百万条数据查询优化
百万数据查询优化技巧三十则
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3.应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用between 就不要用in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where
datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--…2005-11-30?生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and
createdate<'2005-12-1'
10.不要在where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.很多时候用exists 代替in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where
num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select 的效率，但同时也降低了insert 及update 的效率，因为insert 或update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新clustered 索引数据列，因为clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用varchar/nvarchar 代替char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into 代替create table，避免造成大量log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncate table ，然后drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置SET NOCOUNT ON ，在结束时设置SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
觉得主要应该从5个方面进行调整：
1.去掉不必要的大型表的全表扫描
2.缓存小型表的全表扫描
3.检验优化索引的使用
4.检验优化的连接技术
5.尽可能减少执行计划的Cost
现在简单的举几个例子
Where子句中有“！=”将不使用索引
select account_name from test where amount != 0 (不使用)
select account_name from test where amount > 0 (使用)
Where条件中对字段增加处理函数将不使用该列的索引
select * from emp where to_char(hire_date,'yyyymmdd')='20080411' (不使用)
select * from emp where hire_date = to_char('20080411','yyyymmdd') (使用)
避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
select * from emp where dept_code is null (不使用)
select * from emp where dept_code > 0 (使用)
通配符% 的使用
select * from emp where name like '%A' (不使用索引)
select * from emp where name like 'A%' (使用索引)
在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子：
SELECT EMP_NO FROM EMP WHERE (GROUP,NAME) = ( SELECT
COLUMN1,COLUMN2 FROM TEST WHERE TEST_ID = 604)
最高效的删除重复记录方法( 因为使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
sql语句用大写的；因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行在java代码中用到preparedStatement的時候尽量少用连接符“＋”连接字符串！
大型ORACLE数据库优化设计方案
大型ORACLE数据库优化设计方案 本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 对于ORACLE数据库的数据存取，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级 包括硬件平台,第二级调整是ORACLE RDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不 同方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则：(1)把以同样方式使用的段类型存储在一起； (2)按照标准使用来设计系统；(3)存在用于例外的分离区域；(4)最小化表空间冲突；(5)将数 据字典分离。 二、充分利用系统全局区域SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA 包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区(data block buffer cache)是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小 的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块(表、索引、簇等)，因此采用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表 说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法 管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这
