找到并罗列出SQL Server中具有默认值的所有字段

本文介绍了一种高效查询SQL Server数据库中所有表及其字段默认值的方法,避免手动检查每个表。通过修改查询条件,可以筛选特定的默认值或仅显示已设置默认值的字段。

问题

  上个星期我在对一个供应商开发的数据库按规定进行故障排除的时候,我们需要对他们数据库中50个表的每一个都进行查看,以确保所有期望是默认值的字段都被分配了默认值。你可以想象这是一个多么令人畏惧的工作,而我立即提出了这个问题。有没有一个比在SQL Server管理套件中打开每一个表来查看这个schema的更好方法吗?

  专家解答

  通过查询任何数据库中的三个系统表,你可以获得每个表的每一个字段的默认值。下面是这个核心查询。它返回分配给当前数据库中每个用户表的默认值。这个查询在SQL 2000和SQL 2005中都是兼容的。


  

Quote:
SELECT SO.NAME AS "Table Name", SC.NAME AS "Column Name", SM.TEXT AS "Default Value" 
  FROM dbo.sysobjects SO INNER JOIN dbo.syscolumns SC ON SO.id = SC.id 
  LEFT JOIN dbo.syscomments SM ON SC.cdefault = SM.id 
  WHERE SO.xtype = 'U' 
  ORDER BY SO.[name], SC.colid 




  sysobjects 为我们提供了表元数据。在这个例子中,我们只对表名称感兴趣。syscolumns 表存储与每个表的各个字段相关联的元数据。在这个例子中,我们只需要字段名称。最后,默认值元数据由syscomments表提供。

  对Northwind数据库运行这个查询生成下面的结果(为了简短,省略了一些记录)。注意,因为LEFT JOIN到syscomments表所以它将返回NULL默认值。



现在我在想这个很好的基本查询版本有什么选择。。。

  选择1:搜索特别的默认值

  通过编辑WHERE条件语句,我们可以在所有的表中查看特别的默认值。


  

Quote:
SELECT SO.NAME AS "Table Name", SC.NAME AS "Column Name", SM.TEXT AS "Default Value" 
  FROM dbo.sysobjects SO INNER JOIN dbo.syscolumns SC ON SO.id = SC.id 
  LEFT JOIN dbo.syscomments SM ON SC.cdefault = SM.id 
  WHERE SO.xtype = 'U' AND SM.TEXT = '(0)' 
  ORDER BY SO.[name], SC.colid 



选择2:只返回具有默认值字段的信息

  修改核心查询的WHERE条件语句来忽略syscomments.text表中的NULL值,这个技巧如下所示:


  

Quote:
SELECT SO.NAME AS "Table Name", SC.NAME AS "Column Name", SM.TEXT AS "Default Value" 
  FROM dbo.sysobjects SO INNER JOIN dbo.syscolumns SC ON SO.id = SC.id 
  LEFT JOIN dbo.syscomments SM ON SC.cdefault = SM.id 
  WHERE SO.xtype = 'U' AND SM.TEXT IS NOT NULL 
  ORDER BY SO.[name], SC.colid

 


  但是,将FROM条件从句中的JOIN从一个LEFT JOIN改为一个INNER JOIN会提供优化:


  

Quote:
SELECT SO.NAME AS "Table Name", SC.NAME AS "Column Name", SM.TEXT AS "Default Value" 
  FROM dbo.sysobjects SO INNER JOIN dbo.syscolumns SC ON SO.id = SC.id 
  INNER JOIN dbo.syscomments SM ON SC.cdefault = SM.id 
  WHERE SO.xtype = 'U' 
  ORDER BY SO.[name], SC.colid 






其实还有另一个选择,利用SQL 2005中的系统目录视图。前面的查询给我提供了这时所需要的信息,并在SQL 2000和SQL 2005中都可以使用,在SQL2000实例中可以挖掘出与这个默认值(实际上是一个默认约束)关联的额外元数据。通过将这个查询特定在系统目录视图上,我们可以获得在之前的查询中没有显示出来的额外信息。


  

Quote:
SELECT ST.[name] AS "Table Name", SC.[name] AS "Column Name", SD.definition AS "Default Value", SD.[name] AS "Constraint Name" 
  FROM sys.tables ST INNER JOIN sys.syscolumns SC ON ST.[object_id] = SC.[id] 
  INNER JOIN sys.default_constraints SD ON ST.[object_id] = SD.[parent_object_id] AND SC.colid = SD.parent_column_id 
  ORDER BY ST.[name], SC.colid 






