1、通用数据库分类
数据库是存储和管理数据的仓库。根据数据的存储方式和应用场景，数据库可以分为多种类型。其中，关系型数据库和非关系型数据库是两种主要的数据库分类。
1.1 关系型数据库
关系型数据库是指基于关系模型的数据方式，数据以二维表的形式进行存储。这种数据库结构化强，数据访问简便，通过结构化查询语言SQL进行单一或联合的数据表操作。它适合处理大量结构化数据，但读写大量数据时，相较于非关系型数据库，其效率可能有所降低。
1.2 非关系型数据库
非关系型数据库是一种不同于传统关系型数据库的存储方式，它以更加灵活和可扩展的方式来存储数据。其存储形式包括图像、文本等，通常不依赖于表格来存储数据。这类数据库适合分析性场景，能通过专用的硬件设备提升大规模数据的读写效率。
2、常用关系型数据库查询过程原理
对于关系型数据库来说，如DB2等，其查询过程通常包括多个步骤。以DB2为例，其过程包括语法和语义检查、选择最优访问路径、生成数据库可识别的执行代码以及按SQL命令进行数据操作等。
3、优化器最优访问路径选取原则
数据库优化器负责选择最优的访问路径来执行SQL语句。它通过估算不同访问路径的开销并选择开销最小的路径来达到提升访问效率的目的。影响访问路径选择的因素包括数据表的索引建立方式、数据表的摆布方式以及数据表键值的重复率等。
4、高效查询语句书写原则
4.1 避免不恰当的使用“SELECT ”
使用“SELECT ”会导致数据库处理并返回所有列的数据，增加I/O和CPU的开销。应明确指定需要的列，避免不必要的开销。
4.2 避免在本地谓词中使用复杂表达式
在编写SQL语句时，应避免在谓词中使用复杂的函数或表达式，这可能会影响数据库使用索引的能力，从而降低查询性能。
4.3 避免用复杂表达式构建连接谓词
连接谓词应尽量简洁，避免使用复杂的表达式或非索引列。这样可以确保数据库有更多的选择来连接表并选择最优的连接方式。
4.4 避免连接谓词中的数据类型不一致
连接谓词中的列应具有相同的数据类型和长度。这样可以确保数据库能够使用某些特定的表连接方式，如哈希连接，从而提高查询性能。
4.5 确保在连接谓词中使用等号
在连接谓词中应优先使用等号进行连接，避免使用其他比较运算符如大于、小于等。这样可以确保数据库能够使用最有效的表连接方式。
4.6 恰当安排 Group By 子句中列的顺序
在写GROUP BY子句时，应考虑到已存在的索引情况。如果GROUP BY子句中的列顺序与某个索引的键顺序一致，那么应按照该索引的键顺序来写GROUP BY子句，以避免额外的排序操作。
4.7 活用FETCH FIRST N ROWS ONLY字句
对于只需要返回少量结果的应用场景，可以使用FETCH FIRST N ROWS ONLY字句来提高性能。
4.8 多用indexable谓词避免使用Non-indexable谓词
在编写SQL语句时，应优先使用indexable谓词来匹配索引，避免使用Non-indexable谓词，这样可以提高查询的执行效率和性能。
以上就是关于通用数据库分类、关系型数据库查询过程原理以及高效查询语句书写原则的详细解释。在实际应用中，根据具体的需求和场景选择合适的数据库和优化策略是非常重要的。数据库查询与性能优化指南
在编写关系型数据库的查询语句时，遵循一些最佳实践是至关重要的。以下是一些关键要点，它们有助于提升查询语句的效率和性能。
6）LIKE谓词与通配符的使用。
在LIKE谓词中，将通配符放在最前面可以更有效地进行模式匹配。例如，C1 LIKE ‘%ABC’ 这样的写法能够更精确地定位到以“ABC”结尾的记录。
4.9 多索引字段匹配的优越性
当查询语句的谓词与数据库表中的索引key column有更多匹配时，查询的过滤率会更高，从而使得查询效率更为出色。在编写SQL语句时，应尽量让谓词与更多的索引字段相匹配。
4.10 利用分区表进行高效查询
对于采用分区技术的数据库表，若能将分区键值有效地融入SQL语句的谓词中，则能将查询范围限定在特定的分区内。这不仅可以避免对整张表的扫描，还能显著减少I/O操作，从而大幅提升查询性能。
5、总结部分
本文简述了目前最为流行的两种数据库类型——关系型数据库与非关系型数据库之间的区别及各自的优势。结合农业银行核心应用的实际情况，从开发者的角度出发，详细阐述了关系型数据库中查询语句的书写与数据库访问性能之间的关系。
通过实例展示了如何书写高效的SQL语句以及其背后的技术原理。这些技巧和策略不仅有助于提升数据库查询的效率，还能为开发人员在实际工作中提供有益的参考。