REDGATE又一好用的脚本工具ScriptsManager1.3 先说明一下:这个工具是免费的 下载地址: 这个工具是常用脚本工具,里面已经集合了SQLSERVER砖家们的脚本,这些脚本涉及很多方面 包括:备份,诊断,导出,索引,空间,模版,工具 大家可以调用这些脚本,不用
REDGATE又一好用的脚本工具ScriptsManager1.3
先说明一下:这个工具是免费的
下载地址:
这个工具是常用脚本工具,里面已经集合了SQLSERVER砖家们的脚本,这些脚本涉及很多方面
包括:备份,诊断,,导出,索引,空间,模版,工具
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脚本大全 redgate的ScriptsManager sd.name , bs.type bs.type bs.type bs.type bs.type bs.type bs.type , bs.backup_start_date master..sysdatabases sd msdb..backupset bs (sd.name) msdb..backupmediafamily bmf ON bs.media_set_id = bmf.media_set_id bs.backup_start_date sd.name , --, bs.type bs.type bs.type bs.type bs.type bs.type bs.type bs.type , master..sysdatabases sd msdb..backupset bs (sd.name) msdb..backupmediafamily bmf ON bs.media_set_id = bmf.media_set_id sd.name, bs.type, bs.database_name --nocount #Data( FileID , , TotalExtents , UsedExtents , sysname NOT NULL, (MAX) NOT NULL, (MAX) NULL) create table #Results( db sysname NULL , FileType varchar(4) NOT NULL, sysname not null, sysname NOT NULL, TotalMB numeric(18,2) NOT NULL, UsedMB numeric(18,2) NOT NULL, PctUsed numeric(18,2) NULL, FilePath nvarchar(MAX) NULL, FileID int null) create table #Log( db sysname NOT NULL, LogSize numeric(18,5) NOT NULL, LogUsed numeric(18,5) NOT NULL, Status , (MAX) NULL) , TotalExtents, UsedExtents, , ) ) update #Data set #Data.FileGroup = sysfilegroups.groupname from #Data, sysfilegroups where #Data.FileGroupId = sysfilegroups.groupid , FileType, , TotalMB, UsedMB, PctUsed, FilePath, FileID) SELECT DB_NAME() db, , FileType, , TotalExtents . TotalMB, UsedExtents UsedMB, UsedExtents*100. /TotalExtents UsedPct, , FileID FROM #Data (), #Log (db,LogSize,LogUsed,Status) ) , FileType, , TotalMB,UsedMB, PctUsed, FilePath, FileID) select DB_NAME() db, , FileType, s., s.Size/128. as LogSize , ) LogUsedSpace, (()).) UsedPct, s.FileName FilePath, s.FileID FileID from #Log l , master.dbo.sysaltfiles f , dbo.sysfiles s where f.dbid = DB_ID() s.FileID = f.FileID and l.db = DB_NAME() SELECT r.db AS "Database", r.FileType AS "File type", r.FileGroup END "File group", r.FileName AS "Logical file name", r.TotalMB AS "Total size (MB)", r.UsedMB AS "Used (MB)", r.PctUsed AS "Used (%)", r.FilePath AS "File name", r.FileID AS "File ID", (decimal(18,2), s.maxsize /128.) END "Max. size (MB)", CONVERT(decimal(18,2), s.growth /128.) "Autogrowth increment (MB)" FROM #Results r INNER JOIN dbo.sysfiles s ON r.FileID = s.FileID , #Data DROP TABLE #Results --t2.cntr_value ((t2.cntr_value ) sys.dm_os_performance_counters t1, sys.dm_os_performance_counters t2 WHERE t1.t1.t1.counter_namet2.counter_name --(ST., ((CASE statement_end_offset (ST.text) ELSE QS.statement_end_offset ) + 1) AS "Statement Text", total_worker_time "Average Worker Time (ms)", execution_count AS "Execution Count", total_worker_time "Total Worker Time (ms)", total_logical_reads AS "Total Logical Reads", total_logical_reads/execution_count AS "Average Logical Reads", total_elapsed_time "Total Elapsed Time (ms)", total_elapsed_time "Average Elapsed Time (ms)", QP.query_plan AS "Query Plan (double click to open)" FROM sys.dm_exec_query_stats QS CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(QS.sql_handle) ST CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(QS.plan_handle) QP --() OBJECT_SCHEMA_NAME(ddips., (ddips., , i. , ddips., ddips., ddips., ddips., ddips., ) , ) , ddips., ddips.sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(), NULL, ) ddips i i.ddips.i.ddips.ddips.ddips. , , DB_ID()) , i. -- , , dopc_fraction., dopc_fraction.instance_name , dopc_fraction.counter_name , (DECIMAL(38,2), CAST(dopc_fraction.cntr_value AS FLOAT) / CAST(CASE dopc_base.cntr_value dopc_base.cntr_value )) sys.dm_os_performance_counters AS dopc_base JOIN sys.dm_os_performance_counters AS dopc_fraction dopc_fraction.cntr_type dopc_base.dopc_base.instance_name = dopc_fraction.instance_name , '') = UPPER(dopc_fraction.counter_name) (, , '') ) ORDER BY dopc_fraction.object_name , dopc_fraction.instance_name , dopc_fraction.counter_name ----------------------------------------------------------------------- -- o.name FROM sys.objects o ( sys.indexes i i.type_desc ) --------------------------------------------------------------------------- --(DTL.) , DTL. , ( , , ) DTL.