带您理解SQLSERVER是如何执行一个查询的 连接方式和请求 如果你是一个开发者，并且你的程序使用SQLSERVER来做数据库的话 你会想知道当你用你的程序执行一个查询的时候实际发生了什么事情 我希望这篇文章能够帮你写出更好的数据库应用程序和帮你更深入了解遇到的数据库性能问题 SQLSERVER是一个C/S模型的平台。唯一和数据库交互的方式只有发送包含数据库命令的请求到数据库服务器端。 客户端和数据库通信的协议使用一种叫做TDS的协议(Tabular Data Sream) 园子里的文章： 如果你用微软的
许多有经验的数据库开发或者DBA都曾经头痛于并行查询计划，尤其在较老版本的数据库中（如sqlserver2000、oracle 7、mysql等）。但是随着硬件的提升，尤其是多核处理器的提升，并行处理成为了一个提高大数据处理的高效方案尤其针对OLAP的数据处理起到了很好的作用。 充分高效地利用并行查询需要对调度、查询优化和引擎工作等有一个比较好的了解，但是针对一般场景的应用我们只需要如何常规使用即可，这里也就不深入描述了，感兴趣可以一起讨论。 那么这里我就简单介绍下SQLServer
过滤条件在WHERE子句后面，以一定的方式来拼接SQL，全文索引的使用有特定的语法：
文章目录 遇到的问题 使用SQLServer Profiler监控数据库 SQL1：查找最新的30条告警事件 SQL2：获取当前的总报警记录数 有哪些SQL语句会导致CPU过高？ 查看SQL的查询计划
前面我们了解了参数嗅探可能是好的也可能是坏的。当数列的分布不均匀的时候参数嗅探就是不好的事情。例如，考虑“Status”列在Orders表中有总共10M行。该列有7个不同的值，如下分布: Status Number of Rows Open 314 Pending Approval 561 Approved 28,990 Paid 17,610 Shipped 817,197 Closed 7,922,834 Cancelled 1,
概念简介 我们平时所说的查询在SQLServer 中主要有两部分来实现： 编译查询，主要包括了五个环节（缓存查找、分析、代数化、优化、缓存新计划） 流程描述： 首先，在计划缓存中查找是
简介 很多时候，当我执行查询调优的时候，引发查询性能糟糕的问题一般都是与参数化相关的。一方面，参数化是查询处理器核心的基本主题。它能显著影响查询性能。另一方面，大家很少对这一主题进行详尽的了解。 因此我准备写一个系列的随笔来介绍关于参数化的问题。第一篇我将介绍关于计划缓存的内容。为了理解参数化，有必要先理解理解执行计划如何被缓存。 SQLServer保留一定数量的内存来保存执行计划缓存。这就是执行计划（和一下其他结构）被缓存为了未来重用的地方。查询（或语句）和批处理之间的区别时会引
1.SQL Prifiler：捕捉事件类型为SP和T-SQL的事件（Starting、Stmtcompleted、Recompile、Completed、CacheInsert、CacheHit、CacheMiss）可以找到重新编译的原因。 2.SQLServer的系统用于查看分析执行计划的DMV，如： select st.text,cp.plan_handle,cp.usecounts,cp.size_in_bytes,cp.cacheobjtype,cp.objtype from sys.dm_exec
1.SQL Prifiler：捕捉事件类型为SP和T-SQL的事件（Starting、Stmtcompleted、Recompile、Completed、CacheInsert、CacheHit、CacheMiss）可以找到重新编译的原因。
2012以后提供了一种不同于传统B树结构的索引类型，就是内存列存储索引。这种索引应用了一种基于列的存储模式，也是一种新的查询执行的批处理模式，并且为特定的负载提供了巨大的性能提升。它是如何构建？如何工作？又是为什么能对性能有如此大的提升，接下来我们用简明的描述和详尽的示例来解释说明。 那么列存储索引究竟是什么？大多数时候，列存储索引被描述作为一种数据仓库和数据报表的功能。事实上，你最有可能就是在这种情况下利用这种索引。然而，即使在OLTP数据库中，你也会遇到一些要从大量数据表中获取数据的
背景 Microsoft SQL Server 对于数据平台的开发者来说越来越友好。比如已经原生支持XML很多年了，在这个趋势下，如今也能在SQLServer2016中使用内置的JSON。尤其对于一些大数据很数据接口的解析环节来说这显得非常有价值。与我们现在所做比如在SQL中使用CLR或者自定义的函数来解析JSON相比较，新的内置JSON会大大提高性能，同时优化了编程以及增删查改等方法。 那么是否意味着我们可以丢弃XML，然后开始使用JSON？当然不是，这取决于数据输出处理的目的。如果有一个外部的通
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SQL injection可以说是一种漏洞，也可以说成是一种攻击方法，程序中的变量处理不当，对用户提交的数据过滤不足，都可能产生这个漏洞，而攻击原理就是利用用户提交或可修改的数据，把想要的SQL语句插入到系统实际SQL语句中，轻则获得敏感的信息，重则控制服务器。SQL injection并不紧紧局限在Mssql数据库中，Access、Mysql、Oracle、Sybase都可以进行SQL injection攻击。 一、SQL Injection的原理 SQL Injection的实现方法和破坏作用
