資料庫多表連接查詢的速度

1. sql語句多表聯查，查詢速度太慢，超過10s，由於是菜鳥，不知道怎樣優化

確定是菜鳥，sql 寫成這樣 證明你邏輯很清楚啊，建議如孫燃巧果是初學者，代碼規范一定要保持則鍵
不知道代碼規范，可以去窗口format一下。。。
言歸正傳 你段基這個優化的話 可以把
AND p.mediatypeinfoid in (
select
id
from
fn_get_mediatype_infor(5)
)
上面這部分 換成 inner join

2. SQL連表查詢跟一個個表查詢那個快各有什麼優點和缺點

一般情況下是一條語句來的快。如果表2的數據比表1多出幾個數量級的話，並且表2中該id欄位有索引，則有可能使用多次查詢會快點。

一次查詢的優點是只轎拆此需要一次連接，資料庫查詢的時候御粗，連接是個耗時的操作。缺點是如果兩個表數據多，則中間結果集太大，需要較多的內存資源。

多次查詢的優缺點和一次查詢正好反過來。另外多次查詢也可以在程序中對每一次查詢的中間結果做處理，這是一個靈活性。

3. 大量數據多表聯合查詢時時， 使用視圖，是不是比直接查詢速度要快！ 有高手請給講講，如何提高查詢速度

1、簡化應用程序。
視圖做為資料庫中的一種實體，實際上存在的只是它的腳本，而它的內容並不真正的單獨存在一份。一般，可以對復雜的應用程序從功能角度進行分析，將可以與其它的應用程序共用的那一部分，分離出來。對這部分功能，視具體情況可做成不同的資料庫實體（如過程），有些是可以做成視圖的。這樣，上層的應用程序就可以從視圖中取數據了。還有，可以把對遠地資料庫的訪問封裝在視圖中，使之對上層應用程序透明。2、可以對 UNION 後的記錄集排序。
直接對以下語句的結果排序，是不可能的。 select a.id id from a
union
select b.id id from b;
所以把以上語句作成視圖後，就可以了。設視圖名為A_B:
select id from A_B order by id;3、可以實現一定的許可權控制。
可以根據需要，對表中的一部分內容做一個視圖，以供一定的角色使用。可以對表中的一部分記錄做一個視圖（縱向），也可以對一個表中的一部分欄位做一個視圖（橫向），或二者兼而有之。--------------------------------------------------------------------
視圖是一個虛擬表，其內容由查詢定義。同真實的表一樣，視圖包含一系列帶有名稱的列和行數據。但是，視圖並不在資料庫中以存儲的數據值集形式存在。行和列數據來自由定義視圖的查詢所引用的表，並且在引用視圖時動態生成。
對其中所引用的基礎表來說，視圖的作用類似於篩選。定義視圖的篩選可以來自當前或其它資料庫的一個或多個表，或者其它視圖。分布式查詢也可用於定義使用多個異類源數據的視圖。如果有幾台不同的伺服器分別存儲組織中不同地區的數據，而您需要將這些伺服器上相似結構的數據組合起來，這種方式就很有用。一、視圖的作用 簡單性。看到的就是需要的。視圖不僅可以簡化用戶對數據的理解，也可以簡化他們的操作。那些被經常使用的查詢可以被定義為視圖，從而使得用戶不必為以後的操作每次指定全部的條件。 安全性。通過視圖用戶只能查詢和修改他們所能見到的數據。資料庫中的其它數據則既看不見也取不到。資料庫授權命令可以使每個用戶對資料庫的檢索限制到特定的資料庫對象上，但不能授權到資料庫特定行和特定的列上。通過視圖，用戶可以被限制在數據的不同子集上：使用許可權可被限制在基表的行的子集上。
使用許可權可被限制在基表的列的子集上。
使用許可權可被限制在基表的行和列的子集上。
使用許可權可被限制在多個基表的連接所限定的行上。
使用許可權可被限制在基表中的數據的統計匯總上。
使用許可權可被限制在另一視圖的一個子集上，或是一些視圖和基表合並後的子集上。 邏輯數據獨立性。視圖可幫助用戶屏蔽真實表結構變化帶來的影響。二、視圖的優點 (1)視圖能簡化用戶的操作
(2)視圖機制可以使用戶以不同的方式查詢同一數據
(3)視圖對資料庫重構提供了一定程度的邏輯獨立性
(4)視圖可以對機密的數據隱氏好提供安全保護三、視圖的安全性視圖的安全性可以防止未授權用戶查看特定的行或列，是用戶只能看到表中特定行的方法如下： 1 在表中增加一個標志用戶名的列；
2 建立視圖，是用戶只能看到標有自己用戶名的行；
3 把視圖授權給其他用戶。四、邏輯數據獨立性 視圖可以使應用程序和資料庫表在一定程度上獨立。如果沒有視圖，應用一定是建立在表上的。有了視圖之後，程序可以建立在視圖之上，從而程序與資料庫表被視圖分割開來。視圖可以在以下幾個方面使程序與數據獨立： 1 如果應用建立在資料庫表上，當資料庫表發生變化時，可以在表上建立視圖，通過視圖屏蔽表的變化，從而應用程序可以不動。
2 如果應用建立在資料庫表上，當應用發生變化時，可以在表上建立視圖，通過視圖灶鉛屏蔽應用的變化，從而使資料庫表不動。
3 如果應用建立在視圖上，當資料庫表發生變化時，可以在表上修改視圖，通過視圖屏蔽表的變化，從而應用程序可以不動。
4 如果應用建立在視圖核桐上，當應用發生變化時，可以在表上修改視圖，通過視圖屏蔽應用的變化，從而資料庫可以不動。五、視圖的書寫格式 CREATE VIEW <視圖名>[(列名組)]
AS <子查詢>
DROP VIEW <索引名> 注意：視圖可以和基本表一樣被查詢，但是利用視圖進行數據增，刪，改操作，會受到一定的限制。（1）由兩個以上的基本表導出的視圖
（2）視圖的欄位來自欄位表達式函數
（3）視圖定義中有嵌套查詢
（4）在一個不允許更新的視圖上定義的視圖

