大数据库系统概论——查询优化实验报告材料
大数据库大数据查询实验报告材料
《数据库》实验报告
实验序号：07实验项目名称：数据查询
学 号
2014210758
姓 名
邹业安
专业、班级
14信科
实验地点
222
指导教师
褚万军
时间
2017.6.07
一、实验目的及要求
•掌握从简单到复杂的各种数据查询。包括：单表查询、多表连接查询、嵌套查询、集合查询。
•掌握用条件表达式表示检索条件。
select姓名,职称,课程名称,课程性质
from教师inner join课程
on教师.教师编号=课程.责任教师
（23）查询教师-课程信息，查询结果中包括教师姓名、职称、课程名称和课程性质等个字段，要求结果中列出所有教师信息（即包括不是任何课程责任教师的教师信息）
select姓名,职称,课程名称,课程性质
•掌握用聚合函数计算统计检索结果。
二、实验设备（环境）及要求
1、环境要求：
硬件：PC（P 以上，128M以上内存）、因特网接入；
软件：在SQL Server 2000中
三、实验内容与步骤
1、一般简单查询
（1）不带条件的查询指定字段（考虑去掉和不去掉重复值两种情况）。
select distinct学号from选课
（18）带其他查询条件的两个关系的连接查询
select学生.学号,院系,姓名,性别,生源,课程编号,成绩
from学生join选课
on选课.学号=学生.学号
（19）多个关系（三个以上）的连接查询
select * from学生,课程,选课
where学生.学号=选课.学号
and课程.课程编号=选课.课程编号
select教师.姓名
数据库查询的实验报告
数据库查询的实验报告数据库查询的实验报告引言：数据库查询是一项重要的技术，它可以帮助我们从庞大的数据集中提取所需的信息。
本实验旨在探索数据库查询的原理和实践，通过实际操作和分析，深入了解数据库查询的过程和技巧。
实验目的：1. 理解数据库查询的基本概念和原理；2. 掌握使用SQL语句进行数据库查询的方法；3. 分析不同查询语句的执行效率和优化策略。
实验步骤：1. 数据库准备：选择一个合适的数据库系统，并创建一个包含适当表结构和数据的数据库。
2. 查询语句编写：根据实际需求，编写不同类型的查询语句，包括基本查询、条件查询、排序查询、聚合查询等。
3. 查询语句执行：使用数据库管理系统提供的查询工具，执行编写好的查询语句，并观察查询结果。
4. 查询结果分析：根据查询结果，分析查询语句的执行效率和查询结果的准确性。
5. 优化策略实施：对于执行效率较低的查询语句，尝试优化策略，如索引的使用、查询语句的重写等。
6. 优化效果评估：比较优化前后查询语句的执行效率，并分析优化策略的有效性。
实验结果与讨论：通过实验，我们发现数据库查询的过程中，查询语句的编写和优化对查询效率有重要影响。
以下是我们的实验结果和讨论。
1. 基本查询：基本查询是最简单的查询方式，通过SELECT语句从数据库中选择所需的字段。
我们发现，基本查询的执行效率较高，查询结果准确。
然而，在处理大量数据时，查询时间可能会增加。
为了提高效率，我们可以使用LIMIT子句限制返回的记录数。
2. 条件查询：条件查询是根据特定条件筛选数据的查询方式。
我们使用WHERE子句来指定查询条件，并发现查询结果的准确性和效率与查询条件的选择有关。
使用索引字段作为查询条件可以大大提高查询效率。
3. 排序查询：排序查询是根据指定字段的顺序对查询结果进行排序的方式。
我们使用ORDER BY子句来指定排序字段，并观察到排序查询的执行效率较高。
然而，对于大规模数据集，排序操作可能会导致性能下降。
数据库查询性能优化的实践案例及经验总结
数据库查询性能优化的实践案例及经验总结引言数据库查询是数据库应用中最常见也是最关键的操作之一，它直接影响到系统的性能和用户的体验。
对于大型数据库或者高并发系统来说，优化查询性能尤为重要。
本文将分享一些数据库查询性能优化的实践案例和经验总结，帮助读者更好地理解和应用于实际项目中。
一、合理设计索引索引是数据库查询优化的基础，它可以大幅提高数据检索的速度。
在设计索引时，有以下几点需要注意：1.选择合适的字段作为索引：应优先选择经常用于查询、过滤和排序的字段作为索引字段，避免不必要的全表扫描。
2.避免过多的索引：索引也会占用存储空间，并且会在插入、更新和删除数据时增加操作的开销。
因此，索引的数量应该适量，过多的索引反而会影响性能。
3.使用联合索引：对于多个字段组合查询的情况，可以使用联合索引来提高查询性能。
联合索引的列顺序也应该根据查询的频率进行合理排列。
实践案例：在一个电商网站的订单管理系统中，经常需要根据订单状态和用户ID查询订单。
优化方案是创建状态和用户ID的联合索引，使得查询按照这两个字段的组合进行优化。
二、合理拆分表和分区当数据库表中的数据量较大时，查询性能会受到影响。
为了提高查询效率，可以考虑将大表拆分成多个小表，或者使用分区表来优化查询。
1.拆分表：将一张大表按照业务逻辑和数据关联性进行拆分，每个子表都只包含部分数据。
这样可以减少查询时需要遍历的数据量，提高查询性能。
2.分区表：分区表是指将一张大表拆分成多个逻辑分区，每个分区可以存储一定范围的数据。
可以根据日期、地域、产品等特定字段进行分区，使得查询可以仅在需要的分区上进行，提高查询效率。
实践案例：在一个用户行为分析系统中，存在数量极大的用户行为记录表。
针对频繁查询某个时间段的用户行为数据的需求，通过按日期进行分区，将数据分散存储，从而提高查询性能。
三、适当使用缓存和特定查询方式1.缓存：通过在内存中缓存查询结果，可以避免频繁访问数据库。
数据分析及优化实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个行业提高效率、优化决策的重要手段。
本实验旨在通过实际案例分析，运用数据分析方法对某一特定数据集进行深入挖掘，并提出相应的优化策略。
本实验选取了一个典型的电商数据集，通过对用户行为数据的分析，旨在提高用户满意度、提升销售业绩。
二、实验目的1. 熟练掌握数据分析的基本流程和方法。
2. 深入挖掘用户行为数据，发现潜在问题和机会。
3. 提出针对性的优化策略，提升用户满意度和销售业绩。
三、实验内容1. 数据收集与预处理实验数据来源于某电商平台，包含用户购买行为、浏览记录、产品信息等数据。
首先，对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，确保数据质量。
2. 数据探索与分析（1）用户画像分析通过对用户性别、年龄、地域、职业等人口统计学特征的统计分析，绘制用户画像，了解目标用户群体特征。
（2）用户行为分析分析用户浏览、购买、退货等行为，探究用户行为模式，挖掘用户需求。
（3）产品分析分析产品销量、评价、评分等数据，了解产品受欢迎程度，识别潜力产品。
3. 数据可视化运用图表、地图等可视化工具，将数据分析结果直观展示，便于理解。
四、实验结果与分析1. 用户画像分析通过分析，发现目标用户群体以年轻女性为主，集中在二线城市，职业以学生和白领为主。
2. 用户行为分析（1）浏览行为分析用户浏览产品主要集中在首页、分类页和搜索页，其中搜索页占比最高。
