小小一招巧解任何电脑的开机密码，无需任何工具，无需放电

任何电脑当开机需要密码时，只需将机箱打开，把里面的声卡或其它任何一

个零件拔下来，然后通电启动，主板自检后再强行关机，把拔下的零件再插

上去，开机，密码自动清除，百试百灵。

1.硬件环境：
硬盘：9.2 G ; 内存：128 M ; 网卡：EEpor100
2.软件
操作系统： RedHat 6.2
3.优化RedHat 6.2
安装时选择
ftp 和 dns
编辑文件 /etc/hosts
改为：
202.104.131.100 info.langoit.com.cn info
编辑文件 /etc/named.conf
改为：
// generated by named-bootconf.pl
options {
directory "/var/named";
forwarders {202.104.131.98;};
forwards only;
// query-source address * port 53;
};
//
// a caching only nameserver config
//
zone "." in {
type hint;
file "named.ca";
};
zone "0.0.127.in-addr.arpa" in {
type master;
file "named.local";
};
编辑文件 /etc/resolv.conf
改为：
search langoit.com.cn
nameserver 202.104.131.98
nameserver 202.96.134.133
优化linux 内核：
删除没有的rpm 包：
首先要停止正在运行的进程
cd /etc/rc.d/init.d
./sendmail stop
./apmd stop
./kudzu stop
rpm -e --nodeps sendmail kudzu nfs-utils
编辑文件 /usr/src/linux/include/linux/tasks.h
编辑第十四行 (vi +14 ) :
NR_TASKS 5120 ---> 3072
MIN_TASKS_LEFT_FOR_ROOT 16 ---> 24
编辑文件 /usr/src/linux/Makefile
编辑第十八行 (vi +18 ) :
HOSTCC =gcc
--->
HOSTCC =egcs
编辑第二十五行 (vi +25 ) :
CC =$(CROSS_COMPILE)gcc -D__KERNEL__ -I$(HPATH)
--->
CC =$(CROSS_COMPILE)egcs -D__KERNEL__ -I$(HPATH)
编辑第九十行 (vi +90 ) :
CFLAGS = -Wall -Wstrict-prototypes -O2 -fomit-frame-pointer
--->
CFLAGS = -Wall -Wstrict-prototypes -O9 -funroll-loops -ffast-math -malign-double -mcpu=
pentiumpro -march=pentiumpro -fomit-frame-pointer -fno-exceptions
编辑第十九行 (vi +19 ) :
HOSTCFLAGS =-Wall -Wstrict-prototypes -O2 -fomit-frame-pointer
--->
HOSTCFLAGS =-Wall -Wstrict-prototypes -O9 -funroll-loops -ffast-math -malign-double -mcpu=
pentiumpro -march=pentiumpro -fomit-frame-pointer -fno-exceptions
设置内核：
make xconfig
具体可自己根据系统来设置
在 /usr/src/linux/ 目录下
make dep
make clean
make bzlilo
make modules
make modules_install
4.安装和优化mm,mysql,apache,php,phpMyAdmin,perl,mode_perl
1) 文件
mm: mm-1.1.3.tar.gz
mysql: mysql-3.22.32.tar.gz
apache: apache_1.3.12.tar.gz
php: php-4.0.0.2.0.5.tar.gz
phpMyAdmin: phpMyAdmin_2.0.5.tar.gz
mode_perl: mod_perl-1.24.tar.gz
perl-DBI: DBI-1.14.tar.gz
DBD-Oracle-1.06.tar.gz
Msql-Mysql-modules-1.2214.tar.gz
Data-Dumper-2.101.tar.gz
Data-ShowTable-3.3.tar.gz
eperl: eperl-2.2.14.tar.gz
perl: perl-5.6.0.tar.gz
解压文件：
tar -zxpf 文件名
注意：以下所有的预编译和安装必须在要安装的软件目录下
#) 安装mm
./configure /
--disable-shared /
--prefix=/usr
make
make test
