sql语句执行步骤详解

目录

• 一、准备工作
• 二、SQL逻辑查询语句执行顺序
• 三、SQL书写习惯

一、准备工作

先来一段伪代码，首先你能看懂么？

SELECT DISTINCT 
    FROM 
     JOIN 
    ON 
    WHERE 
    GROUP BY 
    HAVING 
    ORDER BY 
    LIMIT 

继续做以下的前期准备工作：

新建一个测试数据库TestDB；

create database TestDB;

创建测试表table1和table2；

 CREATE TABLE table1
 (
     customer_id VARCHAR(10) NOT NULL,
     city VARCHAR(10) NOT NULL,
     PRIMARY KEY(customer_id)
 )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;
 
 CREATE TABLE table2
 (
     order_id INT NOT NULL auto_increment,
     customer_id VARCHAR(10),
     PRIMARY KEY(order_id)
 )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

插入测试数据；

 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('163','hangzhou');
 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('9you','shanghai');
 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('tx','hangzhou');
 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('baidu','hangzhou');
 
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('163');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('163');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('tx');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES(NULL);

准备工作做完以后，table1和table2看起来应该像下面这样：

     mysql> select * from table1;
     +-------------+----------+
     | customer_id | city     |
     +-------------+----------+
     | 163         | hangzhou |
     | 9you        | shanghai |
     | baidu       | hangzhou |
     | tx          | hangzhou |
     +-------------+----------+
     4 rows in set (0.00 sec)

 mysql> select * from table2;
 +----------+-------------+
 | order_id | customer_id |
 +----------+-------------+
 |        1 | 163         |
 |        2 | 163         |
 |        3 | 9you        |
 |        4 | 9you        |
 |        5 | 9you        |
 |        6 | tx          |
 |        7 | NULL        |
 +----------+-------------+
 7 rows in set (0.00 sec)

准备SQL逻辑查询测试语句

     SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_orders
     FROM table1 AS a
     LEFT JOIN table2 AS b
     ON a.customer_id = b.customer_id
     WHERE a.city = 'hangzhou'
     GROUP BY a.customer_id
     HAVING count(b.order_id) < 2
     ORDER BY total_orders DESC;

使用上述SQL查询语句来获得来自杭州，并且订单数少于2的客户。

二、SQL逻辑查询语句执行顺序

还记得上面给出的那一长串的SQL逻辑查询规则么？那么，到底哪个先执行，哪个后执行呢？现在，我先给出一个查询语句的执行顺序：

    (7) SELECT 
    (8) DISTINCT  
    (1) FROM   
    (3)  JOIN  
    (2) ON 
    (4) WHERE 
    (5) GROUP BY    
    (6) HAVING   
    (9) ORDER BY   
    (10)LIMIT 

Oracle SQL语句执行顺序

    (8)SELECT (9)DISTINCT  (11) 
    (1)FROM [left_table]
    (3) JOIN 
    (2)ON 
    (4)WHERE 
    (5)GROUP BY 
    (6)WITH 
    (7)HAVING 
    (10)ORDER BY 
以上每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只有最后一步生成的表才会会给调用者。如果没有在查询中指定某一个子句，将跳过相应的步骤。
逻辑查询处理阶段简介:

FROM：对 FROM 子句中的前两个表执行笛卡尔积（Cartesian product)(交叉联接），生成虚拟表VT1
ON：对VT1应用ON筛选器。只有那些使为真的行才被插入VT2。


OUTER(JOIN)：如 果指定了OUTER JOIN（相对于CROSS JOIN 或(INNER JOIN),保留表（preserved table：左外部联接把左表标记为保留表，右外部联接把右表标记为保留表，完全外部联接把两个表都标记为保留表）中未找到匹配的行将作为外部行添加到 VT2,生成VT3.如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3，直到处理完所有的表为止。
WHERE：对VT3应用WHERE筛选器。只有使为true的行才被插入VT4.
GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对VT4中的行分组，生成VT5.
CUBE|ROLLUP：把超组(Suppergroups)插入VT5,生成VT6.
HAVING：对VT6应用HAVING筛选器。只有使为 true 的组才会被插入VT7.
SELECT：处理SELECT列表，产生VT8.
DISTINCT：将重复的行从VT8中移除，产生VT9.
ORDER BY：将VT9中的行按RDER BY子句中的列列表排序，生成游标（VC10).
TOP：从VC10的开始处选择指定数量或比例的行，生成表VT11,并返回调用者。