实验5 数据库监视与性能优化
实验项目名称：数据库监视与性能优化实验学时： 4 同组学生姓名：实验地点： 实验日期：实验成绩： 批改教师：批改时间： 一、实验目的和要求 1、利用索引优化查询性能、优化SQL语句。 2、了解通过对SQL profiler跟踪系统运行数据。 二、实验仪器和设备 设备：奔腾Ⅳ或奔腾Ⅳ以上计算机； 环境：WINDOWS 7 或WINDOWS XP、Microsoft SQL Server 2008。 三、实验过程 1、完成以下的实验。 1）使用对象资源管理器创建、管理索引 ①为员工表创建一个索引名为“emp_id”的唯一性非聚集索引，索引关键字是“员工号”，填充因子80 % 。 ②重命名索引，将索引“emp_id”重命名为“员工表_员工号”。 ③删除索引“员工表_员工号”。 2）使用T-SQL语句创建、管理索引 ①为员工表创建一个索引名为“emp_id”的唯一性非聚集索引，索引关键字是“员工号”，填充因子80 % 。 ②重命名索引，将索引“emp_id”重命名为“员工表_员工号”。 ③为员工参与项目表创建一个索引名为“员工_项目_index”的非聚集复合索引，索引关键字为“员工号”，升序，项目编号，降序，填充因子50%。 ④删除索引“员工表_员工号”和“员工_项目_index”。 3）索引前后的执行计划 ①删除员工表中员工号上的主键。按员工姓名和项目名称查询对应的职责，然后观察执行计划信息，计算总的I/O和CPU开销。（员工表和员工参与项目表中的员工号都没有索引）②为员工参与项目表创建一个索引名为“员工参与项目_员工号”的非聚集索引，索引关键字为“员工号”，升序；按员工姓名和项目名称查询对应的职责，然后观察执行计划信息，计算总的I/O和CPU开销。（员工表中员工号没索引，员工参与项目表中的员工号有非聚集
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台： 为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策)。 为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3 建设内容 基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强
如何优化数据库,提高查询效率
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/d316411745.html, 如何优化数据库，提高查询效率 作者：代鸿彬 来源：《学习与科普》2019年第10期 摘要：随着信息时代的到来，生活和工作当中已经无法避免的需要和计算机打交道，和 计算机打交道的同时就必须要用到数据库。数据库系统是计算机当中的一项重要系统，储存在用户的关键信息，不仅对个人影响很大，同时对企事业单位也有着重要影响。 关键词：信息时代；数据库；索引 数据库是信息的载体也是数据的最佳表现形式，它的共享性导致了数据会被大量的搜索查询，为了提高查询的效率，就不得不对数据库进行优化。 一、利用索引进行优化。 索引是数据库的重要组成部分，也是使用者根据需要进行查询最直接的方法，优化索引可以提高查询的效率。当前的数据库当中大部分还是使用国际商业机器公司以前的索引顺序存取方法，对于用户来说肯定会选择方便、快捷的索引方式，怎么方便怎么来。在建立索引的时候针对不同的内容，需要建立不同的连接方式，但是随着用户的增多，查询内容和方向的多元化，这就造成了在实际工作当中经常会有使用频率很少的索引出现，甚至也会出现没有查询所需的索引，这种情况可以通过查询优化器进行自动生成的索引进行查询。对于使用频率较为频繁的列，需要对其进行排序或者分组的列上建立索引时，要优化索引提高效率，对于使用频率很少的列可以不建立索引。 二、简化排序进行优化。 对于部分企事业单位需要排序的内容很多时，就要使用大型数据表来满足查询需求，但是大型数据表涉及的内容很多，为了避免出现重复排序的现象需要对数据表进行简化。在大型数据表当中有一部分的内容可以自动进行排序的次序输出，这时就可以直接利用查询优化器进行优化，将复杂的排序简单化，从而提高索引查询效率。需要排序的列对索引优化影响较大，就像语言当中的ORDER BY 或者GROUP BY句子当中的列次序和索引当中的列次序基本是不同的，但是排序的列可通过表的不同形式表现出来。通过简化排序避免了重复的排序，并且将数据库进行了合理的合并。如果不进行简化排序，就需要将排序的范围进行缩小简化，从而提高查询使用的效率。 三、大型表行数据库存取的合理消除。 数据库系统的存储量是有上限的，所有的索引内容都占有数据库空间，尤其是大型数据表占有的空间更大，将会造成索引时间变长。但是大型表行数据有些内容是不必要的，在进行索引查詢时，数据表当中的存取顺序对查询的效率有直接的影响。例如需要采用存取策略时，通
Web网站大数据量的性能解决方案
