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常用 SQL Server 规范集锦 常见的字段类型选择   1.字符类型建议采用varchar/nvarchar数据类型 2.金额货币建议采用money数据类型 3.科学计数建议采用numeric数据类型 4.自增长标识建议采用bigint数据类型   (数据量一大,用int类型就装不下,那以后改造就麻烦了) 5.时间类型建议采用为datetime数据类型 6.禁止使用text.ntext.image老的数据类型 7.禁止使用xml数据类型.varchar(max).nvarchar(max)…

转载者注:据说是某公司(携程)内部规范. 常见的字段类型选择 1.字符类型建议采用varchar/nvarchar数据类型 2.金额货币建议采用money数据类型 3.科学计数建议采用numeric数据类型 4.自增长标识建议采用bigint数据类型   (数据量一大,用int类型就装不下,那以后改造就麻烦了) 5.时间类型建议采用为datetime数据类型 6.禁止使用text.ntext.image老的数据类型 7.禁止使用xml数据类型.varchar(max).nvarchar(max)…

常见的字段类型选择   1.字符类型建议采用varchar/nvarchar数据类型 2.金额货币建议采用money数据类型 3.科学计数建议采用numeric数据类型 4.自增长标识建议采用bigint数据类型   (数据量一大,用int类型就装不下,那以后改造就麻烦了) 5.时间类型建议采用为datetime数据类型 6.禁止使用text.ntext.image老的数据类型 7.禁止使用xml数据类型.varchar(max).nvarchar(max) 约束与索引 每张表必须有主键 每张表…

转载自作者zhang502219048的微信公众号[SQL数据库编程]:Sql Server性能排查和优化懒人攻略 很多年前,笔者那时刚从广东技术师范学院(现为广东技术师范大学,以前为广东民族学院)的计算机科学学院计算机科学与技术(师范)专业(广东专插本,本科插本生,跨专业)毕业不久,还没怎么了解索引和执行计划这些知识,而遇到财务某系统计算佣金特别慢的性能问题.那时通过百度,有目的性,又有点盲目地查找相关数据库性能优化的技巧,其中有一个技巧就用上了,效果也还可以,分享给大家: Step 1:使用…

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用.   v1.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客.sql server…

常见的字段类型选择1.字符类型建议采用varchar/nvarchar数据类型2.金额货币建议采用money数据类型3.科学计数建议采用numeric数据类型4. 自增长标识建议采用bigint数据类型   (数据量一大,用int类型就装不下,那以后改造就麻烦了)5.时间类型建议采用为datetime数据类型6.禁止使用text.ntext.image老的数据类型7.禁止使用xml数据类型.varchar(max).nvarchar(max)约束与索引每张表必须有主键•每张表必须有主键,用于强制…

  常见的字段类型选择 1.字符类型建议采用varchar/nvarchar数据类型 2.金额货币建议采用money数据类型 3.科学计数建议采用numeric数据类型 4.自增长标识建议采用bigint数据类型   (数据量一大,用int类型就装不下,那以后改造就麻烦了) 5.时间类型建议采用为datetime数据类型 6.禁止使用text.ntext.image老的数据类型 7.禁止使用xml数据类型.varchar(max).nvarchar(max) 约束与索引 每张表必须有主键 •每张…

序言 当数据量小的时候,SQL优化或许无关紧要,但是当数据量达到一定量级之后,性能优化将变得至关重要,甚至决定系统成败. 定位慢查询 查询编译以来cpu耗时总量最多的前50条 --查询编译以来 cpu耗时总量最多的前50条(Total_woker_time) 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_t…

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有…