注：步骤10，按ORDER BY子句中的列列表排序上步返回的行，返回游标VC10.这一步是第一步也是唯一 一步可以使用SELECT列表中的列别名的步骤。这一步不同于其它步骤的 是，它不返回有效的表，而是返回一个游标。SQL是基于集合理论的。集合不会预先对它的行排序，它只是成员的逻辑集合，成员的顺序无关紧要。对表进行排序 的查询可以返回一个对象，包含按特定物理顺序组织的行。ANSI把这种对象称为游标。理解这一步是正确理解SQL的基础。
因为这一步不返回表（而是返回游标），使用了ORDER BY子句的查询不能用作表表达式。表表达式包括：视图、内联表值函数、子查询、派生表和共用表达式。它的结果必须返回给期望得到物理记录的客户端应用程序。例如，下面的派生表查询无效，并产生一个错误：
    select * 
    from(select orderid,customerid from orders order by orderid) as d
下面的视图也会产生错误
    create view my_view
    as
    select *
    from orders
    order by orderid
在 SQL 中，表表达式中不允许使用带有 ORDER BY 子句的查询，而在T—SQL中却有一个例外（应用TOP选项）。
所以要记住，不要为表中的行假设任何特定的顺序。换句话说，除非你确定要有序行，否则不要指定 ORDER BY 子句。排序是需要成本的，SQL Server需要执行有序索引扫描或使用排序运行符。
以上就是一条sql的执行过程，同时我们在书写查询sql的时候应当遵守以下顺序。
    SELECT XXX FROM XXX WHERE XXX GROUP BY XXX HAVING XXX ORDER BY XXX LIMIT XXX;
上面标出了各条查询规则的执行先后顺序，那么各条查询语句是如何执行的呢？
(1)执行FROM语句
在这些 SQL 语句的执行过程中，都会产生一个虚拟表，用来保存 SQL 语句的执行结果（这是重点），我现在就来跟踪这个虚拟表的变化，得到最终的查询结果的过程，来分析整个 SQL 逻辑查询的执行顺序和过程。
第一步，执行FROM语句。我们首先需要知道最开始从哪个表开始的，这就是FROM告诉我们的。现在有了  和  两个表，我们到底从哪个表开始，还是从两个表进行某种联系以后再开始呢？它们之间如何产生联系呢？——笛卡尔积
关于什么是笛卡尔积，请自行 Google 补脑。经过 FROM 语句对两个表执行笛卡尔积，会得到一个虚拟表，暂且叫VT1（vitual table 1），内容如下：
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 9you        | shanghai |        1 | 163         |
| baidu       | hangzhou |        1 | 163         |
| tx          | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        2 | 163         |
| baidu       | hangzhou |        2 | 163         |
| tx          | hangzhou |        2 | 163         |
| 163         | hangzhou |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        3 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        3 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        4 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        4 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        5 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        5 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        6 | tx          |
| 9you        | shanghai |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |        6 | tx          |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| 163         | hangzhou |        7 | NULL        |
| 9you        | shanghai |        7 | NULL        |
| baidu       | hangzhou |        7 | NULL        |
| tx          | hangzhou |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
总共有28（table1的记录条数 * table2的记录条数）条记录。这就是VT1的结果，接下来的操作就在VT1的基础上进行。
(2)执行ON过滤
执行完笛卡尔积以后，接着就进行ON a.customer_id = b.customer_id条件过滤，根据ON中指定的条件，去掉那些不符合条件的数据，得到VT2表，内容如下：
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+
VT2就是经过ON条件筛选以后得到的有用数据，而接下来的操作将在VT2的基础上继续进行。
(3) JOIN 添加外部行
这一步只有在连接类型为OUTER JOIN时才发生，如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN和FULL OUTER JOIN。在大多数的时候，我们都是会省略掉OUTER关键字的，但OUTER表示的就是外部行的概念。
下面从网上找到一张很形象的关于‘SQL JOINS"的解释图

