『壹』 oracle 对于多个大表关联操作如何优化速度
1、首来先要建立适当的索引。自sql在索引字段不要加函数，保证索引起效。如果是复合索引注意在sql的顺序。如果已经存在索引，建议你先重建索引先，因为大数据表的索引维护到了一个阶段就是乱的，一般建议重建。建立好的一般可以获得几十倍的速度提升。
2、最大数据量的表放在最前，最小的表放在最后面。sql是从最后面开始反向解析的。
3、其次是要把最有效缩小范围的条件放到sql末尾去。尤其是主键或者索引字段的条件。
4、保证你sql的算法合理性。保证复杂度和空间度的合理性。
5、必要时候使用存储过程。提升30%-40%的速度
6、建议你分页读取不要一下读完所有的数据。（使用rownum），一下子数据太多会使得内存不够用的。
如果这些都做了还不满意的话，可以考虑建立几个表空间，然后按照一个算法将各个表的数据，平均的放在各个表空间内（分表分区），在select的时候数据库就会使用多线程到各个表空间索引数据，这个一般不是上千万级的表是不用的。 也不是所有人都会用。
『贰』 常用的关系型数据库有哪些
Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念很早就有人提出。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，oralce、sqlserver等一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这个时候，Nosql应运而生。
上面说的是NOSQL 的定义.Nosql和关系型数据库的区别,这里我说明一比较重要的区别。
存储格式： 关系型数据库是表格式的，存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。举个例子，例如在游戏里面玩家的背包数据，我们都知道一个游戏里面的道具是很多，而且不确定玩家什么时候获取什么道具，这个时候如果想在关系数据库里面存储数据，这个表怎么建立就是一个很大的问题，如果你把所有的道具ID 当做表头 ，那么后续每增加一个道具，就需要修改这张表。如果你的表结构是 ：
用户ID|道具ID|道具数量|道具特殊属性
那么可以想象一下 这张表随着用户的增多会变的多么的庞大。所以这个时候我们就需要一个能直接像操作玩家对象一样的数据库，这里比较代表性的就是mongo ，通过这个我们就可以看出nosql 数据库更适合存储结构不确定的数据。
存储扩展：这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。
上面的的例子已经说明了这个问题。在现代互联网时代大家都是希望能横线扩展服务。这样付出的代价是最小的。
对于上面关系型数据库和NOSQL 数据库的区别其实还有很多。我相信大家在用的都会感觉到。上面列出的只是我感觉区别最大的。
那么NOSQL 这么好用，是不是都可以用了呢，显示不是这样，NOSQL 对于聚合查询显示不是他的强项。这个时候就需要关系型数据库。我是这样建议，对于结构统一，应该存储于关系型数据库，对于结构不统一的可以存储到NOSQL数据库例如mongo 。但是这个不是绝对的，在实际的项目的开发过程中，需要根据的自己的业务，仔细揣摩一下，做好最合适的划分。
常见关系型数据库通常有SQL Server，Mysql，Oracle等。主流的Nosql数据库有Redis，Memcache，MongoDb。大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大，而Nosql数据库通常都是开源的。在互联网行业用大多也是免费的MYSQL（这里偷笑一下）。
在实际的项目中大家的项目都是如何选择的呢？大家可以关注我,私信或者在评论区留言。
『叁』 (+)关联查询哪些数据库可以使用
一、关联查询
在查询数据时，所需要的数据不只在一张表中，可能在两张或多张表中。这个时候，需要同时操作这些表来查询数据，即关联查询。
关联查询所涉及到的表与表之间都会存在有关联的字段，如员工表的部门编号和部门表的部门编号。
2、笛卡尔积
在做关联查询时，数据库会使用某一张表中的每一条记录都与另外一张表的所有记录进行组合。比如表A有x条记录，表B有y条记录，最终组合数为x*y，这个值就是笛卡尔积，通常没有意义。
『肆』 设计一张表让它关联信息,我用的是MySql数据库
你这个功能是ERP里的BOM（物料）的概念。
你可以增加一个字段：类型（原子、组合）。
当类型为原子时，表示螺丝、4合木等。
当类型是组合时，查看一个中间表中间表里的内容是：物料编号、关联物料编号、数量
这样你可以以2个不同的维度展现原料和加工产品之间的关系。
具体表结构我就不写了，你看看能不能看明白。
『伍』 如何构建一个完善的数据库,如何来处理表与表关系.
SQL Server本身就是一个完善的数据库，提供可视化编程，后台完成所有拖放处理操作，不管有没有数据都可以使用，不需要编译。
一个比较合理的数据库设计应该考虑数据的交互性和挖掘能力、处理效率以及日志记录。
建立数据表，注意以下几点：
表建立的时候要有主键和索引，表与表之间要能使用主键相联系，举例说在A表里我做完一次记录要生成一个单号，B表里面是依据单号来做下一个流程，而不是依据记录的每一条数据
取名尽量使用英文+下划线，SQL Server里对汉字需要转码，影响工作效率，按照他的默认编码方式操作有助于提高数据处理速度
建立数据表的列数不要太多，用编码规则来建立逻辑
注意字段存储空间，限制字段长度，少用注释和image
存储过程尽量简洁实用
建立视图，为了别的客户端使用，尽量建立视图，做好完整的数据分析，别的接口程序或者客户端直接就可以拿去使用。做视图注意几点：
多个表操作写在一个视图里，不要嵌套太多视图
连接查询要适当的筛选
跨服务器操作视图，要建立服务器链接表，尽量使用内网链接，把服务器链接表做成查询视图，放在本地服务器数据库里，这样就等同本地操作
视图之间保留连接字段作为主要索引
建立计划作业，有计划地进行数据同步更新和备份标识工作，注意事项：
备份数据尽量放数据库里同步复制
计划任务避开工作高峰期
建立存储过程，记录操作日志，把日志以数据表的形式存储，注意事项：
存储过程对本表操作，不要交互太多表
精简参数数量，注意参数存储空间
对记录修改删除、更新标记的时候尽量使用时间来索引
建立关系图，给表与表之间建立直接关系，整理整体挖掘数据性能。
建立计划更新任务，优化数据库整体性能。
『陆』 mysql数据库两个表的关联
select b.ID,b.数量,a.类别 from b inner join a on b.类别=a.ID
解释：你的意思是否是b表的类别于a表的ID为相同类型的数据（数字），如果是的话，很简单，就是把两个表做个结合，用b表的类别和a表的ID作为结合条件