W eb网站大数据量的性能解决方案 随着中国大型IT企业信息化速度的加快，大部分应用的数据量和访问量都急剧增加，大型企业网站正面临性能和高数据访问量的压力，而且对存储、安全以及信息检索等等方面都提出了更高的要求…… 本文中，我想通过几个国外大型IT企业及网站的成功案例，从Web技术人员角度探讨如何积极地应对国内大型网站即将面临的扩展（主要是技术方面，而较少涉及管理及营销等方面）矛盾。 一、国外大型IT网站的成功之道 (一)MySpace 今天，MySpace已经成为全球众口皆碑的社区网站之王。尽管一流和营销和管理经验自然是每个IT企业取得成功的首要因素，但是本节中我们却抛弃这一点，而主要着眼于探讨在数次面临系统扩张的紧急关头MySpace是如何从技术方面采取应对策略的。 第一代架构—添置更多的Web服务器 MySpace最初的系统很小，只有两台Web服务器（分担处理用户请求的工作量）和一个数据库服务器（所有数据都存储在这一个地方）。那时使用的是Dell双CPU、4G内存的系统。在早期阶段，MySpace基本是通过添置更多Web服务器来对付用户暴增问题的。但到在2004年早期，在MySpace用户数增长到五十万后，其数据库服务器已经开始疲于奔命了。 第二代架构—增加数据库服务器 与增加Web服务器不同，增加数据库并没那么简单。如果一个站点由多个数据库支持，设计者必须考虑的是，如何在保证数据一致性的前提下让多个数据库分担压力。MySpace 运行在三个SQL Server数据库服务器上—一个为主，所有的新数据都向它提交，然后由它复制到其它两个；另两个数据库服务器全力向用户供给数据，用以在博客和个人资料栏显示。这种方式在一段时间内效果很好——只要增加数据库服务器，加大硬盘，就可以应对用户数和访问量的增加。 这一次的数据库架构按照垂直分割模式设计，不同的数据库服务于站点的不同功能，如登录、用户资料和博客。垂直分割策略利于多个数据库分担访问压力，当用户要求增加新功能时，MySpace只需要投入新的数据库加以支持。在账户到达二百万后，MySpace还从存储设备与数据库服务器直接交互的方式切换到SAN（存储区域网络）—用高带宽、专门设计的网络将大量磁盘存储设备连接在一起，而数据库连接到SAN。这项措施极大提升了系统性能、正常运行时间和可靠性。然而，当用户继续增加到三百万后，垂直分割策略也变得难以维持下去。 第三代架构—转到分布式计算架构 几经折腾，最终，MySpace将目光移到分布式计算架构——它在物理上分布的众多服务器，整体必须逻辑上等同于单台机器。拿数据库来说，就不能再像过去那样将应用拆分，再以不同数据库分别支持，而必须将整个站点看作一个应用。现在，数据库模型里只有一个用
北邮大三数据库实验六数据查询分析实验
实验六数据查询分析实验 实验目的 通过对不同情况下查询语句的执行分析，巩固和加深对查询和查询优化相关理论知识的理解，提高优化数据库系统的实践能力，熟悉了解Sybase中查询分析器的使用，并进一步提高编写复杂查询的SQL 程序的能力。 实验内容 1.索引对查询的影响 （1）对结果集只有一个元组的查询分三种情况进行执行（必如查询一个具体学生的信息）：不建立索引，（学号上）建立非聚集索引，（学号上）建立聚集索引。 建立聚集索引： create clustered index student on student(student_id) go 建立非聚集索引： create nonclustered index student_index on student(student_id) go 用查询分析器的执行步骤和结果对执行进行分析比较。 select*from student where student_id='30201' 不建立索引 建立聚集索引
建立非聚集索引 （2）对结果集中有多个元组的查询（例如查看某门成绩的成绩表）分类似（1）的三种情况进行执行比较。 select*from student where student_id>'30401' 不建立索引：
建立聚集索引： 建立非聚集索引： （3）对查询条件为一个连续的范围的查询（例如查看学号在某个范围内的学生的选课情况）分类似（1）的三种情况进行执行比较，注意系统处理的选择。 select*from student where student_id between'31201'and'31415' 不建立索引：
数据库及SQL代码优化方案
1.1、数据库及SQL代码优化方案 （1）每周检查统计信息是否及时更新。 （2）每周检查各索引是否有效。 （3）每周检查分区是否正确。 （4）每周检查执行计划是否正确。 （5）每天检查RAC和ASM是否正常运行。 （6）每天检查相关日志是否正常备份。 （7）每天检查相关文件系统和表空间的占用率是否在国家税务总局规定的阀值以下。 （8）在每月申报高峰等业务繁忙期采样并找出消耗I/O资源和CPU资源较多的SQL语句。 （9）分析上述SQL语句，与软件服务商充分沟通后，提出优化建议。 （10）在每月申报高峰期每隔15分钟检查一次数据库连接数，发现异常及时处理。 1.1.1、系统数据库索引、表分区和对象优化方案 数据库对象的优化主要包括：表、索引和sequence等对象，通过优化对象参数、调整对象属性（例如分区表、分区索引、反转索引等等）等方法来实现对数据库对象的优化改造。 1.1.1.1表和索引并行参数优化 数据库的表和索引的并行参数值的设置对相关的sql语句的执行计划会造成影响，表和索引的degree值大于1，执行计划就偏向于使用全表和全索引扫描，另外如果并行参数值过大，短时间内也会对主机和数据库的资源造成很大的压力，因此在oltp的数据库下建议将表和索引的degree值设为1。 1.1.1.2热点大表的分区改造 对访问量很大、表的记录数很多、存在热块争用的表，可以考虑对表和索引进行适当的分区改造，分散访问压力，提高数据访问的性能。 对以下表的记录数超过1000万并且记录数持续增长的大表，建议进行分区