make install
make clean
#) mysql的安装和配置
#) mysql的预编译
CC="egcs" /
OPTIM="-O9 -funroll-loops -ffast-math -malign-double -mcpu=pentiumpro /
-march=pentiumpro -fomit-frame-pointer -fno-exceptions" /
./configure /
--prefix=/mysql /
#) 安装mysql
make
make install
make clean
#) 配置mysql
/mysql/bin/mysql_install_db
初始化数据库
cp /mysql/share/mysql/mysql.server /etc/rc.d/init.d/mysql
cd /etc/rc.d/rc3.d
ln -s ../init.d/mysql S70mysql
系统启动时加载mysql
#) apache 的预编译
CC="egcs" /
OPTIM="-O9 -funroll-loops -ffast-math -malign-double -mcpu=pentiumpro /
-march=pentiumpro -fomit-frame-pointer -fno-exceptions" /
CFLAGS="-DDYNAMIC_MODULE_LIMIT=0" /
./configure /
--prefix=/apache /
#) php的预编译
CC="egcs" /
OPTIM="-O9 -funroll-loops -ffast-math -malign-double -mcpu=pentiumpro /
-march=pentiumpro -fomit-frame-pointer -fno-exceptions" /
./configure /
--prefix=/usr /
--with-apache=../apache_1.3.12 /
--enable-safe-mode /
--with-mm /
--enable-inline-optimization /
--enable-memory-limit /
--enable-track-vars /
--with-mysql=/mysql /
#) 安装php
make
make install
make clean
#) mode_perl 的预编译
perl Makefile.PL /
EVERYTHING=1 /
APACHE_SRC=../apache_1.3.12/src /
USE_APACI=1 /
DO_HTTPD=1
#) 安装mod_perl
make
make install
make clean
#) 编译apache
EAPI_MM=SYSTEM /
CC="egcs" /
OPTIM="-O9 -funroll-loops -ffast-math -malign-double -mcpu=pentiumpro /
-march=pentiumpro -fomit-frame-pointer -fno-exceptions" /
CFLAGS="-DDYNAMIC_MODULE_LIMIT=0" /
./configure /
--prefix=/apache /
--activate-module=src/modules/php4/libphp4.a /
--enable-module=php4 /
--activate-module=src/modules/perl/libperl.a /
--enable-module=perl
#) 安装apache
make
make install
make clean
cp /apache/bin/apachectl /etc/rc.d/init.d/httpd
cd /etc/rc.d/rc3.d
ln -s ../init.d/httpd S80httpd
系统启动时加载apache
#) 安装eperl
perl Makefile.PL
make
make test
make install
make clean
-frame-pointer -fno-exceptions" /
CFLAGS="-DDYNAMIC_MODULE_LIMIT=0" /
./configure /
--prefix=/apache /
--activate-module=src/modules/php4/libphp4.a /
--enable-module=php4 /
--activate-module=src/modules/perl/libperl.a /
--enable-module=perl
#) 安装apache
make
make install
make clean
cp /apache/bin/apachectl /etc/rc.d/init.d/httpd
cd /etc/rc.d/rc3.d
ln -s ../init.d/httpd S80httpd
系统启动时加载apache
#) 安装eperl
perl Makefile.PL
make
make test
make install
make clean
make
make test
make install
make clean
make clean