LEFT OUTER JOIN把左表记为保留表，得到的结果为：
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
RIGHT OUTER JOIN把右表记为保留表，得到的结果为：
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| NULL        | NULL     |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
FULL OUTER JOIN把左右表都作为保留表，得到的结果为：
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| NULL        | NULL     |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
添加外部行的工作就是在VT2表的基础上添加保留表中被过滤条件过滤掉的数据，非保留表中的数据被赋予NULL值，最后生成虚拟表VT3。
由于我在准备的测试SQL查询逻辑语句中使用的是LEFT JOIN，过滤掉了以下这条数据：
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
现在就把这条数据添加到VT2表中，得到的VT3表如下：
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
接下来的操作都会在该VT3表上进行。
(4)执行WHERE过滤
对添加外部行得到的VT3进行WHERE过滤，只有符合的记录才会输出到虚拟表VT4中。当我们执行WHERE a.city = "hangzhou"的时候，就会得到以下内容，并存在虚拟表VT4中：
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
但是在使用WHERE子句时，需要注意以下两点：
由于数据还没有分组，因此现在还不能在WHERE过滤器中使用where_condition=MIN(col)这类对分组统计的过滤；

由于还没有进行列的选取操作，因此在SELECT中使用列的别名也是不被允许的，

如：SELECT city as c FROM t WHERE c="shanghai";是不允许出现的。
(5) 执行 GROUP BY 分组
GROU BY子句主要是对使用WHERE子句得到的虚拟表进行分组操作。我们执行测试语句中的GROUP BY a.customer_id，就会得到以下内容：
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+
得到的内容会存入虚拟表VT5中，此时，我们就得到了一个VT5虚拟表，接下来的操作都会在该表上完成。
(6) 执行HAVING过滤
HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用，对分组得到的VT5虚拟表进行条件过滤。当我执行测试语句中的HAVING count(b.order_id) < 2时，将得到以下内容：
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+
这就是虚拟表VT6。
(7) SELECT列表
现在才会执行到SELECT子句，不要以为SELECT子句被写在第一行，就是第一个被执行的。
我们执行测试语句中的SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_orders，从虚拟表VT6中选择出我们需要的内容。我们将得到以下内容：
+-------------+--------------+
| customer_id | total_orders |
+-------------+--------------+
| baidu       |            0 |
| tx          |            1 |
+-------------+--------------+
不，还没有完，这只是虚拟表VT7。
　(８)执行 DISTINCT 子句
如果在查询中指定了DISTINCT子句，则会创建一张内存临时表（如果内存放不下，就需要存放在硬盘了）。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表 VT7 是一样的，不同的是对进行DISTINCT操作的列增加了一个唯一索引，以此来除重复数据。
由于我的测试SQL语句中并没有使用 DISTINCT，所以，在该查询中，这一步不会生成一个虚拟表。
（9）执行 ORDER BY 子句
对虚拟表中的内容按照指定的列进行排序，然后返回一个新的虚拟表，我们执行测试SQL语句中的ORDER BY total_orders DESC，就会得到以下内容：
+-------------+--------------+
| customer_id | total_orders |
+-------------+--------------+
| tx          |            1 |
| baidu       |            0 |
+-------------+--------------+
可以看到这是对 total_orders 列进行降序排列的。上述结果会存储在VT8中。
（10） 执行 LIMIT 子句
LIMIT子句从上一步得到的VT8虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。对于没有应用ORDER BY的LIMIT子句，得到的结果同样是无序的，所以，很多时候，我们都会看到LIMIT子句会和ORDER BY子句一起使用。
MySQL数据库的LIMIT支持如下形式的选择：
LIMIT n, m
表示从第n条记录开始选择m条记录。而很多开发人员喜欢使用该语句来解决分页问题。对于小数据，使用LIMIT子句没有任何问题，当数据量非常大的时候，使用LIMIT n, m是非常低效的。因为LIMIT的机制是每次都是从头开始扫描，如果需要从第60万行开始，读取3条数据，就需要先扫描定位到60万行，然后再进行读取，而扫描的过程是一个非常低效的过程。所以，对于大数据处理时，是非常有必要在应用层建立一定的缓存机制（貌似现在的大数据处理，都有缓存哦）。各位，请期待我的缓存方面的文章哦。
至此SQL的解析之旅就结束了，上图总结一下：