改造（地区+时间）： 1.1.1.3分区索引的清理 对最近30天数据库分区索引访问情况进行统计，对访问次数为0的分区索引和应用部门进行确认，若确认为多余的索引，建议进行删除清理。 1.1.1.4Sequence序列优化 加大sequence 的 cache，并使用noorder选项。在RAC中经常会遇到SQ 锁等待，这是因为在RAC环境下，sequence也成为全局性的了，不同节点要生成序列号，就会产生对sequence资源的争用。而目前大多数系统中，sequence 大多数被作为主键发生器来使用，使用的频率十分高，在RAC环境中，需要设置较大的 sequence cache，否则会造成较为严重的争用，从而影响业务。 1.1.2、SQL硬解析优化方案 1.1. 2.1相关知识点介绍 1.1. 2.1.1Oracle的硬解析和软解析 Oracle对sql的处理过程：当发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程： 1、语法检查(syntax check) 检查此sql的拼写是否语法。 2、语义检查(semantic check) 诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。 3、对sql语句进行解析(prase) 利用内部算法对sql进行解析，生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。 4、执行sql，返回结果(execute and return) 其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。 Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache
大数据报表优化问题
大数据报表优化问题 方法一、优化设计器的配置，方法如下：在reportconfig.xml里面，您可以修改一下信息优化，单元格数，并发数等。 D:\润前报表\webapps\demo\WEB-INF 这个路径下的reportconfig.xml。 1）maxCellNum 当前报表系统能运算的最大单元格数，能够动态控制并发数。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这些数值可以设得越大，但最多建议不要超过2000000。 设置为-1 ，表示为无限大。 2）maxConcurrentForReport表示报表WEB应用中服务器可以同时计算的报表的个数，以便有效控制服务器的内存使用量。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这些数值可以设得越大，但最多建议不要超过100。 3）maxWaitForReport表示报表WEB应用中服务器可以等待计算的报表的个数，以便有效控制服务器的内存使用量。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这个数值可以设得越大，但最多建议不要超过100。 maxWaitTimeForReport表示内存溢出后，最长等待多久才允许新任务访问，以秒为单位，一般建议为30。 4）另外在D:\润前报表\bin 下startup.bat 里面可以修改设计器使用内存，可以根据计算机性能配置。Xms512m -Xmx1024m 这里一般改成1024 1024 startdemo.bat是设置ie浏览时的内存。 方法二、利用tag标签对报表进行分页运算和输出，您可以参考下《应用开发教程》--》2.6.3 autobig分页。 在一页一页计算报表的基础上，然后一页一页输出到文件。即在输出到文件时判断一下该文件是否有内容，如果有，则追加到后面。 实现方法：1）调API接口按常规的办法计算报表，获得结果报表iReport 2）调用ReportUtils.exportToText( OutputStream os, IReport report )方法即可实现流式输出到txt 文件 方法二需要将jar包更新，否则会提示autobig标签未定义错误。
大数据库系统概论——查询优化实验报告材料
数据库实验报告 题目：查询优化：军毅日期：2016-5-14 实验目的 1.明确查询优化的重要性； 2.理解代数优化与物理优化方法； 3.学习在查询中使用较优的方法。 实验平台 1.OS： Windows XP 2.DBMS： SQLServer2008、VC6.0（或者visio studio） 3.IDE： Eclipse 实验用时： 两次上机 实验容 一、数据库的恢复操作（导入数据） 1.在【程序】中打开Microsoft SQL Server Management Studio。新建数据库 “FoodmartII”
2.在数据库FoodmartII 上右键单击，选择【任务】【导入数据】。 3.在“导入和导出向导”对话框中，数据源选择“Microsoft Access”，单击 “文件名”后面的【浏览】按钮，按你的存储路径找到Foodmart.mdb 文件。 单击【下一步】。 4.在“选择目标”部分，注意目标数据库的名称应为刚才建立的“FoodmartII”。 5.选择复制一个或多个数据库表。 6.在接下来的对话框中选择可能用到的数据表，根据需要勾选。单击【下一步】 并“立即执行”，成功导入数据后可以看到如下对话框。单击【关闭】按钮。观察数据库引擎中的FoodmartII，看一看数据库中有哪些表，表中有哪些数据，是否包含索引，是否建立了视图？ 二、理解索引对查询的影响 1.新建查询，在查询窗口中输入一个查询命令。 2.在【查询】菜单中选择【显示估计的查询计划】，注意观察查询窗口下面的 执行计划窗口。执行该查询（使用工具栏上的“执行”按钮或者【查询】菜单上的“执行”命令），观察右侧【属性】窗口中“返回的行数”“占用时间”等关键信息。 3.为Customer 表建立索引。建立Customer_id 列的非聚集索引。执行查询， 在【属性】窗口中观察查询时间。 三、分析查询条件对查询执行的影响 1.新建查询，输入查询命令，再按上面的步骤，观察“估计的查询计划”和“占 用时间”时间等信息，比较查询条件对查询执行的影响。 2.观察查询命令，在emplyee 表建立salary 列的非聚集索引。再次观察上面 这个查询命令的查询计划和执行情况。 四、分析连接条件对连接操作的影响 1.对比下面查询的查询计划和查询执行情况 2.在employee 表上对employee_id 列建立聚集索引.观察查询计划和执行情况 的变化.
