原文地址:http://www.cnblogs.com/zerocc/archive/2011/11/28/2266180.html SQL中 WITH AS 的用法和注意事项 1.为什么使用with as 我们在使用sql语句的时候经常使用子查询,但是子查询占用系统的资源是很多了,如果用在了循环中更是可怕,当然我们可以使用表量函数,但是标量函数的成本还是否不小,所以sql2005给我们提供了一个表达式 with as 使用with as应该注意 1 with as后面必须紧跟使用CTE(Com

1. 为什么要使用表变量 表变量是从2000开始引入的,微软认为与本地临时表相比,表变量具有如下优点:  a.与其他变量的定义一样,表变量具有良好的定义范围,并会被自动清除:  b.在存储过程中使用表变量会减少存储过程重新编译的发生:  c.表变量需要更少的锁请求和日志资源:  d.可以在表变量上使用UDF,UDDT,XML. 2.表变量的限制 与临时表相比,表变量存在着如下缺点:  a.在表变量上没有统计信息,查询优化器根据固定的预估值来选择执行计划,在数据很多的情况下,会导致查询优化器选择很

临时表就是那些名称以井号 (#) 开头的表.如果当用户断开连接时没有除去临时表,SQL Server 将自动除去临时表.临时表不存储在当前数据库内,而是存储在系统数据库 tempdb 内.  临时表有两种类型:  本地临时表  以一个井号 (#) 开头的那些表名.只有在创建本地临时表的连接上才能看到这些表,链接断开时临时表即被删除(本地临时表为创建它的该链接的会话所独享)或者这样说局部临时表是有当前用户创建的,并且只有当前用户的会话才可以访问. 如果本地临时表由存储过程创建或由多个用户同时执行的

在SQL Server的性能调优中,有一个不可比拟的问题:那就是如何在一段需要长时间的代码或被频繁调用的代码中处理临时数据集,表变量和临时表是两种选择. 临时表: 临时对象都以#或##为前缀,临时表是临时对象的一种,还有例如临时存储过程.临时函数之类的临时对象,临时对象都存储在tempdb中. 以#前缀的临时表为本地的,因此只有在当前用户会话中才可以访问,而##前缀的临时表是全局的,因此所有用户会话都可以访问. 临时表以会话为边界,只要创建临时表的会话没有结束,临时表就会持续存在,当然用户在会话

Sqlserver数据库中的临时表详解   临时表在Sqlserver数据库中,是非常重要的,下面就详细介绍SQL数据库中临时表的特点及其使用,仅供参考.   临时表与永久表相似,但临时表存储在tempdb中,当不再使用时会自动删除.临时表有两种类型:本地和全局.它们在名称.可见性以及可用性上有区别. 对于临时表有如下几个特点: 本地临时表就是用户在创建表的时候添加了“#”前缀的表,其特点是根据数据库连接独立.只有创建本地临时表的数据库连接有表的访问权限,其它连接不能访问该表: 不同的数据库连接

一个#是只能在当前打开滴查询窗体查询,两个#是能够在其他打开滴查询窗体查询 SELECT 'VR001839003YP' 列名1,'RO512498726DE' 列名2 INTO #临时表 UNION SELECT 'VR001759680YP','RO512523556DE' UNION SELECT 'VR001759680YP','RO512523556DE'

1.如果表没有自动增长的标识列(int) 使用临时表 SELECT IDENTITY(int) NewID ,.. INTO #tmp FROM YouTable 2.表有标识列 使用表变量 INSERT INTO @tmpTable SELECT ..., NewID=(SELECT COUNT(*) FROM YouTable b WHERE b.aid<=a.aid) FROM YouTable a 当有了从 1到~d 的连续NewID时, 你就可以用循环来操作每一条记录了.这个NewID

if OBJECT_ID('groups') is not null drop table groups create table groups ( groupid ), val int null ) '); '); '); '); '); '); --临时表 if OBJECT_ID('#tmp') is not null drop table #tmp go create table #tmp ( groupid ), val int null ) insert into #tmp sele

1.如果表没有自动增长的标识列(int) 使用临时表 SELECT IDENTITY(int) NewID ,.. INTO #tmp FROM YouTable 2.表有标识列 使用表变量 INSERT INTO @tmpTable SELECT ..., NewID=(SELECT COUNT(*) FROM YouTable b WHERE b.aid<=a.aid) FROM YouTable a 当有了从 1到~d 的连续NewID时, 你就可以用循环来操作每一条记录了.这个NewID

1: 临时表来组织数据,更高效的查询速度. 2:临时表的操作不会写入日志文件:好处:提高了 临时表操作的速度:坏处: 数据一旦丢失,无法恢复. 3: 临时表只允许当前会话框进行访问,因此不会担心死锁 的问题.

