sql管理思路

㈠ 如何使用sql语句实现这个思路

先创建一个自增临时表
select 自增=identity(int,1,1) into #tb from syscolumns a,syscolumns b
select * from #tb t where not exists(select * from tb where t.自增=id) and t.自增<=(select max(id) from tb)

㈡ sql数据库质疑的原因及解决办法

sql数据库质疑是设置错误造成的，解决方法为：

1、通过DBCC CHECKCB('DBName') 来检测数据库异常的原因，如果可以检测到数据库的异常，其中红色部分即时数据目前存在的问题，我们也在检测结果最后看到数据的总体的错误情况的汇总。

㈢ sql数据库后台处理的方法

private const int MaxPool = 10000; //最大连接数
private const int MinPool = 0; //最小连接数
private const bool Asyn_Process = true; //设置异步访问数据库
private const bool Mars = true; //在单个连接上得到和管理多个、仅向前引用和只读的结果集(ADO.NET2.0)
private const int Conn_Timeout = 15; //设置连接等待时间
private const int Conn_Lifetime = 15; //设置连接的生命周期
//private string ConnString = ""; //连接字符串
// private SqlConnection SqlDrConn = null; //连接对象
private static SqlConnection connection;
public static SqlConnection Connection
{
get
{
//string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["Notoko"].ConnectionString;
//string connectionString = ConfigurationSettings.AppSettings["ConnectionString"];
//string connectionString = "Data Source=.;Initial Catalog=notoko;Integrated Security=True;User ID=sa;Pwd=123";

string connectionString = "Data Source=.;"
+ "integrated security=True;"
+ "database=notoko;"
+ "User ID=sa;"
+ "Pwd=123;"
+ "Max Pool Size=" + MaxPool + ";"
+ "Min Pool Size=" + MinPool + ";"
+ "Connect Timeout=" + Conn_Timeout + ";"
+ "Connection Lifetime=" + Conn_Lifetime + ";"
+"Asynchronous Processing=" + Asyn_Process + ";";
connection = new SqlConnection(connectionString);
if (connection == null)
{
connection.Open();
}
else if (connection.State == System.Data.ConnectionState.Closed)
{
connection.Open();
}
else if (connection.State == System.Data.ConnectionState.Broken)
{
connection.Close();
connection.Open();
}
return connection;
}
}
public static int ExecuteCommand(string safeSql)
{
SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection);
int result = cmd.ExecuteNonQuery();
return result;
connection.Close();
connection.Dispose();
} public static int ExecuteCommand(string sql, params SqlParameter[] values)
{
SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
cmd.Parameters.AddRange(values);
return cmd.ExecuteNonQuery();
connection.Close();
connection.Dispose();
} public static string ReturnStringScalar(string safeSql)
{
SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection);
try
{
string result = cmd.ExecuteScalar().ToString();
return result;
}
catch (Exception e)
{
return "0";
}
connection.Close();
connection.Dispose();
} public static int GetScalar(string safeSql)
{
SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection);
try
{
int result = Convert.ToInt32(cmd.ExecuteScalar());
return result;
}
catch (Exception e)
{
return 0;
}
connection.Close();
connection.Dispose();
}
public static int GetScalar(string sql, params SqlParameter[] values)
{
SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
cmd.Parameters.AddRange(values);
int result = Convert.ToInt32(cmd.ExecuteScalar());
return result;
connection.Close();
connection.Dispose();
} public static SqlDataReader GetReader(string safeSql)
{
SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection);
SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
return reader;
reader.Close();
reader.Dispose();
connection.Close();
} public static SqlDataReader GetReader(string sql, params SqlParameter[] values)
{
SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
cmd.Parameters.AddRange(values);
SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
return reader;
reader.Close();
reader.Dispose();
connection.Close();
connection.Dispose();
} public static DataTable GetDataSet(string safeSql)
{
DataSet ds = new DataSet();
SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection);
SqlDataAdapter da = new SqlDataAdapter(cmd);
da.Fill(ds);
connection.Close();
connection.Dispose();
return ds.Tables[0];
} public static DataTable GetDataSet(string sql, params SqlParameter[] values)
{
DataSet ds = new DataSet();
SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
cmd.Parameters.AddRange(values);
SqlDataAdapter da = new SqlDataAdapter(cmd);
da.Fill(ds);
connection.Close();
connection.Dispose();
return ds.Tables[0]; }
}

