[关于学生课程选课三张表的sql查询]select 选课.学号，姓名，AVG（成绩）'平均分'，COUNT（选课.课程号）'选课门数' from 学生，课程，选课 where 学生.学号=选课.学号 and 课程.课程号=选课.课程号 group by 选课.学号，姓名 HAV...+阅读
select * from student where 姓名 like '%textbox中的内容%' or 性别 like '%textbox中的内容%' or 地址 like '%textbox中的内容%'
这样就能得到一个模糊查询之后的结果
恩 试试吧 我所说的这个 '%textbox中的内容%' 这样是你sql里面生成的语句 在c#里面 实现的时候 是'%'+textbox.Text.Trim（)+'%' 是这样的 你看看结果
比如说 写string sql=＂select * from student where 姓名 like '%＂+textbox.Text.Trim（)+＂%'＂ 依次类推 是这样的
晕。。。俺加上。。。最近两天 感冒 头脑不清醒。。 。。哈哈 哈哈
sql语句性能如何优化？
SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。 人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 数据库性能的优化一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。
许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 为什么要优化SQL语句 . SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 . SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 . SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 . SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 . SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。
这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。 人工智能自动SQL优化图1 人工智能自动SQL优化示意图 人工智能自动SQL优化出现在90年代末。目前在商用数据库领域，LECCO Technology Limited（灵高科研有限公司）拥有该技术，并提供使用该技术的自动优化产品LECCO SQL Expert，它支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。
该产品针对数据库应用的开发和维护阶段提供的模块有：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境（IDE）、扫描器、数据库监视器等。其核心模块SQL 语法优化器的工作原理为：①输入一条源SQL语句；②“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句，结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出；③产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满；④对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句；⑤对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句。 LECCO SQL Expert自动优化实例 假设我们从源代码中抽取出这条SQL语句（也可以通过内带的扫描器或监视器获得SQL语句）： SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEE swheresEXISTS (SELECT 'X' FROM DEPARTMENT swheresEMP_DEPT=DPT_ID AND DPT_NAME LIKE 'AC%') AND EMP_ID IN (SELECT SAL_EMP_ID FROM EMP_SAL_HIST B swheresSAL_SALARY >70000) 按下“优化”按钮后，经过10几秒，SQL Expert就完成了优化的过程，并在这10几秒的时间里重写产生了2267 条等价的SQL语句，其中136条SQL语句有不同的执行计划。
接下来，我们可以对自动重写产生的136条SQL语句进行批运行测试，以选出性能最佳的等效SQL语句。按下“批运行” 按钮，在“终止条件” 页选择“最佳运行时间SQL语句”，按“确定”。 经过几分钟的测试运行后，我们可以发现SQL124的运行时间和反应时间最短。运行速度约有22.75倍的提升（源SQL语句运行时间为2.73秒，SQL124运行时间为0.12秒）。现在我们就可以把SQL124放入源代码中，结束一条SQL语句的优化工作了。 “边做边学式训练”提升SQL开发水平 LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句，它所提供的“边做边学式训练”还能够教开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。LECCO SQL Expert的“SQL比较器”可以标明源SQL和待选SQL间的不同之处。 以上面优化的结果为例，为了查看源SQL语句和SQL124在写法上有什么不同，我们可以按下“比较器” 按钮，对SQL124和源SQL语句进行比较。
“SQL 比较器”将SQL124相对于源SQL语句的不同之处以蓝颜色表示了出来。如果选择“双向比较”复选框，“SQL 比较器”可以将两条SQL语句的不同之处以蓝色表示。当然，我们也可以从源语句和重写后的SQL...