4. mysql多表連接查詢很慢，有更好的解決方案嗎

設備運行數據表才千萬級，說明實時數據量應該不會太大，為什麼不再建立一個實時數據表（當然如果有需要，這個表你也可以按區域之類的分表），表中就三欄位，比如就設備ID，區域ID（這以兩個為唯一索引）和當前最大monitor_value，然後在設備運行數仔乎據表中建立觸發器，當插入新數據時就去更新那個實時數據表（或者說如果設備ID區域ID沒出現就新建，如果有並且數據念飢悉比那個還大肢皮就更新）

5. SQL連表查詢跟一個個表查詢那個快各有什麼優點和缺點

SQL連表查詢稱為聯合查詢，一個個表查詢是單查詢。兩者的區別和優缺點如下：

1、從開發效率來看：

聯合查詢是需要多個單查詢進行邏輯組合才能完成的查詢的工作，聯合查詢僅僅需要一個SQL就可以完成查詢工作，即把業務邏輯放到了SQL中，由資料庫來處理，相對來說開發效率會比較高些。

2、從查詢效率來看：

單查詢的可重用性較高，所以效率相較之聯合查詢會更高。

在資料庫進行讀寫時，資料庫會用鎖機制，限制其他連接對其操作。由於聯合查詢查詢速度比單個查詢要慢很多，這樣聯合查詢會增加鎖的競爭關系，所以用單查詢會更好。

3、從邏輯架構分層原則來看

關聯關系代表了業務規則/邏輯，如果大量使用緩凱關聯查詢，就是把大量的業務規則和邏輯放在迅鎮資料庫來執行了，資料庫消耗cpu、內存、io等資源會大大增加。

4、從資源利用率方面看

大部分場景下，並不是所有關聯查詢的結果畝哪粗都被有效使用了。例如後台管理的列表界面會分頁顯示，關聯查詢的結果集，只有當前頁的數據被使用，但資料庫需要消耗額外資源得到全部結果集。

