提高速度，一是建立合适的索引，如在RGroupID上建立索引，随后进行连接；二是提高硬件性能。
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还有一个可行的方法，就是对2表进行提前的预读和预查询，使用提前预备的视图，在需要查询时，可以减少时间
索引的用途：我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准，而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法。
索引是什么：数据库中的索引类似于一本书的目录，在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息，而不需要读完全书。在数据库中，数据库程序使用索引可以重啊到表中的数据，而不必扫描整个表。书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表，数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表。
索引的利弊：查询执行的大部分开销是I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读取表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需要读少数次的磁盘就行啦。所以合理的使用索引能加速数据的查询。但是索引并不总是提高系统的性能，带索引的表需要在数据库中占用更多的存储空间，同样用来增删数据的命令运行时间以及维护索引所需的处理时间会更长。所以我们要合理使用索引，及时更新去除次优索引。
Class.forName("com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver").newInstance();
String url="jdbc:microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=mydb";
//mydb为你的数据库名
String user="sa";
String password="";、、密码是你的数据库密码
Connection conn= DriverManager.getConnection(url,user,password);
1、MySQL
表查询：
字段查询：
2、Oracle
表查询：
字段查询：
3、SqlServer
表查询：
字段查询：
4、SqlServer_low（低版本）
表查询：
字段查询：
5、PostgreSQL
表查询：
字段查询：
6、Vertica
表查询：
字段查询：
7、DM7
表查询：
字段查询：
8、GBase
表查询：
字段查询：
打开企业管理器，选中你要操作的数据库，点击菜单上的“工具》作业调度”，点击两次下一步，在框中输入SQL命令：
declare @now varchar(16)
set @now=convert(varchar(16),GetDate(),120)
if exists(
select * from T1
where GOTIME like @now+'%'
)
insert into T2
select * from T1
where GOTIME like @now+'%'
点下一步，选择反复运行，在“调度”中的周期里选1分钟，然后点击下一步直到完成。
然后将SQL Agent服务启动,并设置为自动启动,否则你的作业不会被执行
设置方法:
我的电脑--控制面板--管理工具--服务--右键 SQLSERVERAGENT--属性--启动类型--选择"自动启动"--确定.
打开企业管理器左边的树节点中“管理”下面的“SQL代理”，点击“作业”，你可以在这里监控作业的运行情况。
TABLE 语句
具体语法：TABLE table_name [ORDER BY column_name] [LIMIT number [OFFSET number]]
其实从语法上看，可以排序，也可以过滤记录集，不过比较简单，没有 SELECT 那么强大。
示例 1
简单的建一张很小的表 y1，记录数为 10 条。表 t1，插入 10 条记录
mysql-(ytt/3305)-create table t1 (r1 int,r2 int);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql-(ytt/3305)-insert into t1
with recursive aa(a,b) as (
select 1,1
union all
select a+1,ceil(rand()*20) from aa where a 10
) select * from aa;
Query OK, 10 rows affected (0.00 sec)
Records: 10 Duplicates: 0 Warnings: 0
简单全表扫描mysql-(ytt/3305)-select * from t1;+------+------+| r1 | r2 |+------+------+| 1 | 1 || 2 | 9 || 3 | 9 || 4 | 17 || 5 | 17 || 6 | 16 || 7 | 6 || 8 | 1 || 9 | 10 || 10 | 3 |+------+------+10 rows in set (0.00 sec)
TABLE 结果mysql-(ytt/3305)-table t1;+------+------+| r1 | r2 |+------+------+| 1 | 1 || 2 | 9 || 3 | 9 || 4 | 17 || 5 | 17 || 6 | 16 || 7 | 6 || 8 | 1 || 9 | 10 || 10 | 3 |+------+------+10 rows in set (0.00 sec)
看下 table 的执行计划mysql-(ytt/3305)-explain table t1 order by r1 limit 2\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: ALLpossible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 10 filtered: 100.00 Extra: Using filesort1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
其实可以看到 TABLE 内部被 MySQL 转换为 SELECT 了。mysql-(ytt/3305)-show warnings\G*************************** 1. row *************************** Level: Note Code: 1003Message: /* select#1 */ select `ytt`.`t1`.`r1` AS `r1`,`ytt`.`t1`.`r2` AS `r2` from `ytt`.`t1` order by `ytt`.`t1`.`r1` limit 21 row in set (0.00 sec)
那其实从上面简单的例子可以看到 TABLE 在内部被转成了普通的 SELECT 来处理。示例 2应用于子查询里的子表。这里要注意，内表的字段数量必须和外表过滤的字段数量一致。克隆表 t1 结构mysql-(ytt/3305)-create table t2 like t1;Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
克隆表 t1 数据mysql-(ytt/3305)-insert into t2 table t1;Query OK, 10 rows affected (0.00 sec)Records: 10 Duplicates: 0 Warnings: 0
table t1 被当做内表，表 t1 有两个字段，必须同时满足 t2 检索时过滤的字段也是两个。mysql-(ytt/3305)-select * from t2 where (r1,r2) in (table t1);+------+------+| r1 | r2 |+------+------+| 1 | 1 || 2 | 9 || 3 | 9 || 4 | 17 || 5 | 17 || 6 | 16 || 7 | 6 || 8 | 1 || 9 | 10 || 10 | 3 |+------+------+10 rows in set (0.00 sec)
注意：这里如果过滤的字段数量和子表数量不一致，则会报错。
