--总耗CPU最多的前个SQL SELECT TOP 20 total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运行次数], qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 AS [平均消耗CPU 时间(ms)], last_execution_time AS [最后一次执行时间],max_worker_time /1000 AS [最大执行时间(ms)], SUBSTRING(qt.te…

在实际开发中,可能很少人会手写sql脚本来操作数据库的种种.特别是微软的MS SQL Server数据库,它的SQL Server Management Studio对数据库的图形化操作极致简便,从而导致很多人都不会或不熟悉使用SQL脚本操作数据库. 接下面介绍的是我们日常开发中常规性的各种操作,先看看基本知识,随后使用coding来表述. SQL Server 常见五种约束: Primary Key --主键约束 Foreign Key --外键约束 Unique --唯一约束 Default…

方法1 若有SQL脚本a.sql, b.sql, 其目录在f盘根目录下, 则可再写一个SQL脚本c.sql(假设其目录也在f盘根目录下, 也可以在其他路径下)如下: source f:/a.sql; source f:/b.sql; 然后执行source f:/c.sql 即可. 方法2 方法1的不便之处在于, 要为每个脚本写一句代码, 若有成千上万个, 这样写便不现实. 此时, 可用批处理来实现. 以执行f:\test\目录下所有的SQL脚本为例, 其批处理代码如下: @echo off fo…

在以前获取的Oracle数据库备份一般都是dmp文件,创建表空间和用户就直接使用imp或者impdp导入即可. 这一次遇到的情况比较特殊,对方提供数据时给我的是使用SQLPlus导出的SQL脚本文件,是Linux系统中导出的,因为很难让对方再次提供数据,因此只有用这个来导入数据.导入速度慢不说,还挺麻烦,不过没办法,问题总得解决. 在这个过程中遇到两大问题: 1. SQL脚本文件太大(超过1G),Windows上看不了内容,不知道怎么导入到数据库中. 一般SQLPlus执行SQL脚本文件倒是容易…

原文:简单实用SQL脚本Part:查找SQL Server 自增ID值不连续记录 在很多的时候,我们会在数据库的表中设置一个字段:ID,这个ID是一个IDENTITY,也就是说这是一个自增ID.当并发量很大并且这个字段不是主键的时候,就有可能会让这个值重复:或者在某些情况(例如插入数据的时候出错,或者是用户使用了Delete删除了记录)下会让ID值不是连续的,比如1,2,3,5,6,7,10,那么在中间就断了几个数据,那么我们希望能在数据中找出这些相关的记录,我希望找出的记录是3,5,7,10,…

为了下载到的MySQL版本和目标系统相互兼容,在开启之前,最好了解目标系统的相关信息. 查询系统版本: cat /etc/issue 查看系统位数 getconf LONG_BIT 选择MySQL 根据系统信息确定下载的mysql版本信息,例如当前的Red Hat Enterprise Linux 6.7版本64位系统,所以在MySQL官网上选择相应的版本. 检查MySQL 检查目标系统中是否已经装有mysql,避免安装时受到影响. rpm -qa|grep mysql 如果已经存在某些mysq…

总耗CPU最多的前20个SQL total_worker_time AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运行次数], qs.total_worker_time AS [平均消耗CPU 时间(ms)], last_execution_time AS [最大执行时间(ms)], , ( THEN DATALENGTH(qt.text) ) AS [使用CPU的语法], qt.text [完整语法], qt.dbid, dbname=db_name(qt.dbid)…

NC Oracle SQL 脚本跟踪 脚本: select * from v$sqlarea a and a.LAST_ACTIVE_TIME >= to_date( '2013-02-21 18:23:00','yyyy-MM-dd HH24:mi:ss') and a.LAST_ACTIVE_TIME < to_date( '2013-02-21 18:24:00','yyyy-MM-dd HH24:mi:ss') --and a.LAST_ACTIVE_TIME < to_date…

from itpub --1.查询碎片程度高的表--条件为什么block>100,因为一些很小的表,只有几行数据实际大小很小,但是block一次性分配就是5个(11g开始默认一次性分配1M的block大小了,见create table storged的NEXT参数),5个block相对于几行小表数据来说就相差太大了.--算法中/0.9是因为块的pfree一般为10%,所以一个块最多只用了90%,而且一行数据大于8KB时容易产生行链接,把一行分片存储,一样的一个块连90%都用不满.--AVG_RO…

1.查询碎片程度高的表 条件为什么block>100,因为一些很小的表,只有几行数据实际大小很小,但是block一次性分配就是5个(11g开始默认一次性分配1M的block大小了,见create table storged的NEXT参数),5个block相对于几行小表数据来说就相差太大了. 算法中/0.9是因为块的pfree一般为10%,所以一个块最多只用了90%,而且一行数据大于8KB时容易产生行链接,把一行分片存储,一样的一个块连90%都用不满. AVG_ROW_LEN还是比较准的,比如个人…