如何写出性能优良的
优化SQL查询：如何写出高性能SQL语句
1、首先要搞明白什么叫执行计划？执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生欀如一条SQL语句如果用来从一个10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用 “全表扫描”方式。可见，执行计划并不是固定的，它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要：
（1） SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么？
（2） 查询优化器得到的数据库统计信息是否是最新的、正确的？
2、统一SQL语句的写法对于以下两句SQL语句，程序员认为是相同的，数据库查询优化器认为是不同的。select * from dualselect * From dual其实就是大小写不同，查询分析器就认为是两句不同的SQL语句，必须进行两次解析。生成2个执行计划。所以作为程序员，应该保证相同的查询语句在任何地方都一致，多一个空格都不行！
3、不要把SQL语句写得太复杂我经常看到，从数据库中捕捉到的一条SQL语句打印出来有2张A4纸这么长。一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的。我拿着这2页长的SQL语句去请教原作者，结果他说时间太长，他一时也看不懂了。可想而知，连原作者都有可能看糊涂的SQL语句，数据库也一样会看糊涂。一般，将一个Select语句的结果作为子集，然后从该子集中再进行查询，这种一层嵌套语句还是比较常见的，但是根据经验，超过3层嵌套，查询优化器就很容易给出错误的执行计划。因为它被绕晕了。像这种类似人工智能的东西，终究比人的分辨力要差些，如果人都看晕了，我可以保证数据库也会晕的。另外，执行计划是可以被重用的，越简单的SQL语句被重用的可能性越高。而复杂的SQL语句只要有一个字符发生变化就必须重新解析，然后再把这一大堆垃圾塞在内存里。可想而知，数据库的效率会何等低下。
4、使用“临时表”暂存中间结果简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，但是，临时表的好处远远不止这些，将临时结果暂存在临时表，后面的查询就在tempdb中了，这可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”，减少了阻塞，提高了并发性能。
5、 OLTP系统SQL语句必须采用绑定变量select * from orderheader where changetime >'210-20 00:00:01′select * from orderheader where changetime >'209-22 00:00:01′以上两句语句，查询优化器认为是不同的SQL语句，需要解析两次。如果采用绑定变量select * from orderheader where changetime >chgtimechgtime变量可以传入任何值，这样大量的类似查询可以重用该执行计划了，这可以大大降低数据库解析SQL语句的负担。一次解析，多次重用，是提高数据库效率的原则。
6、绑定变量窥测事物都存在两面性，绑定变量对大多数OLTP处理是适用的，但是也有例外。比如在where条件中的字段是“倾斜字段”的时候。“倾斜字段”指该列中的绝大多数的值都是相同的，一张人口调查表，其中“民族”这列，90%以上都是汉族。那么如果一个SQL语句要查询30岁的汉族人口有多少，那“民族”这列必然要被放在where条件中。这个时候如果采用绑定变量nation会存在很大问题。试想如果nation传入的第一个值是“汉族”，那整个执行计划必然会选择表扫描。然后，第二个值传入的是“布依族”，按理说“布依族”占的比例可能只有万分之一，应该采用索引查找。但是，由于重用了第一次解析的“汉族”的那个执行计划，那么第二次也将采用表扫描方式。这个问题就是著名的“绑定变量窥测”，建议对于“倾斜字段”不要采用绑定变量。
7、 只在必要的情况下才使用begin tranSQL Server中一句SQL语句默认就是一个事务，在该语句执行完成后也是默认commit的。其实，这就是begin tran的一个最小化的形式，好比在每句语句开头隐含了一个begin tran，结束时隐含了一个commit。有些情况下，我们需要显式声明begin tran，比如做“插、删、改”操作需要同时修改几个表，要求要么几个表都修改成功，要么都不成功。begin tran 可以起到这样的作用，它可以把若干SQL语句套在一起执行，最后再一起commit。好处是保证了数据的一致性，但任何事情都不是完美无缺的。Begin tran付出的代价是在提交之前，所有SQL语句锁住的资源都不能释放，直到commit掉。可见，如果Begin tran套住的SQL语句太多，那数据库的性能就糟糕了。在该大事务提交之前，必然会阻塞别的语句，造成block很多。Begin tran使用的原则是，在保证数据一致性的前提下，begin tran 套住的SQL语句越少越好！有些情况下可以采用触发器同步数据，不一定要用begin tran。
8、一些SQL查询语句应加上nolock在SQL语句中加nolock是提高SQL Server并发性能的重要手段，在oracle中并不需要这样做，因为oracle的结构更为合理，有undo表空间保存“数据前影”，该数据如果在修改中还未commit，那么你读到的是它修改之前的副...
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