5、從架構的伸縮性方面看

大量的關聯查詢會導致集中式的資料庫架構很難向分布式架構轉換，伸縮性方面的優化難度高。關聯查詢方便快速，開發效率比較好。

不使用關聯查詢在架構層面有很多優點，但對系統分析和設計、開發能力要求高。一般在互聯網行業等用戶數較多的情況下最好重視這方面。

題主的兩個查詢由於數據量不多，效率上基本沒有差別，但在實際應用中要根據數據量、業務復雜度等去綜合評估。

6. 多表連接查詢和多次單表查詢哪個效率高為什麼

如果數據量小的表，這樣的設計意義不大，而且當然是單錶速度快。若在大數據量情況下，設計非常有意義。在多表連接中注意數據的條目和外健，避免出行大量冗餘數據導致性能下降。下面我以Oracle講講數據查詢的整個過程技術。

由於數據分布到數據塊，在大量數據設計中可以將數據存儲於多個數據塊，在高並發進程的隨機訪問的情況下，能有效減少塊沖突 同樣的數據需要更多的數據塊來存儲，由於數據塊的塊頭元信息大小固定，所以需要更多的空間來存儲塊頭元信息。行長度過大容易導致行連接，從而導致Oracle獲取數據塊的效率降低 ，在行長度固定的前提下，單塊能夠存儲更多的數據行，也就意味著Oracle一次I/O能讀取更多的數據行。適合連續順序讀或者存放大對象數據（如LOB數據） 由於大數據塊可以存放更多的索引葉節點信息，容易引起爭用，所以大數據塊不適合存放索引葉節點信息。

大量數據表的資料庫參數設置DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT表示Oracle一次順序I/O讀操作最多能讀取的數據塊塊數。該參數的默認值隨操作系統的不同而不同。在全表掃描或者索引快速掃描比較多的系統中（如DSS系統），建議將該值設置得較大。但是DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT參數受操作最大單次I/O大小的限制，大多數操作系統單次讀操作的大小不能超過1MB，這也就意味著在8KB數據塊大小的情況下，該參數最大值為128。值得一提的是，該參數的大小還會影響Oracle CBO對執行計劃的評估，如果設成較大值，Oracle的執行計劃傾向於全表掃描。當該參數設置為0或者保持默認時，CBO假設全表掃描時最多能連續讀取8個數據塊。從Oracle 11R2開始，DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT的取值演算法如下：

db_file_multiblock_read_count = min(1048576/db_block_size , db_cache_size/

(sessions * db_block_size))

注意資料庫參數BLOCK_SIZE在設定之後，在資料庫生命周期內不可更改。

當執行SELECT語句時，如果在內存里找不到相應的數據，就會從磁碟讀取進而緩存至LRU末端（冷端），這個過程就叫物理讀。當相應數據已在內存，就會邏輯讀。我物理讀是磁碟讀，邏輯讀是內存讀；內存讀的速度遠比磁碟讀來得快。

下面將本人大數據分區設計截圖，為大家參考學習。

先貼倆圖鎮鎮場。

對於內連接，使用單個查詢是有意義的，因為你只獲得匹配的行。

對於左連接，多個查詢要好得多。

看看下面的基準測試:

5個連接的單個查詢

一行5個查詢

注意，我們在兩種情況下得到了 相同的結果 (6 x 50 x 7 x 12 x 90 = 2268000)

對於冗餘數據，左連接使用更多的內存。

如果只執行兩個表的連接，那麼內存限制可能沒有那麼糟糕，但通常是三個或更多的表，因此值得進行不同的查詢。

用過Laravel嗎？還記得 Eloquent ORM模型嗎？

不知道有沒有注意到，debug所列印出來的多表聯合查詢，

都是拆分為「單個表查詢」，然後使用PHP處理的。

Happy coding :-)

是做表連接查詢還是做分解查詢要具體情況具體分析。

如果資料庫的結構合理，索引設計得當，表連接的效率要高於分解查詢。比如，在有外鍵的時候，資料庫可以為外鍵建表並建立索引從而提升多個表連接查詢的效率。另外，多表連接查詢不需要把數據傳輸到應用程序中，直接在資料庫端執行，這在很大程度上提升了效率。

但是多表連接也有一些缺點。多表連接對表結構的依存度很高，只要表結構出現變更就會同時對資料庫檢索和應用處理兩個部分產生較大影響。另外，多表連接的兼容性不好，資料庫不同SQL文也多少有些差異。而且採用分散資料庫的時候，實現多表連接即麻煩又沒有什麼好處。因此，一些大型系統或者是支持多種類資料庫的系統一般不會使用多表連接，而傾向於採用分解查詢。

