我一不太会优化，提供你一些优化的方法吧
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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，从oracle执行的步骤来分析用in的sql与不用in的sql有以下区别：
oracle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
a0 改为 a0 or a0
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 a0 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a2与a=3的效果就有很大的区别了，因为a2时oracle会先找出为2的记录索引再进行比较，而a=3时oracle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语句索引的利用
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
进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如：
ss_df+2050，优化处理：ss_df30
‘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_dfcx_df，无法进行优化
qc_bh||kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’250000’
应用oracle的hint（提示）处理
提示处理是在oracle产生的sql分析执行路径不满意的情况下要用到的。它可以对sql进行以下方面的提示
目标方面的提示：
cost（按成本优化）
rule（按规则优化）
choose（缺省）（oracle自动选择成本或规则进行优化）
all_rows（所有的行尽快返回）
first_rows（第一行数据尽快返回）
执行方法的提示：
use_nl（使用nested loops方式联合）
use_merge（使用merge join方式联合）
use_hash（使用hash join方式联合）
索引提示：
index（table index）（使用提示的表索引进行查询）
其它高级提示（如并行处理等等）
oracle的提示功能是比较强的功能，也是比较复杂的应用，并且提示只是给oracle执行的一个建议，有时如果出于成本方面的考虑oracle也可能不会按提示进行。根据实践应用，一般不建议开发人员应用oracle提示，因为各个数据库及服务器性能情况不一样，很可能一个地方性能提升了，但另一个地方却下降了，oracle在sql执行分析方面已经比较成熟，如果分析执行的路径不对首先应在数据库结构（主要是索引）、服务器当前性能（共享内存、磁盘文件碎片）、数据库对象（表、索引）统计信息是否正确这几方面分析。
摘自：
【IT专家网独家】SQL Server用户自定义函数和存储过程有类似的功能，都可以创建捆绑SQL语句，存储在server中供以后使用。这样能够极大地提高工作效率，通过以下的各种做法可以减少编程所需的时间：
重复使用编程代码，减少编程开发时间。
隐藏SQL细节，把SQL繁琐的工作留给数据库开发人员，而程序开发员则集中处理高级编程语言。
维修集中化，可以在一个地方做业务上的逻辑修改，然后让这些修改自动应用到所有相关程序中。
乍看之下，用户自定义函数和存储过程的功能似乎一摸一样。但是，其实这两者之间还有一些虽然细微但是很重要的差异：
存储过程是使用EXEC命令独立调用的，而用户自定义函数是在另一个SQL语句中调用的。
l存储程序是允许用户和程序去使用存储过程，而不是允许其存取表格，这样能够增强程序安全性。与标准的SQL Server相比，存储程序限制用户行动权限方面更为细化。例如，如果你有一个货存表格，每次卖出一个货物收银员都要对表格进行更新一次(从货存中把该货品减去一件)。你可以给收银员设置权限，允许其使用decrement_item存储过程，而不是允许他们有任意修改或村表格的权限。
函数必须始终返回一个值(一个标量值或一个表格)。而存储过程可以返回一个标量值、一个表值或无需返回值。
总而言之，存储程序对SQL Server开发员来说是最有价值的宝物之一，用于数据库中，能够大大的提高工作效率，增强安全性，绝对超值。
先将数据库文件*.mdf和*.ldf考到你要放置的目录下
然后用
EXEC sp_attach_db @dbname = N'pubs',
@filename1 = N'c:\Program Files\Microsoft SQL Server\Mssql\Data\pubs.mdf',
@filename2 = N'c:\Program Files\Microsoft SQL Server\Mssql\Data\pubs_log.ldf' 不明白的话，我远程教你。
最基本一个区别：
mysql是免费开源，你怎么用人家也不会收你的钱。mysql跨平台，windows和linux都有对应的版本。
sqlserver是收费的，你没给钱的话用人家随时可以告你盗版。sqlserver只能在windows平台上面用。
性能和安全方面，mysql比sqlserver强，mysql的管理都是文字命令界面，要借助工具才能图形管理，sqlserver相对简单点，本身就是图形界面容易入手。
我在Mysql上试过了这个，好像不起作用
select * from x where a1 between a-5 and a+5 order by abs(a1-a) asc
在mysql上这个肯定OK
SELECT * FROM x WHERE a1=a-5 AND a1=a+5 ORDER BY ((a1-a)*(a1-a)) ASC
一个数的平方大，那它的绝对值也大嘛，哈哈。
至于附加问题 x*x + y*y = r*r
是圆的方程
对(x*x+y*y)的排序，就是对圆的半径的排序
1，通过x,y的范围求出r的所有可能
2，对r排序
3，通过r的顺序和x的范围求出所有[x][y]组合
4，然后array_push(ARRAY, arr[x][y])
5，你想得到的顺序就出来了
6，你还可以array_push(ARRAY, array(x, y))，以便取用arr的数据，比如说：
foreach (ARRAY as $item) {
$x=$item[0];
$y=$item[1];
echo arr[$x][$y];
}
php脚本就麻烦你自己编了，不过我也试试 :)