㈣ 仓库管理sql 语言查询语句实现

Case 语法错误：
应为：
case aa.数量 when aa.数量>0 then aa.数量 else 0 end
另外：
库存生成，如果想这个做法是不行的，告诉你一个思路：
基础表应有：入库单、出库单；
账簿应有：数量帐、明细账、金额帐；
然后使用存储过程：实现登帐；
最后：在登帐后的账簿表中进行查询！
云驰软件！

㈤ 列举sql优化有哪些方式方法 博客园

sql优化的方式有：

1、选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：

ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表。

2、WHERE子句中的连接顺序：

ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。

3、SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：

ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间 。

4、 减少访问数据库的次数：

ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等。

5、 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200 。

6、 使用DECODE函数来减少处理时间：

使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表。

7、整合简单,无关联的数据库访问：

如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)。

㈥ Sql server 安全,性能优化的15条方案

1．1 基本概念 与数据库技术密切相关的基本概念包括：数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统四大概念。1. 数据（Data） 数据是对客观事物的一种描述，是由能被计算机识别与处理的数值、字符等符号构成的集合，即数据是指描述事物的符号记录。 广义地说，数据是一种物理符号的序列，用于记录事物的情况，是对客观事物及其属性进行的一种抽象化及符号化的描述。数据的概念应包括数据的内容和形式两个方面。数据的内容是指所描述的客观事物的具体特性，也就是通常所说的数据的“值”；数据的形式则是指数据内容所存储的具体形式，即数据的“类型”。故此，数据可以用数据类型和值来表示。2. 数据库（Data Base，DB） 数据库是指长期存储在计算机内部、有组织的、可共享的数据集合，即在计算机系统中按一定的数据模型组织、存储和使用的相关联的数据集合成为数据库。 数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性、易扩展性、集中性和共享性，以文件的形式存储在存储介质上的。数据库中的数据由数据库管理系统进行统一管理和控制，用户对数据库进行的各种数据操作都是通过数据库管理系统实现。3. 数据库管理系统（Data Base Management System，DBMS） 数据库管理系统是数据库系统的核心，是为数据库的建立、使用和维护而配置的软件，是位于操作系统与用户之间的一层数据管理软件。主要功能是对数据库进行定义、操作、控制和管理。1) 数据定义 数据的定义包括：定义构成数据库结构的外模式、模式和内模式，定义各个外模式和模式之间的映射，定义模式与内模式之间的映射，定义有关的约束条件。2) 数据处理对数据的处理操作主要包括对数据库数据的检索、插入、修改和删除等基本操作。3) 安全管理 对数据库的安全管理主要体现在：对数据库进行并发控制、安全性检查、完整性约束条件的检查和执行、数据库的内部维护（如索引、数据字典的自动维护）等。并且能够管理和监督用户的权限，防止拥护有任何破坏或者恶意的企图。4) 数据的组织、存储和管理 负责分类地组织、存储和管理数据库数据，确定以何种文件结构和存取方式物理地组织数据，如何实现数据之间的联系，以便提高存储空间利用以及提高随机查找、顺序查找、增加、删除和查改等操作的时间效率。5) 建立和维护数据库 建立数据库包括数据库数据的初始化与数据转换等。维护数据库包括数据库的转储与恢复、数据库的重组织与重构造、性能的监视与分析等。6) 数据通信接口提供与其他软件系统进行通信的功能。4. 数据库系统（Data Base System，DBS） 数据库系统指在计算机系统中引入数据库后的系统构成，一般有数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员和用户构成。1．2 数据库系统的特点 数据库系统的点主要有：数据的结构化、高共享性、低冗余度、易扩充、较高的独立性（物理数据独立、逻辑数据独立）以及数据由DBMS统一管理和控制（数据的安全性Security保护、数据的完整性Integrity保护、并发Concurrency控制、数据库恢复Recovery）等。第二章 数据库性能优化 数据库作为一种独立的、有组织、的可共享的数据集合，数据的查询访问是数据操作中频度最高的操作。当数据量和访问频率达到一定程度的时候，系统的响应速度就至关重要了，这时候就需要对数据库数据存储的结构和方式进行优化，使其满足系统需要的访问响应速度。2．