mssql sql SQL参数化查询的另一个理由——命中执行计划

最新推荐文章于 2023-12-10 17:32:33 发布
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博客提及SQL参数化查询，强调其与执行计划的关联，虽为转载但突出了参数化查询在执行计划方面的重要性，属于信息技术中数据库相关内容。

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sql性能优化：sql Server 怎么添加全文索引+语法深度剖析+测试
橙-极纪元-JJYCheng
03-15 4180
sql性能优化：sql Server 怎么添加全文索引+语法深度剖析+测试
未优化的SQL查询引发全表扫描的大数据解决方案
最新发布
百态老人的博客
05-16 594
AI驱动的自动调优：基于历史日志训练模型，实时推荐索引和SQL重写策略。HTAP架构融合：利用内存计算（如Spark SQL）加速分析型查询，减轻OLTP数据库压力。通过以上方法，可显著降低全表扫描对系统性能的影响，提升大数据环境下数据库的稳定性和响应速度。
解锁MSSQL存储过程优化之道：参数化查询的技术深度探究
w风雨无阻w的专栏
12-10 990
数据库是现代应用的支柱，而MSSQL作为其中的瑞士军刀，其性能直接关系到系统的稳定与响应速度。跟随着我们的脚步，你将领悟到优化的本质，发现隐藏在参数化查询背后的技术宝藏。下一步，我们将继续深入探讨索引的优化、查询计划的调优等更为高级的技术。参数化查询，作为优化的一种手段，不仅仅可以提高查询性能，还有助于防范SQL注入攻击。通过参数化查询，数据库引擎可以缓存执行计划，实现计划的重用，从而提高查询性能。这对于频繁执行的查询尤为重要。通过参数化查询，可以避免硬解析的代价，即每次查询都重新生成执行计划的开销。
SQL Server 2008 参数化查询
02-09 3222
我将讨论如果一个查询可以被参数化,那么SQL Server优化器怎样尝试将其参数化,以及你可以怎样建立你自己的参数化查询.1.什么是参数化查询?一个简单理解参数化查询的方式是把它看做只是一个T-SQL查询,它接受控制这个查询返回什么的参数.通过使用不同的参数,一个参数化查询返回不同的结果.要获得一个参数化查询,你需要以一种特定的方式来编写你的代码,或它需要满足一组特定的标准.有两种不同的方式来创建参数化查询.第一个方式是让查询优化器自动地参数化你的查询.另一个方式是通过以一个特定方式来编写你的T-SQL代码
C#与MSSQL存储过程/参数化查询
book_dw5189的博客
06-15 2518
C#与MSSQL存储过程/参数化查询
SQL Server参数化查询
weixin_30359021的博客
05-25 378
原文引自:http://database.ctocio.com.cn/analysis/338/9449338.shtml 本篇文章将介绍参数化查询。我将讨论如果一个查询可以被参数化，那么SQL Server优化器怎样尝试将其参数化，以及你可以怎样建立你自己的参数化查询。 　　本篇文章将介绍参数化查询。我将讨论如果一个查询可以被参数化，那么SQL Server优化器怎样尝试...
mysql sql语句 参数化_参数化SQL语句
weixin_34632251的博客
01-19 726
避免SQL注入的方法有两种：一是所有的SQL语句都存放在存储过程中，这样不但可以避免SQL注入，还能提高一些性能，并且存储过程可以由专门的数据库管理员(DBA)编写和集中管理，不过这种做法有时候针对相同的几个表有不同条件的查询，SQL语句可能不同，这样就会编写大量的存储过程，所以有人提出了第二种方案：参数化SQL语句。例如我们在本篇中创建的表UserInfo中查找所有女性用户，那么通常情况下我们的...
