select top 25 p.name as [SP Name], deps.total_logical_reads as [TotalLogicalReads], deps.total_logical_reads / deps.execution_count as [AvgLogicalReads], deps.execution_count, ISNULL(deps.execution_count/DATEDIFF(Second,deps.cached_time,Getdate()),0)

SQLSERVER排查CPU占用高的情况 今天中午,有朋友叫我帮他看一下数据库,操作系统是Windows2008R2 ,数据库是SQL2008R2 64位 64G内存,16核CPU 硬件配置还是比较高的,他说服务器运行的是金蝶K3软件,数据库实例里有多个数据库 他说是这几天才出现的,而且在每天的某一个时间段才会出现CPU占用高的情况 内存占用也很高,占用了30个G -----------------------------------------------华丽的分割线-------------

在SQLSERVER查询分析器中,当我们用Set Statistics on 语句来统计SQL语句或者存储过程I/O的时候, SQLSERVER会显示几个概念去词语:逻辑读取,物理读取,预读. 如下: (1 行受影响)表 't2'.扫描计数 1,逻辑读取 3282 次,物理读取 44 次,预读 3282 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次. 那么,这几个词语代表什么意思呢?我们怎么根据这些来了解SQL语句或者存储过程的I/O过程呢? 预读:用于估计信息,

两条命令 1:set statistics time on 这条命令会显示你编译这条语句和执行这条语句花多长时间 2.set statistics io on 这条命令会显示你逻辑读取了多少次数据库和物理上读取了多少次数据库 大致效果是这样的:

php+sqlserver处理读取decimal 类型数据,如果数据不满1,会去掉0的问题.比如读取的数据是 0.05,会显示 .05 function convert_number($number){ return preg_replace('/^(\.\d+)/', '0$1', $number); }

由于近期工作中遇到了个需求:需要将一些固定的字段 在多个移动端进行相互传输,所以就想到了 二维码 这个神奇的东东! 现在的大街上.连个摊煎饼的大妈 都有自己的二维码来让大家进行扫码支付.可见现在的二维码使用率多高, 不光如此,在很多的社交类的APP 基本都有扫一扫加好友这个功能吧,因此决定学一学这个神奇的东西. 查找了一些资料博客啊发现,iOS7之前 对于开发人员来说 熟悉的第三方QRCode库有: ZXingGoogle出品并开源 一直到现在都还有专人维护 是世界上使用最广的二维码库 iOS上

SqlServer低版本数据库不能直接还原或附加Sql高版本数据库或备份文件,我们常用DTS互导的方式,如果不同版本数据库不可访问,可以使用高版本数据库的DTS导出整个库的相应低版本建库脚本与数据,然后放在低版本数据库中去执行,常见如:我们库数据库一般是SqlServer2008+,有的客户使用的是2005版本的数据库,这时我们就提供了2005版本的建库脚本供用户自己在机器上执行,但由于文件过大(可以分成几个文件)会导致执行过程中内存不够的情形,对于此类种种情况我们可以使用命令行方式导入建表脚本

一 数据库镜像部署准备 1.1 数据库镜像支持 有关对 SQL Server 2012 中的数据库镜像的支持的信息,请参考:https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sql-server-2012/cc645993%28v%3dsql.110%29 1.2 其他前置条件 需要安装.NET 补丁,详见:https://support.microsoft.com/zh-cn/help/2654347/an-update-introd

获取图片一张图片的大小 let img = new Image() img.src = imgUrl if ( img.width != 375 || img.height != 200 ) { message.error(‘请上传375*200大小的图片’) return false } 发现有时img的宽高读取都为0,但是图片url地址是正确的.这边存在一个问题, 当给img赋值src 的时候,其实是去请求了这个url获取图片资源,但是在执行img.width != 375 || img.h

使用SqlBulk #region 方式二 static void InsertTwo() { Console.WriteLine("使用Bulk插入的实现方式"); Stopwatch sw = new Stopwatch(); DataTable dt = GetTableSchema(); using (SqlConnection conn = new SqlConnection(StrConnMsg)) { SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkC

