-- 1. 在使用select into前,可以先做一下判断 if OBJECT_ID('tempdb..#TT')is not NULL drop table #TT -- 2. 查询结果保存为临时表 SELECT * INTO #TT FROM ( SELECT * FROM fkcData0919 ) AS aaa ORDER BY [乡(镇)] +[村] -- 3. 查询临时表 SELECT * FROM #TT -- 4. 删除原始表 TRUNCATE TABLE fkcData091

在日常的SQL查询中,我们需要对要查询的数据进行事先处理,然后再在预先处理好的数据里面进行查询.此时我们就需要用到临时表了,将数据预先处理好放到临时表里面,然后再在临时表里根据我们需要的条件进行查询. 假设我们有一个收入表 :incoming   ,里面的字段分别为:id,name,amt,cur  我们要求每个人的amt换算成RMB之后的和.由于币种有区别,我们需要事先将amt对应币种按照汇率换算成人民币再进行计算. 另一个表时xrt表,存放每个币种对应人民币牌价. 有两种方法,一种是用wit

最近运维数据,经常遇到需要在sql条件中个In('',''....)个字符串的情况,于是在网上找了个小工具改造一下,先用着: 效果如图: using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using Newtonsoft.Json.Serialization; using Newto

MySQL中不支持对同一个表使用其查询结果更新or删除本表内数据(也就是update或delete后的where条件为针对相同表的select),解决方案是创建临时表做过度保存中间数据: 可以直接使用查询结果来形成临时表 CREATE TABLE tmp AS (SELECT column1 AS field1, column2 AS field2...); 形成的结果表名称为 tmp 表内的列为SELECT的查询结果,字段名称可以根据自己需要使用AS重命名

Sql Server 函数的操作实例!(执行多条语句,返回Select查询后的临时表) SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO -- ============================================= CREATE FUNCTION csj_csj(@id as int) RETURNS @temp table --这里返回一个自己创建的表,里面的字段根据自己的需要设 ( [id] int, [zd] varcha

Sql Server 函数的操作实例!(返回一条Select语句查询后的临时表) SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE FUNCTION dbo.csjcsj() RETURNS TABLE AS RETURN ( SELECT * from xx ) GO 这是创建代码,执行代码如下: select * from csjcsj() 当然,也可以传参数!

原文:防SQL注入:生成参数化的通用分页查询语句 前些时间看了玉开兄的“如此高效通用的分页存储过程是带有sql注入漏洞的”这篇文章,才突然想起某个项目也是使用了累似的通用分页存储过程.使用这种通用的存储过程进行分页查询,想要防SQL注入,只能对输入的参数进行过滤,例如将一个单引号“'”转换成两个单引号“''”,但这种做法是不安全的,厉害的黑客可以通过编码的方式绕过单引号的过滤,要想有效防SQL注入,只有参数化查询才是最终的解决方案.但问题就出在这种通用分页存储过程是在存储过程内部进行SQL语句拼

在日常的SAP开发和应用中,经常需要通过查询SAP数据表来处理日常业务,比如:数据对账.报表SQL测试.SAP查询功能开发等.通过开发SAP查询分析器,SAP实施和开发人员,可以在较短的时间内查询到需要的数据以及关联的数据:也可以通过该功能,生成程序源代码,减少数据查询和报表开发的工作量,提高工作效率:具体功能如下: 1.日常数据查询.关联查询.数据对账: 2.报表及其它SAP功能开发的SQL语句测试: 3.查询报表源代码生成: 4.查询格式保存与重复利用. 1.功能设计: (1) 类似于微软和

1秒查原本递归的查询. 适用于:上下级.多层查询 -- Get childs by parent id WITH Tree AS ( SELECT Id,ParentId FROM dbo.Node P WHERE P.Id = -- parent id UNION ALL SELECT C.Id,C.ParentId FROM dbo.Node C INNER JOIN Tree T ON C.ParentId = T.Id ) SELECT * FROM Tree -- Get parent

1. 首先要搞明白什么叫执行计划? 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式. 可见,执行计划并不是固定的,它是“个性化的”.产生一个正确的“执行计划”有两点很重要: (1)    SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么? (2) 

SQL 表变量和临时表 表变量:存储在内存中,作用域是脚本的执行过程中,脚本执行完毕之后就会释放内存,适合短时间内存储数据量小的数据集. 优点:使用灵活,使用完之后立即释放,不占用物理存储空间 缺点:只适合较小数据量的暂时存储,不能建索引,数据量稍大时查询效率慢,占内存 使用临时表和表变量的数据量大小没有具体的临界值,DBA建议1000条数据,查询列不要太多的情况下. 临时表:临时表是存储在物理硬盘中的,建表位置在tempdb中, 可以长久存储数据 优点:能够长久存储数据,可以建立索引,和普通的

http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/8300784 SQL查询性能的好坏直接影响到整个数据库的价值,对此,必须郑重对待. SQL Server提供了多种工具,下面做一个简单的介绍: 一.SQL Profiler工具 SQL Profiler可用于: l  图形化监视SQLServer查询: l  在后台收集查询信息: l  分析性能: l  诊断像死锁这样的问题: l  调试Transact-SQL(T-SQL)语句: l  模拟重放

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享:机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defau

前言 之前我们已经讨论过动态SQL查询呢?这里为何再来探讨一番呢?因为其中还是存在一定问题,如标题所言,很多面试题也好或者有些博客也好都在说在执行动态SQL查询时sp_executesql的性能比exec好,但是事实真是如此?下面我们来一探究竟. 探讨sp_executesql和exec执行动态SQL查询性能 首先我们创建如下测试表. CREATE TABLE dbo.TestDynamicSQL ( Col1 INT PRIMARY KEY , Col2 SMALLINT NOT NULL ,

1.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. 2.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null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

出处:http://www.antscode.com/article/12deee70111da0c4.html 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 n

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null值,然后这样查询: select id from

不得不看,只有专家才知道的17个SQL查询提速秘诀! 原创 2018-01-23 布加迪编译 51CTO技术栈 “ 除非你遵循本文介绍的这些技巧,否则很容易编写出减慢查询速度或锁死数据库的数据库代码. 由于数据库领域仍相对不成熟,每个平台上的 SQL 开发人员都在苦苦挣扎,一次又一次犯同样的错误. 当然,数据库厂商在取得一些进展,并继续在竭力处理较重大的问题. 无论 SQL 开发人员在 SQL Server.Oracle.DB2.Sybase.MySQL,还是在其他任何关系数据库平台上编写代码,

一.使用SELECT检索数据 数据查询是SQL语言的中心内容,SELECT 语句的作用是让数据库服务器根据客户要求检索出所需要的信息资料,并按照规定的格式进行整理,返回给客户端. SELECT 语句的基本结构 [WITH<common_tale_expression>] SELECT select_list [INTO new_table_name] [FROM table_source][where search_condition] [GROUP BY group_by_expressio

转载:提高SQL查询效率的30种方法 内容摘录如下: 1.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. 2.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null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在