VS Code连接SQL Server高级查询技巧：提升SQL编写能力的关键
首先介绍了VS Code与SQL Server连接的基础知识和高级SQL查询技巧，包括核心概念、常用函数和复杂查询的构建。接着，文章深入探讨了如何在VS Code中提高SQL编码的效率，涉及扩展功能、代码片段、模板以及调试
VS Code连接SQL Server查询性能瓶颈：深度分析与应对策略
文章首先介绍了性能瓶颈的识别、监控工具和指标，并详细阐述了SQL查询优化的理论，包括执行计划分析、索引优化策略和性能调整。随后，文章转入实践，讨论了使用VS Code诊断查询性能的技巧和常见性能问题案例。此外，...
【SQL Server性能监控必备】：迈出优化的第一步
[MSSQL性能监控SQL语句](https://www.mssqltips.com/tipimages2/5630_ado-net-sql-server-connection-pooling.002.png) # 摘要 本文系统地探讨了SQL Server性能监控的重要性，并详细阐述了监控的理论基础与实践操作...
防御sql注入之参数化查询
m0_55306747的博客
11-26 5034
概念：在sql语句中需要输入值的地方以参数进行给值 特点：和以往用变量传递拼接出完整的sql语句后再直接执行该语句(拼接后的语句整体会一同参与数据库sql语句的编译过程)不同的是：值的给定会在数据库编译完sql语句后，也就是说，参数中的值并不参与sql语句的编译过程，自然其中的语句就无法被执行，也就避免了sql注入 现状：不过即使参数化查询被证明可以十分有效的抵御sql注入攻击的情况下，依然有很多网站因为开发不方便或者开发成本提高而不使用参数化查询 需要熟悉各数据库中的变量形式： 假设变量为a1
mssql 将查询结果作为表名参数_Excel也能用SQL，复杂查询几行就搞定
weixin_39551103的博客
12-01 566
点击上方蓝色文字关注我们大家好！《全民一起用SQL》课程上线以来，很多同学都提出过这样的问题：“能不能在Excel里用SQL命令？”、“SQL查询很强大，但难道要把Excel数据导到数据库里去查询吗？”，以及“单位电脑上没有数据库，我怎么练习SQL呢” ……其实上述问题都可以轻松解决 ——因为Excel本身就能用SQL！不仅能用，而且微软这一次支持的还是标准SQL语法(每次想到这里就要...
SQL参数化查询，Where语句中配置“?”
mark_jl的博客
03-28 2037
参数化查询(Parameterized Query 或 Parameterized Statement)是指在设计与数据库链接并访问数据时，在需要填入数值或数据的地方，使用参数 (Parameter) 来给值，这个方法目前已被视为最有效可预防SQL注入攻击 (SQL Injection) 的攻击手法的防御方式。
mysql，sqlserver，Access，Oracle 数据库参数化
转身寻找静谧
11-16 1628
mysql、mssql、oracle各种数据库参数化写法 2010-12-30 13:56 SQL注入漏洞曾经是Web应用程序的噩梦，CMS、BBS、Blog无一不曾受其害。 SQL注入的原理 以往在Web应用程序访问数据库时一般是采取拼接字符串的形式，比如登录的时候就是根据用户名和密码去查询： string sql = "SELECT TOP 1 * FROM
参数化与Sqlserver2008
鱼天翱
06-02 372
参数化与Sqlserver2008 近段时间，发生了线上出现Sqlserver服务器CPU占用过高的情况，从sqlserver的活动监视器中可以查看到对应的消耗语句： select top 1 name,sex,address from consult_info with(nolock) where name = @P0 （consult_info 数据量接近1000万）， Sqlserv...
