SQL Server数据库查询优化方法探究

目前数据库面临的主要问题是SQL查询语句的优化。本文通过分析了SQL Server数据库查询优化器的执行策略,提出了SQL语句中切实有效的查询优化方法。以拓宽优化数据查询的灵活性。有效提高查询效率以及数据库的整体性能。     

关系数据库系统的查询优化策略

主要讨论了基于SQL查询重写技术的数据库查询优化策略，通过查询重写可以把用户所写的效率不高的SQL语句重新优化组合，使之成为效率较高的查询语句。     

基于Oracle数据库的SQL优化原则和方法

Oracle是一种适用于大型、中型和微型计算机的关系数据库管理系统,其性能的优化问题一直是人们关注的焦点。影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的执行效率。本文给出了优化SQL查询语句的必要性,并介绍了在Oracle数据库中SQL语句优化的基本原则和方法,证明了SQL语句优化大大提高了数据库的性能。     

SQL Server数据库应用程序性能优化方法

为提高基于SQL Server数据库应用程序的执行效率，分析了SQL Server数据库系统自身的查询优化处理技术，总结出多种基于SQL Server数据库的应用程序性能优化方法：选择性能优越的服务器；优化数据库设计；使用查询效率较高的查询语句；使用存储过程；有效的使用事务和批处理；避免阻塞；选择合适的开发工具和采用有效的数据库访问技术。     

通用动态多条件查询方法的研究与实现

文章从基于SQL语句查询优化的角度出发,对当前数据库应用程序研发中的动态多条件查询方法进行了探究与对比分析,进而提出了一种高效通用的动态多条件查询方法。该方法在当前的动态多条件查询方法的基础上作了巧妙的改进,提高了执行效率,所形成的SQL语句及程序代码简洁灵活,适用于通用查询模块的设计或高效搜索引擎的研发。     

SQL Server查询优化器原理与优化实例分析

查询是数据库的核心操作,随着数据库技术的发展以及数据量急剧增加,对查询性能的要求越来越高,查询优化成为数据库管理系统亟待解决的重要问题。文中针对应用最广泛的SQL Server数据库的查询优化器进行研究。通过图形研究查询优化器的工作原理,并深人分析提交SQL语句、解析、代数化、查询优化、编译、执行、结果等查询优化器的工作步骤;进行实例分析,运用图形表示了逻辑树和经过优化后得到的查询执行计划。结果表明,SQL语句是查询优化的基础,实际应用时需要写出符合查询优化器规则的SQL语句。     

SQL Server查询优化器原理与优化实例分析

查询是数据库的核心操作,随着数据库技术的发展以及数据量急剧增加,对查询性能的要求越来越高,查询优化成为数据库管理系统亟待解决的重要问题。文中针对应用最广泛的SQL Server数据库的查询优化器进行研究。通过图形研究查询优化器的工作原理,并深入分析提交SQL语句、解析、代数化、查询优化、编译、执行、结果等查询优化器的工作步骤;进行实例分析,运用图形表示了逻辑树和经过优化后得到的查询执行计划。结果表明,SQL语句是查询优化的基础,实际应用时需要写出符合查询优化器规则的SQL语句     

基于SQLServer数据库查询优化的探讨

查询是SQL语言中使用最频繁、最重要的一种操作,查询是否具有较高的执行效率已经成为数据库设计者和用户最为关注的问题之一.对查询进行优化是评价数据库系统性能指标之一,本文主要从索引、SQL语句等方面对查询进行优化和探讨.     

Oracle 10g数据库海量数据分页查询优化

Oracle数据库中海量数据分页查询效率直接关系到应用系统的执行效率。介绍Oracle 10g数据库中一种优化的海量数据分页查询解决方案,分析了传统分页查询技术的不足,将数据库优化策略、SQL语句优化、游标变量、批绑定、动态SQL等多种技术融为一体,并提供一个可以共享的、优化的存储过程,提高了海量数据的分页查询效率。     

数据库优化技术的分析与探讨

从范式优化、索引优化、及查询优化探讨数据库优化设计的方法。在逻辑设计阶段,根据范式优化的要求设计数据库逻辑结构,权衡利弊选出折衷的方案;在数据库物理设计阶段,根据索引优化中的要求在有关属性或属性的组合上建立索引,以优化数据库物理结构;在数据库查询阶段,优化数据查询语句,提高SQL语句的执行效率。     

