USE [MYDB] go SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES WHERE routine_type='PROCEDURE' AND routine_definition LIKE '%关键词 %'…
--将text替换成你要查找的内容SELECT name, *FROM sysobjects o, syscomments sWHERE o.id = s.id AND text LIKE '%text%';-- and o.xtype = 'P' --存储过程 --将text替换成你要查找的内容SELECT ROUTINE_NAME, ROUTINE_DEFINITION, *FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINESWHERE ROUTINE_DEFINITION LI…
SELECT name,text from sysobjects o,syscomments s where o.id=s.id and text LIKE '%text%' and o.xtype='p'…
在SQL Server中有几种方法可以找到活动的 SQL 连接.让我们看看一些使用 T-SQL 查询的简单快捷的方法. SP_WHO SP_WHO 是 SQL Server 内置的系统存储过程, 其他方法相比,SP_WHO 将具有最少的列,但是一种快速列出活动连接的方法. 以下是在 SQL Server Management Studio 中的执行示例: EXEC SP_WHO 具体的字段解释请参阅官方文档 SP_WHO 其中比较重要的列是: spid: 会话ID loginname: 登录账号…
1. date和datetime类型的区别 date是SQL Server 2008新引进的数据类型.它表示一个日期,不包含时间部分,可以表示的日期范围从公元元年1月1日到9999年12月31日.只需要3个字节的存储空间. dateTime 日期和时间部分,可以表示的日期范围从公元1753年1月1日00:00:00.000 到9999年12月31日23:59:59.997 ,精确到3.33毫秒,它需要8个字节的存储空间. 2. GETDATE()函数,返回当前日期时间(datetime类型) S…
SELECT * FROM [DB_SCJC].[dbo].[tn_Manager] 其中, CHARINDEX({1},{2})中,{1}是要查找的字符,{2}是字典库.返回值为{1}在{2}中的位置.…
total_worker_time AS [总消耗CPU 时间(ms)], execution_count [运行次数], qs.total_worker_time AS [平均消耗CPU 时间(ms)], last_execution_time AS [最后一次执行时间], min_worker_time AS [最小执行时间(ms)], max_worker_time AS [最大执行时间(ms)], , ( THEN DATALENGTH(qt.text) ) AS [使用CPU的语法],…
用户定义函数(UDF)分类  SQL SERVER中的用户定义函数(User Defined Functions 简称UDF)分为标量函数(Scalar-Valued Function)和表值函数(Table-Valued Function).其中表值函数又分为Inline table-valued functions和Multistatement table-valued functions. 用户定义函数(UDF)在 SQL Server 中发挥重要的作用.用户定义函数可以用于执行复杂的逻辑…
在SQL Server中,索引是优化SQL性能的一大法宝.但是由于各种原因,索引会被当做"银弹"滥用,一方面有些开发人员(甚至是部分数据库管理员)有一些陋习,不管三七二十一,总是根据所谓的"感觉"或"经验"先增加一些索引,而不管这些索引是否未被使用或是否合理.另外一方面在数据库的生命周期中,需求总是在变化,业务也在变化,有些当初创建的有效索引可能已经变成了unused index了.变成了数据库性能的累赘: 另外,部分数据库管理员其实很少清理索引…
前言 一提到跟踪俩字,很多人想到警匪片中的场景,同样在我们的SQL Server数据库中“跟踪”也是无处不在的,如果我们利用好了跟踪技巧,就可以针对某些特定的场景做定向分析,找出充足的证据来破案. 简单的举几个应用场景: 在线生产库为何突然宕机?数百张数据表为何不翼而飞?刚打好补丁的系统为何屡遭黑手?新添加的信息表为何频频丢失?某张表字段的突然更改,究竟为何人所为?这些个匿名的访问背后,究竟是人是鬼?突然增加的增量数据,究竟是对是错?数百兆的日志爆炸式的增长背后又隐藏着什么?这一且的背后,是应用…