(DTL.resource_associated_entity_id) ( , , ) ) FROM sys.partitions DTL. ) , DTL. , DTL. , DOWT. , DOWT. , DOWT. , DES_Blocked. , , ( (DEST_Blocked.text) ELSE DER.statement_end_offset ) , DOWT. , DES_Blocking. , DEST_Blocking. , DOWT.resource_description sys.dm_tran_locks DTL INNER JOIN sys.dm_os_waiting_tasks DOWT ON DTL.lock_owner_address = DOWT.resource_address DER DER. sys.dm_exec_sessions DES_Blocked DES_Blocked. sys.dm_exec_sessions DES_Blocking DES_Blocking.sys.dm_exec_connections .APPLY sys.dm_exec_sql_text() AS DEST_Blocking CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(DER.sql_handle) AS DEST_Blocked ------------------------------------------------------------------------------ --(10) RANK() , , execution_count , , SUBSTRING(execText.text, deqs.statement_start_offset deqs.statement_start_offset deqs.statement_start_offset, deqs.statement_end_offset deqs.statement_end_offset deqs.statement_end_offset (execText.text) deqs.statement_start_offset deqs.statement_start_offset deqs.statement_start_offset ) , execText. sys.dm_exec_query_stats deqs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(deqs.plan_handle) AS execText ORDER BY deqs.total_worker_time DESC ; ------------------------------------------------------------------------------------ --(database_id) , , io_stall_read_ms , num_of_reads , CAST(io_stall_read_ms / ( 1.0 + num_of_reads ) AS NUMERIC(10, 1)) , io_stall_write_ms , num_of_writes , CAST(io_stall_write_ms / ( 1.0 + num_of_writes ) AS NUMERIC(10, 1)) , io_stall_read_ms , num_of_reads , CAST(( io_stall_read_ms + io_stall_write_ms ) / ( 1.0 + num_of_reads + num_of_writes) sys.dm_io_virtual_file_stats( ; --FROM sys.dm_io_virtual_file_stats(DB_ID('AdventureWorks'), NULL) --------------------------------------------------------------------------- --OBJECT_SCHEMA_NAME(ddius.(ddius. , ) (DECIMAL(38,2), CAST(SUM(user_seeks + user_scans + user_lookups) AS DECIMAL) / CAST(SUM(user_updates + user_seeks + user_scans + user_lookups) AS DECIMAL) ) , ) (DECIMAL(38,2), CAST(SUM(user_updates) AS DECIMAL) / CAST(SUM(user_updates + user_seeks + user_scans + user_lookups) AS DECIMAL) ) , , sys.dm_db_index_usage_stats AS ddius ddius.index_id = i.index_id , ) ddius.OBJECT_SCHEMA_NAME(ddius.(ddius.object_id) ------------------------------------------------------------------------------ --列出服务器实例级别下的最长的资源等待,帮你找出系统瓶颈 WITH Waits AS ( SELECT wait_type , wait_time_ms / 1000. AS wait_time_sec , 100. * wait_time_ms / SUM(wait_time_ms) OVER ( ) AS pct , ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY wait_time_ms DESC ) AS rn FROM sys.dm_os_wait_stats , , , , , , , , ) ) , , Waits wait_time_sec --, der.command , dest. , des.login_time , des., des., der.session_id , , der.status , sys.dm_exec_requests der der.session_id = dec.session_id INNER JOIN sys.dm_exec_sessions des ON des.session_id = der.session_id CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) AS dest --(60) (1400) name from msdb.sys.sysdatabases CREATE TABLE #parts (dbname VARCHAR(60), part int) OPEN getdb getdb #parts VALUES(@db, 0) .sys.sysobjects so where sp.object_id = so.id and partition_number != 1 and #parts.dbname = (@vsql) getdb getdb , part #parts drop table #parts deallocate getdb Partitioned Tables ------------------------------------------------------------ ---------------------------- master 0 tempdb 0 model 0 msdb 0 DLGPOS 0 GPOSDB 0 Northwind 0 partionTest --(2000) #TempLog ( LogDate DATETIME, ProcessInfo NVARCHAR(50), (MAX)) CREATE TABLE #logF ( ArchiveNumber INT, LogDate DATETIME, LogSize INT ) INSERT INTO #logF EXEC sp_enumerrorlogs (ArchiveNumber) FROM #logF #TempLog (ArchiveNumber) FROM #logF (, Text AS Details FROM #TempLog (, Text AS Details FROM #TempLog #TempLog DROP TABLE #logF ------------------------------------------------------------------------- --()), , , master.dbo.sysdatabases master.dbo.sysdatabases

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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MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.