这是我们同学整理的笔记,经他允许发到网上,都是他在书或网上摘抄的,希望对大家有帮助



用Java语言实现的各种排序，包括插入排序、冒泡排序、选择排序、Shell排序、快速排序、归并排序、堆排序、SortUtil等。

插入排序：

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;
/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class InsertSort implements SortUtil.Sort{

  /* (non-Javadoc)
  * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
  */
  public void sort(int[] data) {
    int temp;
    for(int i=1;i<data.length;i++){
        for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){
          SortUtil.swap(data,j,j-1);
        }
    }    
  }

}
冒泡排序：

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class BubbleSort implements SortUtil.Sort{

  /* (non-Javadoc)
  * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
  */
  public void sort(int[] data) {
    int temp;
    for(int i=0;i<data.length;i++){
        for(int j=data.length-1;j>i;j--){
          if(data[j]<data[j-1]){
            SortUtil.swap(data,j,j-1);
          }
        }
    }
  }

}

快速排序：

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class QuickSort implements SortUtil.Sort{

  /* (non-Javadoc)
  * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
  */
  public void sort(int[] data) {
    quickSort(data,0,data.length-1);    
  }
  private void quickSort(int[] data,int i,int j){
    int pivotIndex=(i+j)/2;
    //swap
    SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);
   
    int k=partition(data,i-1,j,data[j]);
    SortUtil.swap(data,k,j);
    if((k-i)>1) quickSort(data,i,k-1);
    if((j-k)>1) quickSort(data,k+1,j);
   
  }
  /**
  * @param data
  * @param i
  * @param j
  * @return
  */
  private int partition(int[] data, int l, int r,int pivot) {
    do{
      while(data[++l]<pivot);
      while((r!=0)&&data[--r]>pivot);
      SortUtil.swap(data,l,r);
    }
    while(l<r);
    SortUtil.swap(data,l,r);    
    return l;
  }

}
改进后的快速排序：

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class ImprovedQuickSort implements SortUtil.Sort {

  private static int MAX_STACK_SIZE=4096;
  private static int THRESHOLD=10;
  /* (non-Javadoc)
  * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
  */
  public void sort(int[] data) {
    int[] stack=new int[MAX_STACK_SIZE];
   
    int top=-1;
    int pivot;
    int pivotIndex,l,r;
   
    stack[++top]=0;
    stack[++top]=data.length-1;
   
    while(top>0){
        int j=stack[top--];
        int i=stack[top--];
       
        pivotIndex=(i+j)/2;
        pivot=data[pivotIndex];
       
        SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);
       
        //partition
        l=i-1;
        r=j;
        do{
          while(data[++l]<pivot);
          while((r!=0)&&(data[--r]>pivot));
          SortUtil.swap(data,l,r);
        }
        while(l<r);
        SortUtil.swap(data,l,r);
        SortUtil.swap(data,l,j);
       
        if((l-i)>THRESHOLD){
          stack[++top]=i;
          stack[++top]=l-1;
        }
        if((j-l)>THRESHOLD){
          stack[++top]=l+1;
          stack[++top]=j;
        }
       
    }
    //new InsertSort().sort(data);
    insertSort(data);
  }
  /**
  * @param data
  */
  private void insertSort(int[] data) {
    int temp;
    for(int i=1;i<data.length;i++){
        for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){
          SortUtil.swap(data,j,j-1);
        }
    }    
  }

}


归并排序：

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class MergeSort implements SortUtil.Sort{

  /* (non-Javadoc)
  * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
  */
  public void sort(int[] data) {
    int[] temp=new int[data.length];
    mergeSort(data,temp,0,data.length-1);
  }
 
  private void mergeSort(int[] data,int[] temp,int l,int r){
    int mid=(l+r)/2;
    if(l==r) return ;
    mergeSort(data,temp,l,mid);
    mergeSort(data,temp,mid+1,r);
    for(int i=l;i<=r;i++){
        temp=data;
    }
    int i1=l;
    int i2=mid+1;
    for(int cur=l;cur<=r;cur++){
        if(i1==mid+1)
          data[cur]=temp[i2++];
        else if(i2>r)
          data[cur]=temp[i1++];
        else if(temp[i1]<temp[i2])
          data[cur]=temp[i1++];
        else
          data[cur]=temp[i2++];        
    }
  }

}
改进后的归并排序:

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class ImprovedMergeSort implements SortUtil.Sort {

  private static final int THRESHOLD = 10;