1 性能影响因素 常见的影响数据访问速度的因素，有以下几种：1. 没有索引或者没有用到索引 数据库索引就像书籍中目录一样，使用户在访问数据库数据时，不必遍历所有数据就可以找到需要的数据。创建索引后，可以保证每行数据的唯一性，极大地提高数据检索效率，这是一中牺牲空间换取性能的方法。没有索引或者没有用到索引是数据访问速度慢最常见的因素，也是程序设计的一个缺陷所在。2. I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应 I/O吞吐量是影响数据访问速度的客观因素（硬件因素）。在一定的硬件环境下，利用优化的部署方案可适当提高I/O吞吐量。3. 没有创建计算列导致查询不优化 计算列是一个比较特殊的列，不填写任何设计类型，用户不可以改变该列的值。计算列的值是通过一定的函数公式等以另一个或多个列的值为输入值计算出的结果。如果没相应的计算列，在一些数据查询的时候需要对已有数据进行计算，从而浪费一部分性能。4. 内存不足 对数据库数据的查询访问毫无疑问会占用大量的内存空间，当内存不足的情况下，数据的访问速度会受到明显的影响甚至访问出现超时情况，是影响数据访问速度的客观因素。5. 网络速度慢 网络速度慢是影响数据访问速度的客观因素。可通过提高网络访问的位宽来解决。6. 查询出的数据量过大 当查询出的数据量过大时，内存的占用、系统时间的占用等都影响数据访问的速度。可以采用多次查询、定位查询、和查询数据量控制来解决。7. 锁或者死锁 锁或者死锁在数据库数据访问时会造成访问者等待时间过程或者永久无法获取到资源。这是查询慢最常见的因素之一，是程序设计的缺陷，要尽量避免。8. 返回不必要的行和列 在一般的数据查询中，都尽可能多的获取数据信息，这样造成了不必要的数据遍历，大大的增加了数据访问的响应的时间。所以在一般的查询中，尽量查询少的行和列，将数据遍历时间降到最低以满足数据输出需求。9. 查询语句不够优化 在数据查询访问过程中，使用最频繁的是使用自定义的查询语句进行数据输出的。所以编写优化的查询语句能够很大程度上提高数据查询访问的速度。2．2 性能优化 数据库性能优化主要是提高数据访问的速度，即提高数据库响应速度的性能指标。性能优化主要分为主观因素和客观因素两部分的优化。这里主要针对影响性能的客观因素进行优化。2．2．1 主观因素优化 主观因素主要是指服务器的硬件环境。主要优化有以下几个方面：1、 把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，数据量越大，提高I/O吞吐量越重要；2、 纵向、横向分割表，减少表的尺寸（sp_spaceuse）；3、 升级硬件；4、 提高网络访问速度；5、 扩大服务器的内存；配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置，一般设置为物理内存的1.5倍；如果安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑将虚拟内存大小设置为至少计算机中物理内存的3倍；6、 增加服务器CPU个数；其中并行处理比串行处理更需要资源。SQL SERVER根据系统负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询适合并行处理。不过更新操作UPDATE、INSERT、DELETE不能进行并行处理。 2．2．2 客观因素优化 客观因素主要指的是由于设计和开发中存在的缺陷和漏洞；主要优化有以下几个方面：1. 优化索引（1） 根据查询条件建立优化的索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建里索引（参照索引的创建），不要对有限的几个值的字段建立单一索引（如性别字段）。（2） 如果使用LIKE进行查询的话，简单的使用INDEX是不行的，全文索引又太耗费空间。LIKE ‘N%’使用索引，LIKE ‘%N’不使用索引。用LIKE‘%N%’查询时，查询耗时和字段值总长度成正比，所以不能用CHAR类型而采用VARCHAR。对于字段的值很长的字段建立全文索引。（3） 重建索引DBCC REINDEX，DBCC INDEXDEFRAG，收缩数据和日志DBCC SHRINKDB，DBCC SHRINKFILE。设置自动收缩日志，对与大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。2. 数据库部署优化（1） DB SERVER和APPLICATION SERVER分离，OLTP和OLAP分离；（2） 使用分区视图。分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体，联合体是一组分开管理的服务器，他们互相协作分担系统的处理负荷。A、在实现分区视图之前，必须先水平分区表。B、在创建成员表后，在每个服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器都有一个原始表的复本一样，不过每个服务器上其实只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。3. 查询语句优化 T-SQL的写法上有很大的讲究，DBMS处理查询计划的过程是：a、查询语句的词法、语法检查；b、将语句提交给DBMS的查询优化器；c、优化器做代数优化和存取路径的优化；d、由预编译模块生成查询规划；e、在合适的时间提交给系统处理执行；f、将执行结果返回给用户。