性能优化的思路1、首先需要使用慢查询功能，去获取所有查询时间比较长的SQL语句。MySQL——慢查询2、其次使用explain命令去查看有问题的SQL的执行计划。MySQL——执行计划EXPLAIN3、最后可以使用showprofile\s\查看有问题的SQL的性能使用情况。MySQL高级：showprofile

首先得清楚什么时候使用事务。当你需要一次执行多条SQL语句时，可以使用事务。通俗一点说，就是，如果这几条SQL语句全部执行成功，则才对数据库进行一次更新，如果有一条SQL语句执行失败，则这几条SQL语句全部不进行执行，这个时候需要用到事务。其次才是事务的具体使用。1.获取对数据库的连接（代码这里省略了吧，网上太多了，对各种数据库

hiveHive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。可以说，Hive的存在让海量数据的增删改查更加方便。

6.4 转换函数数据类型转换可以通过CAST()和CONVERT()函数来实现。大多数情况下，这两个函数是重叠的，它们反映了SQL语言的演化历史。这两个函数的功能相似，不过它们的语法不同。虽然并非所有类型的值都能转变为其他数据类型，但总的来说，任何可以转换的值都可以用简单的函数实现转换。6.4.1 CAST()函数CAST()函数

分析和优化的基本步骤如下：1、如果是SQL语句的写法问题，我们可以通过在不更改业务逻辑的情况下改写SQL来加以解决；2、如果是不必要的全表扫描/排序而导致了目标SQL的性能问题，我们可以通过建立合适的索引（包括函数索引、位图索引等）来加以解决；3、如果是表或者索引的不良设计导致的目标SQL的性能问题，我们可以通过重新设计表/索引

　　在平时开发过程中写sql时，我们通常都不太关心sql的性能，只有能给查出来数据，sql的执行速度不是太慢就不会去管它了。但是开发时期的数据量往往都不是太大，很多性能问题只有在生产环境中才会发现，如：数据过多、sql关联了太多的表，使用了太多的join、或者建立了索引，但是索引失效的问题。所以要解决这些性能上的难题，就要去研究mysql最为重要的特性索

SQL的基本语法规范1、sql不区分大小写，但是习惯上关键字、系统保留字、函数名称大写，表名和列名小写；2、sql使用空格或者回车来分隔每个单词都一样，习惯上每个子句换行，WHERE子句中的每个条件占一行，子查询单独占一行；3、复杂的语句最好加上注释进行说明；4、sql语句中使用分号作为分隔符，系统读取到分号才会执行语句。

PostgreSQL11文档:SQL命令

SQLCREATEDATABASE语句SQLCREATEDATABASE语句用于创建一个新的SQL数据库。语法sqlCREATEDATABASE数据库名称;示例以下SQL语句创建了一个名为"testDB"的数据库：sqlCREATEDATABASEtest