即：
任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：
selectidfromtwheresubstring（name,1,3）='abc'--name以abc开头的id
selectidfromtwheredatediff（day,createdate,'2005-11-30'）=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
selectidfromtwherenamelike'abc%'
selectidfromtwherecreatedate>='2005-11-30'andcreatedate<'2005-12-1'
9.不要在where子句中的“=”左边进行函数、算术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。
10.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。
11.很多时候用exists是一个好的选择：
electnumfromawherenumin（selectnumfromb）
用下面的语句替换：
selectnumfromawhereexists（select1frombwherenum=a.num）
SELECTSUM（T1.C1）FROMT1WHERE（
（SELECTCOUNT（*）FROMT2WHERET2.C2=T1.C2>0）
SELECTSUM（T1.C1）FROMT1WHEREEXISTS（
SELECT*FROMT2WHERET2.C2=T1.C2）
两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。
因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。
如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count（*）那样效率很低，而且浪费服务器资源。
可以用EXISTS代替。
如：
IF（SELECTCOUNT（*）FROMtable_nameWHEREcolumn_name='xxx'）
可以写成：
IFEXISTS（SELECT*FROMtable_nameWHEREcolumn_name='xxx'）
经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：
SELECTa.hdr_keyFROMhdr_tbla----tbla表示tbl用别名a代替
WHERENOTEXISTS（SELECT*FROMdtl_tblbWHEREa.hdr_key=b.hdr_key）
SELECTa.hdr_keyFROMhdr_tbla
LEFTJOINdtl_tblbONa.hdr_key=b.hdr_keyWHEREb.hdr_keyISNULL
SELECThdr_keyFROMhdr_tbl
WHEREhdr_keyNOTIN（SELECThdr_keyFROMdtl_tbl）
三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。
12.尽量使用表变量来代替临时表。
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）。
13.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
14.临时表并不是不可使用，适当地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时。
但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
15.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selectinto代替createtable，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createtable，然后insert。
16.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式删除，先truncatetable，然后droptable，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
17.在所有的存储过程和触发器的开始处设置SETNOCOUNTON，在结束时设置SETNOCOUNTOFF。
无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC消息。
18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
20.避免使用不兼容的数据类型。
例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。
数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。
例如:
SELECTnameFROMemployeeWHEREsalary>60000
在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。
我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。
21.充分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这时在WHERE子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。
例：
SELECTSUM（A.AMOUNT）FROMACCOUNTA,CARDBWHEREA.CARD_NO=B.CARD_NO
SELECTSUM（A.AMOUNT）FROMACCOUNTA,CARDBWHEREA.CARD_NO=B.CARD_NOANDA.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句将比第一句执行快得多。
22、使用视图加速查询把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。
它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。
例如：
SELECTcust.name，rcvbles.balance，……othercolumns
FROMcust，rcvbles
WHEREcust.customer_id=rcvlbes.customer_id
ANDrcvblls.balance>0
ANDcust.postcode>“98000”
ORDERBYcust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个视图中，并按客户的名字进行排序：
CREATEVIEWDBO.V_CUST_RCVLBES
AS
SELECTcust.name，rcvbles.balance，……othercolumns
FROMcust，rcvbles
WHEREcust.customer_id=rcvlbes.customer_id
ANDrcvblls.balance>0
ORDERBYcust.name
然后以下面的方式在视图中查询：
SELECT＊FROMV_CUST_RCVLBES
WHEREpostcode>“98000”
视图中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
23、能用DISTINCT的就不用GROUPBY
SELECTOrderIDFROMDetailsWHEREUnitPrice>10GROUPBYOrderID
可改为：
SELECTDISTINCTOrderIDFROMDetailsWHEREUnitPrice>10
24.能用UNIONALL就不要用UNION
UNIONALL不执行SELECTDISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源
25.尽量不要用SELECTINTO语句。
SELECTINOT语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。
上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往需要反复试验比较不同的语句以得到最佳方案。
最好的方法当然是测试，看实现相同功能的SQL语句哪个执行时间最少，但是数据库中如果数据量很少，是比较不出来的，这时可以用查看执行计划，即：
把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表扫描次数（这两个对性能影响最大），总体上看询成本百分比即可。
3、算法的优化
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游标通常要优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，看哪一种方法的效果更好。
游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标逐行遍历数据，根据取出的数据不同条件进行不同的操作。
尤其对多表和大表定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等特甚至死机。
在有些场合，有时也非得使用游标，此时也可考虑将符合条件的数据行转入临时表中，再对临时表定义游标进行操作，可时性能得到明显提高。
（例如：
对内统计第一版）
封装存储过程。
4、建立高效的索引
创建索引一般有以下两个目的：
维护被索引列的唯一性和提供快速访问表中数据的策略。
大型数据库有两种索引即簇索引和非簇索引，一个没有簇索引的表是按堆结构存储数据，所有的数据均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其数据在物理上会按照簇索引键的顺序存储，一个表只允许有一个簇索引，因此，根据B树结构，可以理解添加任何一种索引均能提高按索引列查询的速度，但会降低插入、更新、删除操作的性能，尤其是当填充因子（FillFactor）较大时。
所以对索引较多的表进行频繁的插入、更新、删除操作，建表和索引时因设置较小的填充因子，以便在各数据页中留下较多的自由空间，减少页分割及重新组织的工作。
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。
95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。
作为一条规则，我通常对逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列[字段]采用非成组索引。
不过，索引就象是盐，太多了菜就咸了。
你得考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。
微软的SQLSERVER提供了两种索引：
聚集索引（clusteredindex，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclusteredindex，也称非聚类索引、非簇集索引）。
下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。
比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。
如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。
也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。
但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。
但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。
很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。
我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。
我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
进一步引申一下，我们可以很容易的理解：
每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
（一）何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。
动作描述使用聚集索引使用非聚集索引
列经常被分组排序应应
返回某范围内的数据应不应
一个或极少不同值不应不应
小数目的不同值应不应
大数目的不同值不应应
频繁更新的列不应应
外键列应应
主键列应应
频繁修改索引列不应应
5.sum函数
SUM函数的使用说明：
SUM（number1,[number2],…）
参数说明
number1（必选）：
表示要求和的第1个数字，可以是直接输入的数字、单元格引用或数组。
number2,…（可选）：
表示要求和的第2~255个数字，可以是直接输入的数字、单元格引用或数组。
SUM函数的使用注意事项
（1）如果在SUM函数中直接输入参数的值，那么参数必须为数值类型，即数字、文本格式的数字或逻辑值，如果是其他类型，SUM函数将返回错误值#VALUE!
。
（2）如果使用单元格引用或数组作为SUM函数的参数，那么参数必须为数字，其他类型的值都将被忽略。
技巧：
用户可以将文本格式的数字转换为普通数字，有使用VALUE函数、--、*1、/1、+0或-0等几种方法。
6.项目体现的MVC思想
7.Service层的事物管理
关于service层中进行事物管理，调用到DAO的问题
初spring和hibernate
在分层开发的时候，如果在DAO层中用JdbcTemplate或者HibenateTemplate去实现增删改查方法
在service层要进行事物处理，调用了两个DAO的create方法，而这两个DAO的create方法是用getHibernateTemplate（）得到
的HibernateTemplate中的saveOrUpdate去实现的，这样做的话在DAO层是不是已经提交了，在service层就无法掉用DAO的creata方法并进行事物处理了
如果调用Spring
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