/*在SQL SERVER 2005 及以后版本中, 使用'MAXworker thread' 来配置可用的线程数,默认设置为0 ,即自动控制线程数 计算最大工作线程数: 对于32 位系统:逻辑CPU数<= 4 时:max worker threads = 256逻辑CPU数> 4 时: max worker threads = 256 + (logic cpus's-4)*8 对于64 位系统:逻辑CPU数<= 4 时:max worker threads = 512逻辑CPU数>…

c#Winform程序调用app.config文件配置数据库连接字符串 你新建winform项目的时候,会有一个app.config的配置文件,写在里面的<connectionStrings name="  " connectionString="  "></connectionStrings >, connectionString代表数据库链接字符串,name代表你想要引用的时候查找的名称.(其实asp里的web.config配置方式也跟这…

sql server中index的REBUILD和REORGANIZE 转自:https://www.cnblogs.com/flysun0311/archive/2013/12/05/3459451.html   参考文献: http://technet.microsoft.com/en-us/library/ms188388.aspx 正文 本文主要讲解如何使用alter index来rebuild和reorganize索引来清除碎片,rebuild能够完全清除碎片,但是reorganize…

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     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…

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…

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…