RDF查询语言到SQL语言的转换原理及其实现方法

RDF查询语言的优点是具有语义性，缺点是对于海量信息的存储和查找的效率都很低．而关系数据库对海量信息的存储和查找的效率皆很高，但是其查询语言SQL却缺乏语义信息．为了使信息查询既有RDF的语义性又有关系数据库的高性能，提出将RDF查询语言到SQL语言的转换原理，并在此基础上实现一个对用户透明的、建立在关系数据库之上的RDF查询引擎．其优点是：可以利用关系数据库来存储和查询RDF信息，提高其海量存储和查找效率；对存储在不同的关系数据库中的关系数据，能够利用RDF的查找特性进行异质数据库之间的信息交换及信息融合．     

A human factors experimental comparison of SQL and QBE

SQL and QBE are compared in the same operating environment, and the effects of query language type and other variables on user performance and satisfaction are studied. The experimental design combined a factorial design and a counterbalanced design in an effort to compare SQL and QBE. The results indicated that query language type affects user performance in paper and pencil testing, with QBE users having higher scores than SQL users. In contrast, in online testing, query language type had no effect on user performance. In addition, under certain conditions, query complexity had a significant effect on user performance and user satisfaction was influenced by query language type. Moreover, order of exposure impacted user performance on the basis of interaction with query language type, query complexity, and programming experience     

基于自裁剪异构图的NL2SQL模型

自然语言转换为结构化查询语言（NL2SQL）是语义解析领域的重要任务,其核心为对数据库模式和自然语言问句进行联合学习。现有研究通过将整个数据库模式和自然语言问句联合编码构建异构图,使得异构图中引入大量无用信息,并且忽略了数据库模式中不同信息的重要性。为提高NL2SQL模型的逻辑与执行准确率,提出一种基于自裁剪异构图与相对位置注意力机制的NL2SQL模型（SPRELA）。采用序列到序列的框架,使用ELECTRA预训练语言模型作为骨干网络。引入专家知识,对数据库模式和自然语言问句构建初步异构图。基于自然语言问句对初步异构图进行自裁剪,并使用多头相对位置注意力机制编码自裁剪后的数据库模式与自然语言问句。利用树型解码器和预定义的SQL语法,解码生成SQL语句。在Spider数据集上的实验结果表明,SPRELA模型执行准确率达到71.1%,相比于相同参数量级别的RaSaP模型提升了1.1个百分点,能够更好地将数据库模式与自然语言问句对齐,从而理解自然语言查询中的语义信息。     

Spatial SQL: a query and presentation language

Recently, attention has been focused on spatial databases, which combine conventional and spatially related data, such as geographic information systems, CAD/CAM, or VLSI. A language has been developed to query such spatial databases. It recognizes the significantly different requirements of spatial data handling and overcomes the inherent problems of the application of conventional database query languages. The spatial query language has been designed as a minimal extension to the interrogative part of SQL and distinguishes from previously designed SQL extensions by: the preservation of SQL concepts; the high-level treatment of spatial objects; and the incorporation of spatial operations and relationships. It consists of two components, a query language to describe what information to retrieve and a presentation language to specify how to display query results. Users can ask standard SQL queries to retrieve nonspatial data based on nonspatial constraints, use Spatial SQL commands to inquire about situations involving spatial data, and give instructions in the Graphical Presentation Language, GPL to manipulate or examine the graphical presentation     

一种基于元数据的数据自动提取方法

文章以高校招生数据提取为例,分析了高校招生数据的特点,设计了元数据表.通过程序从元数据表自动生成表间连接条件,动态生成结构化查询语句,实现了高校招生数据的自动提取.结果表明该方法具有操作简单、高效等特点.     

SQL语言的形式语义

对SQL查询的形式语义的研究有助于形式地证明两条SQL语句是否等价,从而消除了自然语言的二义性。SQL标准对SQL的语义规则进行了定义,但是并没有很好地处理不完全信息问题。文中以中介逻辑谓词演算系统MFM为基础,构造一个形式的三值谓词演算模型EPMC,然后通过语法转化规则把SQL查询转化为EPMC,从而完整地定义了SQL查询的形式语义。     

数据库语义合取查询研究

针对异质、异构数据库的语义集成中,对海量元组进行语义查询时因效率问题而无法使用丰富的语义表达能力的问题,提出一种兼顾速度和语义表达能力的算法,将语义查询和本体都进行图形化表示,并实现子图的语义匹配,将匹配的结果转化成数据库查询语句。与将语义查询直接重写为SQL的算法相比,该算法能支持更丰富的语义。     

一种基于SQL的层次查询方法

关系型数据库管理系统不适合表达层次模型问题,标准的SQL语言无法满足复杂的层次查询要求,但有许多实际应用系统,其结构和查询要求都呈现很强的层次特征。本文提出了一种在ORACLE DBMS环境下,利用C和SQL语言实现的层次查询方法,可广泛应用于工程数据管理信息系统的设计过程。