1.请把这段SQL语句写成一个存储过程,然后需要在B上面开启 SQL Server Agent服务,如下图: 2.开启完之后,打开数据库管理工具,然后依下图所示,展开“SQL Server Agent”并右键“作业”,然后新建一个作业(也称之为job) 3.在下面依次点“步骤”--> “新增”来设定需要执行的那个写好的存储过程. 4.上面点“新增”以后,会弹出以下对话框,输入“步骤名称”,选好“类型”,资料库也要选对你B上面的那个数据库,然后在命令那里输入“Exec [YourPrc]”,然后点

前言 本篇不是要說高深的SSIS 技巧,而是用實例的方式,說明如何應用 Visual Studio 的「Business Intelligence Projects」來建立「Integration Service Project」,並且加入(deployment)到SQL中,最後再以 SQL Agent 來排程做定期執行的工作. 如果環境是只有安裝 SQL2008 或是先安裝了SQL ,會發現怎麼系統上也安裝了 Visual Studio 呢?沒錯-當安裝了 SQL 之後,會連帶的安裝 Busi

sql如下 select t.id, t.value, tt.sort as sortno from ENGINEERING_TYPE t left join ENGINEERING_TYPE tt on t.parentid = tt.id order by sortno, t.sort sql很简单,相当于自连接 ,返回行数12行,非常小,但是运行5s左右才出结果 看一下执行计划 可以看到,表与表之间走了hash join,我们的一般规律在返回行数较大时,超过万行时,通常使用hash joi

6-1. 各种各样的函数 函数的种类 算数函数 字符串函数 日期函数 转换函数 聚合函数 1.1算术函数 数据类型:NUMERIC 是大多数DBMS都支持的一种数据类型. 通过NUMBERIC(全体位数,小数位数) 1.1.1 ROUND函数 ROUND函数只能使用NUMERIC类型的数据. 四舍五入 1.1.2 绝对值ABS(x) 1.1.3求余MOD(被除数,除数) 1.2 字符串函数 1.2.1 拼接 || 语法: 字符串||字符串2 注意SQLServer 和MySQL中无法使用|| S

1 计算总页数方法: public int getTotalCount() {        Statement stmt = null;    //提交SQL语句对象stmt        ResultSet rs = null;    //保存结果对象rs        String strSql = null;          int count = 0;  //初始化总记录数        try {            strSql = " select count(*) as s

SQL Server 2000专门提供了处理text,ntext,image字段的函数,他们是: TEXTPTR TEXTVALID READTEXT UPDATETEXT WRITETEXT 一般作用方法 写字段WRITETEXT : DECLARE @val varbinary(16) SELECT @val = TEXTPTR(字段名) FROM 表名 where 条件 WRITETEXT 表名.字段名 @val '您的长字符串,一般都是大于8000的,不大于也行' 说明:第二行加上条件

很少有开发会考虑到数据归档的问题已经数据增长的问题,当程序运行一段时间后,就会出现各种问题,部分问题可以修改SQL语句或使用索引来解决,但如果SQL语句无法修改,糟糕的SQL语句无法使用索引,归档历史数据便成为一种 解决手段. 如某系统登录表每天增加 20W 数据,系统需访问最近一周的数据,系统运行一年后,积累数据 6000W 数据,系统中某一查询造成整表扫描,消耗大量IO和CPU资源,并导致内存压力. 解决方法: 将表中数据按天分区,定期将一周前数据归档,这样将表扫描消耗的资源控制在可接受的范

环境:mssql ent 2k8 r2 原理:遍历所有含自增列的用户表,用sp_spaceused过程分别获取每张表的行数并写入临时表,然后使用IDENT_CURRENT函数获取表的最大标识值,比较二者并返回结果 IF OBJECT_ID('tempdb..#TableRowCount','U') IS NOT NULL DROP TABLE #TableRowCount GO ,), Reserved ), Data ), Index_Size ), Unused )) GO DECLARE

public static void main(String[] args) throws Exception { String queryForScanUsers_SQL = "select a.username AS user_name,b.* from tbl_aaa a left join tbl_bbb b where a.id=? limit 10"; //去除WHERE和LIMIT String sqlRegex = "(select\\s+)(.*)(\\s+

select datepart(wk,cast(getdate() as datetime))

using System; using System.Data; using System.Data.SqlClient; using System.Data.SqlTypes; using Microsoft.SqlServer.Server; using System.Text; using System.Collections.Generic; [Serializable] [Microsoft.SqlServer.Server.SqlUserDefinedAggregate(Format

https://blog.csdn.net/dqs78833488/article/details/51372491

select count(syscolumns.name) from syscolumns , sysobjects where syscolumns.id = sysobjects.id and sysobjects.name = 'qb_orders'