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信
息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。
大数据库优化(SQLServer)
SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要，希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项，在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现，有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息，只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为，一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务，也不单单是开发阶段的事情，而是在整个软件生命周期都需要注意，进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说，在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方，系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力，但是，我们必须注意，性能是很重要的非功能 性需求，必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面，在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型，大的方面，区分是OLTP（联机事务处理系统）和OLAP（联机分析处理系统）。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段，在这个阶段，有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后，可以进行初步的索引设计，好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码，为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的： 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式： 第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三
大数据性能优化之Hive优化
Hive性能优化 1.概述 本人在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先，我们来看看hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ ?数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 ? jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 ? sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map 端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。 ? count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。举个例子：比如男uv,女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。
面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段： ?好的模型设计事半功倍。 ?解决数据倾斜问题。 ?减少job数。 ?设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。 ?了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。 set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化有时不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题。 ?数据量较大的情况下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题。 ?对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如所有的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的正向影响。 ?优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。 而接下来，我们心中应该会有一些疑问，影响性能的根源是什么？ 3.性能低下的根源
数据查询分析优化实验
北京邮电大学 实验报告 课程名称数据库系统原理 实验名称数据查询分析优化实验 计算机学院网络工程11班 薛玥 指导教师吴起凡 成绩 2014-5-20
目录 实验目的 (2) 实验环境 (2) 实验内容 (2) 实验步骤 (2) 实验问题及感想 (40) 遇到的问题 (40) 感想 (41)
实验目的 1．熟悉了解SQL SERVER数据库中查询优化的使用，理解数据库查询优化的基本概念。2．结合文档“数据库物理设计及查询优化-v1-110320.doc”，通过对不同情况下查询语句的执行情况的对比分析，巩固加深查询优化的理解，并进行书写优化SQL语句的初步训练，提高编写高效SQL语句进行数据查询的能力。 实验环境 众所周知，SQL查询需要进行优化，好的优化甚至可能提高效率几个数量级。SQL SERVER在执行查询时分为两个步骤：第一步是编译查询，生成查询计划，第二步执行该计划。编译查询分为分析、代数化和优化三个阶段，完成编译后系统将把计划保存在缓存中，以后执行该查询时可直接调用，而省略重新编译过程。然后执行引擎将计划复制为可执行形式并执行之。采用SQL SERVER数据库管理系统作为实验平台，可以采用SQL SERVER 2005、2008或2012，并使用其各种版本。 实验内容 实验中要进行表中记录数多少、结果集大小、有无索引、不同书写方式的等效SQL、多表连接查询等情况进行查询计划分析，并比较各种查询计划的效率优劣。 实验步骤 一、查询执行计划观察 从“实验四数据查询与修改实验”中，选取涉及多表查询的select查询语句，执行该语句，利用Microsoft SQL Server Management Studio(Express)，就可以观察该语句的查询执行计划，分析查询执行计划包含的各项基本关系代数操作和查询代价。 二、索引对查询、插入、删除、更新的影响 1．单表查询（针对GSM数据库） 针对表BTS，在BTS经度上建立非簇集索引（必须使用Create index语句），进行下列查询： 首先在longitude上面建立索引。如下图所示。