  /*
  * (non-Javadoc)
  *
  * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
  */
  public void sort(int[] data) {
    int[] temp=new int[data.length];
    mergeSort(data,temp,0,data.length-1);
  }

  private void mergeSort(int[] data, int[] temp, int l, int r) {
    int i, j, k;
    int mid = (l + r) / 2;
    if (l == r)
        return;
    if ((mid - l) >= THRESHOLD)
        mergeSort(data, temp, l, mid);
    else
        insertSort(data, l, mid - l + 1);
    if ((r - mid) > THRESHOLD)
        mergeSort(data, temp, mid + 1, r);
    else
        insertSort(data, mid + 1, r - mid);

    for (i = l; i <= mid; i++) {
        temp = data;
    }
    for (j = 1; j <= r - mid; j++) {
        temp[r - j + 1] = data[j + mid];
    }
    int a = temp[l];
    int b = temp[r];
    for (i = l, j = r, k = l; k <= r; k++) {
        if (a < b) {
          data[k] = temp[i++];
          a = temp;
        } else {
          data[k] = temp[j--];
          b = temp[j];
        }
    }
  }

  /**
  * @param data
  * @param l
  * @param i
  */
  private void insertSort(int[] data, int start, int len) {
    for(int i=start+1;i<start+len;i++){
        for(int j=i;(j>start) && data[j]<data[j-1];j--){
          SortUtil.swap(data,j,j-1);
        }
    }
  }


堆排序：

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class HeapSort implements SortUtil.Sort{

  /* (non-Javadoc)
  * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
  */
  public void sort(int[] data) {
    MaxHeap h=new MaxHeap();
    h.init(data);
    for(int i=0;i<data.length;i++)
        h.remove();
    System.arraycopy(h.queue,1,data,0,data.length);
  }

  private static class MaxHeap{      
   
    void init(int[] data){
        this.queue=new int[data.length+1];
        for(int i=0;i<data.length;i++){
          queue[++size]=data;
          fixUp(size);
        }
    }
     
    private int size=0;

    private int[] queue;
         
    public int get() {
        return queue[1];
    }

    public void remove() {
        SortUtil.swap(queue,1,size--);
        fixDown(1);
    }
    //fixdown
    private void fixDown(int k) {
        int j;
        while ((j = k << 1) <= size) {
          if (j < size && queue[j]<queue[j+1])
            j++;
          if (queue[k]>queue[j]) //不用交换
            break;
          SortUtil.swap(queue,j,k);
          k = j;
        }
    }
    private void fixUp(int k) {
        while (k > 1) {
          int j = k >> 1;
          if (queue[j]>queue[k])
            break;
          SortUtil.swap(queue,j,k);
          k = j;
        }
    }

  }

一、 简单查询
　　简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
　　例如，下面的语句查询testtable表中姓名为"张三"的nickname字段和email字段。

　　SELECT nickname,email
　　FROM testtable
　　WHERE name='张三'

　　(一) 选择列表

　　选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。

　　1、选择所有列

　　例如，下面语句显示testtable表中所有列的数据：

　　SELECT *
　　FROM testtable

　　2、选择部分列并指定它们的显示次序

　　查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同。
　　例如：

　　SELECT nickname,email
　　FROM testtable

　　3、更改列标题

　　在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为：
　　列标题=列名
　　列名 列标题
　　如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列标题：

　　SELECT 昵称=nickname,电子邮件=email
　　FROM testtable

　　4、删除重复行

　　SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认为ALL。使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。

　　5、限制返回的行数

　　使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n行，而TOP n PERCENT时，说明n是表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。
　　例如：

　 SELECT TOP 2 *
　　FROM testtable
　　SELECT TOP 20 PERCENT *
　　FROM testtable

　　(二)FROM子句

　　FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。
　　在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列所属的表或视图。例如在usertable和citytable表中同时存在cityid列，在查询两个表中的cityid时应使用下面语句格式加以限定：