（1） COMMIT和ROLLBACK的区别：ROLLBACK回滚所有的事务；COMMIT提交当前的事务。在动态语句中写事务，请将事务写在外面，如：BEGIN TRAN EXEC（@SQL） COMMIT TRANS或者将动态SQL写成函数或者存储过程。（2） 在大数据两的查询输出SELECT语句中尽量不要使用自定义函数，调用自定义函数的函数时系统调用是一个迭代过程，很影响查询输出性能的。在查询字段时尽可能使用小字段两输出，并在WHERE子句或者使用SELECT TOP 10/1 PERCENT来限制返回的记录数，使用SET ROWCOUNT来限制操作的记录数，避免整表扫描。返回不必要的数据，不但浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担，如果表很大的话，在表扫描期间将表锁住，禁止其他的联接访问，后过很严重的。（3） SQL的注释申明对执行查询输出没有任何影响。（4） 使用计算列对数据进行简单计算，尽量避免在查询语句中对数据进行运算。（5） 尽可能不使用光标，它会占用大量的资源。如果需要ROW-BY-ROW地执行，尽量采用非光标技术，如：客户端循环、临时表、TABLE变量、子查询、CASE语句等等。（6） 使用PROFILER来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在，用索引优化器优化索引。（7） 注意UNION和UNION ALL的区别。在没有必要的时候不要用DISINCT，它同UNION一样会降低查询速度，重复的记录在查询里是没有问题的。（8） 用sp_configure ‘query governor cost limit’或者 SET QUERY_COVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的 资源超出限制时，服务器自动取消查询，在查询之前就扼杀掉。SET LOCKTIME 设置锁的时间。（9） 不要在WHERE子句中列名加函数，如CONVERT，SUBSTRING等，如果必须用函数的时候，创建计算列在创建索引来替代。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS、IN、LEFT OUTER JOIN来替代，其中EXISTS比IN更快，最慢的NOT操作。（10） 使用QUERY ANALYZER，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般20%的代码占用了80%的资源，优化的重点就是这些慢的地方。（11） 如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显式申明指定索引，如：Select * From FA01(INDEX=IX_SEX) Where AA0107 IN(‘01’,‘02’)。（12） 在需要对已有数据进行比较复杂计算才能获得查询的结果数据时,将需要查询的结果预先计算好放在表中,查询的时候在SELECT。（13） 数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所有有限选择DEFAULT，依次为RULES，CONSTRAINT，PROCEDURE来编写程序的质量高，速度快。如果要插入大的二进制到IMAGE列，使用存储过程，千万不要用内嵌INSERT直接插入。因为这样应用程序首先将二进制转换成字符串，服务器收到字符后又将他转换成二进制。存储过程直接传入二进制参数即可，处理速度明显改善，如：CREATE PROCEDURE image_insert @image varbinary as Insert into table(fImage) values(@image)。（14） Between在某些时候比IN速度更快，更快地根据索引找到范围。由于IN会比较多次，所以有时会慢些。（15） 尽量不要建没有作用的事务例如产生报表时，浪费资源，只有在必须使用事务时才建立合适的事务。（16） 用OR的字句可以分解成多个查询，并通过UNION连接多个查询。速度取决与是否使用索引。如果查询需要用联合索引，用UNION ALL执行的效率更高些。（17） 尽量少用视图，视图的效率低。对视图操作比直接对表操作慢，可以用SRORED PROCEDURE来代替。特别是不要用视图嵌套，嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。视图是存放在服务器上的被优化好了的已经产生查询规划的SQL。对单表数据检索时，不要使用指向多表的视图，否则增加了不必要的系统开销，查询也会受到干扰。没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行，增加了额外的开销，这同UNION和UNION ALL原理相同。（18） 当使用SELECT INTO和CREATE TABLE时，会锁住系统表（SYSOBJECTS，SYSINDEXES等），从而阻塞其他的连接的存取。所以千万不要在事务内部使用。如果经常要用到临时表时请使用实表或者临时表变量。尽量少用临时表，用结果集和TABLE类型的变量来代替。（19） 在使用GROUP BY HAVING子句时，在使用前剔除多余的行，尽量避免使用HAVING子句剔除行工作。剔除行最优的执行顺序是：SELECT的WHERE子句选择所有合适的行，GROUP

