在SQL Server中我们经常需要编写各种SQL脚本,例如存储过程和函数等,由于在编写过程中,经常会进行调整,有些关键字我们用的大写,有的我们用的小写,有的后面结束用:分割有的又没有.对于有强迫症的人来说,看这样的代码关键非常痛苦,必须要手动对代码进行格式化,如果代码脚本比较多,这个事情也是非常费时费力的.那么问题来了,如何快速对SQL Server中的代码进行格式化. 我在网上搜索了一下,看国外的一篇文章说道一个工具ApexSQL,是一个SQL Server管理工具的插件,是免费的,就下载下

Sql Server 中一个非常强大的日期格式化函数Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0)-- 05 16 2006 10:57AMSelect CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1)-- 05/16/06Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 2)-- 06.05.16Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 3)-- 16/05/06 S

SQL Server中文版的默认的日期字段datetime格式是yyyy-mm-dd Thh:mm:ss.mmm 例如: select getdate()    2004-09-12 11:06:08.177 整理了一下SQL Server里面可能经常会用到的日期格式转换方法: 举例如下: select CONVERT(varchar, getdate(), 120 )    2004-09-12 11:06:08 select replace(replace(replace(CONVERT(v

CONVERT 函数将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型.SQL Server中 将日期格式化. SQL Server 支持使用科威特算法的阿拉伯样式中的数据格式. 在表中,左侧的两列表示将 datetime 或 smalldatetime 转换为字符数据的 style 值.给 style 值加 100,可获得包括世纪数位的四位年份 (yyyy). 不带世纪数位 (yy) 带世纪数位 (yyyy) 标准 输入/输出** - 0 或 100 (*) 默认值 mon dd yyyy hh:

SQL Server中Table字典数据的查询SQL示例代码 前言 在数据库系统原理与设计(第3版)教科书中这样写道: 数据库包含4类数据: 1.用户数据 2.元数据 3.索引 4.应用元数据 其中,元数据也叫数据字典,定义如下: 下面这篇文章就来给大家分享一个关于查询SQL Server Table 结构的SQL 语句. T-SQL 如下: SELECT (case when a.colorder=1 then d.name else '' end) 表名, a.colorder 字段序号,a

    还是工作中遇到的需求,有时候和外部的系统对接,进行数据的核对功能,外部的系统有时候主键字段列数据类是UNIQUEIDENTIFER(GUID)类型的字符串格式,去除了GUID格式中的分隔符“-”.基于上面的原因,在数据库中可能要将这类的“GUID去格式化的字符串”转化为GUID,便于和本系统的相关联数据进行来核对.   SQL Server中的字符串转化为GUID的T-SQL代码如下: IF OBJECT_ID(N'dbo.ufn_GUID', 'FN') IS NOT NULL BEG

原文引自:  作者: 缺水的海豚  来源: 博客园  发布时间: 2010-09-21 21:47  阅读: 6136 次  推荐: 0   原文链接   [收藏] 摘要:ExtJs用到的数据内容基本上都是JSON格式的,要和ASP.NET结合开发,需要格式化数据成JSON的东西.所以作者实现了一个生成JSON字符串的方法. 最近在学习ExtJs与ASP.NET结合开发,前者用到的数据内容基本上都是JSON格式,遂想写一个格式化数据成JSON的东东,在网上找了一下,发现还蛮多的,实现了一个类似于

在SQL SERVER中,cast和convert函数都可用于类型转换,其功能是相同的, 只是语法不同. cast一般更容易使用,convert的优点是可以格式化日期和数值. 代码 select CONVERT(int, 123.4) -- 123 select CAST('123.4' as int) select CONVERT(int, '123.4') -- Conversion failed when converting the varchar value '123.4' to da

原文:SQL Server中bcp命令的用法以及数据批量导入导出 1.bcp命令参数解析 bcp命令有许多参数,下面给出bcp命令参数的简要解析 用法: bcp {dbtable | query} {in | out | queryout | format} 数据文件 [-m 最大错误数] [-f 格式化文件] [-e 错误文件] [-F 首行] [-L 末行] [-b 批大小] [-n 本机类型] [-c 字符类型] [-w 宽字符类型] [-N 将非文本保持为本机类型] [-V 文件格式版本

    在谈到SQL Server的高可用性之前,我们首先要谈一谈单实例的高可用性.在单实例的高可用性中,不可忽略的就是文件和文件组的高可用性.SQL Server允许在某些文件损坏或离线的情况下,允许数据库依然保持部分在线,从而保证了高可用性.   文件和文件组     有关文件和文件组的基本概念,有很多文章已经阐述过了.这里我只是提一下,文件组作为SQL Server访问文件的一个抽象层而存在.因此SQL Server上所做的操作不是直接针对文件,而是针对文件组.     使用多个文件组和文

本篇索引: 1.事务 2.锁定和阻塞 3.隔离级别 4.死锁 一.事务 1.1 事务的概念 事务是作为单个工作单元而执行的一系列操作,比如查询和修改数据等. 事务是数据库并发控制的基本单位,一条或者一组语句要么全部成功,对数据库中的某些数据成功修改; 要么全部不成功,数据库中的数据还原到这些语句执行之前的样子. 比如网上订火车票,要么你定票成功,余票显示就减一张; 要么你定票失败获取取消订票,余票的数量还是那么多.不允许出现你订票成功了,余票没有减少或者你取消订票了,余票显示却少了一张的这种情况