-- 创建临时表 IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#temprecord','U') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.#temprecord; GO SELECT Id INTO dbo.#temprecord FROM dbo.t_BaiduIncludedRecord DECLARE @Id Int WHILE EXISTS(SELECT Id FROM dbo.#temprecord) BEGIN -- 也可以使用top 1 --逻辑处理 SELEC

1)临时表存储在 tempdb 中,当不再使用时会自动删除 一般使用如下: --创建临时表 select * into #temp from TABLE --使用临时表 select * from #temp --删除临时表 drop table #temp 注意:临时表需要用#开头,##表示全局临时表 2)一般而言,变量表和普通变量一样存储在内存中:当变量表的数据量足够大时,与临时表一样存储在 tempdb 中 一般使用如下: --声明表变量 declare @t table(UserID i

IF OBJECT_ID('[kkd].[proc_kkd_GetAutoExamineBid]') IS NOT NULL BEGIN DROP PROC [kkd].[proc_kkd_GetAutoExamineBid] END GO CREATE PROC [kkd].[proc_kkd_GetAutoExamineBid] AS BEGIN --SELECT * --FROM ( SELECT Bid , -- STUFF(( SELECT ',' + CAST(B.Bid AS VA

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

关于怎么打开xp_cmdshell的方法: exec sp_configure 'show advanced option',1reconfiguregoexec sp_configure 'xp_cmdshell',1reconfigurego 关于截取表字段名称: select NewName=left(trim(name),1) from student SQL临时表的用法: select * into #A from student 将student内容插入到临时表#A SQL添加表外键

Oracle 临时表:在 Oracle 中创建一张表,这个表不用于其他的什么功能,主要用于自己的软件系统一些特有功能才用的,而当你用完之后表中的数据就没用了. Oracle 的临时表创建之后基本不占用表空间,如果你没有指定临时表(包括临时表的索引)存放的表空的时候,你插入到临时表的数据是存放在 ORACLE 系统的临时表空间中( TEMP ).1 .临时表的创建创建Oracle 临时表,可以有两种类型的临时表:会话级的临时表事务级的临时表 .1) 会话级的临时表因为这这个临时表中的数据和你的当前

随着Spark SQL的正式发布,以及它对DataFrame的支持,它可能会取代HIVE成为越来越重要的针对结构型数据进行分析的平台.在博客文章What’s new for Spark SQL in Spark 1.3中,Databricks的工程师Michael Armbrust着重介绍了改进了的Data Source API.  我们在对结构型数据进行分析时,总不可避免会遭遇多种数据源的情况.这些数据源包括Json.CSV.Parquet.关系型数据库以及NoSQL数据库.我们自然希望能够以

始sql: SELECT TOP 100 PERCENT ZZ.CREW_NAME AS 机组, ZZ.CREW_ID, AA.年度时间, CC.当月时间, DD.连续七天时间 AS 最近七天 FROM (SELECT * FROM CABIN_CREW_INFO WHERE QUIT_DATE > CONVERT(VARCHAR, YEAR(43381)) + '-01-01') ZZ LEFT OUTER JOIN (SELECT CREW_ID, DBO.HOURFORMAT(SUM(FL

1.流计算SQL原理和架构 流计算SQL通常是一个类SQL的声明式语言,主要用于对流式数据(Streams)的持续性查询,目的是在常见流计算平台和框架(如Storm.Spark Streaming.Flink.Beam等)的底层API上, 通过使用简易通用的的SQL语言构建SQL抽象层,降低实时开发的门槛. 流计算SQL的原理其实很简单,就是在SQL和底层的流计算引擎之间架起一座桥梁---流计算SQL被用户提交,被SQL引擎层翻译为底层的API并在底层的流计算引擎上执行.比如对Storm 来说,

环境:win7(64位)+sql2008 sql语句: --启用Ad Hoc Distributed Queries: reconfigure reconfigure --使用完成后,关闭Ad Hoc Distributed Queries: reconfigure reconfigure --允许在进程中使用ACE.OLEDB.12 --允许动态参数 --读取excel方式1 select * from OpenRowSet ('Microsoft.ACE.OLEDB.12.0', 'Exce