（2）购买行为分析用户购买产品主要集中在促销期间，购买产品类型以服饰、化妆品为主。
（3）退货行为分析退货率较高的产品主要集中在服饰类，主要原因是尺码不合适。
3. 产品分析（1）销量分析销量较高的产品主要集中在服饰、化妆品、家居用品等类别。
（2）评价分析用户对产品质量、服务、物流等方面的评价较好。
五、优化策略1. 提升用户体验（1）优化搜索功能，提高搜索准确度。
（2）针对用户浏览行为，推荐个性化产品。
（3）加强客服团队建设，提高用户满意度。
实验报告_查询优化
一、实验目的1. 了解查询优化的基本概念和原理。
2. 掌握查询优化的常用方法和技巧。
3. 提高数据库查询效率，降低系统资源消耗。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库：MySQL 5.73. 开发工具：Navicat for MySQL三、实验内容1. 查询优化原理2. 查询优化方法3. 查询优化实践四、实验步骤1. 查询优化原理（1）索引优化：索引是数据库查询中提高效率的关键因素。
通过为表创建索引，可以加快查询速度。
（2）查询语句优化：优化查询语句，包括使用合适的SQL语句、避免使用子查询、减少使用复杂的运算等。
（3）数据库设计优化：优化数据库设计，包括合理划分表结构、减少冗余字段、使用合适的字段类型等。
2. 查询优化方法（1）使用索引：为经常查询的字段创建索引，如主键、外键、常用查询字段等。
（2）简化查询语句：尽量使用简单的SQL语句，避免使用复杂的运算和子查询。
（3）合理使用JOIN操作：在需要使用JOIN操作时，尽量使用INNER JOIN，避免使用LEFT JOIN或RIGHT JOIN。
（4）使用LIMIT语句：在需要获取部分数据时，使用LIMIT语句限制查询结果数量。
（5）优化存储引擎：根据实际需求选择合适的存储引擎，如InnoDB、MyISAM等。
3. 查询优化实践（1）创建实验数据库和表```sqlCREATE DATABASE query_optimization;USE query_optimization;CREATE TABLE students (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),age INT,class VARCHAR(50));```（2）插入实验数据```sqlINSERT INTO students (id, name, age, class) VALUES(1, '张三', 20, '计算机科学与技术'),(2, '李四', 21, '计算机科学与技术'),(3, '王五', 22, '软件工程'),(4, '赵六', 23, '软件工程'),(5, '孙七', 20, '数学与应用数学');```（3）查询优化实践①未优化查询```sqlSELECT FROM students WHERE age > 20;```②优化查询```sqlSELECT id, name, age, class FROM students WHERE age > 20;```③使用索引优化查询```sqlCREATE INDEX idx_age ON students (age);SELECT id, name, age, class FROM students WHERE age > 20;```五、实验结果与分析1. 实验结果（1）未优化查询：查询结果为5条记录，耗时约0.1秒。
数据库实验九_查询优化
数据库原理实验报告实验名称查询优化实验环境硬件平台：Intel Core i5-3210M操作系统：Windows 8.1数据库管理系统（DBMS）：MySQL Server 5.5实验内容及步骤1.由于实验需要对不同情况下的查询效果进行评估，因此进行此实验的先行条件是需要有大量的数据条目，前面实验手动添加的数据库表内容由于数目太少而无法适用于本次实验。
我们通过运用上一次实验中JDBC的知识，编写一个程序来自动向表stu5000中添加5000条项目，用来存放5000名学生的信息，而每一名学生的信息都由程序随机生成。
程序代码如下：import java.sql.*;import java.util.Random;public class mainclass {public static void Insert_stu5000(){Connection conn = null;try{//注册驱动程序Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance();//获取连接，root用户，口令空conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql:"+ "//localhost:3306/test?useUnicode=true&"+ "characterEncoding=gbk","root","");System.out.println("数据库连接成功！");Statement st=conn.createStatement();int numint=1000;String num = new String();String name = new String();String sex = new String();int age;String dept = new String();for(int i=0;i<5000;i++){num = Integer.toString(numint);name = randomName(6);sex = randomSex();age = randomAge();dept = randomDept();st.executeUpdate("insert into haoran.stu5000"+ " values('"+num+"','"+name+"','"+sex+"',"+age+",'"+dept+"');");System.out.println("添加项目"+numint+"成功！");numint++;}conn.close();}catch(Exception e){System.out.println("Error : " + e.toString());}}public static final String randomName(int length) {Random randGen = null;char[] numbersAndLetters = null;if (length < 1) {return null;}if (randGen == null) {randGen = new Random();numbersAndLetters = ("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" +"ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ").toCharArray();}char [] randBuffer = new char[length];for (int