应用程序对Sqlserver进行SQL查询使用与不使用参数对执行计划的影响
MS SQL SERVER
10-08 782
<br />Sqlserver 会为sql语句生成相应的执行计划，然后将编译好的sql执行计划存储到缓存中，等下次再使用相同的sql语句的时候，如果执行计划使用的索引，还有相关的统计数据，还有相关的数据没有显著的更新发生，sqlserver将从缓存中直接取出执行计划来使用，以提高sqlserver的性能。<br />sqlserver可以自动将执行的sql语句进行参数化，并在缓存中存储一条prepared的执行计划。如果使用.net应用程序使用ado.net 来调用sql语句的话，如果不使用参数，如
SqlServer参数化脚本与自动参数化（简单参数化）
weixin_33675507的博客
11-30 554
    如果执行不带参数的SQL语句，SQL Server会在内部对该语句进行参数化以增加将其与现有执行计划相匹配的可能性。此过程称为简单参数化（在SQL Server 2000中，称为自动参数化），最终起到执行计划重用的效果。 --从数据缓冲池中删除所有缓存 DBCC DROPCLEANBUFFERS GO --从执行计划缓冲区删除所有缓存的执行计划 DBCC FREEPROCCAC...
SQL参数化排序详解
soarheaven的专栏
10-22 2084
编写一个储存过程usp_GetSortedShippers，它接收Northwind数据库中Shippers表的一个列名称作为其中一个输入（@colname），并从该表返回按输入的列名排序的行。另一个输入（@sortdir）表示排序的方向,‘A’表示按升顺排序,‘D’表示按降序排序。编写该存储过程时要注意它的性能，即，尽可能的使用索引（例如，排序列上的聚集或非聚集覆盖索引）。 代码清单7-4是
直接加载SQLServer中的数据交给langchain回答问题
03-01
<think>好的，用户现在问的是如何直接加载SQL Server中的数据交给LangChain来回答问题。首先，我需要理解用户的需求。他们可能已经熟悉了从SQL Server检索数据的基本方法，现在想要结合LangChain这个框架来进行更高级的处理，比如生成回答或分析数据。 接下来，我要回顾之前的对话历史。用户之前询问过如何从SQL Server检索数据，我介绍了基本的SQL查询、连接方法、工具推荐等。现在他们的问题更深入，涉及与LangChain的集成，所以我需要将之前的SQL知识扩展到与LangChain结合使用的场景。 我需要考虑用户可能的使用场景。用户可能是开发者或数据分析师，希望自动化处理数据库中的数据，比如自动生成报告、问答系统或数据驱动的聊天机器人。他们可能希望减少手动处理数据的时间，直接通过自然语言与数据库交互。 接下来，我需要思考如何将SQL Server的数据加载到LangChain中。LangChain通常处理文本数据，所以用户可能需要将查询结果转换成合适的格式，比如文本或文档对象。同时，需要考虑数据隐私和安全，确保在传输和处理过程中数据不被泄露。 可能的步骤包括：建立数据库连接、执行SQL查询、将结果转换为文本或文档、使用LangChain的组件（如链或代理）处理这些数据。此外，可能需要使用LangChain的文档加载器或自定义处理流程。 用户可能还关心性能优化，比如如何处理大量数据，是否需要分页查询，或者使用缓存机制。另外，错误处理也是关键，比如数据库连接失败或查询超时等情况。 需要提到具体的工具和库，比如Python中的pyodbc或SQLAlchemy来连接SQL Server，LangChain的SQLDatabaseLoader或自定义Document类。还要给出代码示例，让用户更容易理解实现步骤。 还要考虑用户可能的进阶需求，比如结合大模型（如GPT）生成更自然的回答，或者使用LangChain的Agent进行自动化查询生成。这时可能需要介绍如何将查询结果输入到语言模型中，并处理返回的结果。 最后，需要提醒用户注意安全措施，比如使用环境变量存储敏感信息（如数据库密码），参数化查询防止SQL注入，以及数据处理的法律合规性。此外，性能监控和日志记录也是实际应用中不可忽视的部分。</think>以下是使用LangChain直接集成SQL Server数据的技术方案（含数学表达式说明）： $$ \text{数据流模型}：DB \xrightarrow{\text{ODBC}} Python \xrightarrow{\text{Document转换}} LangChain \xrightarrow{\text{LLM处理}} 输出 $$ **1. 建立数据连接** ```python from langchain_community.utilities import SQLDatabase import pyodbc # 构建连接字符串（参数化更安全） conn_str = ( r'DRIVER={SQL Server};' r'SERVER=your_server;' r'DATABASE=your_db;' r'UID=your_user;' r'PWD=your_pwd;' ) # 创建LangChain SQLDatabase对象 db = SQLDatabase.from_uri(f"mssql+pyodbc:///?odbc_connect={conn_str}") ``` **2. 