Map<Integer,Integer> map = new Map<Integer,Integer>();
for(Map.Entry<Integer,Integer> entry:map)
{
entry.getKey(); //键
entry.getValue(); //值
}
Map<Integer,Integer> map = new Map<Integer,Integer>();
for(Integer key : map.keySet())
{
key. //获得键
}
for(Integer value : map.valus())
{
value. //获得值
}
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = map.entrySet().iterator();
while (entries.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, Integer> entry = entries.next();
System.out.println("Key = " + entry.getKey() + ", Value = " + entry.getValue());
}
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
for (Integer key : map.keySet()) {
Integer value = map.get(key);
System.out.println("Key = " + key + ", Value = " + value);
}
对查询进行优化,应尽量避免全表扫描。首先应考虑在where
和order by
涉及的列上加索引。
应避免在where 子句中使用!=
或<>
操作符,否则引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
应避免在where子句中的字段进行null
空值的判断,否则引擎放弃使用索引而使用全表扫描。
如:
select id from t where num is null;
可以在num设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:
select if from t where num =0;
or
来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而使用全表扫描。如:select id from t where num=10 or num =20
可以这样查询
select id form t where num=10
union all
select id from t where num =20;
select id from t where num = @num
可以改为强制查询使用索引
select id from t** with(index(索引名))** where num = @num;
select id from t where num/2=100;
应该为
select id from t where num=2*100;
select id from t where substring(name,1,3)='abc';
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0
应该为
select id from t where name is like 'abc%'
select if from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate <'2005-12-1'
不到在where 子句中的=
左边进行函数、算数运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会反悔任何结果集,但是会消耗系统资源,应改成这样
create table #t(…)
in
和not in
也要慎用,否则将导致全表查询。select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值,能用between
就不要用in
select id from t where num between 1 and 3;
select num from a where num in (select num from b)
这样改
select num from a where num exists(select 1 from b where num=a.num)
select (1) from t where
理解select1
:
select 1 from table
,select anycol(目标集合中的任意一行)from table
和select * from table
从作用上来说是没有差别的,都是查看是否有记录,一般是做条件查询用的,select 1 from 中的1是一个常量(可以使任意数值),查到的左右行都是它,但是从效率上来说,1>anycol>*,因为不用查字典表。
测试场景:
select 1 from kc //增加临时列,每行的列值是写在select 后的数,这条sql语句中是1
select count(1) from kc //不管count(a)的a值如何变化,得出的值总是kc表的行数
select sum(1) from kc //计算临时列的和
select sum(1) from kc //计算临时列的和
select id form t where name like '刘c%'
若要提高效率,可以考虑全文检索。
并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male,female几乎各一半,那么及时在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的select 的效率,单同时也降低了inert 及update的效率,因为insert或update有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
应尽可能的避免更新clustered索引数据列,因为clustered索引数据列的顺序就是记录表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新clustered索引数据列,那么需要考虑是否应该索引键为clustered索引。
尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设置为字符型,这回降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接是会逐个比较字符串中的每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
.尽量使用表变量代替临时表,如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)
任何地方都不要使用select * from t,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段
避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。
临时表并不是不可使用,适当的使用它们可以使某些例程更有效。例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集是。但是,对于一次插入件,最好使用导出表
在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用select into
代替create table
,避免造成大量log,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table
,然后insert into
如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显示删除,先truncate table
,然后drop table
,这样可以避免系统表的较长时间锁定。
尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。
使用基于游标的方法或临时表的方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。
与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用FAST_FORWARD游标通常要由于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快,如果开发时间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一一种方法的效果很好。
在所有的存储过程和触发器的开始处设置set nocount on,在结束时设置set nocount off.无需在执行存储过程和触发器的每个语句后想客户端发送done_in_proc消息。
尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。