数据库查询相关规则有哪些，数据库的检索原则是什么

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1，数据库的检索原则是什么
2，数据库查询的准则是什么
3，数据库中查询优化的一般规律是什么

1，数据库的检索原则是什么

数据库检索的原理和方法：倒排文档是以文献中具有检索意义的字段为依据建立起来的文档，可与印刷型检索工具串的“索引”相对应。如有：主题倒排文档关键词倒排文档著者倒排文档分子式倒排文档专利号倒排文档文献数据库检索步骤分析课题，确定检索要求和目标--〉拟定检索词，检索式--〉选择数据库，确定检索途径--〉实施检索并显示检索结果--〉用检索技术优化检索结果--〉选择输出（打印、拷贝或发送至电子邮箱）审清主题确认检索方向选择合适的信息源用好检索策略评价检索结果调整检索策略

数据库的检索原则是什么

2，数据库查询的准则是什么

您好，具体不知道是哪类别的数据库查询，现给出计算机数据库的查询优化准则，希望对你有帮助。　　1．选择运算尽可能先做　　选择运算是查询中出现最频繁的一种运算，先做选择运算可大大减少运算中间结果、减少运算量和从外存储器读块的次数，从而可使时间节约几个数量级。　　2．在执行连接之前先对文件适当地预处理。预处理的方法有：　　a)对文件先做排序　　b)在准备连接的属性上建立索引　　在连接运算之前，对文件进行预处理，系统能快速有效地找到要连接的元组，从而达到节约运算时间的目的。虽然建立分类和倒排索引文件需要花费时间，但查询是一个很普遍的运算，总体上讲是合算的。　　3．同时计算一串投影运算或一串选择运算，避免分开造成重复扫描文件，以便节约运算时间。　　4．把投影同其前或后的双目运算（∪、-、X、>< ）结合起来同时运行，同样可避免重复扫描文件。　　5．把某些选择同它前面要执行的乘积结合起来成为一个连接运算，使选择与乘积一起完成，成为一个有选择的连接。另一方面避免了再次扫描乘积后容量庞大的中间关系，从而大大节省运算时间。　　6．找出公共子表达式，并存贮公共的子表达式。若一个反复出现的公共表达式的结果不是一个很大的关系，且从外存读入它的时间小于计算它的时间时，可将其结果存入外存，以后若遇到该表达式时不必计算而直接将其调出，从而达到节约操作时间的目的。这种方法对公共子表达式出现频繁的查询效果更好。希望我的回答可以给您一些参考，谢谢！

数据库查询的准则是什么

3，数据库中查询优化的一般规律是什么

1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用ibm最先提出的isam索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。 ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。 ●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。 ●使用系统工具。如informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。 2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素： ●索引中不包括一个或几个待排序的列； ●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样； ●排序的列来自不同的表。为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。 3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引

1. 查询检索的优化首先想到你检索条件中的字段是不是索引字段，不是的话，建立索引2. 然后是sql语句的优化，select其实就是循环，循环的次数越多，检索效率越慢，子查询可以有，但是不要超过三层，超过三层，估计就是检索sql有问题，要重新梳理逻辑3. 避免笛卡尔积，几个表关联的时候，要用主键或者逻辑主键去关联4. 聚合函数的用法，要注意重复数据的过滤5. where条件尽量写详细，条件越多，就能过滤掉更多的数据，这样就会提高效率6. 对于百万级别或者千万级别的数据量的检索，就不是sql优化那么简单了，要用到数据库本身的一些优化机制，有些数据库带有临时表，这是很好的优化方法7. 存储过程也是可以优化sql的，一些循环或者条件判断都可以用存储过程来实现纯手打。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。大家可以补充

数据库中查询优化的一般规律是什么