阅读导航 1. TVF(表-值行数Table-Valued Functions)         a. 创建TVF         b. 使用TVF的低性能T-SQL         c. 使用临时表代替TVF 2. 标量函数 3. 替代标量函数     1). 临时表     2). 持久化确定的计算列     3). 使用计划更新工作         a. 创建标量函数         b. 使用临时表替换标量函数         c. 使用持久化确定的计算列         d. 使用计划

日常的OLTP环境中,有时会涉及到一些统计方面的SQL语句,这些语句可能消耗巨大,进而影响整体运行环境,这里我为大家介绍如何利用SQL Server中的”类MapReduce”方式,在特定的统计情形中不牺牲响应速度的情形下减少资源消耗. 我们可能经常会利用开窗函数对巨大的数据集进行分组统计排序.比如下面的例子: 脚本环境 /* This script creates two new tables in AdventureWorks: dbo.bigProduct dbo.bigTransacti

    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

在SQL Server中,我们知道一个SELECT语句执行过程中只会申请一些意向共享锁(IS) 与共享锁(S), 例如我使用SQL Profile跟踪会话86执行SELECT * FROM dbo.TEST WHERE OBJECT_ID =1 这个查询语句,其申请.释放的锁资源的过程如下所示: 而且从最常见的锁模式的兼容性表,我们可以看到IS锁与S锁都是兼容的,也就是说SELECT查询是不会阻塞SELECT查询的. 现有的授权模式 请求的模式 IS S U IX SIX X 意向共享 (IS)

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

SQL Server中行列转换 Pivot UnPivot PIVOT用于将列值旋转为列名(即行转列),在SQL Server 2000可以用聚合函数配合CASE语句实现 PIVOT的一般语法是:PIVOT(聚合函数(列) FOR 列 in (-) )AS P 完整语法: table_source PIVOT( 聚合函数(value_column) FOR pivot_column IN(<column_list>) ) UNPIVOT用于将列明转为列值(即列转行),在SQL Server 2

在使用的时候发现一个问题,由于编程的习惯,当数据库中需要存储小数的时候,就想当然的使用了float类型,可结果太让人意外了. 数据库中存储了0.5没问题,当使用0.6的时候,得到的确是0.59999999999999998,使用1.6得到的是 1.6000000000000001,0.3得到的是0.29999999999999999,很奇怪啊! 在查找之后才明白原因,在SQL Server的帮助中这样描述: 小数数据Decimal 数据包含存储在最小有效数上的数据.在 SQL Server中,小

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中查询今天.昨天.本周.上周.本月.上月数据 在做Sql Server开发的时候有时需要获取表中今天.昨天.本周.上周.本月.上月等数据,这时候就需要使用DATEDIFF()函数及GetDate()函数了.DATEDIFF ( datepart , startdate , enddate )释义:计算时间差datepare值:year | quarter | month | week | day | hour | minute | second | millisecondst

/* -- 本文件主要是汇总了 Microsoft SQL Server 中有关数据库与表的相关信息查询语句. -- 下面的查询语句中一般给出两种查询方法, -- A方法访问系统表,适应于SQL 2000/2005/2008/2008 R2,但是在微软的联机帮助中特意说明这些系统表 -- 在后续版本的 Microsoft SQL Server 将删除该功能.请避免在新的开发工作中使用该功能. -- -- B方法访问系统视图,为微软推荐使用方法,对于今后新版本 SQL Server 兼容性比较好.

简介     之前我已经写了一个关于SQL Server日志的简单系列文章.本篇文章会进一步挖掘日志背后的一些概念,原理以及作用.如果您没有看过我之前的文章,请参阅:     浅谈SQL Server中的事务日志(一)----事务日志的物理和逻辑构架     浅谈SQL Server中的事务日志(二)----事务日志在修改数据时的角色     浅谈SQL Server中的事务日志(三)----在简单恢复模式下日志的角色     浅谈SQL Server中的事务日志(四)----在完整恢复模式下日

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

    自从SQL Server 2005以来,微软已经提供了多种高可用性技术来减少宕机时间和增加对业务数据的保护,而随着SQL Server 2008,SQL Server 2008 R2,SQL Server 2012的不断发布,SQL Server中已经存在了满足不同场景的多种高可用性技术.     在文章开始之前,我首先简单概述一下以什么来决定使用哪一种高可用性技术.   依靠什么来决定使用哪一种高可用性技术?     很多企业都需要他们的全部或部分数据高可用,比如说在线购物网站,在线商

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

了解事务和锁 事务:保持逻辑数据一致性与可恢复性,必不可少的利器. 锁:多用户访问同一数据库资源时,对访问的先后次序权限管理的一种机制,没有他事务或许将会一塌糊涂,不能保证数据的安全正确读写. 死锁:是数据库性能的重量级杀手之一,而死锁却是不同事务之间抢占数据资源造成的. 不懂的听上去,挺神奇的,懂的感觉我在扯淡,下面带你好好领略下他们的风采,嗅査下他们的狂骚.. 先说事务--概念,分类 用华仔无间道中的一句来给你诠释下:去不了终点,回到原点. 举例说明: 在一个事务中,你写啦2条sql语句,一