sql server圈子

dba_sunny

于 2006-07-30 13:55:00 发布

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数据库备份的种类
Sunny: SQL Server 的备份与恢复 <br>备份数据库 <br>BACKUP DATABASE database_name TO DISK = ‘ backup_device ‘ <br> <br>恢复数据库 <br>RESTORE DATABASE database_name FROM DISK = ‘ backup_device ‘ <br> <br>参数说明 <br>database_name 备份的数据库名 <br>backup_device 备份设备的逻辑名称 <br>
查询优化
Sunny: 海量数据库的 <br> <br>查询优化及分页算法方案 <br> <br> <br> <br>随着“金盾工程”建设的逐步深入和公安信息化的高速发展，公安计算机应用系统被广泛应用在各警种、各部门。与此同时，应用系统体系的核心、系统数据的存放地――数据库也随着实际应用而急剧膨胀，一些大规模的系统，如人口系统的数据甚至超过了1000万条，可谓海量。那么，如何实现快速地从这些超大容量的数据库中提取数据（查询）、分析、统计以及提取数据后进行数据分页已成为各地系统管理员和数据库管理员亟待解决的难题。 <br> <br>在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构： <br> <br>CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen是红头文件表名 <br> <br> [Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , <br>--本表的id号，也是主键 <br> <br> [title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL , <br>--红头文件的标题 <br> <br> [fariqi] [datetime] NULL , <br>--发布日期 <br> <br> [neibuYonghu] [varchar] (70) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL , <br>--发布用户 <br> <br> [reader] [varchar] (900) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL , <br> <br>--需要浏览的用户。每个用户中间用分隔符“,”分开 <br> <br>) ON [PRIMARY] TEXTIMAGE_ON [PRIMARY] <br> <br>GO <br> <br> <br> <br>下面，我们来往数据库中添加1000万条数据： <br> <br>declare @i int <br> <br>set @i=1 <br> <br>while @i<=250000 <br> <br>begin <br> <br> insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-2-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科','这是最先的25万条记录') <br> <br> set @i=@i+1 <br> <br>end <br> <br>GO <br> <br> <br> <br>declare @i int <br> <br>set @i=1 <br> <br>while @i<=250000 <br> <br>begin <br> <br> insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-9-16','办公室','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是中间的25万条记录') <br> <br> set
查询优化
Sunny: 数据库的查询优化技术(摘) <br>[日期：2004-10-26] 来源：优快云作者： [字体：大中小] <br> <br> 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。 <br>笔者在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。 <br>分析问题 <br> 许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此用户所写语句的优劣至关重要。系统所做查询优化我们暂不讨论，下面重点说明改善用户查询计划的解决方案。 <br>解决问题 <br> 下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。 <br>1．合理使用索引 <br> 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： <br>●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 <br>●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。 <br>●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。 <br>●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。 <br>●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取
查询优化
Sunny: 实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程 <br> <br>　　建立一个web 应用，分页浏览功能必不可少。这个问题是数据库处理中十分常见的问题。经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也就是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。但这种分页方法仅适用于较小数据量的情形，因为游标本身有缺点：游标是存放在内存中，很费内存。游标一建立，就将相关的记录锁住，直到取消游标。游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标来逐行遍历数据，根据取出数据条件的不同进行不同的操作。而对于多表和大表中定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等待甚至死机。 <br> <br>　　更重要的是，对于非常大的数据模型而言，分页检索时，如果按照传统的每次都加载整个数据源的方法是非常浪费资源的。现在流行的分页方法一般是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。 <br> <br>　　最早较好地实现这种根据页面大小和页码来提取数据的方法大概就是“俄罗斯存储过程”。这个存储过程用了游标，由于游标的局限性，所以这个方法并没有得到大家的普遍认可。 <br> <br>　　后来，网上有人改造了此存储过程，下面的存储过程就是结合我们的办公自动化实例写的分页存储过程： <br> <br>CREATE procedure pagination1 <br> <br>(@pagesize int, --页面大小，如每页存储20条记录 <br> <br>@pageindex int --当前页码 <br> <br>) <br> <br>as <br> <br>set nocount on <br> <br>begin <br> <br>declare @indextable table(id int identity(1,1),nid int) --定义表变量 <br> <br>declare @PageLowerBound int --定义此页的底码 <br> <br>declare @PageUpperBound int --定义此页的顶码 <br> <br>set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize <br> <br>set @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize <br> <br>set rowcount @PageUpperBound <br> <br>insert into @indextable(nid) select gid from TGongwen where fariqi >dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi desc <br> <br>select O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t where O.gid=t.nid <br> <br>and t.id>@PageLowerBound and t.id<=@PageUpperBound order by t.id <br> <br>end <br> <br>set nocount off <br> <br>　　以上存储过程运用了SQL SERVER的最新技术――表变量。应该说这个存储过程也是一个非常优秀的分页存储过程。当然，在这个过程中，您也可以把其中的表变量写成临时表：CREATE TABLE
工作艰巨！～～
Sunny: 坚持，坚持就是胜利！～～熬到最后一定会有好结果的！～～

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