简介      在SQL Server中,针对复杂查询使用TOP子句可能会出现对性能的影响,这种影响可能是好的影响,也可能是坏的影响,针对不同的情况有不同的可能性.      关系数据库中SQL语句只是一个抽象的概念,不包含任何实现.很多元数据都会影响执行计划的生成,SQL语句本身并不作为生成执行计划所参考的元数据(提示除外),但TOP关键字却是直接影响执行计划的一个关键字,因此在某些情况下使用TOP会导致性能受到影响,下面我们来看集中不同的情况.   单表情况     对于单表查询(这里的所说

    在SQL Server中,子查询可以分为相关子查询和无关子查询,对于无关子查询来说,Not In子句比较常见,但Not In潜在会带来下面两种问题: 结果不准确 查询性能低下       下面我们来看一下为什么尽量不使用Not In子句.   结果不准确问题     在SQL Server中,Null值并不是一个值,而是表示特定含义,其所表示的含义是"Unknow",可以理解为未定义或者未知,因此任何与Null值进行比对的二元操作符结果一定为Null,包括Null值本身.而在S

    http://www.cnblogs.com/shanksgao/p/4254942.html 高兄这篇文章很好的谈论了由于数据隐式转换造成执行计划不准确,从而造成了死锁.那如果在事情出现之前发现了这类潜在的风险岂不是更好?     那么我们来看一个简单的例子,如代码清单1所示.   1: SELECT * 2: FROM HumanResources.Employee 3: WHERE NationalIDNumber = 243322160 4:  5: SELECT * 6: FR

原本打算写有关 SSIS Package 中的事务控制过程的,但是发现很多基本的概念还是需要有 SQL Server 事务和事务的隔离级别做基础铺垫.所以花了点时间,把 SQL Server 数据库中的事务概念,ACID 原则,事务中常见的问题,问题造成的原因和事务隔离级别等这些方面的知识好好的整理了一下. 其实有关 SQL Server 中的事务,说实话因为内容太多, 话题太广,稍微力度控制不好就超过了我目前知识能力范围,就不是三言两语能够讲清楚的.所以希望大家能够指出其中总结的不足之处,对我

    在SQL Server中,利用日志的WAL来保证关系数据库的持久性,但由于硬盘的特性,不可能使得每生成一条日志,就直接向磁盘写一次,因此日志会被缓存起来,到一定数据量才会写入磁盘.这部分已经生成的,却没有写入磁盘的日志,就是所谓的In-Flight日志.     在SQL Server中,In-Flight的日志的大小取决于两个因素,根据Paul Randal的说法,In-Flight日志不能超过60K,因此In-Flight的日志最大是60K,此外,如果In-Flight日志没有到60

简介     SQL Server 2012之后对窗口函数进行了极大的加强,但对于很多开发人员来说,对窗口函数却不甚了解,导致了这样强大的功能被浪费,因此本篇文章主要谈一谈SQL Server中窗口函数的概念.   什么是窗口函数     窗口函数,也可以被称为OLAP函数或分析函数.理解窗口函数可以从理解聚合函数开始,我们知道聚合函数的概念,就是将某列多行中的值按照聚合规则合并为一行,比如说Sum.AVG等等,简单的概念如图1所示. 图1.聚合函数       因此,通常来说,聚合后的行数都要

    SQL Server中的公共表表达式(Common Table Expression,CTE)提供了一种便利的方式使得我们进行递归查询.所谓递归查询方便对某个表进行不断的递归从而更加容易的获得带有层级结构的数据.典型的例子如MSDN(https://technet.microsoft.com/en-us/library/ms186243(v=sql.105).aspx)中提到的获取员工关系层级的结构,如图1所示. 图1.获取员工层级结构       图1所示的例子是一个简单的通过递归获取

    在SQL Server中,SQL语句的执行是依赖查询优化器生成的执行计划,而执行计划的好坏直接关乎执行性能.     在查询优化器生成执行计划过程中,需要参考元数据来尽可能生成高效的执行计划,因此元数据越多,则执行计划更可能会高效.所谓需要参考的元数据主要包括:索引.表结构.统计信息等,但还有一些不是很被注意的元数据,其中包括本文阐述的Check约束.     查询优化器在生成执行计划之前有一个阶段叫做代数树优化,比如说下面这个简单查询:         图1.简单查询       查询

本文目录列表: 1.SQL Server中的基准日期 2.smalldatetime的日期范围 3.smalldatetime的日期范围和无符号2字节整数的关系 4.总结语 5.参考清单列表   SQL Server中的基准日期   SQL Server 中针对datetime和smalldatetime这两个日期时间数据类型提供一个基准日期,也就是1900-01-01. 以下摘录自MSDN: SQL Server 2005 数据库引擎用两个 4 字节的整数内部存储 datetime 数据类型的

前言 在操作数据库的时候经常会用到判断数据表.视图.函数/方法.存储过程是否存在,若存在,则需要删除后再重新创建.以下是MS SQL Server中的示例代码. 数据表(Table) 创建数据表的时候判断数据表是否存在,若存在则删除,会经常使用,特别是初始化的时候. --方法一 /*判断数据表是否存在,若存在则删除数据表*/ IF EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE name = 'Table_Name') DROP TABLE Table_Name;