sqlserver 脚本和批处理指令小结,学习sqlserver的朋友可以收藏下
一.脚本基础
1.USE语句
设置当前数据库。
2.声明变量
语法:DECLARE @变量名 变量类型
在声明变量后,给变量赋值之前,变量的值为NULL。
将系统函数赋给声明的变量,这个方法可以使我们能更安全地使用值,该值只有人为地改变时它才变动。如果直接使用系统函数本身,那么当它发生变动时,有
时会无法确定其究竟为何,因为大多数系统函数值是由系统确定的。这容易在你不预期的情况下导致系统改变了值,引起不可预期的后果。
(1).给变量赋值
SET:当进行变量赋值是,该值已经知道是确切值或者是其他变量时,使用SET。
SELECT:当变量赋值基于一个查询时,使用SELECT。
(2).系统函数
SQL Server 2005中有30多个无参的系统函数,其中一些最重要的如下:
@@ERROR: 返回当前连接下,最后执行的T-SQL语句的错误代码,如无错误返回0。
@@FETCH_STATUS: 和FETCH语句配合使用。
@@IDENTITY: 返回最后一句运行语句的、自动生成的标识值,作为最后INSERT或者SELECT INTO语句的结果。
@@ROWCOUNT: 返回最后一个语句影响的行数。
@@SERVERNAME: 返回脚本正在其上运行的本地服务的名字。
@@TRANCOUNT: 返回活动事务的数量,特别是针对当前连接的事务的瓶颈程度。
二.
(1).GO单独占一行。在同一行上,T-SQL语句不能在GO语句之前。
(2).所有语句从脚本开始处或者上一个GO语句开始编译,直到下一个GO语句或者脚本结束,将这段代码编译到一个执行计划中并相互独立地送往服务器。前一
个执行计划中发生错误,不会影响后一个执行计划。
(3).GO不是一个T-SQL命令,只是被编辑工具识别的命令。当编辑工具碰到GO,它把GO看做一个结束的标记,将其打包,然后作为一个独立单元发送到
服务器——不包括GO,服务器对于GO没有任何概念。
1.中的错误
语法错误,运行时错误。
2.何时使用
(1).独自成的语句
有几个命令必须独自成,它们包括:
CREATE DEFAULT
CREATE PROCEDURE
CREATE RULE
CREATE TRIGGER
CREATE VIEW
如果想将这些语句中的任何一条和其他语句组成单独的一个脚本,那么需要采用一个GO语句将它们分别断开,归入各自的中。
(2).使用建立优先级
使用最可靠的例子是,当需要考虑语句执行的优先顺序时,也就是说,需要一个任务在另一个任务开始前执行。
例如:
CREATE DATABASE Test
代码如下:
CREATE TABLE TestTable
(
col1 INT,
col2 INT
)
执行语句,会发现生成的表没有在Test数据库中,而是在master数据库中(如果当前使用的数据库是系统数据库)。因为在执行脚本的时候,使用的数据
库是系统数据库,该数据库是当前的,所以生成的表在系统数据库中。看起来,应该在创建表之前指定数据库Test。然而,这样仍然存在问题。解析器试图校
验代码,发现我们用USE命令引用的数据库并不存在。原因在于创建数据库的语句和创建表的语句写在一个中,在执行该脚本之前,当然数据库还没有
创建。根据的要求,我们将创建数据库和创建表的脚本用GO语句分为两个独立的。正确代码如下:
代码如下:
CREATE DATABASE Test
GO
USE Test
CREATE TABLE TestTable
(
col1 INT,
col2 INT
)
三.动态SQL:使用EXE命令生成代码
语法:EXEC/EXECUTE ({ | ''})
1.EXEC的作用域
真正的调用EXEC语句的行,拥有同该EXEC语句正在运行的批或过程中的其他代码相同的作用域。但是作为EXEC语句结果而被执行的代码,被认为是在它自
己的批中。
例如:
DECLARE @OutVar VARCHAR(50)
EXEC ('SELECT @OutVar = FirstName FROM Contact WHERE ContactID = 1')
这里系统会报错,指出必须声明变量@OutVar。因为EXEC的语句独自成为一个,其中的变量不能和其外的作用域相沟通,只在这个中有效。此
时,@OutVar的值为NULL。正确的写法如下:
EXEC ('DECLARE @OutVar VARCHAR(50)
SELECT @OutVar = FirstName FROM Contact WHERE ContactID = 1')
这里,我们看到两中不同的作用域,这两种作用域间不能相互沟通。如果不采用外部机制,比如一个临时表,我们就没有办法实现在内部作用域和外部作用域
之间传递信息。有一个例外的事情是可以在EXEC的区域内部出现,并且也能在EXEC执行后被看到,这就是系统函数。因此,像@@ROWCOUNT这样的变量仍然
能够被使用。
2.安全上下文和EXEC
当赋予某人权利运行一个存储过程,意味着他也能获得权利去执行存储过程内部的动作。比如,有一个存储过程用来列出去年内所有的雇佣员工。其中有权限
执行该存储过程的人,才能够执行并返回结果——即使他没有权限直接访问人力资源的员工表。
这样隐含权限对于EXEC语句是无效的。在默认情况下,任何在一个EXEC语句内部建立的参照,都将在当前用户的安全上下文中运行。因此,我们有权利去访
问一个叫spNewEmployee的存储过程,但是却没有权利去访问员工表。如果spNewEmployee通过一个简单的SELECT语句获得值,那么一切正常。但是如果
pNewEmployee使用EXEC语句去执行一个SELECT语句,这个EXEC语句将失败——因为没有权利访问员工表。
3.用户自定义函数和EXEC关联
不能在同一个语句中同时运行一个函数和EXEC语句。例如:
DECLARE @Num INT
SET @Num = 3
EXEC ('SELECT LEFT(LastName, ' + CAST(@Num AS VARCHAR) + ') AS FilingName FROM Contact')
这个语句会返回一个错误消息,因为CAST函数需要在EXEC所在行之前被解析。正确代码如下:
DECLARE @Num INT
DECLARE @str VARCHAR(255)
SET @Num = 3
SET @str = 'SELECT LEFT(LastName, ' + CAST(@Num AS VARCHAR) + ') AS FilingName FROM Contact'
EXEC (@str)
这个例子工作正常,因为EXEC的输入值已经是一个完整的字符串。
4.EXEC和用户自定义函数
一般来说,不允许用户自定义函数内部使用EXEC去运行动态SQL,但是,使用EXEC运行一个存储过程,少数情况是合法的。

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

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