這個得看情況，一般數據不大的情況下多表連接查詢和多次單表查詢的效率差不多。如果數據量足夠大，那肯定是多次單表查詢的效率更高。在很多大的公司裡面，都會禁用多表連接查詢，原因就是一旦數據量足夠大的時候多表連接查詢效率會很慢，而且不利於分庫分表的查詢優化。那麼看一下下面這個例子。

我這里有一個資料庫，我們拿裡面的客戶表和地區表做兩種查詢的對比。用戶表數據是31萬條，地區表3511條。

1. 使用連表查詢成都市的客戶總數

2.使用多次單表查詢客戶總數

可以看到，查詢出來的結果都是一樣，但是第一種的連表查詢用了0.67秒中，而第二種多次單表查詢一共用時0.14秒。這個對比已經是很明顯了吧。

雖然這只是一個很簡單的例子，但是對比結果是非常明顯的。在實際應用中可能會更復雜、數據更多，如果還使用連表查詢時非常慢的，而且還消耗伺服器資源。

所以現在在很多大了公司明確要求禁止使用join查詢，比如阿里、騰訊就明確規定禁用三表以上的join查詢。

1. 多次單表查詢，讓緩存的效率更高。

許多應用程序可以方便地緩存單表查詢對應的結果對象。另外對於MySQL的查詢緩存來說，如果關聯中的某個表發生了變化，那麼就無法使用查詢緩存了，而拆分後，如果某個表很少改變，那麼基於該表的查詢就可以重復利用查詢緩存結果了。

2. 將查詢分解後，執行單個查詢可以減少鎖的競爭。

3. 在應用層做關聯，更容易對資料庫進行拆分，更容易做到高性能和可擴展。

4. 查詢本身效率也可能會有所提升。

5. 可以減少冗餘記錄的查詢。

6. 在應用中實現了哈希關聯，而不是使用MySQL的嵌套環關聯，某些場景哈希關聯的效率更高很多。

7. 單表查詢有利於後期數據量大了分庫分表，如果聯合查詢的話，一旦分庫，原來的sql都需要改動。

8. 很多大公司明確規定禁用join，因為數據量大的時候查詢確實很慢

所以在數據量不大的情況下，兩種方式的查詢都沒什麼明顯的差別，使用多表連接查詢更方便。但是在數據量足夠大幾十萬、幾百萬甚至上億的數據，或者在一些高並發、高性能的應用中，一般建議使用單表查詢。

如果覺得笨貓的回答對你有用，點個關注，非常感謝。

做java的，在orm框架下，分解查詢是最符合面向對象操作的，挺支持分解查詢的（拙見）

先說結論：不一定。

多表查詢效率低的時候，可以考慮拆解sql成多個小的sql，至於效率是否一定會提高，這個還不一定，具體問題具體問題。當多表查詢效率低的時候，拆解成單個小sql，這只是一個可能的思路，起不起作用，不一定。

sql是一個很復雜的東西，sql引擎會分析執行計劃，並可能按照他認為最優的執行計劃執行sql，但他認為的也不一定是正確的。不同的sql執行計劃不一樣，所以很難斷定sql拆解或者合並的效率。

說了這么多，那到底是多表聯合查詢還是拆解呢？有沒有一個原則？ 有！如果你確定你的單個sql的執行效率比較快，當然可以寫多個單個sql。當然了，具備這個能力需要你對資料庫足夠了解，比如什麼時候走索引，什麼時候nested loop等等。如果你現在的多表聯合查詢比較慢，你需要找出來慢的原因，並分析拆解後的sql的執行計劃，看是否避免了多表聯合查詢的效率問題。

總之吧。這個問題，只能給你一個大體的思路，因為牽扯到很多基礎問題，我覺得最起碼sql執行計劃應該需要了解，一個sql可能的執行計劃有幾十中，復雜sql的執行計劃又是這幾十種的組合。哪種效率低，哪種效率高應該有個大體了解。