㈦ SQL 数据库课程设计的思路

可以以一个完整的实例从手，从最基本的地方一点点说明，最后组成一个可以使用的系统（比如图书管理系统，或是学生点课系统）

㈧ 优化SQL有什么方法

在数据库应用系统中编写可执行的SQL语句可以有多种方式实现，但哪一条是最佳方案却难以确定。为了解决这一问题，有必要对SQL实施优化。简单地说，SQL语句的优化就是将性能低下的SQL语句转换成达到同样目的的性能更好的SQL语句。

优化SQL语句的原因

数据库系统的生命周期可以分成: 设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行优化的成本最高，收益最小。如果将一个数据库系统比喻成一座楼房，在楼房建好后进行矫正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本无法矫正），而在楼房设计、生产阶段控制好每块砖瓦的质量就能达到花费小而见效高的目的。

为了获得最大效益，人们常需要对数据库进行优化。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升全部加起来只占数据库应用系统性能提升的40%左右，其余60%的系统性能提升全部来自对应用程序的优化。许多优化专家甚至认为对应用程序的优化可以得到80%的系统性能提升。因此可以肯定，通过优化应用程序来对数据库系统进行优化能获得更大的收益。

对应用程序的优化通常可分为两个方面: 源代码的优化和SQL语句的优化。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高(尤其是对正在使用中的系统进行优化) 。另一方面，源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限，因为应用程序对数据库的操作最终要表现为SQL语句对数据库的操作。

对SQL语句进行优化有以下一些直接原因：

1. SQL语句是对数据库(数据) 进行操作的惟一途径，应用程序的执行最终要归结为SQL语句的执行，SQL语句的效率对数据库系统的性能起到了决定性的作用。

2. SQL语句消耗了70%～90%的数据库资源。

3. SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑，相对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低。

4. SQL语句可以有不同的写法，不同的写法在性能上的差异可能很大。

5. SQL语句易学，难精通。SQL语句的性能往往同实际运行系统的数据库结构、记录数量等有关，不存在普遍适用的规律来提升性能。

传统的优化方法

SQL程序人员在传统上采用手工重写来对SQL语句进行优化。这主要依靠DBA或资深程序员对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较以试图找到性能较佳的SQL语句。这种做法存在着以下不足：

1. 无法找出SQL语句的所有可能写法。很可能花费了大量的时间也无法找到性能较佳的SQL语句。即便找到了某个性能较佳的SQL语句也无法知道是否存在性能更好的写法。

2. 非常依赖于人的经验，经验的多寡往往决定了优化后SQL语句的性能。

3. 非常耗时间。重写-->校验正确性-->比较性能，这一循环过程需要大量的时间。

根据传统的SQL优化工具的功能，人们一般将优化工具分为以下三代产品：

第一代的SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具对输入的SQL语句从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。

第二代的SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析来产生是否要增加索引的建议。这类工具存在着致命的缺点——只分析了一条SQL语句就得出增加某个索引的结论，根本不理会(实际上也无法评估到)增加的索引对整体数据库系统性能的影响。

第三代工具是利用人工智能实现自动SQL优化。

人工智能自动SQL优化

随着人工智能技术的发展和在数据库优化领域应用的深入，在20世纪90年代末优化技术取得了突破性的进展，出现了人工智能自动SQL优化。人工智能自动SQL优化的本质就是借助人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，找到性能最好的等效SQL语句。LECCO SQL Expert就采用了这种人工智能技术，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。其突出特点是自动优化SQL语句。除此以外，还可以以人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写SQL语句，并找出所有等效的SQL语句及可能的执行计划，通过测试运行为应用程序和数据库自动找到性能最好的SQL语句，提供微秒级的计时; 能够优化Web应用程序和有大量用户的在线事务处理中运行时间很短的SQL语句; 能通过比较源SQL和待选SQL的不同之处，为开发人员提供“边做边学式训练”，迅速提高开发人员的SQL编程技能等等。