简单记录下: 今天mybatis中遇到一个错误: org.springframework.jdbc.UncategorizedSQLException: PreparedStatementCallback; uncategorized SQLException for SQL [INSERT INTO law_enforce_user(user_code,name,sex,birthday) VALUES(? ,? ,? ,? )]; SQL state [99999]; error code 

关于SQL Server 2014中的基数估计,官方文档Optimizing Your Query Plans with the SQL Server 2014 Cardinality Estimator里有大量细节介绍,但是全部是英文,估计也没有几个人仔细阅读.那么SQL Server 2014中基数估计的预估行数到底是怎么计算的呢? 有哪一些规律呢?我们下面通过一些例子来初略了解一下,下面测试案例仅供参考,如有不足或肤浅的地方,敬请指教! 下面实验测试的环境主要为SQL Server 201

在数仓和BI系统的开发和使用过程中会经常出现需要重跑数仓中某些或一段时间内的分区数据,原因可能是:1.数据统计和计算逻辑/口径调整,2.发现之前的埋点数据收集出现错误或者埋点出现错误,3.业务数据库出现人为修改历史数据的情况.当出现第一和第二种情况的时候需要对数仓各层使用到该数据源的表及依赖这些表的数据模型和表的出现问题时间起的分区都重跑一遍,出现第三种情况的时候需要从ods层(数据同步导入层)及以上的各层都重跑一遍.重跑历史分区的操作是比较麻烦的,如果只是把相应的表的workflow一天天的分

一.前言 这个东西,难度几乎没有,就是繁琐. 一条简单的select count(*) from table_name 都能有多种书写方式. 总是忘,这里记录下. 一 .通过Criteria 查询 Criteria criteriaCount = getCriteria(); criteriaCount = criteriaCount.add(Restrictions.eq("dispatchTaskId", dispatchTaskId)); criteriaCount.setPro

.Net连接SQL Server2008数据库并发数,在默认情况下是100: 上面日志记录当前连接数991,说实话第一次看到还真以为能达到如此高的并发,后头仔细一看其数值都是间隔10,所以算下来是100个连接数. 修改数据库连接,在其后面加上:Pooling=true;Max Pool Size=70000;Min Pool Size=0;后 再次测试结果如下: 再次说明其连接数可以达到7000,不知道是那块设置出问题了.看别人网上说可以过万.不知道是不是我的系统内存过小导致的(也可能是自己开的

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/表分区 概述 在很多业务场景下我们需要对一些记录量比较大的表进行分区,同时为了保证性能需要将一些旧的数据进行归档.在分区表很多的情况下如果每一次归档都需要人工干预的话工程量是比较大的而且也容易发生纰漏.接下来分享一个自己编写的自动归档分区数据的脚本,原理是分区表和归档表使用相同的分区方案,循环利用当前的文件组. 一.创建测试数据 ----01创建文件组 USE [master] GO ALTER DATABASE [chenm

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S

1. 慢 SQL 的危害 2. 数据库架构 & SQL 执行过程 3. 存储引擎和索引的那些事儿 3.1 存储引擎 3.2 索引 4. 慢 SQL 解决之道 4.1 优化分析流程 4.2 执行计划(explain)详解 4.3 索引设计策略 4.4 SQL 优化 4.5 表结构优化 4.6 事务和锁优化 4.7 MySQL 服务端参数优化 4.8 硬件优化 4.9 架构优化 1. 慢 SQL 的危害 慢 SQL,就是跑得很慢的 SQL 语句,你可能会问慢 SQL 会有啥问题吗? 试想一个场景: