在SQL Server 的使用过程中,发现几个很有用,但不太常用(或细节不太清楚)的函数(存储过程): isnumeric,isdate,patindex,newid,collate,sp_executesql,checksum 遂记下,以备日后查询.不敢独享,与君共之.有用且看,无用略过. 1> isnumeric( expression ) -- 返回值 1 | 0,判断是否是数字类型. 数值类型包括(int.bigint.smallint.tinyint.numeric.money.sma…

概要 锁升级为表锁插入转换很多细粒度的锁 (如行或页锁) 的过程.Microsoft SQL Server 动态确定何时执行锁升级.作出决定之前,SQL Server 将特定的扫描,整个事务,并且用于锁定在系统中作为一个整体的内存由持有的锁的数目只会保留的锁的数量考虑.通常情况下,SQL Server 默认行为导致位置,这会提高性能,或当必须将过多的系统锁定内存减少到更合理水平,只能在这些时间点发生的锁升级.但是,一些应用程序或查询的设计可能会触发一次时不太理想,并已呈报的表锁可能会阻止其他用户…

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()),…

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…

1.事务的四个属性 原子性Atomicity,一致性Consistency,隔离性Isolation,持久性Durability ,即ACID特性. 原子性:事务必须是一个完整工作的单元,要么全部执行,要么全部不执行. 一致性:事务结束的时候,所有的内部数据都是正确的. 隔离性:并发多个事务时,各个事务不干涉内部数据,处理的都是另外一个事务处理之前或之后的数据. 持久性:事务提交之后,数据是永久性的,不可再回滚. 2.在SQL Server中事务被分为3类常见的事务 自动提交事务:是SQL Se…

SQL Server中的事务与锁   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:…

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…

1 SQL Server中的索引 索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度.索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键.这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行. 聚集索引和费聚集索引的区别: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某作者的,不知道书名怎么办?图书管理员在写一个目录…

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…

很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解.比如: select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan' 一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语句的确是不一样,如果tID是一个聚合索引,那…