[如何使用SQL语句创建表要完整的语句]自己打开企业管理器，随便找个表，导出一个创建表的脚本，就什么都有了。要语法，SQL的联机帮助里就有：CREATE TABLE [ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] table_...+阅读
首先说说怎么用SQL语句创建数据库，创建数据库的语句有如下几种： 1. CREATE TABLE（创建新表） 2. CREATE INDEX（增加索引） 3. DROP INDEX（删除索引） 4. CONSTRAINT（约束语句） 5. ALTER TABLE（修改表） 6. DROP TABLE（删除表） CREATE TABLE语句： 在数据库中生成新表，表中字段的类型能够为：INTEGER（整型）、LONG（长整型）、 SINGLE（单精度浮点数）、DOUBLE（双精度浮点数）、DATETIME（日期型，也能够写成DATE）、BIT（布尔型）、 TEXT（字符串型，最大255个字节）、MEMO（字符串型，最大可达1.2G字节）、 COUNTER（自动递增长整型，可确定记录的唯一性）、CURRENCY（货币型，精确到小数点左边15位，右边4位）、 BINARY（字节型，最大255个）、LONGBINARY（用于OLE对象）、GUID（全局唯一标识符）。 生成表NewTable，该表有文本字段Field1和整型字段Field2，表名和字段名能够随便您取，不区分大小写，但是，有些保留字不能用作表名字段名，比如Number CREATE TABLE NewTable(Field1 TEXT(30), Field2 INTEGER); CREATE INDEX语句： INDEX是为了加快查找记录的速度，或是为了增加字段约束关系而配置的。
创建索引语句执行前表中能够有记录，但存在的记录必须满足该索引语句的约束关系，否则语句不能执行，另外要注意的是在同一个数据库中（而不但仅是在同一个表中），索引名不能相同，否则语句也会失败。 生成字段Field1的索引字段NewIndex，两条语句作用相同 生成后Field1字段能够有相同的值，能够有空值（NULL） CREATE INDEX NewIndex ON NewTable (Field1); CREATE INDEX NewIndex ON NewTable (Field1) WITH IGNORE NULL； 生成字段Field1的索引字段NewIndex，注意，每个表里只能有一个主索引（PRIMARY）。生成后Field1字段不能有相同的值，不能有空值（当然，假如是TEXT类型，能够有一个空串，但是空串不是空值） CREATE INDEX NewIndex ON NewTable(Field1) WITH PRIMARY； 字段Field1不能有相同的值，但能够有空值（两个空值不算相同的值） CREATE UNIQUE INDEX NewIndex ON NewTable(Field1)； 字段Field1能够有相同的值，但不能有空值 CREATE INDEX NewIndex ON NewTable(Field2) WITH DISALLOW NULL 能够在索引语句中加入ASC（升序）或DESC（降序）来控制记录排列顺序假如不使用顺序字，SQL则默认使用ASC顺序 CREATE INDEX NewIndex ON NewTable(Field1 ASC, Field2 DESC); DROP INDEX语句： 删除表NewTable中的索引NewIndex，语句执行前索引NewIndex必须存在 DROP INDEX NewIndex ON NewTable; CONSTRAINT语句： CONSTRAINT子句用于创建数据库完整性的索引，他和INDEX语句作用相同，有些地方能够互相替代，他能够使用PRIMARY KEY（主关键字），UNIQUE（唯一）和FOREIGN KEY（外部关键字），和INDEX相比不能使用IGNOR NULL和DISALLOW NULL，但多了FOREIGN KEY（这也是他最强大的地方）。
另外， CONSTRAINT语句必须和CREATE TABLE或ALTER TABLE语句一起使用。 生成表NewTable，主关键字段是Field1，主索引是NewPK CREATE TABLE NewTable(Field1 LONG CONSTRAINT NewPK PRIMARY KEY, Field2 MEMO, Field3 DATETIME)； 生成索引为NewUK的表NewTable,Field1不能有相同值，能够有空值 CREATE TABLE NewTable(Field1 INTEGER CONSTRAINT NewUK UNIQUE)； 生成多列的主索引，两条记录的Field1和Field2不能全部相同，也不能为空值 CREATE TABLE NewTable(Field1 INTEGER, Field2 CURRENCY, CONSTRAINT NewPK PRIMARY KEY(Field1, Field2)）； 生成多列的UNIQUE索引，两条记录的Field1和Field2不能全部相同注意，假如两条记录其中一个字段相同而另一个字段都是空值，那也算两个字段不同 CREATE TABLE NewTable(Field1 INTEGER, Field2 CURRENCY, CONSTRAINT NewUK UNIQUE(Field1, Field2)）； 要在几个不同的表之间建立联系，就要使用FOREIGN KEY REFERENCES子句，他能够限定某个表的字段内容必须存在于另外一个表中。