i=0; i<randBuffer.length; i++) {randBuffer[i] = numbersAndLetters[randGen.nextInt(51)];}return new String(randBuffer);}public static final String randomSex() {Random randGen = new Random();if(randGen.nextBoolean())return "男";elsereturn "女";}public static final int randomAge() {Random randGen = new Random();return randGen.nextInt(20)+15;}public static final String randomDept() {Random randGen = new Random();int i = randGen.nextInt(3);if (i==0)return "CS";else if(i==1)return "SE";else if (i==2)return "IS";elsereturn "AI";}public static void main(String args[]){Insert_stu5000();System.out.println("运行结束！");}}2.开始进行查询优化的实验。
大型数据库实验报告
大型数据库实验报告《大型数据库实验报告》摘要：本实验旨在通过对大型数据库的实际操作和测试，评估其性能和稳定性，并提出优化建议。
实验使用了一款知名的大型数据库软件，并通过模拟大量数据的插入、查询和更新操作，对数据库进行了全面的测试和分析。
实验结果表明，该数据库在处理大规模数据时性能表现良好，但在某些特定场景下仍存在一些瓶颈和优化空间。
一、实验背景随着互联网和大数据时代的到来，大型数据库的应用越来越广泛。
企业、政府和科研机构等各行各业都需要处理海量数据，并对数据进行高效的存储、检索和分析。
因此，大型数据库的性能和稳定性成为了关注的焦点。
二、实验目的本实验旨在通过对大型数据库的实际操作和测试，评估其性能和稳定性，并提出优化建议。
通过模拟大规模数据的插入、查询和更新操作，对数据库进行全面的测试和分析，以验证其在处理大规模数据时的性能表现。
三、实验过程1. 实验环境搭建：搭建了一台高性能的服务器作为数据库服务器，并安装了知名的大型数据库软件。
2. 数据导入：通过自动生成数据或从外部数据源导入大量数据，模拟真实的数据场景。
3. 性能测试：对数据库进行插入、查询和更新等操作，并记录相应的性能指标，如响应时间、吞吐量等。
4. 稳定性测试：模拟并发访问、故障恢复等场景，测试数据库的稳定性和可靠性。
四、实验结果1. 性能评估：数据库在处理大规模数据时，插入和查询性能良好，但在更新操作时性能有所下降。
2. 稳定性评估：数据库在面对并发访问和故障恢复时表现稳定，但在某些特定场景下存在一些瓶颈和优化空间。
五、实验结论本实验通过对大型数据库的实际操作和测试，评估了其性能和稳定性，并提出了优化建议。
在未来的应用中，可以针对数据库的更新操作进行性能优化，并加强对特定场景的稳定性测试，以提高数据库在处理大规模数据时的性能和稳定性。
六、实验建议1. 针对更新操作进行性能优化，提高数据库的更新性能。
2. 加强对特定场景的稳定性测试，发现并解决数据库在特定场景下的瓶颈问题。
数据库查询优化实验报告_SQLServer2008
SQL Server 2008数据查询的优化方法研究摘要随着数据存储需求的日益增长，对关系数据的管理和访问就成为数据库技术必须解决的问题。
本文主要论述关系数据库查询优化技术，并从它的优化技术进行深入探讨，对系统实现做了一定的论述，并进行了部分的程序实现。
关键词：数据库查询系统优化引言SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统，它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案，为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。
目前，许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。
设计一个应用系统并不难，但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。
根据多年的实践，由于初期的数据库中表的记录数比较少，性能不会有太大问题，但数据积累到一定程度，达到数百万甚至上千万条，全面扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。
20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。
如果用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟。
而且我们知道，目前数据库系统应用中，查询操作占了绝大多数，查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。
影响查询效率的因素SQLServer处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给SQLServer的查询优化器，查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接，并生成若干执行计划，然后通过分析执行开销来评估每个执行计划，从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。
所以，SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种：1．没有索引或者没有用到索引。
索引是数据库中重要的数据结构，使用索引的目的是避免全表扫描，减少磁盘I/O，以加快查询速度。
大型数据库管理系统的查询性能优化研究
大型数据库管理系统的查询性能优化研究随着数据量的不断增长和应用需求的提升，大型数据库管理系统成为现代企业不可或缺的核心组件之一。
为了满足业务需求，提高数据库系统的查询性能是一项至关重要的任务。
本文将探讨大型数据库管理系统的查询性能优化的研究，旨在提供一些方法和策略，帮助数据库管理员和开发人员提高系统的性能。
1. 查询性能问题的识别查询性能问题可能表现为查询响应时间长、系统负载高、性能不稳定等。
管理员和开发人员需要通过监控和分析数据库系统的指标来识别查询性能问题。
常用的指标包括响应时间、CPU使用率、内存使用率以及磁盘I/O等。
通过合理设置监控系统，并综合分析这些指标，可以及时发现并解决查询性能问题。
2. 索引的设计与使用索引是提高查询性能的重要手段之一。
管理员和开发人员需要根据具体业务需求和查询模式，合理地设计和使用索引。
常见的索引类型有B树索引、哈希索引、全文索引等。
对于大型数据库系统，合理设置复合索引可以进一步提高查询性能。
然而，索引也会占用额外的存储空间，并且在数据的插入、更新和删除过程中需要进行维护操作。