SQL数据库优化方法
SQL数据库优化方法
目录 1 系统优化介绍 (1) 2 外围优化 (1) 3 SQL优化 (2) 3.1 注释使用 (2) 3.2 对于事务的使用 (2) 3.3 对于与数据库的交互 (2) 3.4 对于SELECT *这样的语句， (2) 3.5 尽量避免使用游标 (2) 3.6 尽量使用count(1) (3) 3.7 IN和EXISTS (3) 3.8 注意表之间连接的数据类型 (3) 3.9 尽量少用视图 (3) 3.10 没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY (3) 3.11 避免相关子查询 (3) 3.12 代码离数据越近越好 (3) 3.13 插入大的二进制值到Image列 (4) 3.14 Between在某些时候比IN 速度更快 (4) 3.15 对Where条件字段修饰字段移到右边 (4) 3.16 在海量查询时尽量少用格式转换。 (4) 3.17 IS NULL 与IS NOT NULL (4) 3.18 建立临时表， (4) 3.19 Where中索引的使用 (5) 3.20 外键关联的列应该建立索引 (5) 3.21 注意UNion和`UNion all 的区别 (5) 3.22 Insert (5) 3.23 order by语句 (5) 3.24 技巧用例 (6) 3.24.1 Sql语句执行时间测试 (6)
1系统优化介绍 在我们的项目中，由于客户的使用时间较长或客户的数据量大，造成系统运行速度慢，系统性能下降就容易造成数据库阻塞。这是个非常痛苦的事情，用户的查询、新增、修改等需要花很多时间，甚至造成系统死机的现象。速度慢的原因主要是来自于资源不足。 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。最常见的优化手段就是对硬件的升级。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，全部加起来最多只占数据库系统性能提升的40%左右(我将此暂时称之为外围优化)；其余大部分系统性能提升来自对应用程序的优化，对于应用程序的优化可以分为对源代码的优化及数据库SQL语句的优化。在本文档只介绍外围优化及SQL语句的优化，对于源代码的优化需要相关方面的专家，形成统一的规范。 一个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。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。规范的代码和高性能的语句，功在平时，利在千秋。 2外围优化 1、将操作系统与SQL数据库的补丁打到最高版本，WIN2003最高补丁是SP4， SQL SERVER2000最高补丁是SP4(版本号：2039)。 2、在服务器上不要安装与VA程序任何无相关的软件，甚至一些与VA运行 无关的服务都可以停掉。一般只安装SQL数据库、VA服务端服务及杀毒 软件。 3、杀毒软件避免对大文件进行扫描，特别是数据库（MDF和LDF）文件，一 定要从杀毒软件的范围内排除掉。 4、在进行服务器分区时，分区不要太多，两三个分区就可以了。分区最好 都使用NTFS格式。
大数据风控的现状、问题及优化路径
大数据风控的现状、问题及优化路径 2016-04-11巴曙松侯畅唐时达互联网金融互联网金融 iefinance互联网金融与金融互联网、互联网等模式，主要包括（p2p网贷、虚拟货币、众筹模式、第三方支付、互联网银行、电商小贷、金融服务等）进行研究与分析。发布的内容也请转发到朋友圈。本账号编辑转载目的在于传递信息对真实性不负责，版权及观点归原作 者所有。4:54 Yiruma - Do You来自互联网金融 文/巴曙松；侯畅（东北大学工商管理学院）；唐时达（北京大学光华管理学院博士后流动站） 摘要：在互联网技术和信息技术的推动下，大数据在金融行业的风控中获得了引 人注目的进展，但是在实际运用中其有效性还需进一步提高。当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障碍，也有大数据风控的理论性障碍，还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、提高大数据风控的有效性，需要金融企业、金融研究部门和政府监管部门的共同努力。 关键词：互联网金融；大数据；风险控制 大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文?托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数
据定义为“未来的新石油”。凯文?凯利（Kevin Kelly，2014）认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度。金融的核心是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重要。 一.大数据风控发展迅速，但有效性不佳 在应用层面，金融行业利用大数据进行风控已经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。 美国Zest Finance公司开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。 为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商，其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。 中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼。
MySQL大数据量的查询提高性能优化
