SQL server内置函数整理

SQL Server数据库索引的碎片整理:最佳实践指南 在SQL Server的维护工作中,索引碎片整理是一项至关重要的任务。本文将深入探讨SQL Server中数据库索引碎片整理的最佳实践,通过详细的步骤和示例代码,帮助你高效地维护索引的完整性和性能。通过本文的详细介绍,你应该已经了解了如何检测索引碎片化程度以及如何根据情况选择合适的整理策略。在整理索引碎片之前,首先需要检测索引的碎片化程度。:对于不同类型的索引(如聚集索引和非聚集索引),采取不同的维护策略。:根据索引的大小和碎片化程度选择合适的整理策略。:定期执行索引碎片整理,避免碎片化程度过高。 阅读详情

一、字符转换函数
1
、ASCII()和CHAR()
ASCII()返回字符表达式最左端字符的ASCII 码值。在ASCII()函数中,纯数字的字符串可不用‘’括起来,但含其它字符的字符串必须用‘’括起来使用,否则会出错;CHAR()将ASCII 码转换为字符。如果没有输入0 ~255之间的ASCII 码值,CHAR()返回NULL 。
SELECT ASCII('1')   RETURN:49

SELECT CHAR(49)     RETURN:1


2、LOWER()和UPPER()
LOWER()将字符串全部转为小写;UPPER()将字符串全部转为大写。

SELECT LOWER('ABCD')     RETURN:abcd

SELECT UPPER('abcd')     RETURN:ABCD


3、STR()
把数值型数据转换为字符型数据。
STR (<float_expression>[,length[, <decimal>]])
length
指定返回的字符串的长度,decimal指定返回的小数位数。如果没有指定长度,缺省的length 值为10,decimal缺省值为0。
当length 或者decimal 为负值时,返回NULL;
当length 小于小数点左边(包括符号位)的位数时,返回length 个*;
先服从length ,再取decimal ;
当返回的字符串位数小于length ,左边补足空格。

二、去空格函数
1
、LTRIM() 把字符串头部的空格去掉。
SELECT LTRIM('  abcd')       RETURN:abcd


2、RTRIM() 把字符串尾部的空格去掉。
SELECT RTRIM('abcd  ')       RETURN:abcd


三、取子串函数
1
、LEFT()
LEFT (<character_expression>,<integer_expression>)
返回character_expression 左起integer_expression 个字符。
SELECT LEFT('ABCDEF',4)     RETURN:ABCD


2、RIGHT()
RIGHT (<character_expression>,<integer_expression>)
返回character_expression 右起integer_expression 个字符。
SELECT RIGHT('ABCDEF',4)    RETURN:CDEF

3、SUBSTRING()
SUBSTRING (<expression>,<starting_ position>, length)
返回从字符串左边第starting_ position 个字符起length个字符的部分。
SELECT SUBSTRING('ABCDEF',4,2)     RETURN:DE


四、字符串比较函数
1、CHARINDEX()
返回字符串中某个指定的子串出现的开始位置。
CHARINDEX (<’substring_expression’>,<expression>)
其中substring _expression 是所要查找的字符表达式,expression 可为字符串也可为列名表达式。如果没有发现子串,则返回0 值。
此函数不能用于TEXT 和IMAGE 数据类型。
SELECT CHARINDEX('D','ABCDEF')     RETURN:4


2、PATINDEX()
返回字符串中某个指定的子串出现的开始位置。
PATINDEX (<’%substring _expression%’>,<column_ name>)其中子串表达式前后必须有百分号“%”否则返回值为0。
与CHARINDEX 函数不同的是,PATINDEX函数的子串中可以使用通配符,且此函数可用于CHAR、VARCHAR和TEXT 数据类型。
SELECT PATINDEX('%D%','ABCDEF')    RETURN:4


五、字符串操作函数
1、QUOTENAME()
返回被特定字符括起来的字符串。
QUOTENAME (<’character_expression’>[, quote_ character]) 其中quote_ character标明括字符串所用的字符,缺省值为“[]”。
SELECT QUOTENAME('ABCD['']EF')     RETURN:[ABCD[']]EF]


2、REPLICATE()
返回一个重复character_expression 指定次数的字符串。
REPLICATE (character_expression, integer_expression) 如果integer_expression 值为负值,则返回NULL 。
SELECT REPLICATE('ABCD',3)      RETURN:ABCDABCDABCD


3、REVERSE()
将指定的字符串的字符排列顺序颠倒。
REVERSE (<character_expression>) 其中character_expression 可以是字符串、常数或一个列的值。
SELECT REVERSE('ABCD')       RETURN:DCBA


4、REPLACE()
返回被替换了指定子串的字符串。
REPLACE (<string_expression1>,<string_expression2>,<string_expression3>) 用string_expression3 替换在string_expression1中的子串string_expression2。
SELECT REPLACE('ABCDEF','C','XY')      RETURN:ABXYDEF


5、SPACE()
返回一个有指定长度的空白字符串。
SPACE (<integer_expression>) 如果integer_expression 值为负值,则返回NULL 。

6、STUFF()
用另一子串替换字符串指定位置、长度的子串。
STUFF (<character_expression1>,<start_ position>,<length>,<character_expression2>)
如果起始位置为负或长度值为负,或者起始位置大于character_expression1 的长度,则返回NULL 值。
如果length 长度大于character_expression1 中 start_ position 以右的长度,则character_expression1只保留首字符。
SELECT STUFF('ABCDEF',2,3,'XY')    RETURN:AXYEF
六、数据类型转换函数
1、CAST()
CAST (<expression>AS<data_ type>[ length ])