因此，索引的设计和使用需要权衡索引的益处和成本。
3. 查询语句的优化优化查询语句是提高数据库查询性能的重要步骤。
管理员和开发人员需要分析和优化查询语句的执行计划，并根据数据库系统的特性进行调整。
常见的优化方法包括重写查询语句、添加适当的连接条件、避免使用全表扫描等。
此外，在编写查询语句时，应避免使用不必要的子查询、多层嵌套查询和复杂的表连接操作，以减少查询的复杂度和执行时间。
4. 数据库的分区和分片对于大型数据库系统，可以考虑将数据进行分区和分片，以提高查询性能。
分区是指将数据按照某个特定的规则进行逻辑划分，可以根据业务需求选择合适的分区策略，如按时间范围、地理位置等。
通过合理设置分区，可以将查询的数据范围缩小，提高查询的效率。
分片是指将数据按照某种规则进行物理划分，存储在不同的物理设备上。
数据库查询实验报告
实验报告课程名称：数据库系统概论学院：工程学院专业：年级：班级：姓名：学号：指导教师：年12 月10 日教务处制：在 INTO 子句中指出了表名 student，并指出了新增长旳元组在哪些属性上要赋值，属性旳次序可以与 CREATE TABLE 中旳次序不一样样。
INSERT INTO "S-C"."STUDENT"VALUES('','张成民','男','18','CS' );select* from "S-C"."STUDENT"：值与属性要一一对应。
INSERT INTO "S-C".sc (sno,cno)VALUES('','1');SELECT*from "S-C".sc;：在新插入旳记录中 GRADE 列自动地赋空值。
或者： INSERT INTO "S-C".scVALUES('','1',null);SELECT*from "S-C".sc;：若直接在 SC 中直接插入选课记录，由于没有指出 SC 旳属性名，在 GRADE 列上要明确给出空值NULL。
创立新表CREATE TABLE dept_age(sdept CHAR (15),avg_age smallint);把系名和平均年龄存入新表insertinto dept_age(Sdept,avg_age) select sdept,avg(sage)from "S-C".studentgroup by sdept;UPDATE "S-C"."STUDENT"SET Sage=22WHERE sno=;select*from "S-C".student;UPDATE "S-C"."STUDENT"SET Sage=sage+1;select*from "S-C".student;UPDATE "S-C"."SC"SET Grade=0where sno in(select snofrom "S-C".studentwhere sdept='cs');SELECT*FROM "S-C".SC;DELETEfrom "S-C".studentWHERE sno='';select*from "S-C".student;DELETEFROM "S-C".SC;SELECT*FROM "S-C".SC;：这条 DELETE 语句将使 SC 成为空表，它删除了 SC 旳所有元组。
数据库查询处理与优化的最佳实践研究报告
数据库查询处理与优化的最佳实践研究报告概述数据库查询处理与优化是数据库管理系统中非常重要的一环。
在大数据时代，高效的查询处理和优化对于提高系统性能和用户体验至关重要。
本文将从查询处理的基本原理、查询优化的方法以及最佳实践等方面进行研究，旨在为数据库开发人员提供有价值的参考。
一、查询处理的基本原理数据库查询处理的基本原理是将用户的查询请求转化为数据库系统能够理解和处理的形式，然后通过执行查询计划来获取结果。
查询处理的主要步骤包括解析查询语句、查询重写、查询优化和查询执行等。
解析查询语句是将用户的查询语句转化为内部数据结构，以便后续的处理。
查询重写是对查询语句进行语义等价的转换，使得查询能够更高效地执行。
查询优化是选择最佳的查询执行计划，以最小的代价获取查询结果。
查询执行是根据查询计划，从数据库中检索数据并返回结果。
二、查询优化的方法查询优化是提高查询性能的关键。
常用的查询优化方法包括索引优化、统计信息优化、查询重写、查询缓存、并行查询等。
索引优化是通过创建合适的索引来加速查询。
索引可以大大减少查询的数据访问量，提高查询的效率。
在创建索引时，需要考虑查询的频率、选择合适的索引类型以及索引的维护成本等因素。
统计信息优化是通过收集和维护表和索引的统计信息，以便优化查询计划的选择。
统计信息包括表的行数、列的基数、列的直方图等，可以帮助优化器更准确地估计查询的成本。
查询重写是对查询语句进行语义等价的转换，以便优化查询的执行。
常见的查询重写技术包括子查询展开、连接消除、谓词下推等。
通过查询重写，可以减少查询的数据访问量和计算量，从而提高查询性能。
查询缓存是将查询的结果缓存起来，以便下次相同的查询可以直接从缓存中获取结果。
查询缓存可以提高查询的响应速度，减少数据库的负载。
但是，查询缓存需要考虑缓存的更新策略和缓存的大小等问题。
并行查询是将查询的工作负载分解为多个子查询，并行地执行。
并行查询可以利用多核处理器和分布式计算资源，提高查询的吞吐量和响应时间。
数据库实验报告4
引言：正文内容：1.实验环境1.1数据库系统本次实验使用MySQL数据库系统，版本号为8.0。
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于大型企业和互联网应用中。
1.2实验数据实验数据采用了一个包含500万条记录的学生信息表。
该表包括学生ID、姓名、年龄、性别等字段，用于模拟真实的数据库环境。
2.查询优化2.1查询优化的概念查询优化是指通过调整查询语句和索引设计，使得查询能够以更高效和更快速的方式执行。
查询优化是数据库性能优化的重要手段，可以提高数据库查询的响应时间和吞吐量。
2.2查询优化技术2.2.1索引优化索引是数据库中用于加快查询速度的数据结构。
可以通过创建适当的索引，优化查询的性能。
在本次实验中，我们对学生信息表的姓名字段创建了B+树索引，以加速按姓名查询的速度。
2.2.2查询重写查询重写是指通过改变查询语句的结构，使得查询能够以更高效的方式执行。
例如，可以将一个复杂的查询拆分成多个简单的查询，或者使用子查询替代复杂的关联查询。
2.2.3统计信息收集统计信息包括表的行数、列的唯一值数量、列的最大值和最小值等。
数据库系统可以根据统计信息来选择查询执行的最优路径。
在本次实验中，我们使用了MySQL的统计信息收集工具对学生信息表进行统计信息收集。
3.索引设计3.1索引的概念索引是数据库中对表中一列或多列的值进行排序的数据结构。
通过使用索引，可以加快对表的查询和排序操作的速度。
3.2索引的种类3.2.1B+树索引B+树索引是一种高效的索引结构，适用于范围查询和排序操作。
在本次实验中，我们使用B+树索引对学生信息表的姓名字段进行了索引设计。
3.2.2哈希索引哈希索引是一种适用于等值查询的索引结构，适用于对主键或唯一键进行查询。
在本次实验中，我们未对学生信息表的其他字段创建哈希索引。
3.3索引设计原则3.3.1选择适当的索引列选择适当的索引列是索引设计的关键。
