SQL Server2000中最大数据行的大小为8060(我们可以使用的大小为8039),即创建表时所有列的大小总和不能超过8060。在2005中,对于定长的数据,依然保留了这个限制(不过在2005中,我们可以使用的大小为8053,而不是8039)。那么在SQL SERVER2005中对于一行是不
SQL Server2000中最大数据行的大小为8060(我们可以使用的大小为8039),即创建表时所有列的大小总和不能超过8060。在2005中,对于定长的数据,依然保留了这个限制(不过在2005中,我们可以使用的大小为8053,而不是8039)。那么在SQL SERVER2005中对于一行是不是只能存储最多8053字节的数据呢?能不能突破8060的这个限制呢?
在SQL SERVER2000中没有办法,但是在SQL SERVER2005中,是有可能的。在SQL SERVER2005使用变长数据,可以突破8060的限制。因为SQL SERVER2005中对数据每行记录的限制做了一定的调整,对于包含变长类型的表,每一列的长度仍然必须在每行8000以内,但是它们的合并宽度可以超过8060B的限制。
在SQL SERVER2005中,可以把变长列存储在行溢出页面。当一个列需要从一个常规页面转移到一个行溢出页面时,,SQL 2005会保留一个包含行溢出信息的指针作为原始记录的一部分,指针的大小为24B,并且对于每个变长列,无论该列是否存储在记录中,记录还需要2个字节。
【测试】
create table tb(col char(7000),col2 varchar(3000),col3 varchar(3000))
go
insert into tb
values('aaa',replicate('bbb',1000),replicate('ccc',1000))
go
dbcc ind(test,tb,-1) -–得到的页面号为89,80,6321,6315.其中89,6321为IAM页,80与6315为数据页
dbcc traceon(3604)
dbcc page(test,1,89,1)
dbcc page(test,1,80,1)
dbcc page(test,1,6321,1)
dbcc page(test,1,6315,1)
下面分别解析所生成的IAM页与数据页,就可以看到行溢出数据在SQL SERVER2005中是如何来进行存储的。
一、解析IAM页
因为89与6321页面结构是相同的,解析其中的第一即可,以89页为例。
dbcc traceon(3604)
dbcc page(test,1,89,1)
得到的结果:
1、 该页面总共两行
2、 第一行记录了该IAM记录的数据页(后面的注释说明了该数据的作用)
00000000: 00005e00 00000000 00000000 00000000 †--该行的长度
00000010: 00000000 00000000 00000000 00000000 †...............
00000020: 00000000 00000000 00000000 01005000 †--负责的数据页面id
00000030: 00000100 00000000 00000000 00000000 †...............
二、解析数据页
1、 解析80页面数据:
00000000: 30005c1b 61616120 20202020 20202020 –-前四个字节就不解释了
……
00001B50: 20202020 20202020 20202020 0300f802
-–0300总共有三列,f8 null位图,0200变长列有两列
00001B60: 007d9b95 9b020000 65010000 00f65c00
--虽然第二列和第三列的数据存储在另外的数据页,但每个列依然会占用两个字节。
00001B70: 00b80b00 00ab1800 00010000 00020000
00001B80: 65010000 00c04700 00b80b00 00ab1800
00001B90: 00010001 00
020000 65010000 00f65c00 00b80b00 00ab1800 00010000 00
第一个行溢出的指针
020000 65010000 00c04700 00b80b00 00ab1800 00010001 00
第二个行溢出的指针
一个长度为24字节的指针。24字节包含的部分分别如下:
0200
00
65
01000000
f65c0000
B80b0000
ab180000
0100
0000
溢出列类型
在B-树种的层次
暂时不用,无实际意义
Lob数据更新的次数
用于dbcc checktable使用的一个随机值,在lob存在的周期中不会改变
该列的长度。
(计算时为00000bb8)
该部分数据所在的页面号
该部分数据所在的文件号
该部分数据所在页面中的slot号
2、对于行溢出页面,使用的页面类型为LOB。对于该页面的记录方式,以后再进行叙述。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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