三、SQL书写习惯
了解了 SQL 执行顺序，那么我们就接下来进一步养成日常 sql好习惯，也就是在实现功能同时有考虑性能的思想，数据库是能进行集合运算的工具，我们应该尽量的利用这个工具，所谓集合运算实际就是批量运算，就是尽量减少在客户端进行大数据量的循环操作，而用SQL语句或者存储过程代替。
1.只返回需要的数据
返回数据到客户端至少需要数据库提取数据、网络传输数据、客户端接收数据以及客户端处理数据等环节。

如果返回不需要的数据，就会增加服务器、网络和客户端的无效劳动，其害处是显而易见的，避免这类事件需要注意：
（1）横向来看：
不要写SELECT * 的语句，而是选择你需要的字段。
当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
如有表table1（ID,col1）和table2 （ID,col2）
Select A.ID, A.col1, B.col2
-- Select A.ID, col1, col2     –不要这么写，不利于将来程序扩展
from table1 A inner join table2 B on A.ID=B.ID Where …
（2） 纵向来看
合理写 WHERE 子句，不要写没有 WHERE 的 SQL 语句。SELECT TOP N * --没有WHERE条件的用此替代

尽量少做重复的工作。控制同一语句的多次执行，特别是一些基础数据的多次执行是很多程序员很少注意的。

减少多次的数据转换，也许需要数据转换是设计的问题，但是减少次数是程序员可以做到的。

杜绝不必要的子查询和连接表，子查询在执行计划一般解释成外连接，多余的连接表带来额外的开销。

合并对同一表同一条件的多次 UPDATE，比如：
UPDATE EMPLOYEE SET FNAME='HAIWER'
WHERE EMP_ID=' VPA30890F' UPDATE EMPLOYEE SET LNAME='YANG'
WHERE EMP_ID=' VPA30890F'
-- 这两个语句应该合并成以下一个语句
UPDATE EMPLOYEE SET FNAME='HAIWER',LNAME='YANG'  WHERE EMP_ID=' VPA30890F'
UPDATE操作不要拆成DELETE操作+INSERT操作的形式，虽然功能相同，但是性能差别是很大的。
2.注意 临时表 和 表变量 的用法
在复杂系统中，临时表和表变量很难避免，关于临时表和表变量的用法，需要注意：
如果语句很复杂，连接太多，可以考虑用临时表和表变量分步完成。
如果需要多次用到一个大表的同一部分数据，考虑用临时表和表变量暂存这部分数据。
如果需要综合多个表的数据，形成一个结果，可以考虑用临时表和表变量分步汇总这多个表的数据。
其他情况下，应该控制临时表和表变量的使用。
关于临时表和表变量的选择，很多说法是表变量在内存，速度快，应该首选表变量，
但是在实际使用中发现，主要考虑需要放在临时表的数据量，在数据量较多的情况下，临时表的速度反而更快。执行时间段与预计执行时间(多长)。
关于临时表产生使用SELECT INTO 和 CREATE TABLE + INSERT INTO 的选择。
一般情况下，SELECT INTO会比CREATE TABLE + INSERT INTO的方法快很多，

但是SELECT INTO会锁定TEMPDB的系统表SYSOBJECTS、SYSINDEXES、SYSCOLUMNS，

在多用户并发环境下，容易阻塞其他进程，

所以我的建议是，在并发系统中，尽量使用CREATE TABLE + INSERT INTO，而大数据量的单个语句使用中，使用SELECT INTO。
3.子查询的用法
子查询是一个 SELECT 查询，它嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句或其它子查询中。

任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询，子查询可以使我们的编程灵活多样，可以用来实现一些特殊的功能。