通常应选择具有高选择性和频繁查询需求的列作为索引列。
大数据库系统概论——查询优化实验报告材料
数据库实验报告题目：查询优化：军毅日期：2016-5-14实验目的1.明确查询优化的重要性；2.理解代数优化与物理优化方法；3.学习在查询中使用较优的方法。
实验平台1.OS：Windows XP2.DBMS：SQLServer2008、VC6.0（或者visio studio）3.IDE：Eclipse实验用时：两次上机实验容一、数据库的恢复操作（导入数据）1.在【程序】中打开Microsoft SQL Server Management Studio。
新建数据库“FoodmartII”2.在数据库FoodmartII 上右键单击，选择【任务】【导入数据】。
3.在“导入和导出向导”对话框中，数据源选择“Microsoft Access”，单击“文件名”后面的【浏览】按钮，按你的存储路径找到Foodmart.mdb 文件。
单击【下一步】。
4.在“选择目标”部分，注意目标数据库的名称应为刚才建立的“FoodmartII”。
5.选择复制一个或多个数据库表。
6.在接下来的对话框中选择可能用到的数据表，根据需要勾选。
单击【下一步】并“立即执行”，成功导入数据后可以看到如下对话框。
单击【关闭】按钮。
观察数据库引擎中的FoodmartII，看一看数据库中有哪些表，表中有哪些数据，是否包含索引，是否建立了视图？二、理解索引对查询的影响1.新建查询，在查询窗口中输入一个查询命令。
2.在【查询】菜单中选择【显示估计的查询计划】，注意观察查询窗口下面的执行计划窗口。
执行该查询（使用工具栏上的“执行”按钮或者【查询】菜单上的“执行”命令），观察右侧【属性】窗口中“返回的行数”“占用时间”等关键信息。
3.为Customer 表建立索引。
建立Customer_id 列的非聚集索引。
执行查询，在【属性】窗口中观察查询时间。
三、分析查询条件对查询执行的影响1.新建查询，输入查询命令，再按上面的步骤，观察“估计的查询计划”和“占用时间”时间等信息，比较查询条件对查询执行的影响。
大型数据库管理与查询优化技术研究
大型数据库管理与查询优化技术研究随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性呈现出爆炸性的增长。
大型数据库的管理和查询优化成为了许多企业和组织必须面对的挑战。
在这个任务中，我将研究大型数据库管理与查询优化技术，并探讨它们在实际应用中的效果和挑战。
大型数据库管理涉及到数据存储、数据安全、数据备份与恢复等方面。
首先，对于大规模数据的存储，一种常见的方法是使用分布式数据库系统。
分布式数据库可以将数据分散到不同的节点上，提高数据的可靠性和灵活性。
其次，数据安全是大型数据库管理中一个重要的方面。
由于大型数据库中包含大量敏感信息，如用户数据、财务数据等，保护数据库的安全性至关重要。
加密、访问控制和审计等技术可以帮助保护数据库的机密性和完整性。
最后，在大型数据库管理中，备份与恢复是一个必不可少的环节。
定期备份数据库可以帮助防止数据丢失，并能够在系统崩溃或故障时快速恢复数据。
除了数据库管理，查询优化也是大型数据库中的重要问题。
当数据库中的数据规模变大时，查询的性能往往会受到影响。
为了提高查询效率，我们需要进行查询优化。
查询优化的目标是通过改变查询的执行计划或重写查询语句，来减少查询的执行时间和资源消耗。
在大型数据库中，常见的查询优化技术包括索引优化、查询重写、统计信息收集和并行查询等。
首先，索引优化是一种常用的查询优化技术。
索引是数据库中的一种数据结构，它可以加快数据的检索速度。
将适当的索引应用于查询条件和连接操作可以大幅提高查询性能。
另外，查询重写是一种常见的优化技术。
通过对查询语句进行重写，可以改变查询的顺序或使用更有效的查询方式，从而使查询更高效。
例如，使用内连接代替外连接或将子查询转化为连接操作等。
其次，统计信息收集也是大型数据库查询优化中的一个关键步骤。
统计信息可以帮助查询优化器确定最佳的执行计划。
数据库管理系统会收集表的基本统计信息，如行数、列的基数和数据分布等。
这些统计信息可以影响优化器对查询的选择和执行计划的生成。
大规模数据库管理系统性能优化与查询优化研究
大规模数据库管理系统性能优化与查询优化研究随着互联网的快速发展和技术的不断进步，大规模数据库管理系统的应用变得越来越普遍。
对于这些系统来说，性能优化和查询优化是至关重要的，可以提高系统的效率和性能，提供更好的用户体验。
本文将探讨大规模数据库管理系统的性能优化和查询优化的研究内容。
性能优化是指提高数据库管理系统的整体运行效率和响应速度的过程。
在大规模数据库管理系统中，性能优化至关重要。
首先，对于读写操作频繁的数据库，可以考虑使用缓存技术来提高系统的响应速度。
缓存可以将常用的数据缓存在内存中，减少磁盘IO操作，从而提高响应速度。
其次，可以通过分区技术将数据库划分为多个分区，每个分区分配给不同的服务器，实现并行处理。
这样可以提高系统的并发性能。
还可以使用索引来加快查询的速度。
通过在数据库中创建适当的索引，可以减少查询时扫描整个表的时间，从而提高查询效率。
此外，定期进行数据库的优化和维护也是性能优化的重要手段。
查询优化是指通过优化查询语句的执行计划，提高查询效率的过程。
在大规模数据库管理系统中，查询优化是必不可少的。
首先，可以通过优化查询语句的结构，减少不必要的连接和子查询，简化查询逻辑。
其次，可以通过分析查询语句的执行计划，找出慢查询和频繁执行的查询语句，并进行性能优化。
可以使用explain命令来查看查询语句的执行计划，并根据执行计划进行优化。
还可以通过使用合适的索引来加快查询的速度。
如选择合适的索引类型、创建联合索引等。
此外，还可以考虑使用数据库缓存和数据库分片技术来提高查询效率。
在大规模数据库管理系统中，性能优化和查询优化是相互关联的。
性能优化可以提高整个系统的运行效率，从而加快查询的速度；而查询优化则是性能优化的具体实施过程。
只有同时进行性能优化和查询优化，才能充分发挥数据库管理系统的潜力。
总之，大规模数据库管理系统的性能优化和查询优化是非常重要的。
通过合理使用缓存技术、分区技术、索引技术等，可以提高系统的运行效率和响应速度。
数据库性能优化实习报告
数据库性能优化实习报告一、引言随着互联网的迅猛发展和数据量的不断增长，有效地管理和优化数据库的性能已成为企业信息化建设中的关键任务。
作为一个数据库优化实习生，本次实习报告将主要介绍我在实习期间所做的数据库性能优化工作，包括问题分析、优化策略和实施方案。
二、问题分析在实习的初期，我首先对现有数据库系统进行了全面的性能分析，发现存在以下几个问题：1. 数据库查询速度较慢：用户在进行数据库查询时，响应时间较长，无法满足业务需求；2. 数据库死锁：由于并发操作较多，数据库出现了死锁现象，导致部分事务无法正常完成；3. 数据库空间不足：随着数据不断增长，数据库空间不断减少，出现空间不足的情况。
