1.每年select year(ordertime) 年,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime) 2.每月select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime),month(ordertime 3.每日select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,day(ordertime

前提  本文仅讨论SQL Server查询时, 对于非复合统计信息,也即每个字段的统计信息只包含当前列的数据分布的情况下, 在用多个字段进行组合查询的时候,如何根据统计信息去预估行数的. 利用不同字段的统计信息做数据行数预估的算法原理,以及SQL Server 2012和SQL Server 2014该算法的差异情况, 这里暂时不涉及复合统计信息,暂不涉及统计信息的更新策略及优化相关话题,以及其他SQL Server版本计算方式. 统计信息是什么 简单说就是对某些字段的数据分布的一种描述,让SQ

SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归

原文地址https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/partitioning-on-spark-fast-loading-clustered-columnstore-index/#comments 介绍 SQL Server的批量加载方法默认为串行,这意味着例如,一个BULK INSERT语句将生成一个线程将数据插入表中.但是,对于并发负载,您可以使用多个批量插入语句插入同一张表,前提是需要阅读多个文件. 考虑要求所在的情景: 从大文件加载数据(比如,超过

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6008477.html 关于统计信息对数据行数做预估,之前写过对非相关列(单独或者单独的索引列)进行预估时候的算法,参考这里. 今天来写一下统计信息对于复合索引在预估时候的计算方法和潜在问题. 本文原形来自于是个实际业务问题,某SQL在利用一个符合索引做查询的时候,发现始终会出现预估误差较大的情况, 而改变复合索引的列顺序,这个预估行数的误差会发生变化, 也就是说,Create index idx_index1 ON Ta

今天正好做 数据展示,用到了列转行,行转列有多种方式,Pivot是其中的一种,Povit 是sql server 2005以后才出现的功能, 下面的业务场景: 每个月,进货渠道的总计数量[Total],有中文,英文年月,等数据列, 原始数据如下: 需求: 需要把数据按每一年的1月到12月展示成一行,如上图,怎么办?Povit排上用场了 有的年,可能不是每个月都有,也就是动态列的生成了. 首先要做的就是构建1到12月, DECLARE @temp NVARCHAR(max)='' SELECT @

列存储索引分为两种类型:聚集的列存储索引和非聚集的列存储索引,在一个表上只能创建一个聚集索引,要么是聚集的列存储索引,要么是聚集的行存储索引,然而一个表上可以创建多个非聚集索引. 一,创建列存储索引 创建列存储索引的语法如下: -- Create a clustered columnstore index on disk-based table. CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX index_name ON { database_name.schema_nam

原文地址:http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/4995.sql-server-columnstore-performance-tuning.aspx SQL Server 的列存储索引是SQL Server 2012 release版本新增的内容,用于提高数据仓库的查询性能,本篇文章阐述列存储的性能调优. 列存储索引性能的基本原则 在相同的硬盘和数据量时,列存储能够明显提高部分查询的速度.致使列存储查询效率高的因素

转载于: http://blog.csdn.net/shutao917/article/details/51444424 SQL SERVER内存按存放数据的类型,大概可以分为三类: 1.buffer pool,存放数据页面的缓冲区,sql server数据都是存放在一个个8K的页面里,当用户需要使用这个页面上的数据时,都是把整个页面加载到内存的buffer pool区缓存起来. 2.各类consumer: connect:SQL SERVER为每一个客户端连接分配一块内存,用来存储连接的信息,

         最近在调整基础信息数据时,新增了几个客户类型,意想不到的事情发生了,在使用新增的客户类型作为 查询条件查询报表时,居然出现了超时的现象,但是用其他以前的客户类型查询就没有问题,用一个以前增加的 客户类型和新增的4个客户类型一起混合查询也没有问题,很快就查询到了数据.          于是我们使用SQL Profiler将对应的脚步抓出来在管理器中直接执行也是很慢,半小时都没有结果,系统当 然会超时了啊.我有查询了下客户类型表,发现客户类型表也没有索引,而且也只有不到20条记录

