有好多时候,我们常听别人说大表在前,小表在后,包括现在好多百度出来的靠前的答案都有说数据库是从右到左加载的,所以from语句最后关联的那张表会先被处理.如果三表交叉,就选择交叉表来作为基础表.等等一些结论,但是这些真的正确么?我就回家做了一个小的验证,来看一看到底是怎么一回事.(博主作实验用的是Oracle,但是不代表只是Oracle是这样的原理,现在大部分的关系型数据库都是一样的) 首先我们来执行一下以下的sql语句,来看一下执行计划.看一看到底是怎么样的. drop table tab_bi

执行路径:ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用:我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要几十表了.这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询..数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了. 当你向ORACLE提交一个SQL语句,ORACL

在编译最新版本(12.04)的alljoyn的chat示例的时候,想使用bundle daemon,依照在以前的经验修改文件:alljoyn-14.02.00-src/build/linux/x86_64/debug/dist/samples/chat/makefile: LIBS = -lalljoyn ../../lib/BundledRouter.o -lajrouter -lstdc++ -lcrypto -lpthread -lrt 1). 编译ok,但运行时报错: ./chat ./

方法1:直接通过加号(+)操作符连接 1 website = 'python' + 'tab' + '.com' 方法2:join方法 1 2 listStr = ['python', 'tab', '.com']  website = ''.join(listStr) 方法3:替换 1 website = '%s%s%s' % ('python', 'tab', '.com') 之所以说python 中使用 + 进行字符串连接的操作效率低下,是因为python中字符串是不可变的类型,使用 +

多表左/右连接,表的连接顺序也可以影响查询速度 左连接时,应该把小表放在前面连接例子:A.B.C三表左连接情况1:A先和B连接,得到100条记录100条记录再和C左连接情况2:A先和C连接,得到50条记录50条记录再和B左连接 右连接时,把小表放在后面连接

起源 前些天忘记在哪儿讨论过这个问题,今天在csdn又看到有网友问这个问题,而其他网友却无一例外的给出了“无序”这个答案. Manual Qt的问题,当manual中有明确文字说明时,我们应该以Qt的manual为准: http://doc.qt.nokia.com/4.8/signalsandslots.html If several slots are connected to one signal, the slots will be executed one after the othe

 ORACLE自下而上分析顺序WHERE条款,根据这一原理,表之间的连接必须写在其它WHERE先决条件, 这些条件可以过滤掉要被写入记录的最大数目WHERE在条款结束. 比如:        (低效,运行时间156.3秒) SELECT - FROM EMP E WHERE SAL > 50000 AND JOB = 'MANAGER' AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO); (高效,运行时间10.6秒) SELECT -

in the order they have been connected 起源 前些天忘记在哪儿讨论过这个问题,今天在csdn又看到有网友问这个问题,而其他网友却无一例外的给出了“无序”这个答案. Manual Qt的问题,当manual中有明确文字说明时,我们应该以Qt的manual为准: http://doc.qt.nokia.com/4.8/signalsandslots.html If several slots are connected to one signal, the slo

ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾. 例如: (低效,执行时间156.3秒) SELECT … FROM EMP E WHERE  SAL > 50000 AND    JOB = ‘MANAGER’ AND    25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO); (高效,执行时间10.6秒) SELECT

jdbc连接数据库时,先获取connection,再通过statement进行操作,将结果集放在resultset中,不过在关闭数据库的时候要小心,要跟前面的操作反着来,不然就会出现异常.如果直接关闭connection的话,就是说将其他也关闭了,再对其他的如statement进行操作就会出现:操作不允许在关闭以后进行的异常. try { rs = stmt.executeQuery(sql); } catch (SQLException e) { System.out.println("exe

php字符串连接有三种方式 1)使用 . 链接 2)使用 .= 连接 3)implode 函数连接数组元素 /*以下测试在ci框架进行*/ private function get_mcrotime() { list($mic,$sec) = explode(" ",microtime()); return ((float)$mic + (float)$sec); } public function test0(){ //0.49530792236328 //0.50851202011

今天把这几天做的练习复习了一下,不知道自己写得代码执行的效率如何以及要如何提高,于是乎上网开始研究一些材料,现整理如下: 首先,要了解在Oracle中Sql语句运行的机制.以下是sql语句的执行步骤:              1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义.              2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限.              3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句.      

Oracle多表连接,提高效率,性能优化 (转) 执行路径:ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用:我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要几十表了.这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询..数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了.

今天上午在开发的过程中,突然遇到一个问题,需要了解SQL语句的执行顺序才能继续,上网上查了一下相关的资料,现整理如下:一.sql语句的执行步骤: 1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义. 2) 语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限. 3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句. 4)表达式转换, 将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式. 5)选择优化器,不同的优化器一般产生不同的“执行计划” 6)选择连接

python字符串连接的方法,一般有以下三种:方法1:直接通过加号(+)操作符连接website=& 39;python& 39;+& 39;tab& 39;+& 39; com& 39;方法2 python字符串连接的方法,一般有以下三种: 方法1:直接通过加号(+)操作符连接 1 website = 'python' + 'tab' + '.com' 方法2:join方法 1 2 listStr = ['python', 'tab', '.com'] 

一.字符串连接的效率问题 使用String连接字符串时为什么慢? 小知识点 java中对数组进行初始化后,该数组所占的内存空间.数组长度都是不可变的. 创建一个字符串,为字符串对象分配内存空间,会耗费掉一定的时间(CPU)与空间(内存)代价,作为最基础的数据类型,大量频繁的创建字符串,极大程度地影响程序的性能. 过多无用的中间对象 每次连接字符串时都会创建一个新的String对象,随着拼接次数的增多,这个对象会越来越大. 如,进行100次拼接需要创建100个String对象才能够达到目的. St

原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c006ea0100mlgq.html sql语法的分析是从右到左,where子句中的条件书写顺序,基本上对sql性能没有影响. 一.sql语句的执行步骤: 1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义.2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限.3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句.4)表达式转换,将复杂的SQL表达式转换为较简单的等效连接表达

1,排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ) 2,嵌套循环(Nested Loops, NL) 3,哈希连接(Hash Join, HJ) Join是一种试图将两个表结合在一起的谓词,一次只能连接2个表,表连接也可以被称为表关联.在后面的叙 述中,我们将会使用“row source”来代替“表”,因为使用row source更严谨一些,并且将参与连接的2个row source分别称为row source1和row source 2.Join过程的各个步骤经常是串行操作,

sql语法的分析是从右到左 一.sql语句的执行步骤: 1)词法分析,词法分析阶段是编译过程的第一个阶段.这个阶段的任务是从左到右一个字符一个字符地读入源程序,即对构成源程序的字符流进行扫描然后根据构词规则识别单词(也称单词符号或符号).词法分析程序实现这个任务.词法分析程序可以使用lex等工具自动生成. 2)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义. 3)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限. 4)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的

1.概述 hash join是一种数据库在进行多表连接时的处理算法,对于多表连接还有两种比较常用的方式:sort merge-join 和 nested loop. 为了比较清楚的介绍hash join的使用场景以及为何要引入这样一种连接算法,这里也会顺带简单介绍一下上面提到的两种join方式. 连接方式是一个什么样的概念,或者说我们为何要有而且有好几种,对于不太了解数据库的人来讲可能这些是开头的疑惑.简单来讲,我们将数据存在不同的表中,而不同的表有着它们自身的表结构,不同表之间可以是有关联的,