三、优化策略在了解了问题后，我与老师和同事们共同商讨并制定了一系列的优化策略，具体包括：1. 索引优化：通过对数据库表的索引进行优化，提高查询速度；2. SQL语句优化：对频繁执行的SQL语句进行重构，减少查询时间；3. 数据库表分区：采用分区表的方式进行数据管理，提高查询效率；4. 避免死锁：通过合理的事务管理和锁的使用，避免数据库死锁的发生；5. 数据库空间管理：定期进行数据库空间清理以及合理分配空间。
四、实施方案基于以上的优化策略，我制定了详细的实施方案并进行了实施，包括以下几个步骤：1. 索引优化：通过分析业务需求和数据库表的查询特点，选择合适的列作为索引，同时进行索引的重建和优化；2. SQL语句优化：对于频繁执行的SQL语句，使用数据库调优工具进行分析和重构，以提高查询效率；3. 数据库分区表：根据数据库的查询模式和表的特点，采用垂直分区或水平分区的方式来管理数据，提高查询速度；4. 死锁处理：通过调整数据库的事务隔离级别、锁的粒度和优化事务结构等措施，避免数据库死锁的发生；5. 空间管理：定期清理无用的数据和进行空间的合理划分，确保数据库具有足够的存储空间。
五、实施效果通过以上的优化策略和实施方案，我取得了一定的实施效果：1. 数据库查询速度明显提升：经过索引优化和SQL语句优化，数据库查询时间平均减少了30%以上；2. 死锁现象明显减少：通过对事务管理和锁的调整，死锁发生频率大幅下降；3. 空间管理得到改善：通过定期清理和合理分配数据库空间，数据库空间不足的问题得到了有效解决。
数据库查询优化的研究与实践
数据库查询优化的研究与实践摘要：数据库查询是大多数应用程序的核心功能之一，而查询性能的优化对于提高系统的响应速度、减少资源消耗和提升用户体验至关重要。
本文将从索引的设计与使用、查询语句的编写、查询计划的优化等方面，介绍数据库查询优化的研究与实践的一些方法与技巧。
一、索引的设计与使用索引是一种数据结构，用于快速定位数据记录。
在数据库中，正确地设计和使用索引可以显著提高查询的执行效率。
首先，选择合适的索引列是非常关键的。
一般来说，选择频繁用于查询条件的列作为索引列是比较明智的选择。
其次，为控制索引的大小，需要合理地选择索引的数据类型和长度。
较长的索引会增加磁盘空间的占用，并且会降低查询语句的执行效率。
最后，避免过多地创建不必要的索引，这样会导致索引维护的成本增加，并且在更新表数据时引入额外的开销。
二、查询语句的编写优化查询语句可以避免数据库不必要的资源消耗，并提高查询的响应速度。
首先，尽量在一个查询中获取所需的所有数据，这样可以减少多次查询的开销。
其次，使用合适的连接方法，如使用INNER JOIN替代笛卡尔积查询，可以减少不必要的数据重复和计算量。
另外，对于包含多个子查询的复杂查询语句，考虑使用表连接或视图来优化查询的性能。
此外，在编写查询语句时，尽量避免使用通配符，如“*”，而是明确列出需要查询的字段，这样可以减少不必要的数据传输，提高查询的效率。
三、查询计划的优化查询计划是数据库查询执行的路线图，通过优化查询计划可以提高查询的性能。
首先，使用EXPLAIN语句来分析查询的执行计划。
通过分析查询计划的输出信息，可以了解查询语句的执行顺序、使用的索引和执行时的成本等重要细节。
其次，根据查询计划的输出结果，对查询语句进行调整。
例如，可以通过添加或修改索引、优化查询条件、调整连接方式等方式，改善查询的性能。
此外，针对复杂查询语句，可以考虑使用数据库提供的查询优化工具，如SQL Server的查询优化器或MySQL的优化器，来自动调整查询计划，提高查询性能。
实验报告9 查询优化(1)
《数据库系统概论》实验报告题目：实验九查询优化姓名 Vivian 日期2006-1-1实验内容及完成情况（写明你的优化方案）：一．实验运行环境：CPU：P3 800内存：512MB硬盘：30G操作系统：WINDOWS 2000 ADV ANCED SERVER数据库系统：KingbaseES V4.1二．设计数据库及其数据状况：1．为本实验建立一个新的数据库，其中包括Student、Course、SC表和STU、COU、S_C表，它们的结构与《概论》书中的“学生课程数据库”类似。
2．本实验中，表Student共有30条记录，表Course共有20条记录，表SC共有100条记录；表STU共有10000条记录，表COU共有100条记录，表S_C共有1000000条记录。
其中，Student、Course、SC表已在自动建立的“学生课程数据库”中；STU、COU、S_C 表中的数据可以通过执行存储过程INSERT_STU、INSERT_COU、INSERT_S_C，在建立的库中导入数据。
3．单表查询实验中，我们设计的数据情况如下：表Student中>20岁的学生记录为0条，占总元组数的0%；表STU中>20岁的学生记录为150条,占总元组数的1.5%。
（一） 单表查询【例1】查询Student 表中20岁以上学生的信息（表中元组数少，查询结果元组数所占比例小）[例1-1]直接查询SELECT * FROM Student WHERE sage>20;查看预查询计划：EXPLAIN SELECT * FROM STUDENT WHERE sage>20;执行语句并查看查询计划：EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM STUDENT WHERE sage>20;查询计划：QUERY PLAN----------------------------------------------------------------------------------Seq Scan on STUDENT (cost=0.00..1.38 rows=1 width=51) /*表示系统的预查询计划*/(actual time=0.000..0.000 rows=0 loops=1) /*表示系统实际执行的查询计划*/Filter: (SAGE > 20) /*Student表的过滤条件sage>20*/Total runtime: 0.000 ms /*表示系统的实际执行时间*/[例1-2]建立索引后再查询CREATE INDEX stuage ON Student(sage);SELECT * FROM Student WHERE sage>20;查询计划：QUERY PLAN----------------------------------------------------------------------------------Seq Scan on STUDENT (cost=0.00..1.38 rows=1 width=51) (actual time=0.000..0.000 rows=0 loops=1)Filter: (SAGE > 20)Total runtime: 0.000 ms【例2】查询Student 表中20岁以下学生的信息（表元组数少，查询结果元组数所占比例大）[例2-1]直接查询SELECT * FROM Student WHERE sage<20;查询计划：QUERY PLAN----------------------------------------------------------------------------------Seq Scan on STUDENT (cost=0.00..1.38 rows=23 