第一个例子： 首先，生成主关键字段为Field1的表NewTable1 CREATE TABLE NewTable1(Field1 INTEGER CONSTRAINT NewPK PRIMARY KEY)； 然后，再生成外部索引，两个表的Field1必须类型相同，并且第一个表的Field1是主关键字段或UNIQUE字段。生成外部索引后，表NewTable2要增加记录，他的Field1字段值必须已存在于表NewTable1的Field1字段中。 下面两条语句作用相同，因为Field1是NewTable1的主关键字段，能够省略不写 CREATE TABLE NewTable2(Field1 INTEGER CONSTRAINT NewFK REFERENCES NewTable1); CREATE TABLE NewTable2(Field1 INTEGER CONSTRAINT NewFK REFERENCES NewTable1(Field1)）； 第二个例子： 首先，生成主关键字段为Field1和Field2的表NewTable1 CREATE TABLE NewTable1(Field1 INTEGER, Field2 ...
如何使用loadrunner测试SQL查询语句的性能
第一步测试准备 第二步配置ODBC数据源 第三步录制SQL语句在Sql Server查询分析器中的运行过程 第四步优化录制脚本设置事务 第五步改变查询数量级查看SQL语句的性能 第六步在controller中运行脚本 下面开始具体的介绍 测试准备阶段我们首先要确认测试数据库服务器我们可以在本地安装SQLSERVER数据库服务端及客户端也可以确定一台装好的SQL SERVER服务器 接下来准备测试数据对数据库测试时我们要考虑的不是SQL语句是否能够正确执行而是在某数量级的情况下SQL语句的执行效率及数据库服务的运行情况所以我们分别准备不同数量级的测试数据即根据实际的业务情况预估数据库中的记录数在本次讲解中我们不考虑业务逻辑也不考虑数据表之间的关系我们只建立一张表并向此表中加入不同数量级的数据如分别加入条条条条数据查看某SQL语句的执行效率 在查询分析器中运行如下脚本 创建测试数据库 create database loadrunner_test; use loadrunner_test 创建测试数据表 create table test_table (username varchar()sex intage intaddress varchar()post int） 通过一段程序插入不同数量级的记录具体的语法在这里就不多说了 declare i int set i=while i
询问sql语句优化测试方法以下2句怎么测试出哪句性能更好
这两个SQL语句看起来都未能使用上索引，都是tablescan表扫操作，但是第一个SQL语句用了两个LIKE，一个NULL的判断。一般情况下，IS NOT NULL比IS NULL的判断更耗费资源。第二个SQL语句用了+运算和一个LIKE，好象比第一个性能要好一些。 但是当我在ASA中，随意造了一个将近60万条数据的堆表后，分别在PB中执行Explain SQL，分别显示上面两个SQL语句的执行计划如下（表名我用的是test，字段分别是aa,bb）: 1:( Plan [ Total Cost Estimate: 32。 96008 ] ( TableScan test[ ( ( test。aa >= '' : 100% Statistics ) AND ( test。aa LIKE '%转让%' ： 100% Computed ) ) OR ( ( >= '' : 100% Statistics ) AND ( LIKE '%转让%' ： 100% Computed ) ) : 100% Combined ] ) ) 2:( Plan [ Total Cost Estimate: 32。 96008 ] ( TableScan test[ ( expr( test。aa, ) >= '' : 25% Guess ) AND ( expr( test。aa, ) LIKE '%转让%' ： 100% Computed ） ] ） ） 结果是两个SQL语句的Total Cost Estimate都是一样，所以直接从表面上看，很难判断究竟哪个SQL性能更优，建议最好能够在实际执行环境中测试一下。
当然WHERE条件越简单，并且能够优化使用上索引是最好的！ 。
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