2、CONVERT()
CONVERT (<data_ type>[ length ],<expression>[, style])

1)data_type为SQL Server系统定义的数据类型,用户自定义的数据类型不能在此使用。
2)length用于指定数据的长度,缺省值为30。
3)把CHAR或VARCHAR类型转换为诸如INT或SAMLLINT这样的INTEGER类型、结果必须是带正号或负号的数值。
4)TEXT类型到CHAR或VARCHAR类型转换最多为8000个字符,即CHAR或VARCHAR数据类型是最大长度。
5)IMAGE类型存储的数据转换到BINARY或VARBINARY类型,最多为8000个字符。
6)把整数值转换为MONEY或SMALLMONEY类型,按定义的国家的货币单位来处理,如人民币、美元、英镑等。
7)BIT类型的转换把非零值转换为1,并仍以BIT类型存储。
8)试图转换到不同长度的数据类型,会截短转换值并在转换值后显示“+”,以标识发生了这种截断。
9)用CONVERT()函数的style 选项能以不同的格式显示日期和时间。style 是将DATATIME 和SMALLDATETIME 数据转换为字符串时所选用的由SQL Server 系统提供的转换样式编号,不同的样式编号有不同的输出格式。

七、日期函数
1
、day(date_expression)
返回date_expression中的日期值

2、month(date_expression)
返回date_expression中的月份值

3、year(date_expression)
返回date_expression中的年份值

4、DATEADD()
DATEADD (<datepart>,<number>,<date>)
返回指定日期date 加上指定的额外日期间隔number 产生的新日期。

5、DATEDIFF()
DATEDIFF (<datepart>,<date1>,<date2>)
返回两个指定日期在datepart 方面的不同之处,即date2 超过date1的差距值,其结果值是一个带有正负号的整数值。

6、DATENAME()
DATENAME (<datepart>,<date>)
以字符串的形式返回日期的指定部分此部分。由datepart 来指定。

7、DATEPART()
DATEPART (<datepart>,<date>)
以整数值的形式返回日期的指定部分。此部分由datepart 来指定。
DATEPART (dd, date) 等同于DAY (date)
DATEPART (mm, date) 等同于MONTH (date)
DATEPART (yy, date) 等同于YEAR (date)

8、GETDATE()
以DATETIME 的缺省格式返回系统当前的日期和时间。

9
、Sql Server 中一个非常强大的日期格式化函数
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0): 05 16 2006 10:57AM

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1): 05/16/06

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 2): 06.05.16

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 3): 16/05/06

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 4): 16.05.06

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 5): 16-05-06

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 6): 16 05 06

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 7): 05 16, 06

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 8): 10:57:46

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 9): 05 16 2006 10:57:46:827AM

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 10): 05-16-06

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 11): 06/05/16

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 12): 060516

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 13): 16 05 2006 10:57:46:937

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 14): 10:57:46:967

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 20): 2006-05-16 10:57:47

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 21): 2006-05-16 10:57:47.157

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 22): 05/16/06 10:57:47 AM

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23): 2006-05-16

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 24): 10:57:47

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 25): 2006-05-16 10:57:47.250

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 100): 05 16 2006 10:57AM

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 101): 05/16/2006

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 102): 2006.05.16

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 103): 16/05/2006

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 104): 16.05.2006

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 105): 16-05-2006

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 106): 16 05 2006

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 107): 05 16, 2006

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 108): 10:57:49

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 109): 05 16 2006 10:57:49:437AM

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 110): 05-16-2006

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 111): 2006/05/16

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 112): 20060516

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 113): 16 05 2006 10:57:49:513

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 114): 10:57:49:547

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 120): 2006-05-16 10:57:49

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 121): 2006-05-16 10:57:49.700

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 126): 2006-05-16T10:57:49.827

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 131): 18/04/1427 10:57:49:920AM

常用:

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 8): 10:57:46

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 24): 10:57:47

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 108): 10:57:49

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 12): 060516

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23): 2006-05-16

 

八、统计函数

AVG () -返回的平均价值

count() -返回的行数

first() -返回第一个值

last()  -返回最后一个值

max()   -返回的最大价值

min()   -返回最小的价值

total() -返回的总和

 

九、数学函数
abs(numeric_expr) 求绝对值

ceiling(numeric_expr) 取大于等于指定值的最小整数

exp(float_expr) 取指数

floor(numeric_expr) 小于等于指定值得最大整数

pi() 3.1415926.........

power(numeric_expr,power) 返回power次方

rand([int_expr]) 随机数产生器

round(numeric_expr,int_expr) 安int_expr规定的精度四舍五入

sign(int_expr) 根据正数,0,负数,,返回+1,0,-1

sqrt(float_expr) 平方根


十、系统函数
suser_name() 用户登录名

user_name() 用户在数据库中的名字

user 用户在数据库中的名字

show_role() 对当前用户起作用的规则

db_name() 数据库名

object_name(obj_id) 数据库对象名

col_name(obj_id,col_id) 列名

col_length(objname,colname) 列长度

valid_name(char_expr) 是否是有效标识符

 

【MSSQL】sql server怎样整理某个表的碎片 碎片化是指数据在物理存储上不连续,导致数据库无法有效利用存储空间。碎片化通常分为两种类型:内部碎片:数据页中存在空闲空间,没有被有效利用。外部碎片:数据页之间的不连续性,导致查询时需要更多的 I/O 操作。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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