所以记住,就因为你被告知没有更好的方法,依靠你作为一个数据库管理员的本能来钻研。你永远不会知道你可能会得到些什么。

<think>嗯,用户这次的问题是关于SQL优化的常用方法和最佳实践,且提供了几个站内引用作为参考。从引用内容来看,用户可能是个开发者或者数据库管理员,正在寻找提升数据库性能的方案。之前用户问过IoT数据采集的问题,现在转向SQL优化,说明ta的工作可能涉及全栈开发或系统架构。 用户提供的引用很有价值:[1]强调了优化必要性和础概念,[2]提到避免全扫描和利用EXPLAIN分析,[3]罗列了大量具体优化策略,[4]则补充了索引扫描的细节。需要把这些分散的知识点整合成体系化的优化指南。 核心优化方向其实很明确:查询语句、索引、结构、执行引擎。用户引用[3]里“避免WHERE子句对字段进行达式操作”和“统一字符集”这类细节很实用,但新手可能更需要先掌握础原则。所以回复应该分层展开,从最关键的索引优化讲起,再逐步深入到高级技巧。 特别注意用户提到“C++程序员和软件设计师”这个背景,可以推测ta可能处理的是高性能应用场景。因此要强调InnoDB行级锁、避免大事务等发优化点,这在引用[3]里也有体现。另外,用户引用[2]特别标注了MySQL的JSON功能,说明ta可能用到非结构化数据,这点可以补充到数据类型优化部分。 回复结构上,先列宏观方法论(如执行计划分析),再讲具体编码实践(如EXISTS代替IN),最后给操作建议(如备份流程)。示例代码选Python和SQL组合,因为用户上次接受过Python方案,且SQL可以直接在数据库验证。性能对比的格很重要,能直观展示优化收益。 潜在风险是用户环境可能涉及敏感数据,所以要提醒“避免无条件COUNT(*)”这类可能引发生产事故的操作。补充的5个问题里特意加入“高发场景”,因为引用[3]多次提到锁机制和事务,这可能是用户接下来的痛点。</think>以下是SQL优化的常用方法及最佳实践,结合性能提升原理和实战技巧整理而成: --- ### 一、核心优化方法论 1. **执行计划分析** - 使用`EXPLAIN`或`EXPLAIN ANALYZE`解析查询路径,重点关注: ```sql EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100; ``` - `type`列:避免`ALL`(全扫描),优先`ref`/`range`/`index`[^4] - `key`列:确认是否使用索引 - `rows`列:预估扫描行数(越少越好)[^3] 2. **索引优化黄金法则** - **左匹配原则**:复合索引`(a,b,c)`仅对`WHERE a=? AND b=?`生效 - **避免失效场景**: - 对索引列计算:`WHERE YEAR(create_time)=2023` ❌ - 隐式类型转换:`WHERE id = '100'`(id为整型)❌ - 范围查询后索引失效:`WHERE a>10 AND b=20`(仅a生效)❌ - **覆盖索引**:查询列完全被索引包含,避免回[^4] ```sql -- 优化前 SELECT * FROM products WHERE category='electronics'; -- 优化后(建立索引(category, name, price)) SELECT name, price FROM products WHERE category='electronics'; ``` --- ### 二、查询语句优化技巧 | 场景 | 反模式 | 优化方案 | |------|--------|----------| | **子查询** | `SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders)` | 改用JOIN:<br>`SELECT u.* FROM users u JOIN orders o ON u.id=o.user_id` | | **NULL判断** | `WHERE discount IS NULL` | 添加默认值:<br>`discount INT NOT NULL DEFAULT 0` | | **分页查询** | `LIMIT 10000, 20`(深分页) | 于游标分页:<br>`WHERE id > 10000 LIMIT 20` | | **函数操作** | `WHERE SUBSTRING(name,1,3)='Tom'` | 前缀索引:<br>`ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name_prefix (name(3))` | --- ### 三、设计与引擎优化 1. **Schema设计规范** - 字段原则: - 用`INT`而非`VARCHAR`存储ID - 金额用`DECIMAL(10,2)`避免浮点误差 - 禁用`ENUM`(扩展性差),改用关联[^3] - 伪删除设计: ```sql ALTER TABLE orders ADD is_deleted TINYINT DEFAULT 0; -- 替代物理DELETE ``` 2. **存储引擎选择** | 引擎 | 适用场景 | 关键特性 | |------|----------|---------| | InnoDB | 事务型应用(99%场景) | 支持ACID、行级锁、外键 | | MyISAM | 只读数据分析 | 级锁、高读取速度 | --- ### 四、高级优化策略 1. **读写分离** - 写操作 → 主库,读操作 → 从库 - 通过中间件(如MyCat)自动路由 2. **查询缓存禁用** ```sql -- 动态数据场景关闭缓存(MySQL 8.0已移除该功能) SELECT SQL_NO_CACHE * FROM realtime_data; ``` 3. **批量操作替代循环** ```sql -- 反模式(逐条插入) INSERT INTO log (msg) VALUES ('msg1'); INSERT INTO log (msg) VALUES ('msg2'); -- 优化方案 INSERT INTO log (msg) VALUES ('msg1'), ('msg2'); ``` --- ### 五、监控与持续优化 1. **性能分析工具** - `SHOW STATUS LIKE 'Handler_read%';`(索引命中率) - `SHOW PROCESSLIST;`(查看阻塞查询) 2. **慢查询日志分析** ```ini # my.cnf配置 slow_query_log = ON long_query_time = 1 # 超过1秒的记录 log_queries_not_using_indexes = ON ``` > **关键指标**:索引命中率 > 95%,CPU利用率 < 70%,慢查询占比 < 1% --- ### 六、MySQL特性最佳实践 1. **JSON字段查询优化** ```sql -- 创建虚拟列 + 索引(引用[2]) ALTER TABLE products ADD COLUMN category_name VARCHAR(20) GENERATED ALWAYS AS (attributes->>'$.category'), ADD INDEX idx_category (category_name); ``` 2. **空间索引应用** ```sql -- 地理围栏查询优化 CREATE TABLE locations ( id INT PRIMARY KEY, point POINT NOT NULL, SPATIAL INDEX(point) ); SELECT * FROM locations WHERE ST_Distance_Sphere(point, POINT(116.4,39.9)) < 1000; ``` --- **优化效果对比示例** | 优化项 | 未优化耗时 | 优化后耗时 | 提升幅度 | |--------|------------|------------|----------| | 全扫描 → 索引扫描 | 1200ms | 35ms | 97% | | 深分页(10万+) | 4.2s | 0.05s | 99% | | 循环插入1万条 | 78s | 1.3s | 98% | [^1]: SQL优化是提升数据库性能的关键,尤其是对处理大量数据的应用程序 [^2]: 避免全扫描,优化子查询的使用 [^3]: 避免在WHERE子句中对字段进行达式操作,使用InnoDB存储引擎 [^4]: 覆盖索引扫描可显著减少IO操作 --- ###
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