USE [DB_JP_BaseInfo00] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[sp_wx_getAppointmentInfo_Str] Script Date: 03/22/2016 14:48:24 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO -- ============================================= -- Author: <Auth

这个只能用2012的生成脚本功能,在高级里面把脚本兼容设置成2008,并且选择生成架构和数据(默认是只有架构)拿这个脚本在2008上跑一次就行了 sqlserver 中使用sqlcmd 执行*.sql文件 有时候当我们拿到一个sql大的脚本文件(比如几百M),要执行的话,可以选择sqlcmd 1.就下面一句C:\>sqlcmd -i test.sql -d databasename -s 127.0.0.1sqlcmd -i D:\LHP3Base_MEQ3.sql -d LHP3Base_ME

一 AlwaysOn 可用性组 1.1 AlwaysOn 可用性组概述 AlwaysOn 可用性组功能是一个提供替代数据库镜像的企业级方案的高可用性和灾难恢复解决方案.SQL Server 2012 中引入了 AlwaysOn 可用性组功能,此功能可最大程度地提高一组用户数据库对企业的可用性. “可用性组”针对一组离散的用户数据库(称为“可用性数据库”,它们共同实现故障转移)支持故障转移环境. 一个可用性组支持一组读写主数据库以及一至四组对应的辅助数据库.可使辅助数据库能进行只读访问和/或某些备

1. 在SQL SERVER 2008 R2 SP2之前版本,对分区只支持到1000个分区,之后版本支持到15000个分区.2. 分区索引对齐并不要求索引和表使用同一分区方案,但要求两者使用的分区方案本质相同,即:        1) 分区函数的参数具有相同的数据类型:        2) 分区函数定义了相同数目的分区:        3) 分区函数为分区定义了相同的边界值. 3. 分区合并:合并边界值所在的分区被删除,然后向邻近的分区合并.4. 查看指定值所属分区:SELECT $PARTIT

SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in,或者多个exists,这些情况很难测试效率的,因

# -*- coding: utf-8 -*-import pyodbcimport osimport csvimport pymongofrom pymongo import ASCENDING, DESCENDINGfrom pymongo import MongoClientimport binascii '''连接mongoDB数据库'''client = MongoClient('10.20.4.79', 27017)#client = MongoClient('10.20.66.10

最近有项目反应,在服务器CPU使用较高的时候,我们的事件查询页面非常的慢,查询几条记录竟然要4分钟甚至更长,而且在翻第二页的时候也是要这么多的时间,这肯定是不能接受的,也是让现场用SQLServerProfiler把语句抓取了上来. 用ROW_NUMBER()进行分页 我们看看现场抓上来的分页语句: select top 20 a.*,ag.Name as AgentServerName,,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName from

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 上篇主要说了聚集索引和简单介绍了一下非聚集索引,相信大家一定对聚集索引和非聚集索引开始有一点了解了. 这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 上篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 下篇主要说非聚集索引 先上非聚集索引的结构图 先创建Department8表 --非聚集索引 USE [pratice] GO CREATE TABLE Department8( DepartmentID ,) NOT NULL

本文转载自:http://blog.csdn.net/andylaudotnet/article/details/1763573 性能调节的目的是通过将网络流通.磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小,使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量.为达到此目的,需要了解应用程序的需求和数据的逻辑和物理结构,并在相互冲突的数据库使用之间(如联机事务处理 (OLTP) 与决策支持)权衡. 对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程,不应只在最后实现系统时才考虑性能问题.许多使性能得

SQLSERVER读懂语句运行的统计信息 对于语句的运行,除了执行计划本身,还有一些其他因素要考虑,例如语句的编译时间.执行时间.做了多少次磁盘读等. 如果DBA能够把问题语句单独测试运行,可以在运行前打开下面这三个开关,收集语句运行的统计信息. 这些信息对分析问题很有价值. 1 SET STATISTICS TIME ON 2 SET STATISTICS IO ON 3 SET STATISTICS PROFILE ON SET STATISTICS TIME ON 请先来看看SET STA

in和exists哪个效率高本人测试证明 SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高自己测试本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in