最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。之前数据量小的时候，查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响，所以忽略了许多细节性的问题。 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法： 基本原则：数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。但是，有些情况索引是不会起效的，因此，需要下面的做法进行优化： 1、应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0 3、尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 4、下面的查询也将导致全表扫描：
数据库系统概论实验六 查询优化
实验六查询优化 考虑以下3种SQL操作，查看和分析SQL-SERVER查询分析器给出的查询计划，分析优化效果。 查询优化可以考虑以下方法： 1）建立索引 2）重写SQL语句（即查询重写） 3）其他优化方法（调整参数，建立视图或临时表等） 1、为本实验建立数据库，包括Student、Course、SC表和STU、COU、S_C表，它们的结构 与书上的“学生课程数据库”类似。 2、表Student中录入30条记录，Course中录入20条记录，SC中100条记录；表STU共 10000条记录，COU共100条记录，S_C共1000000条记录。其中，Student、Course、SC表已建好，STU、COU、S_C表中的数据可以通过存储过程INSERT_STU、INSERT_COU、INSERT_S_C，在建立的库中导入数据。 3、设计的数据情况如下：表Student中>20岁的学生记录为0条，占总元组数的0%；表STU 中>20岁的学生记录为150条，占总元组数的1.5%。分析查询计划，对查询进行优化。 4、单表查询 （1）查询Student表中20岁以上学生的信息 （2）查询Student表中20岁以下学生的信息 （3）查询STU表中20岁以上学生的信息 （4）查询STU表中20岁以下学生的信息 5、多表查询 （1）查询选修了2号课程的学生姓名 （2）查询没有选修1号课程的学生姓名 通过嵌套查询和连接查询的比较分析，对查询优化策略进行了解。 CREATE TABLE Course (CNO CHAR(7) PRIMARY KEY, CNAME VARCHAR(50), CREDIT INT ) GO CREATE TABLE Student (SNO CHAR(8) PRIMARY KEY, SNAME CHAR(8), SSEX CHAR(2), SAGE INT, SDEPT VARCHAR(50) )
实验三、数据查询、汇总、性能优化
《数据库原理》实验报告 一、实验目的： ●掌握SELECT语句的基本语法； ●掌握子查询、连接查询使用方法； ●掌握SELECT语句的GROUPBY和ORDERBY子句的作用和使用方法。 ●掌握使用创建、删除索引的基本方法 ●掌握视图的定义（创建和删除），查询，更新（注意更新的条件）； ●掌握索引分析与维护的常用方法。 二、实验使用环境： SQL server 2012、powerdesigner16 三、实验内容与完成情况： 结果截图： --题目一 create table总金额( --创建表 商品名称nvarchar(20), 进货总价格money ) select top 50 percent Goo_name as商品名称,(Pur_price*Pur_num)as进货总价格into总金额 --导入 from Goods inner join Purchase--连接货物表与购单表 on Goods.Goo_no=Purchase.Goo_no--连接条件为货物名相等
解题思路：本题是查询进货单中前50％的商品的名称和进货总价格，因此先将货物表和进货表在货物编号相等的条件下进行内连接，再在新形成的表中进行查询。进货表中一共有16条数据，此处查询到8条数据。 结果截图： 解题思路：本题先按照雇员号进行分组，再用聚合函数SUM算出所有雇员在2018年的销售额之和，最后通过将销售总金额进行降序排列，在排列好的数据中选出top 1 即得到结果。 结果截--题目二 select top 1 Emp_no as雇员号,sum(Sell_prices*Sell_num)as销售总金额 from Sell--选出按照销售总金额降序排序后的top1 where year(Sell_date)=2018 --年份为2018年 group by Emp_no--按照雇员号分组 order by销售总金额DESC--降序排列 --题目三 select Goo_no商品编号,sum(M.A)进货数量 from(--对分组后同一商品数据进行求和累加 (select sum(Pur_num)as A,Goo_no from Purchase--查询购单表中同一商品的数量 group by Goo_no) union--将两张表进行并操作 (select sum(Sell_num)as S,Goo_no from Sell--查询售卖表中同一商品的数量
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台简介 1.1建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统 计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数 据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台： 为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只 从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。
为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、 学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3建设内容 基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询 包括教职工信息查询和学生信息查询 教职工信息查询 教职工信息查询功能包括部门人员统计，教职工信息查询（含列表图和缩略图），教 职工信息明细查询（含学历学位、职称、行政职务、工作经历、进修学习、社会兼职、 荣誉获奖、家庭关系、科研项目、学术论文、学术著作、知识产权、获奖成果、薪酬待遇、图书借阅、一卡通消费等）0