读取SQL Server日志及代理日志,最近闲的没事,为了以后的工作提高效率,其实是不想让自己的眼睛和手 太累。于是写了如下脚本 来解
最近闲的没事,为了以后的工作提高效率,,其实是不想让自己的眼睛和手 太累。于是写了如下脚本 来解放自己。
---查看每个磁盘剩余空间大小(M)
Exec master.dbo.xp_fixeddrives
--或者
declare @Fixed_tb table(Drive_NO char(1),Remainder_M bigint)
INSERT INTO @Fixed_tb exec master.dbo.xp_fixeddrives
select Drive_NO '驱动盘符',Remainder_M'剩余M',cast(((Remainder_M/1024)+0.001*(Remainder_M%1024))as dec(18,2))'剩余G' from @Fixed_tb
GO
-----SQL SERVER 日志
declare @tmp table (LogDate datetime,ProcessInfo varchar(32),Text nvarchar(max))
insert into @tmp
EXEC master.dbo.xp_readerrorlog 0, 1, NULL, NULL, NULL, NULL, N'desc'---读取SQL Server 日志
select * from @tmp where 1=1
/*
一共有7个参数:
1. 存档编号
2. 日志类型(1为SQL Server日志,2为SQL Agent日志)
3. 查询包含的字符串
4. 查询包含的字符串
5. LogDate开始时间
6. 结果排序,按LogDate排序(可以为降序"Desc" Or 升序"Asc")
7. 结果排序,按LogDate排序(可以为降序"Desc" Or 升序"Asc")
在输入第5和第6个参数的时候,使用时间里包含有秒、毫秒时候,有时候查询速度非常慢,而且导致CPU占用率为100%。
*/
--作业活动监视器 详细内容
SELECT c.job_id,a.name,case when a.enabled =1 then '是' else '否' end '是否启用',
a.date_created '创建时间',a.date_modified '修改时间',
left(b.last_run_date,4)+'/'+SUBSTRING(convert(varchar(8),b.last_run_date),5,2)+'/'+right(b.last_run_date,2)+' '+
case when b.last_run_time=0 then '0:00:00'
when LEN(b.last_run_time)=3 then '0:0'+SUBSTRING(convert(varchar(6),b.last_run_time),1,1)+':'+RIGHT(b.last_run_time,2)
when LEN(b.last_run_time)=4 then '0:'+LEFT(b.last_run_time,2)+':'+RIGHT(b.last_run_time,2)
when len(b.last_run_time)=5 then left(b.last_run_time,1)+':'+SUBSTRING(convert(varchar(6),b.last_run_time),2,2)+':'+right(b.last_run_time,2)
else left(b.last_run_time,2)+':'+SUBSTRING(convert(varchar(6),b.last_run_time),3,2)+':'+right(b.last_run_time,2)end'上次运行时间',
left(c.next_run_date,4)+'/'+SUBSTRING(convert(varchar(8),c.next_run_date),5,2)+'/'+right(c.next_run_date,2)+' '+
case when c.next_run_time=0 then '0:00:00'
when LEN(c.next_run_time)=3 then '0:0'+SUBSTRING(convert(varchar(6),c.next_run_time),1,1)+':'+RIGHT(c.next_run_time,2)
when LEN(c.next_run_time)=4 then '0:'+LEFT(c.next_run_time,2)+':'+RIGHT(c.next_run_time,2)
when len(c.next_run_time)=5 then left(c.next_run_time,1)+':'+SUBSTRING(convert(varchar(6),c.next_run_time),2,2)+':'+right(c.next_run_time,2)
else left(c.next_run_time,2)+':'+SUBSTRING(convert(varchar(6),c.next_run_time),3,2)+':'+right(c.next_run_time,2)end '下次运行时间',
case when substring(b.last_outcome_message,1,CHARINDEX('。', b.last_outcome_message)) is NULL then
'未知' else substring(b.last_outcome_message,1,CHARINDEX('。', b.last_outcome_message)) end '上次运行结果'
FROM
[msdb].[dbo].[sysjobs_view] a
join [msdb].[dbo].[sysjobservers] b
on a.job_id =b.job_id
join [msdb].[dbo].[sysjobschedules] c
on a.job_id =c.job_id
where a.category_id =0 or a.category_id =3
----每个作业详细运行步骤及结果
select a.name ,a.description,a.date_created,a.date_modified,
b.message,
left(b.run_date,4)+'/'+SUBSTRING(convert(varchar(8),b.run_date),5,2)+'/'+right(b.run_date,2)+' '+
case when b.run_time=0 then '0:00:00'
when LEN(b.run_time)=3 then '0:0'+SUBSTRING(convert(varchar(6),b.run_time),1,1)+':'+RIGHT(b.run_time,2)
when LEN(b.run_time)=4 then '0:'+LEFT(b.run_time,2)+':'+RIGHT(b.run_time,2)
when len(b.run_time)=5 then left(b.run_time,1)+':'+SUBSTRING(convert(varchar(6),b.run_time),2,2)+':'+right(b.run_time,2)
else left(b.run_time,2)+':'+SUBSTRING(convert(varchar(6),b.run_time),3,2)+':'+right(b.run_time,2)end'运行时间',
case when b.run_status=1 then '成功' else '失败' end '状态'
FROM [msdb].[dbo].[sysjobs_view] a ,[msdb].[dbo].[sysjobhistory] b
where a.job_id =b.job_id and (a.category_id =0 or a.category_id =3)

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.


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