width=51) (actual time=0.000..0.000 rows=22 loops=1)Filter: (SAGE < 20)Total runtime: 0.000 ms[例2-2]建索引后再查询CREATE INDEX stuage ON Student(sage);SELECT * FROM Student WHERE sage<20;查询计划：QUERY PLAN----------------------------------------------------------------------------------Seq Scan on STUDENT (cost=0.00..1.38 rows=23 width=51) (actual time=0.000..0.000 rows=22 loops=1)Filter: (SAGE < 20)Total runtime: 0.000 ms【例3】查询STU表中20岁以上学生的信息（表元组数多，查询结果元组数所占比例小）[例3-1]直接查询。
数据库 优化查询 实验报告
数据库系统实验报告实验八查询优化【实验目的】1. 了解数据库查询优化方法和查询计划的概念。
2. 学会分析查询的代价。
【实验内容及步骤】针对单表查询、连接查询、嵌套查询这三种SQL操作，查看查询分析器给出的查询计划，分析优化效果。
1．单表查询（针对GSM数据库）针对表BTS，在BTS经度上建立非簇集索引（必须使用Create index语句），进行下列查询：（1）查询BTS经度位于121.089335和121.142595之间的BTS基本信息。
select BTS.*from BTSwhere LONGITUDE between 121.089335 and 121.142595（2）对海拔查询一个范围内的所有记录（例如大于30，小于60）。
SQL语句为：select BTS.*from BTSwhere ALTITUDE between 30 and 60（3）对BTS经度进行大范围查询（就是结果集包括几乎所有记录）。
select BTS.*where LONGITUDE between 121.089335 and 121.185335分析三种情况下的查询计划有何不同？（1）表中记录数多少的影响：如果BTS表中只有一条记录，重复上面的三个查询。
执行SQL语句DROP TABLE BTS;CREATE TABLE BTS (BTSNAME CHARACTER (20) NOT NULL ,BSCID INTEGER NOT NULL ,LONGITUDE DECIMAL (9, 6),LATITUDE DECIMAL (8, 6),ALTITUDE INTEGER,BTSCOMPANY CHARACTER (10),BTSPOWER DECIMAL (2,1),PRIMARY KEY (BTSNAME) ,FOREIGN KEY (BSCID) REFERENCES BSC (BSCID) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION ENFORCED ENABLE QUERY OPTIMIZATION ) ;insert into BTSvalues('JIANHANG1',42217,121.137365,41.112287,45,'Datang',5);create index index2 on BTS(LONGITUDE);（1）查询BTS经度位于121.089335和121.142595之间的BTS基本信息。
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数据库实验报告题目：查询优化：军毅日期：2016-5-14实验目的1.明确查询优化的重要性；2.理解代数优化与物理优化方法；3.学习在查询中使用较优的方法。
实验平台1.OS：Windows XP2.DBMS：SQLServer2008、VC6.0（或者visio studio）3.IDE：Eclipse实验用时：两次上机实验容一、数据库的恢复操作（导入数据）1.在【程序】中打开Microsoft SQL Server Management Studio。
新建数据库“FoodmartII”2.在数据库FoodmartII 上右键单击，选择【任务】【导入数据】。
3.在“导入和导出向导”对话框中，数据源选择“Microsoft Access”，单击“文件名”后面的【浏览】按钮，按你的存储路径找到Foodmart.mdb 文件。
单击【下一步】。
4.在“选择目标”部分，注意目标数据库的名称应为刚才建立的“FoodmartII”。
5.选择复制一个或多个数据库表。
6.在接下来的对话框中选择可能用到的数据表，根据需要勾选。
单击【下一步】并“立即执行”，成功导入数据后可以看到如下对话框。
单击【关闭】按钮。
观察数据库引擎中的FoodmartII，看一看数据库中有哪些表，表中有哪些数据，是否包含索引，是否建立了视图？二、理解索引对查询的影响1.新建查询，在查询窗口中输入一个查询命令。
2.在【查询】菜单中选择【显示估计的查询计划】，注意观察查询窗口下面的执行计划窗口。
执行该查询（使用工具栏上的“执行”按钮或者【查询】菜单上的“执行”命令），观察右侧【属性】窗口中“返回的行数”“占用时间”等关键信息。
3.为Customer 表建立索引。
建立Customer_id 列的非聚集索引。
执行查询，在【属性】窗口中观察查询时间。
三、分析查询条件对查询执行的影响1.新建查询，输入查询命令，再按上面的步骤，观察“估计的查询计划”和“占用时间”时间等信息，比较查询条件对查询执行的影响。
2.观察查询命令，在emplyee 表建立salary 列的非聚集索引。
再次观察上面这个查询命令的查询计划和执行情况。
四、分析连接条件对连接操作的影响1.对比下面查询的查询计划和查询执行情况2.在employee 表上对employee_id 列建立聚集索引.观察查询计划和执行情况的变化.五、视图的使用1.执行下面的查询命令，观察查询计划和执行情况。
2.建立视图“cust_prod_sales”，由product，customer ， sales_fact_1998三个表组成，其中包含查询常用的列（选取的列可以多于查询Q51），再执行下面的查询，比较两个查询的执行情况。
六、查询优化测试1.数据准备，导入TPCH 数据集。
数据导入方法同前面Footmark 的导入类似。
2.对以下查询进行优化,写出你的优化方法. 实际执行这个查询, 记录你的执行时间(毫秒).实验中出现的问题实验容一、数据库的恢复操作（导入数据）1.在【程序】中打开Microsoft SQL Server Management Studio。
新建数据库“FoodmartII”打开Microsoft SQL Server Management Studio，如图：新建数据库“FoodmartII”，如图：2.在数据库FoodmartII 上右键单击，选择【任务】【导入数据】。
如图：3.在“导入和导出向导”对话框中，数据源选择“Microsoft Access”，单击“文件名”后面的【浏览】按钮，按你的存储路径找到Foodmart.mdb 文件。
