知识点一:replace()的语法 REPLACE ( string_replace1 , string_replace2 , string_replace3 ) 参数解析: string_replace1 待搜索的字符串表达式.string_replace1 可以是字符数据或二 进制数据 string_replace2 待查找的字符串表达式.string_replace2 可以是字符数据或二 进制数据. string_replace3 替换用的字符串表达式.string_replace3 可以

在sql的使用过程当中,我们偶尔会遇到这样一种情况,就是需要改变数据的存储形式,比如数据库某一张表(Info)当中有一个字段Educational(学历),以前存储的是Json数组,现在由于需求的改变,我需要将数据的存储形式改成Json格式,这样我们就需要对数据进行替换,当数据量太大时,人工操作明显是不可取的,所以作者就找到了sql当中的REPLACE函数,下面分享一下我的个人体会. 参考地址:http://technet.microsoft.com/en-us/library/ms186862

一.前言 SQL Server 2005 引入了一种称为 XML 的本机数据类型.用户可以创建这样的表,它在关系列之外还有一个或多个 XML 类型的列:此外,还允许带有变量和参数.为了更好地支持 XML 模型特征(例如文档顺序和递归结构),XML 值以内部格式存储为大型二进制对象 (BLOB). 用户将一个XML数据存入数据库的时候,可以使用这个XML的字符串,SQL Server会自动的将这个字符串转化为XML类型,并存储到数据库中. 随着SQL Server 对XML字段的支持,相应的,T-

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

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

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

快速查看SQL Server 中各表的数据量以及占用空间大小. CREATE TABLE #T (NAME nvarchar(100),ROWS char(20),reserved varchar(18) ,Data varchar(18) ,index_size varchar(18) ,Unused varchar(18) ) GO INSERT #T EXEC SP_MSFOREACHTABLE 'EXEC sp_spaceused "?"' SELECT * FROM #T O

从sql server中导入/导出 excel 的基本方法 /*=========== 导入/导出 excel 的基本方法 ===========*/ 从excel文档中,导入数据到sql数据库中,很简单,直接用下面的语句: /*=============================================*/ --假如接受数据导入的表已存在 insert into 表 select * from openrowset(microsoft.jet.oledb.4.0 ,excel 5

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:

一,找到每个数据库的日志文件大小 SQL Server:查看SQL日志文件大小命令:dbcc sqlperf(logspace) DBA 日常管理工作中,很重要一项工作就是监视数据库文件大小,及日志文件大小.如果你管理数据库的有很多的话,每天一个一个数据库的去查看文件大小就太费神了,那就写个SQL脚本吧,放到 SQL Agent 中,每天自动去查看各个数据库文件及日志文件的大小,然后再通过数据库邮件,Email 到我们手中,岂不快哉!当然,可以把每天的记录存放到数据库中去,这样数据库及日志文件的

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

转自:http://blog.csdn.net/hehe520347/article/details/48496853 有个字段值例如2012-07-02 00:00:00.000 转化成 2012-7 select distinct CONVERT(varchar(7), 时间列名称, 120 ) from 表名 以下转载: convert(varchar(10),字段名,转换格式) CONVERT(nvarchar(10),count_time,121)CONVERT为日期转换函数,一般就是

PS:随笔写的在SQL Server中要用到的 (重复.替换.截取.去空格.去小数点后的位数) /*---------------------------重复--------------------------------*/ --重复字符串 返回[abc#abc#abc#] ); /*---------------------------替换--------------------------------*/ --替换字符串 将e替换成E 返回[abcEdEf] --replace('字符串'

1.SQL server中如何拆分ip地址 比如有一个ip地址是 192.168.0.8 2.再或者,如何拆分一个包装比例,比如1:5:3 用parsename方法即可以实现: select parsename(replace('1:5:3',':','.'),1) 执行结果是:3 select parsename(replace('1:5:3',':','.'),2) 执行结果是:5 select parsename(replace('1:5:3',':','.'),3) 执行结果是:1

sql server中的uuid  建表: 1.自增长 studentno int primary key identity(1,1)——bigint也是可以的 2.创建uuidcustomerid uniqueidentifier primary key default newid()     获取UUID:select newid() 即可   1.获取32位的UUID -----批处理 declare @newid varchar(36)=newid() select SUBSTRING(

SQL Server中误删除数据的恢复本来不是件难事,从事务日志恢复即可.但是,这个恢复需要有两个前提条件: 1. 至少有一个误删除之前的数据库完全备份. 2. 数据库的恢复模式(Recovery mode)是“完整(Full)”. 针对这两个前提条件,会有三种情况: 情况一.如果这两个前提条件都存在,通过SQL语句只需三步就能恢复(参考文章),无需借助第三方工具(Recovery for SQL Server). a) 备份当前数据库的事务日志:BACKUP LOG [数据库名] TO dis

SQL Server中一些有用的日期sql语句 1.一个月第一天的 SELECT DATEADD(mm, DATEDIFF(mm,0,getdate()), 0) 2.本周的星期一 SELECT DATEADD(wk, DATEDIFF(wk,0,getdate()), 0) 3.一年的第一天 SELECT DATEADD(yy, DATEDIFF(yy,0,getdate()), 0) 4.季度的第一天 SELECT DATEADD(qq, DATEDIFF(qq,0,getdate()),

在Microsoft SQLServer2005及以上的版本中,对于varchar(n).nvarchar(n)和varbinary(n)有了max的扩展.可以使用如:varchar(max).nvarchar(max)和varbinary(max)的大值数据类型来存储最多2^30-1个字节的数据.这几个数据类型在行为上和较小的数据类型 varchar.nvarchar 和 varbinary 相同. 微软的说法是用这个数据类型来代替之前的text.ntext 和 image 数据类型,它们之间

SQL Server中关于跟踪(Trace)那点事 https://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4113911.html 作者很牛B.. 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

    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