该工具针对数据库应用的开发和维护阶段提供了数个特别的模块：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块之一“SQL 语法优化器”的工作原理大致如下：输入一条源SQL语句，“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出，产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满，接下来对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句(不同的执行计划意味着不同的执行效率)，最后，对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句（参见下图）。

图 人工智能自动SQL优化示意图

LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句，它所提供的“边做边学式训练”还能够教会开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。LECCO SQL Expert的SQL语句自动优化功能使SQL的优化变得极其简单，只要能够写出SQL语句，它就能帮开发人员找到最好性能的写法。

小 结

SQL语句是数据库应用中一个非常关键的部分，它执行性能的高低直接影响着应用程序的运行效率。正因为如此，人们在SQL语句的优化上投入了很大的精力，出现了许多SQL语句优化工具。随着人工智能等相关技术的日益成熟, 肯定还会有更多更好的工具出现，这将会给开发人员提供更多的帮助。

㈨ SQL仓储管理系统的【设计思路】

可以有这几个功能模块：登录、入库、出库、查询统计、系统维护。
1、登录：用户名、密码，获取用户的权限。
2、入库：登记入库情况（品名、数量、单价、日期、审核人...)、打印入库单
3、出库：登记出库情况（品名、数量、单价、日期、审核人...)、打印出库单
4、查询统计：品名、数量、日期、审核人，打印输出报表
5、系统维护：用户管理、物品代码管理等等。

㈩ 如何通过注入SQL语句获取网站管理权限及安全措施

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如何通过注入SQL语句获取网站管理权限及安全措施

2011-04-19

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我要投稿

我们知道网站后台需要验证用户的输入, 如果不这样做, 用户甚至可以输入一些SQL语句操作后台的数据库,
这么好玩的事情一直没有真正体验过. 前几日学校搞了一个"你最喜欢的辅导员"投票活动, 网站估计是给某个学生团队做的,
结果经同学破解了这个网站的管理员帐号和密码, 我遂向他请教了原理, 也了解了他破解的步骤, 自己又实践了一遍. 感谢经同学,
没有他我就不知道这些, 也不可能有这篇博客.
本文破解网站的网址是www.2cto.com 本文的内容不适用于这个网站了.我整理了详细的破解过程跟大家分享, 文中的逻辑比较强, 需要读者耐心的看. 但文本讲述的是破解步骤, 是一般思路, 如果您有疑问, 请留言, 我们交流讨论 :)
一 网站是否存在SQL注入漏洞

网站一般包含一张用户表(用户名和密码)和一张管理员信息表(管理员名称和密码), 输入用户名和密码之后, 一般做法是后台都会执行一条SQL语句,
查询有没有对应的用户和密码, 比如SELECT * FROM SomeTable WHERE UserName = $UserName AND
pwd = $pwd, 如果这条语句返回真, 那么登录操作就完成了.
试想一下如果在学号和密码文本框中输入or=or,
并提交的话, 上面提到的SQL语句就变成了SELECT * FROM SomeTable WHERE UserName = or=or AND
pwd = or=or, 这个语语句变成了一个逻辑表达式, 表达式包含几段, 分别为:

1. SELECT * FROM SomeTable WHERE UserName = (假)
or
2. = (真)
or
3. (假)
and

4. pwd = (假)
or
5. = (真)
or
6. (假)

最后整个逻辑表达式为0|1|0&0|1|0, 这个结果为真(在执行到"0|1|..."的时候整个表达式省略号中的就不计算了, 因为"或"前面已经是真), 因此可以登录成功, 事实上也登录成功了.

二 破解后台数据库的原理
在用户名和密码的文本框中输入or=or, 截至上面所示的第2步, 表达式值为真,
因为后面紧接了一个"或", 所以无论在这后面的表达式是什么, "真或者假""真或者真"都是为真的. 关键就是or=or中间的那个=,
=表示一个字符, 永远为真. 如果我们将这个=改成某个SQL表达式, 如果这个表达式为真, 那么整个表达式就为真.

后面的几个步骤要求用户名和密码文本框中都输入同样的文本, 原因是: 后台的语句格式可能是SELECT * FROM SomeTable
WHERE UserName = $UserName AND pwd = $pwd, 也有可能是SELECT * FROM SomeTable
WHERE pwd = $pwd AND UserName = $UserName, 无论哪一种情况, 只要用户名和密码都输入的文本是一样的,
只要文本中包含的SQL表达式为真, 那么整个表达式就为真. 这样写带来的另一个好处是复制粘贴很方便.
通过写一些SQL表达式来一次一次的测试出数据库里的内容.