单击【下一步】。
如图，选择“Microsoft Access”，找到Foodmart.mdb 文件：4.在“选择目标”部分，注意目标数据库的名称应为刚才建立的“FoodmartII”。
如图，选择我刚刚建立的“FoodmartII”数据库：5.选择复制一个或多个数据库表。
如图，勾选“复制一个或多个数据库表”：在接下来的对话框中选择可能用到的数据表，根据需要勾选。
我选择了全部的数据表，并单击下一步，如图：单击【下一步】后，选择“立即执行”，如图：如下图，可看到导入成功，单击【关闭】按钮：观察数据库引擎中的FoodmartII，我们可以看到数据库中有哪些表，例如account表,category表，currency表等，如图：我们点击cureency表中的索引，可以看到初始时并没有任何索引，如图：右键cuurency表，选择“编辑前200行”，可以看到表中的数据，如图：二、理解索引对查询的影响1.新建查询，在查询窗口中输入一个查询命令。
select customer_idfrom customerwhere customer_id>60002.在【查询】菜单中选择【显示估计的查询计划】，注意观察查询窗口下面的执行计划窗口。
如图，表扫描占100%：执行该查询（使用工具栏上的“执行”按钮或者【查询】菜单上的“执行”命令），观察右侧【属性】窗口中“返回的行数”“占用时间”等关键信息。
如图，我们可以看到返回的行数为4281行，占用的时间大约为2秒多：3.为Customer 表建立索引。
建立Customer_id 列的非聚集索引，如下图所示。
输入命令：create index ID_noncluson customer(customer_id);建立非聚集索引：在customer表中查看索引，可以看到我们已经建立好的非聚集索引，如图：建立好索引后，仍使用如下查询命令：select customer_idfrom customerwhere customer_id>6000在菜单栏中的“查询”下点击“显示估计的执行计划”，观察新的查询计划，如图，新的执行计划索引查找占100%：执行该查询，在【属性】窗口中观察查询时间。
如图，我们可以看到，建立好索引再进行查询，占用时间减少到不足1秒：三、分析查询条件对查询执行的影响1.新建查询，输入查询命令，再按上面的步骤，观察“估计的查询计划”和“占用时间”时间等信息，比较查询条件对查询执行的影响。
Q1：select customer_idfrom customerwhere customer_id=2621;初始情况下未建立索引，输入命令后，在菜单栏中的“查询”项下选择“显示估计的执行计划”，表扫描占100%：然后点击执行，在属性栏中可以看到，返回的行数为1，占用的时间为7秒多，如图：然后建立非聚集索引，在新建查询中输入上述命令，选择“显示估计的执行计划”，如图，索引查找占100%：点击“执行”，在属性栏中可以看到，返回的行数为1，占用的时间为2秒多，如图：再把where 条件分别改写为：customer_id>2621 和customer_id<>2621，观察他们有什么异同。
总结查询命令书写的经验。
Q2：select customer_idfrom customerwhere customer_id>2621;显示估计的执行计划，表扫描占100%：点击“执行”，在属性栏中可以看到，返回的行数为7650行，占用的时间为3秒多，如图：建立非聚集索引后，显示估计的执行计划，可以看到，索引查找占100%：点击“执行”后，在属性栏中可以看到返回的行数为7650行，占用的时间为2秒多，如图：Q3:select customer_idfrom customerwhere customer_id!=2621;这里我使用的是!=而不是<>，显示估计的执行计划，表扫描占100%，如图：点击“执行”，在属性栏中可以看到，返回的行数为10260行，占用时间为3秒多，如图：建立索引后，显示估计的执行计划，可以看到，索引扫描占100%：点击“执行”，属性栏中可以看到，返回的行数为10260行，占用的时间为2秒多，如图：可以知道，不等于操作符是永远用不到索引的，索引只能告诉什么存在于表中，而不能告诉什么不存在于表中，当数据库遇到“！=”，“<>”时，会转而用全表扫描，对a<>0的条件应写为a<0 or a>0.2.观察下面的查询命令：select full_name,salaryfrom employeewhere salary>30000;在未建立索引的情况显示估计的执行计划，表扫描占100%，如图：返回行数为8行，时间大约3秒多，如图：在emplyee 表建立salary 列的非聚集索引。
再次观察上面这个查询命令的查询计划和执行情况。
RID查找占87%，索引查找占13%，如图：执行后，返回行数为8，占用时间为2秒多，如图：（1）请写出你对以上容的分析或得到的经验。
尽量少用不等于查询条件当需要查找的数据特别多时，使用全表扫描或许比索引扫描还要好（2）试一试, 你还能得到哪些查询命令书写的经验? (不同查询语句导致不同查询计划)当插入的数据为数据表的记录数量10%以上时，首先需要删除该表的索引来提高数据的插入效率，当数据全部插入后再建立索引。
避免在索引列上使用函数或计算，在where子句中，如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而使用全表扫描，举例：低效：select * from table where salary*12>25000高效：select * from table where salary>25000/12索引列上用>=替代>，举例：高效：select * from table where Deptno>=4低效：select * from table where Deptno>3四、分析连接条件对连接操作的影响1.对比下面查询的查询计划和查询执行情况Q41:Select employee.employee_id,full_name,employee.salary,pay_date, salary_paidfrom employee,salary显示估计的执行计划，如图，嵌套循环96%,表假脱机4%：Q42:select employee.employee_id,full_name,employee.salary,pay_date, salary_paidfrom employee,salarywhere employee.employee_id=salary.employee_id显示估计的执行计划，哈希匹配50%，表扫描各占41%和9%：点击“执行”，返回行数为21252行，占用时间3秒多：Q43：Selectemployee.employee_id,full_name,employee.salary,pay_date,salary_paidfrom employee,salarywhere employee.employee_id>salary.employee_id显示估计的执行计划，嵌套循环占73%，索引假脱机27%：但是，点击“执行”，因为数据溢出，无法完成。