数据加载与向量化** ```python from langchain_community.document_loaders import SQLDatabaseLoader from langchain_openai import OpenAIEmbeddings # 执行查询并加载为文档对象 loader = SQLDatabaseLoader( db, query="SELECT TOP 100 ProductID, ProductName, UnitPrice FROM Products", metadata_columns=["ProductID"] ) docs = loader.load() # 向量化存储（假设使用余弦相似度检索） $$ \cos(\theta) = \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{\|\mathbf{A}\| \|\mathbf{B}\|} $$ embeddings = OpenAIEmbeddings() vector_store = FAISS.from_documents(docs, embeddings) ``` **3. 构建问答链** ```python from langchain.chains import SQLDatabaseChain from langchain_openai import ChatOpenAI # 创建带SQL解释能力的链 llm = ChatOpenAI(temperature=0) db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True) # 示例自然语言查询 response = db_chain.invoke("找出价格高于平均价的前5个产品") print(response['result']) ``` **4. 高级处理模式** ```python from langchain.agents import create_sql_agent from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit # 创建智能代理处理复杂查询 toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm) agent = create_sql_agent( llm=llm, toolkit=toolkit, verbose=True ) # 执行多步骤分析 agent.run("统计每个类别产品的平均价格，并列出高于该平均价的产品") ``` **性能优化策略**： 1. 查询缓存机制： $$ \text{缓存命中率} = \frac{\text{缓存命中次数}}{\text{总请求次数}} \times 100\% $$ ```python from langchain.cache import SQLAlchemyCache import langchain langchain.llm_cache = SQLAlchemyCache(engine) ``` 2. 分页加载策略： ```python def batch_loader(page_size=1000): offset = 0 while True: query = f"SELECT * FROM Products ORDER BY ProductID OFFSET {offset} ROWS FETCH NEXT {page_size} ROWS ONLY" docs = SQLDatabaseLoader(db, query).load() if not docs: break yield docs offset += page_size ``` **安全增强措施**： 1. 查询白名单校验： ```python ALLOWED_PATTERNS = [r"^SELECT\s.*", r"^WITH\s.*"] def validate_query(query): if not any(re.match(p, query, re.IGNORECASE) for p in ALLOWED_PATTERNS): raise ValueError("非法查询语句") ``` 2. 数据脱敏处理： ```python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=2000, chunk_overlap=200, length_function=len, is_separator_regex=False, ) sanitized_docs = text_splitter.split_documents(docs) ``` **典型应用场景**： 1. 动态报表生成： $$ \text{报表生成时间} = T_{\text{查询}} + T_{\text{处理}} + T_{\text{渲染}} $$ 2. 自然语言BI分析： ```python agent.run("对比Q3和Q4的销售额增长率，用Markdown表格展示前五名产品") ``` 3. 实时决策支持： ```python response = agent.run("根据当前库存和销售趋势，建议需要补货的产品") ``` **监控指标**： - 查询响应时间分布：$$ P(t \leq T) = \int_{0}^{T} f(t)dt $$ - 结果准确率：$$ \text{准确率} = \frac{\text{正确响应数}}{\text{总查询数}} \times 100\% $$ - 资源消耗比：$$ \text{资源比} = \frac{\text{CPU使用量}}{\text{返回结果数}} $$ 建议通过Azure Monitor或Prometheus监控系统运行状态，使用LangSmith进行LLM交互的跟踪分析。对于关键业务系统，建议采用Always On可用性组实现数据库高可用。
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