [列名] values <列值> insert into sheet1 values ('000000','000000','0','张三','000000','000000','000000','000000','0','0','000000', '1900-1-1 0:00:00','派出所','0','泉山分局') (如果没有写表的属性的话,则需依次添加列植) 例:insert

凯哥java                             微信号                             kaigejava 功能介绍                             java学习资料.学习笔记.开发编程 本文主要内容: 1:查询语句where 子句使用时候优化或者需要注意的 2:like语句使用时候需要注意 3:in语句代替语句 4:索引使用或是创建需要注意 假设用户表有一百万用户量.也就是1000000.num是主键 1:对查询进行优化,应

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. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放