　 SELECT username,citytable.cityid
　　FROM usertable,citytable
　　WHERE usertable.cityid=citytable.cityid

　　在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名：
　　表名 as 别名
　　表名 别名

　　(二) FROM子句

　　FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。
　　在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列所属的表或视图。例如在usertable和citytable表中同时存在cityid列，在查询两个表中的cityid时应使用下面语句格式加以限定：

　 SELECT username,citytable.cityid
　　FROM usertable,citytable
　　WHERE usertable.cityid=citytable.cityid

　　在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名：
　　表名 as 别名
　　表名 别名
　　例如上面语句可用表的别名格式表示为：

　 SELECT username,b.cityid
　　FROM usertable a,citytable b
　　WHERE a.cityid=b.cityid

　　SELECT不仅能从表或视图中检索数据，它还能够从其它查询语句所返回的结果集合中查询数据。

　　例如：

　 SELECT a.au_fname+a.au_lname
　　FROM authors a,titleauthor ta
　　(SELECT title_id,title
　　FROM titles
　　WHERE ytd_sales>10000
　　) AS t
　　WHERE a.au_id=ta.au_id
　　AND ta.title_id=t.title_id

　　此例中，将SELECT返回的结果集合给予一别名t，然后再从中检索数据。
(三) 使用WHERE子句设置查询条件

　　WHERE子句设置查询条件，过滤掉不需要的数据行。例如下面语句查询年龄大于20的数据：

　 SELECT *
　　FROM usertable
　　WHERE age>20

　　WHERE子句可包括各种条件运算符：
　　比较运算符(大小比较)：>、>=、=、<、<=、<>、!>、!<
　　范围运算符(表达式值是否在指定的范围)：BETWEEN...AND...
　　NOT BETWEEN...AND...
　　列表运算符(判断表达式是否为列表中的指定项)：IN (项1,项2......)
　　NOT IN (项1,项2......)
　　模式匹配符(判断值是否与指定的字符通配格式相符):LIKE、NOT LIKE
　　空值判断符(判断表达式是否为空)：IS NULL、NOT IS NULL
　　逻辑运算符(用于多条件的逻辑连接)：NOT、AND、OR

　　1、范围运算符例：age BETWEEN 10 AND 30相当于age>=10 AND age<=30
　　2、列表运算符例：country IN ('Germany','China')
　　3、模式匹配符例：常用于模糊查找，它判断列值是否与指定的字符串格式相匹配。可用于char、varchar、text、ntext、datetime和smalldatetime等类型查询。
　　可使用以下通配字符：
　　百分号%：可匹配任意类型和长度的字符，如果是中文，请使用两个百分号即%%。
　　下划线_：匹配单个任意字符，它常用来限制表达式的字符长度。
　　方括号[]：指定一个字符、字符串或范围，要求所匹配对象为它们中的任一个。[^]：其取值也[] 相同，但它要求所匹配对象为指定字符以外的任一个字符。
　　例如：
　　限制以Publishing结尾，使用LIKE '%Publishing'
　　限制以A开头：LIKE '[A]%'
　　限制以A开头外：LIKE '[^A]%'

　　4、空值判断符例WHERE age IS NULL

　　5、逻辑运算符：优先级为NOT、AND、OR

　　(四)查询结果排序

　　使用ORDER BY子句对查询返回的结果按一列或多列排序。ORDER BY子句的语法格式为：
　　ORDER BY {column_name [ASC|DESC]} [,...n]
　　其中ASC表示升序，为默认值，DESC为降序。ORDER BY不能按ntext、text和image数据类型进行排
　　序。
　　例如：

　 SELECT *
　　FROM usertable
　　ORDER BY age desc,userid ASC

　　另外，可以根据表达式进行排序。

　　二、 联合查询

　　UNION运算符可以将两个或两个以上上SELECT语句的查询结果集合合并成一个结果集合显示，即执行联合查询。UNION的语法格式为：

　 select_statement
　　UNION [ALL] selectstatement
　　[UNION [ALL] selectstatement][...n]