多表查詢可以很快，也可以很慢。主要看執行計劃。

單次肯定是多表連接查詢的效率高，但多次單表查詢的吞吐量高，而且容易優化，例如分庫分表，使用緩存減少DB訪問次數等等，所以在大數據量高並發場景通常使用多次單表查詢的方式。另外，不管是單表還是多表連接查詢，SQL的執行時間和數據量、並發量都有很大關系，和掃描的數據行數也很有關系。如果一條SQL，平時執行一次要2秒，10個並發時，系統可能一點問題都沒有，1000個並發時，資料庫可能就被拖死了。我們組之前碰到過好幾次這種問題，一張只有幾萬條數據的表，因為忘記加索引，平時執行只有幾百毫秒，高峰期直接飆到幾十秒，DB差點被拖垮。

單純從效率來講，join的表不太多時，join效率比較高。但是佔用的主要是資料庫伺服器的資源。資料庫資源又是個瓶頸，不易橫向擴展。所以在數據量大的時候，我們會採用單表查詢，把循環和匹配等大量工作移到應用伺服器上。應用伺服器容易擴展，對並發支持更好。

當數據量大到千萬級以上，就建議盡可能減少join，鼓勵使用單表查詢。查詢優化比較容易。這時候使用join的一個大型查詢就可能花很久，對其他查詢造成阻塞，導致服務不可用。

當考慮單表查詢後，就會衍生一系列的策略，比如冷熱數據分離，將熱數據和 歷史 數據分離，大幅降低數據量級以提高熱數據查詢性能，並可以使用內存緩存。這樣又促使你考慮引入微服務架構。

總結，數據量小，查詢並發少，那麼使用join的性能是可控的，開發成本低。當數量級上升到千萬級且不斷增加，盡早考慮向單表查詢切換，否則可能有性能下降會導致系統奔潰。而且性能下降不是線性的，會陡降。

7. C# 多表連接 多次訪問資料庫 哪個快

1、數據少，怎麼都可以，對速度沒有多少影響（主要是感覺不出來）
2、數散脊族據多，多表連接查詢野兄比多次查詢快些，多次查詢需要多次調用類進行操作，而多變連接查詢，只需要調用一次類，沖弊但是兩種情況下都需要一定時間，建議查詢時採用線程休息命令，給出提示，Thread.sleep(200)等，讓查詢設計更加人性

8. 如何加快資料庫連接速度

1、升級硬體
2、根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。
3、擴大伺服器的內存
4、增加伺服器CPU個數
5、對於大的資料庫不要設置資料庫自動增長，它會降低伺服器的性能
6、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數,避免表掃描,如果返回不必要的數據，浪費了伺服器的I/O資源，加重了網路的負擔降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯接訪問表,後果嚴重。
7、查詢時不要返回不需要的行、列
8、用select top 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
9、在IN後面值的列表中，將出現最頻繁的值放在最前面，出現得最少的放在最後面，減少判斷的次數
10、一般在GROUP BY 個HAVING字句之前就能剔除多餘的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執行順序應該如下最優：
select的Where字句選擇所有合適的行，Group By用來分組個統計行，Having字句用來剔除多餘的分組。這樣Group By 個Having的開銷小，查詢快.對於大的數據行進行分組和Having十分消耗資源。如果Group BY的目的不包括計算，只是分組，那麼用Distinct更快
11、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好.

9. 如何優化資料庫的連接速度和查詢速度

1．合理使用索引

索引是資料庫中重要的晌雀數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使遲察用要恰到好處，其使用原則如下：

●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。

●在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。

●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。

●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。

●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。

2．避免或簡化排序

應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：

●索引中不包括一個或幾個待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣；

●排序的列來自不同的表。

為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合並資料庫表（盡管有時可能影響表的規范化，但相對於效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。

3．消除對大型錶行數據的順序存取

在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。

還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

這樣就能利用索引路徑處理查詢。

4．避免相關子查詢

一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。

5．避免困難的正規表達式

MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」

即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語碼謹茄句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。

另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。

6．使用臨時表加速查詢

把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

AND cust.postcode>「98000」

ORDER BY cust.name

如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

ORDER BY cust.name

INTO TEMP cust_with_balance

然後以下面的方式在臨時表中查詢：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>「98000」

臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。

注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。

7．用排序來取代非順序存取

非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。

有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。（由速拍學區房提供）