但是在性能上，往往一个不合适的子查询用法会形成一个性能瓶颈。

如果子查询的条件中使用了其外层的表的字段，这种子查询就叫作相关子查询。

相关子查询可以用IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS引入。

关于相关子查询，应该注意：
1. NOT IN、NOT EXISTS的相关子查询可以改用LEFT JOIN代替写法。

比如：
    SELECT PUB_NAME FROM PUBLISHERS WHERE PUB_ID NOT IN (SELECT PUB_ID FROM TITLES WHERE TYPE = 'BUSINESS')
可以改写成：
    SELECT A.PUB_NAME FROM PUBLISHERS A LEFT JOIN TITLES B ON B.TYPE = 'BUSINESS' AND A.PUB_ID=B. PUB_ID WHERE B.PUB_ID IS NULL
又比如：
    SELECT TITLE FROM TITLES
    WHERE NOT EXISTS
     (SELECT TITLE_ID FROM SALES
    WHERE TITLE_ID = TITLES.TITLE_ID)
可以改写成：
    SELECT TITLE
    FROM TITLES LEFT JOIN SALES
    ON SALES.TITLE_ID = TITLES.TITLE_ID
    WHERE SALES.TITLE_ID IS NULL

2. 如果保证子查询没有重复 ，IN、EXISTS的相关子查询可以用INNER JOIN 代替。

比如：
    SELECT PUB_NAME
    FROM PUBLISHERS
    WHERE PUB_ID IN
     (SELECT PUB_ID
     FROM TITLES
     WHERE TYPE = 'BUSINESS')
可以改写成：
    SELECT A.PUB_NAME --SELECT DISTINCT A.PUB_NAME
    FROM PUBLISHERS A INNER JOIN TITLES B
    ON        B.TYPE = 'BUSINESS' AND
    A.PUB_ID=B. PUB_ID

3. IN的相关子查询用EXISTS代替

比如
    SELECT PUB_NAME FROM PUBLISHERS
    WHERE PUB_ID IN
    (SELECT PUB_ID FROM TITLES WHERE TYPE = 'BUSINESS')
可以用下面语句代替：
    SELECT PUB_NAME FROM PUBLISHERS WHERE EXISTS
    (SELECT 1 FROM TITLES WHERE TYPE = 'BUSINESS' AND
    PUB_ID= PUBLISHERS.PUB_ID)