　　其中selectstatement为待联合的SELECT查询语句。

　　ALL选项表示将所有行合并到结果集合中。不指定该项时，被联合查询结果集合中的重复行将只保留一行。

　　联合查询时，查询结果的列标题为第一个查询语句的列标题。因此，要定义列标题必须在第一个查询语句中定义。要对联合查询结果排序时，也必须使用第一查询语句中的列名、列标题或者列序号。

　　在使用UNION 运算符时，应保证每个联合查询语句的选择列表中有相同数量的表达式，并且每个查询选择表达式应具有相同的数据类型，或是可以自动将它们转换为相同的数据类型。在自动转换时，对于数值类型，系统将低精度的数据类型转换为高精度的数据类型。

　　在包括多个查询的UNION语句中，其执行顺序是自左至右，使用括号可以改变这一执行顺序。例如：

　　查询1 UNION (查询2 UNION 查询3)

　　三、连接查询

　　通过连接运算符可以实现多个表查询。连接是关系数据库模型的主要特点，也是它区别于其它类型数据库管理系统的一个标志。

　　在关系数据库管理系统中，表建立时各数据之间的关系不必确定，常把一个实体的所有信息存放在一个表中。当检索数据时，通过连接操作查询出存放在多个表中的不同实体的信息。连接操作给用户带来很大的灵活性，他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表，尔后通过连接进行查询。

　　连接可以在SELECT 语句的FROM子句或WHERE子句中建立，似是而非在FROM子句中指出连接时有助于将连接操作与WHERE子句中的搜索条件区分开来。所以，在Transact-SQL中推荐使用这种方法。

　　SQL-92标准所定义的FROM子句的连接语法格式为：

　　FROM join_table join_type join_table
　　[ON (join_condition)]

　　其中join_table指出参与连接操作的表名，连接可以对同一个表操作，也可以对多表操作，对同一个表操作的连接又称做自连接。

　　join_type 指出连接类型，可分为三种：内连接、外连接和交叉连接。内连接(INNER JOIN)使用比较运算符进行表间某(些)列数据的比较操作，并列出这些表中与连接条件相匹配的数据行。根据所使用的比较方式不同，内连接又分为等值连接、自然连接和不等连接三种。外连接分为左外连接(LEFT OUTER JOIN或LEFT JOIN)、右外连接(RIGHT OUTER JOIN或RIGHT JOIN)和全外连接(FULL OUTER JOIN或FULL JOIN)三种。与内连接不同的是，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表(左外连接时)、右表(右外连接时)或两个表(全外连接时)中所有符合搜索条件的数据行。

　　交叉连接(CROSS JOIN)没有WHERE 子句，它返回连接表中所有数据行的笛卡尔积，其结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行数乘以第二个表中符合查询条件的数据行数。

　　连接操作中的ON (join_condition) 子句指出连接条件，它由被连接表中的列和比较运算符、逻辑运算符等构成。

　　无论哪种连接都不能对text、ntext和image数据类型列进行直接连接，但可以对这三种列进行间接连接。例如：

　　SELECT p1.pub_id,p2.pub_id,p1.pr_info
　　FROM pub_info AS p1 INNER JOIN pub_info AS p2
　　ON DATALENGTH(p1.pr_info)=DATALENGTH(p2.pr_info)

　　(一)内连接
　　内连接查询操作列出与连接条件匹配的数据行，它使用比较运算符比较被连接列的列值。内连接分三种：
　　1、等值连接：在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列。
　　2、不等连接： 在连接条件使用除等于运算符以外的其它比较运算符比较被连接的列的列值。这些运算符包括>、>=、<=、<、!>、!<和<>。
　　3、自然连接：在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值，但它使用选择列表指出查询结果集合中所包括的列，并删除连接表中的重复列。
　　例，下面使用等值连接列出authors和publishers表中位于同一城市的作者和出版社：

