1.按姓氏笔画排序: Select * From TableName Order By CustomerName Collate Chinese_PRC_Stroke_ci_as 2.数据库加密: select encrypt('原始密码') select pwdencrypt('原始密码') select pwdcompare('原始密码','加密后密码') = 1--相同;否则不相同 encrypt
1.按姓氏笔画排序:
Select * From TableName Order By CustomerName Collate Chinese_PRC_Stroke_ci_as
2.数据库加密:
select encrypt('原始密码')
select pwdencrypt('原始密码')
select pwdcompare('原始密码','加密后密码') = 1--相同;否则不相同 encrypt('原始密码')
select pwdencrypt('原始密码')
select pwdcompare('原始密码','加密后密码') = 1--相同;否则不相同
3.取回表中字段:
declare @list varchar(1000),@sql nvarchar(1000)
select @list=@list+','+b.name from sysobjects a,syscolumns b where a.id=b.id and a.name='表A'
set @sql='select '+right(@list,len(@list)-1)+' from 表A'
exec (@sql)
4.查看硬盘分区:
EXEC master..xp_fixeddrives
5.比较A,B表是否相等:
if (select checksum_agg(binary_checksum(*)) from A)
=
(select checksum_agg(binary_checksum(*)) from B)
print '相等'
else
print '不相等'
6.杀掉所有的事件探察器进程:
DECLARE hcforeach CURSOR GLOBAL FOR SELECT 'kill '+RTRIM(spid) FROMmaster.dbo.sysprocesses
WHERE program_name IN('SQL profiler',N'SQL 事件探查器')
EXEC sp_msforeach_worker '?'
7.记录搜索:
开头到N条记录
Select Top N * From 表
-------------------------------
N到M条记录(要有主索引ID)
Select Top M-N * From 表 Where ID in (Select Top M ID From 表) Order by ID Desc
----------------------------------
N到结尾记录
Select Top N * From 表 Order by ID Desc
8.如何修改数据库的名称:
sp_renamedb 'old_name', 'new_name'
9:获取当前数据库中的所有用户表
select Name from sysobjects where xtype='u' and status>=0
10:获取某一个表的所有字段
select name from syscolumns where id=object_id('表名')
11:查看与某一个表相关的视图、存储过程、函数
select a.* from sysobjects a, syscomments b where a.id = b.id and b.text like '%表名%'
12:查看当前数据库中所有存储过程
select name as 存储过程名称 from sysobjects where xtype='P'
13:查询用户创建的所有数据库
select * from master..sysdatabases D where sid not in(select sid from master..syslogins where)
或者
select dbid, name AS DB_NAME from master..sysdatabases where sid 0x01
14:查询某一个表的字段和数据类型
select column_name,data_type from information_schema.columns
where table_name = '表名'
[n].[标题]:
Select * From TableName Order By CustomerName
[n].[标题]:
Select * From TableName Order By CustomerName
--------------------------------------------------------------------------------------
Sql优化是一项复杂的工作,以下的一些基本原则是本人看书时所记录下来的,很明确且没什么废话:
1. 索引的使用:
(1).当插入的数据为数据表中的记录数量的10%以上,首先需要删除该表的索引来提高数据的插入效率,当数据插入后,再建立索引。
(2).避免在索引列上使用函数或计算,在where子句中,如果索引是函数的一部分,优化器将不再使用索引而使用全表扫描。如:
低效:select * from dept where sal*12 >2500;
高效:select * from dept where sal>2500/12;
(3).避免在索引列上使用not和 “!=”,索引只能告诉什么存在于表中,而不能告诉什么不存在于表中,当数据库遇到not 和 “!=”时,就会停止使用索引而去执行全表扫描。
(4).索引列上>=代替>
低效:select * from emp where deptno > 3
高效:select * from emp where deptno >=4
两者的区别在于,前者dbms将直接跳到第一个deptno等于4的记录,而后者将首先定位到deptno等于3的记录并且向前扫描到第一个deptno大于3的。
(5).非要对一个使用函数的列启用索引,,基于函数的索引是一个较好的方案。
2. 游标的使用:
当在海量的数据表中进行数据的删除、更新、插入操作时,用游标处理的效率是最慢的,但是游标又是必不可少的,所以正确使用游标十分重要:
(1). 在数据抽取的源表中使用时间戳,这样每天的维表数据维护只针对更新日期为最新时间的数据来进行,大大减少需要维护的数据记录数。
(2). 在insert和update维表时都加上一个条件来过滤维表中已经存在的记录,例如:
insert into dim_customer select * from ods_customer where ods_customer.code not exists (dim_customer.code)
ods_customer为数据源表。dim_customer为维表。
(3). 使用显式的游标,因为隐式的游标将会执行两次操作,第一次检索记录,第二次检查too many rows这个exception,而显式游标不执行第二次操作。
3. 据抽取和上载时的sql优化:
(1). Where 子句中的连接顺序:
oracle采用自下而上的顺序解析where子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他where条件之前,那些可以过滤掉大量记录的条件必须写在where子句的末尾。如:
低效:select * from emp e where sal>5000 and job = ‘manager’ and 25
高效:select * from emp e where 255000 and job=’manager’;
(2). 删除全表时,用truncate 替代 delete,同时注意truncate只能在删除全表时适用,因为truncate是ddl而不是dml。
(3). 尽量多使用commit
只要有可能就在程序中对每个delete,insert,update操作尽量多使用commit,这样系统性能会因为commit所释放的资源而大大提高。
(4). 用exists替代in ,可以提高查询的效率。
(5). 用not exists 替代 not in
(6). 优化group by
提高group by语句的效率,可以将不需要的记录在group by之前过滤掉。如:
低效:select job, avg(sal) from emp group by job having job = ‘president’ or job=’manager’;
高效: select job, avg(sal) from emp having job=’president’ or job=’manager’ group by job;
(7). 有条件的使用union-all 替代 union:这样做排序就不必要了,效率会提高3到5倍。
(8). 分离表和索引
总是将你的表和索引建立在不同的表空间内,决不要将不属于oracle内部系统的对象存放到system表空间内。同时确保数据表空间和索引表空间置于不同的硬盘控制卡控制的硬盘上。

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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