DECLARE CountTableRecords CURSOR READ_ONLY FOR SELECT sst.name, Schema_name(sst.schema_id) FROM sys.tables sst WHERE sst.TYPE = 'U' ), ) OPEN CountTableRecords FETCH NEXT FROM CountTableRecords INTO @name, @schema ) BEGIN ) BEGIN PRINT @name ) SET @s

第一次接触ColumnStore是在2017年,数据库环境是SQL Server 2012,Microsoft开始在SQL Server 2012中推广列存储索引,到现在的SQL Server 2017环境,列存储索引发生了很大的变化. 列存储索引是用于查询和存储大型数据仓库事实表的标准方法,它使用基于列的数据存储和查询处理,从而使数据仓库中的查询性能比传统的面向行的存储高出10倍.在未压缩的数据大小上,您还可以获得高达数据压缩10倍的增益. 一,列存储索引的基本概念 列存储索引是指先把数据分组

列存储索引可以是聚集的,也可以是非聚集的,用户可以在表上创建聚集的列存储索引(Clustered Columnstore Index)或非聚集的列存储索引(Nonclustered Columnstore Index).由于聚集索引实际上是表的物理存储,因此,表上只能创建一个聚集索引,该聚集索引要么是聚集的列存储索引,要么是聚集的行存储索引.由于非聚集的索引(列存储索引和行存储索引),是在表的物理存储空间之外额外创建的数据结构,因此一个表可以创建多个非聚集的索引. 由于列存储索引相比普通的B-T

实时运营数据分析(real-time operational analytics )是指同时在同一张数据表上执行分析处理和业务处理.分析查询主要是对海量数据执行聚合查询,而事务主要是指对数据表进行少量数据的更新和查找. 运营工作负载(Operational workload)是指对开展业务至关重要的业务交易.例如,一家零售商店有一个交易系统来创建或修改新订单,而一家信用卡公司则跟踪供应商代表其客户收取的所有费用. 这些交易系统对企业至关重要,因为任何停机时间或速度放缓都会直接影响企业的利润. 因

用户自定义数据类型不支持统计信息! 所以查询对它的查询会慢一些.

原文:http://www.myexception.cn/sql-server/1078985.html1,2,3,4,5以上是一个字符串或则一逗号分隔的数字. 这里希望用一条语句查询出这样的效果: 1 2 3 4 5 不知道怎样才能实现------解决方案--------------------create function [dbo].[f_Split] ( @SourceSql nvarchar(max),--源分隔字符串 @StrSeprate varchar(10)--分隔符 ) re

ALTER TABLE [table_name] ALTER COLUMN [column_name] [datetime] NOT NULL --datetime是列的类型

0.创建表 create table Users(Id int,Name nvarchar(32) not null,Phone nvarchar(16),Email nvarchar(128)) 1.增加列 alter table Users add  Address nvarchar(500) 2.删除列 alter table Users drop column Address 3.修改列属性 alter table Users alter column Name nvarchar(128

原始数据: sql语句 SELECT DISTINCT l.family_id, )) ,,'' ) isc_id FROM dbo.Addresses l 结果数据:

方法一,临时变量: declare @temp nvarchar(max)='' select @temp=coalesce(@temp,'')+Location+',' from( select distinct Location from dbo.WG_SP_IllegalBroadcast ) a ,) print @temp 方法二:利用xml path操作: select stuff((select distinct ','+Location from dbo.WG_SP_Illega

前言 经过前几篇的分析,其实大体已经初窥到SQL Server统计信息的重要性了,所以本篇就要祭出这个神器了. 该篇内容会很长,坐好板凳,瓜子零食之类... 不废话,进正题 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks 相信了解SQL Server的朋友,对这两个库都不会太陌生. 概念理解 关于SQL Server中的统计信息,在联机丛书中是这样解释的 查询优化的统计信