在SQL Server 2005之前的传统SQL语句中,top语句是不支持局部变量的。
一、TOP替代Set RowCount在SQL Server 2005之前的传统SQL语句中,top语句是不支持局部变量的。见
此时可以使用Set RowCount,但是在SQL Server 2005/2008中,TOP通常执行得更快,所以应该用TOP关键字来取代Set RowCount。
代码如下:
/***************创建测试表*********************
****************downmoo 3w@live.cn ***************/
IF NOT OBJECT_ID('[Demo_Top]') IS NULL
DROP TABLE [Demo_Top]
GO
Create table [Demo_Top]
(PID int identity(1,1) primary key not null
,PName nvarchar(100) null
,AddTime dateTime null
,PGuid Nvarchar(40)
)
go
truncate table [Demo_Top]
/***************创建1002条测试数据*********************
****************downmoo 3w@live.cn ***************/
declare @d datetime
set @d=getdate()
declare @i int
set @i=1
while @ibegin
insert into [Demo_Top]
select cast(datepart(ms,getdate()) as nvarchar(3))+Replicate('A',datepart(ss,getdate()))
,getdate()
,NewID()
set @i=@i+1
end
--注意TOP关键字可以用于Select,Update和Delete语句中
代码如下:
Declare @percentage float
set @percentage=1
select Top (@percentage) percent PName from [Demo_Top] order by PName
--注意是11行。(11 row(s) affected)
邀月注:如果只是需要一些样本,也可以使用TableSample,以下语句返回表Demo_Top的一定百分比的随机行
代码如下:
select PName,AddTime, PGuid from [Demo_Top]
TableSample System(10 percent)
--(77 row(s) affected)
注意这个百分比是表数据页的百分比,而不是记录数的百分比,因此记录数目是不确定的。
二、TOP分块修改数据
TOP的第二个关键改进是支持数据的分块操作。换句话说,避免在一个语句中执行非常大的操作,而把修改分成多个小块,这大大改善了大数据量、大访问量的表的并发性,可以用于大的报表或数据仓库应用程序。此外,分块操作可以避免日志的快速增长,因为前一操作完成后,可能会重用日志空间。如果操作中有事务,已经完成的修改数据已经可以用于查询,而不必等待所有的修改完成。
仍以上表为例:
代码如下:
while (select count(1) from [Demo_Top])>0
begin
delete top (202) from [Demo_Top]
end
/*
(202 row(s) affected)
(202 row(s) affected)
(202 row(s) affected)
(202 row(s) affected)
(194 row(s) affected)
*/
注意是每批删除202条数据,TOP也可以用于Select和Update语句,其中后者更为实用。
--Select TOP(100)
--Update TOP(100)
邀月注:本文版权由邀月和博客园共同所有,转载请注明出处。

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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