　 SELECT *
　　FROM authors AS a INNER JOIN publishers AS p
　　ON a.city=p.city
　　又如使用自然连接，在选择列表中删除authors 和publishers 表中重复列(city和state)：
　　SELECT a.*,p.pub_id,p.pub_name,p.country
　　FROM authors AS a INNER JOIN publishers AS p
　　ON a.city=p.city

　　(二)外连接
　　内连接时，返回查询结果集合中的仅是符合查询条件( WHERE 搜索条件或 HAVING 条件)和连接条件的行。而采用外连接时，它返回到查询结果集合中的不仅包含符合连接条件的行，而且还包括左表(左外连接时)、右表(右外连接时)或两个边接表(全外连接)中的所有数据行。如下面使用左外连接将论坛内容和作者信息连接起来：

　 SELECT a.*,b.* FROM luntan LEFT JOIN usertable as b
　　ON a.username=b.username

　　下面使用全外连接将city表中的所有作者以及user表中的所有作者，以及他们所在的城市：

　 SELECT a.*,b.*
　　FROM city as a FULL OUTER JOIN user as b
　　ON a.username=b.username

　　(三)交叉连接
　　交叉连接不带WHERE 子句，它返回被连接的两个表所有数据行的笛卡尔积，返回到结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行数乘以第二个表中符合查询条件的数据行数。例，titles表中有6类图书，而publishers表中有8家出版社，则下列交叉连接检索到的记录数将等于6*8=48行。
  SELECT type,pub_name
　　FROM titles CROSS JOIN publishers
　　ORDER BY type

操作符优化

IN 操作符

用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。

但是用IN的SQL性能总是比较低的：
  数据库试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。

  推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符。

NOT IN操作符

  此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。

  推荐方案：用NOT EXISTS 或（外连接+判断为空）方案代替

<> 操作符（不等于）

  不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描。

推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如

  a<>0 改为 a>0 or a<0

  a<>’’ 改为 a>’’

IS NULL 或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空）

  判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为B树索引是不索引空值的。

  推荐方案：

用其它相同功能的操作运算代替，如

  a is not null 改为 a>0 或a>’’等。

  不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如业扩申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。

  建立位图索引（有分区的表不能建，位图索引比较难控制，如字段值太多索引会使性能下降，多人更新操作会增加数据块锁的现象）



> 及 < 操作符（大于或小于操作符）

  大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A，30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2时数据库会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时数据库则直接找到=3的记录索引。



LIKE操作符

LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE ‘%5400%’ 这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BH LIKE ‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。



UNION操作符

UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如：

select * from gc_dfys

union

select * from ls_jg_dfys

这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。

推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。

select * from gc_dfys

union all

select * from ls_jg_dfys



SQL书写的影响

同一功能同一性能不同写法SQL的影响

如一个SQL在A程序员写的为

  Select * from zl_yhjbqk

B程序员写的为

  Select * from dlyx.zl_yhjbqk（带表所有者的前缀）

C程序员写的为

  Select * from DLYX.ZLYHJBQK（大写表名）

D程序员写的为

  Select * from DLYX.ZLYHJBQK（中间多了空格）




WHERE后面的条件顺序影响



WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如

Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1

Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'

以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。



SQL语句索引的利用

对操作符的优化（见上节）

对条件字段的一些优化

采用函数处理的字段不能利用索引，如：

substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’

trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：

sk_rq>=trunc(sysdate) and sk_rq<trunc(sysdate+1)

进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如：

ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30

‘X’||hbs_bh>’X5400021452’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’

sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5

hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’ 5401002554’，注：此条件对hbs_bh 进行隐式的to_number转换，因为hbs_bh字段是字符型。

条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：

ys_df>cx_df，无法进行优化

qc_bh||kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’250000’