4. 不要用COUNT(*)的子查询判断是否存在记录，最好用LEFT JOIN或者EXISTS

比如有人写这样的语句：
    SELECT JOB_DESC FROM JOBS
    WHERE (SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)=0
应该写成：
    SELECT JOBS.JOB_DESC FROM JOBS LEFT JOIN EMPLOYEE 
    ON EMPLOYEE.JOB_ID=JOBS.JOB_ID
    WHERE EMPLOYEE.EMP_ID IS NULL
还有
    SELECT JOB_DESC FROM JOBS
    WHERE (SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)<>0
应该写成：
    SELECT JOB_DESC FROM JOBS
    WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)
4.尽量使用索引
建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。只要我们在查询语句中没有强制指定索引，索引的选择和使用方法是SQLSERVER的优化器自动作的选择，而它选择的根据是查询语句的条件以及相关表的统计信息，这就要求我们在写SQL语句的时候尽量使得优化器可以使用索引。为了使得优化器能高效使用索引，写语句的时候应该注意：
不要对索引字段进行运算，而要想办法做变换
    SELECT ID FROM T WHERE NUM/2=100
    应改为:
    SELECT ID FROM T WHERE NUM=100*2
    SELECT ID FROM T WHERE NUM/2=NUM1
    如果NUM有索引应改为:
    SELECT ID FROM T WHERE NUM=NUM1*2
    如果NUM1有索引则不应该改。
    发现过这样的语句：
    SELECT 年,月,金额 FROM 结余表  WHERE 100*年+月=2010*100+10
    应该改为：
    SELECT 年,月,金额 FROM 结余表 WHERE 年=2010 AND月=10
不要对索引字段进行格式转换
    日期字段的例子：
    WHERE CONVERT(VARCHAR(10), 日期字段,120)='2010-07-15'
    应该改为
    WHERE日期字段〉='2010-07-15'   AND   日期字段<'2010-07-16'
    ISNULL转换的例子：
    WHERE ISNULL(字段,'')<>''应改为:WHERE字段<>''
    WHERE ISNULL(字段,'')=''不应修改
    WHERE ISNULL(字段,'F') ='T'应改为: WHERE字段='T'
    WHERE ISNULL(字段,'F')<>'T'不应修改
不要对索引字段使用函数
    WHERE LEFT(NAME, 3)='ABC' 或者WHERE SUBSTRING(NAME,1, 3)='ABC'
    应改为: WHERE NAME LIKE 'ABC%'
    日期查询的例子：
    WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')=0
    应改为:WHERE 日期>='2010-06-30' AND 日期 <'2010-07-01'
    WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')>0
    应改为:WHERE 日期 <'2010-06-30'
    WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')>=0
    应改为:WHERE 日期 <'2010-07-01'
    WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')<0
    应改为:WHERE 日期>='2010-07-01'
    WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')<=0
    应改为:WHERE 日期>='2010-06-30'
不要对索引字段进行多字段连接
    比如：
    WHERE FAME+ '. '+LNAME='HAIWEI.YANG'
    应改为:
    WHERE FNAME='HAIWEI' AND LNAME='YANG'
5.多表连接的连接条件
多表连接的连接条件对索引的选择有着重要的意义，所以我们在写连接条件的时候需要特别注意。
多表连接的时候，连接条件必须写全，宁可重复，不要缺漏。
连接条件尽量使用聚集索引
注意ON、WHERE和HAVING部分条件的区别
ON是最先执行，WHERE次之，HAVING最后。因为ON是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，
WHERE也应该比 HAVING快点的，因为它过滤数据后才进行SUM，在两个表联接时才用ON的，所以在一个表的时候，就剩下WHERE跟HAVING比较了
6.考虑联接优先顺序
INNER JOIN LEFT JOIN (注：RIGHT JOIN 用 LEFT JOIN 替代) CROSS JOIN
其它注意和了解的地方有
在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数
注意UNION和UNION ALL的区别。--允许重复数据用UNION ALL好
注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用
7.TRUNCATE TABLE 与 DELETE 区别
相同点：
1.truncate和不带where子句的delete、以及drop都会删除表内的数据。
2.drop、truncate都是DDL语句(数据定义语言),执行后会自动提交。
不同点：
1. truncate 和 delete 只删除数据不删除表的结构(定义)
drop 语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain)、触发器(trigger)、索引(index)；依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为 invalid 状态。

2. delete 语句是数据库操作语言(dml)，这个操作会放到 rollback segement 中，事务提交之后才生效；如果有相应的 trigger，执行的时候将被触发。
truncate、drop 是数据库定义语言(ddl)，操作立即生效，原数据不放到 rollback segment 中，不能回滚，操作不触发 trigger。

3.delete 语句不影响表所占用的 extent，高水线(high watermark)保持原位置不动
drop 语句将表所占用的空间全部释放。
truncate 语句缺省情况下见空间释放到 minextents个 extent，除非使用reuse storage；truncate 会将高水线复位(回到最开始)。

4.速度，一般来说: drop> truncate > delete

5.安全性：小心使用 drop 和 truncate，尤其没有备份的时候.否则哭都来不及
使用上,想删除部分数据行用 delete，注意带上where子句. 回滚段要足够大.
想删除表,当然用 drop
想保留表而将所有数据删除，如果和事务无关，用truncate即可。如果和事务有关,或者想触发trigger,还是用delete。
如果是整理表内部的碎片，可以用truncate跟上reuse stroage，再重新导入/插入数据。

6.delete是DML语句,不会自动提交。drop/truncate都是DDL语句,执行后会自动提交。

7、TRUNCATE   TABLE   在功能上与不带   WHERE   子句的   DELETE   
语句相同：二者均删除表中的全部行。但   TRUNCATE   TABLE   比   DELETE   速度快，且使用的系统和事务日志资源少。
DELETE   语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。
TRUNCATE   TABLE   通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。 

8、TRUNCATE   TABLE   删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用   DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用   DROP   TABLE   语句。  
    
9、对于由   FOREIGN   KEY   约束引用的表，不能使用   TRUNCATE   TABLE，而应使用不带   WHERE   子句的   DELETE   语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中，所以它不能激活触发器。    

10、TRUNCATE   TABLE   不能用于参与了索引视图的表。 
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