三 获取后台数据库的表名
如果将表达式替换为(SELECT COUNT(*) FROM 表名)<>0,
这个表达式用来获取一个表中有多少条记录, 需要做的就是猜这个表名是什么, 猜中了的话, 那么这个表中的记录条数肯定就不会等于0,
那么这个表达式的值就是真的. 常用的表名也就是那么一些, 一个个的代进去试, 最后发现有个叫做admin的表, 它的字段不为空. 很显然,
这个表是用来存放管理员信息的.

四 获取后台数据库表的字段名
现在已经知道这个表叫做admin了, 接下来想办法得到这个表中的字段.

把表达式替换成(SELECT COUNT(*) FROM admin WHERE LEN(字段名)>0)<>0,
这个表达式用来测试admin这个表中是否包含这个字段. LEN(字段名)>0表示这个字段的长度大于0, 在这个字段存在的情况下,
LEN(字段名)>0是始终为真的. 如果包含的话这个字段的话, 整条SELECT语句返回的数字肯定不为0, 也就是说整个表达式为真,
从而得到字段名.
按照这样的方法, 靠猜共得出了三个很关键的字段:id, admin, pass.

五 获取字段的长度
目前已得到的信息是有个admin表, 表中有id, admin, pass字段. 后台中存储用户名和密码, 常规做法是存储它们进行MD5加密后的值(32位), 现在测试一下是不是这样.

把表达式替换为(SELECT COUNT(*) FROM admin WHERE LEN(字段名)=32)<>0, 将admin和pass代进去结果是真, 说明后台存储管理员帐号和密码用的是加密后32位的字段.

六 获取管理员帐号和密码
MD5加密后的字符串包含32位, 且只可能是由0-9和A-F这些字符组成.
1. 获取管理员帐号

将表达式改成(SELECT COUNT(*) FROM admin WHERE LEFT(admin,1)=A)>0,
意思是我猜测某个adimin帐号的第一个字符是A, 如果成功则表达式成立. 失败的话, 把A换成0-9和B-F中的任意字符继续试, 知道成功.
如果成功了, 我再继续猜这个帐号的第二个字符, 假如第一个字符是5, 我猜测第二个字符是A, 那将表达式改成(SELECT COUNT(*)
FROM admin WHERE LEFT(admin,2)=5A)>0. 可以发现字符串中LEFT()函数中的1变成了2,
另外5A代码左边两个字符是5A, 其中5已经确定下来了. 就这样重复不断的猜, 直到得到整个32位的MD5加密后的字符串.
2. 获取该帐号对应的的id
为什么需要获取该帐号对应的id? 原因如下: 按照上一条是可以得到帐号和密码的, 但一张表中可以有若干个管理员帐号和密码, 怎么对应起来呢? 需要通过id. 一个id对应一条记录, 一条记录只有一对匹配的帐号和密码.

将表达式改成(SELECT COUNT(*) FROM admin WHERE LEFT(admin,1)=5 AND id=1)>0,
上一条假设了某帐号第一个字符是5, 只要这个表达式中的"AND id = 1"正确, 那么就可以得知该帐号的id是1. 如果不是1,
换成其它的数字一个个的试一试.
3. 获取帐号对应的密码
现在已经猜出了某管理员的帐号,
并且知道对应的id是多少(假设得出来是4), 现在只要得到该条记录中记录的密码是什么. 同理, 将表达式改成(SELECT COUNT(*)
FROM admin WHERE LEFT(pass,1)=A AND id=4)>0, 注意id已经是知道了的4,
现在要一个个的猜pass中从第1个到第32个字符是什么, 方法同"获取管理员帐号"方法. 最后可以得到一个32位的MD5加密后的字符串(密码).

*注: 如果嫌手工得到每个字符是什么太麻烦, 可以自己用C#写一个程序, 模拟一下登录, 通过控制一个循环, 可以很快得到结果.

七 将MD5加密后的帐号和密码转成明文

网上有一些网站数据库里存储了海量(几万亿条)的MD5加密后的暗文对应的明文, 只需输入你需要查找的MD5加密后的字符串就可以查看到明文是什么.