1 使用SET NOCOUNT ON 选项： 缺省地，每次执行SQL语句时，一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值，你能减少在服务端和客户端的网络流量，帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点，在每个存储过程的开头包含“SET NOCOUNT ON”语句。 2 正确使用UNION和UNION ALL： 许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的，因此，结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时，它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说，UNION将联合两个相类似的记录集，然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的，那么使用UNION是正确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录，那么使用UNION会浪费资源，因为它要寻找重复记录，即使你确定它们不存在。 所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复，那么你要使用UNION ALL，而不是UNION。UNION ALL联合记录集，但不搜索重复记录，这样减少SQLServer资源的使用，从而提升性能。 3 尽量不用SELECT * ： 绝大多数情况下，不要用 * 来代替查询返回的字段列表，用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化，编写的查询SQL语句也不用变，都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时，如果碰到 *，则会先分析表的结构，然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。 4 慎用SELECT DISTINCT： DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用，即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重，这样增加SQLServer有用资源的使用。当然，如果你需要去做，那就只有去做了。 当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录，那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。 5 少用游标： 任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免，大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标，看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作，考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用： 使用临时表 使用WHILE循环 使用派生表 使用相关子查询 使用CASE语句 使用多个查询 上面每一个都能取代游标并且执行更快。 如果你不能避免使用游标，至少试着提高它们的速度，找出加速游标的方法。 6 选择最有效率的表名顺序： SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中写在最后的表（基础表driving table）将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下，必须选择记录条数最少的表作为基础表，当SQLSERVER处理多个表时，会运用排序及合并的方式连接它们。首先，扫描第一个表（FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序；然后扫描第二个表（FROM子句中最后第二个表)；最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。 例如: 表 TAB1有 16384 条记录，表 TAB2 有5条记录，选择TAB2作为基础表 (最好的方法)： select count(*) from TAB1 a, TAB2 b 选择TAB1作为基础表 (不佳的方法)： select count(*) from TAB2 a, TAB1 b 如果有3个以上的表连接查询，那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引用的表。 7 使用表的别名(Alias)： 当在SQL语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上，这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。 8 SARG你的WHERE条件： ARGE来源于"Search Argument"（搜索参数）的首字母拼成的"SARG"，它是指WHERE子句里，列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable（可SARG的），这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的，这意味着WHERE子句不能利用索引（或至少部分不能利用），执行的是全表或索引扫描，这会引起查询的性能下降。 在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'"，通常（但不总是）会阻止查询优
目标：理解oracle,mysql,sqlserve 三个数据库中的排序效率问题！
关系型数据库严重依赖底层的硬件资源，CPU是服务器的大脑，当CPU开销很高时，内存和硬盘系统都会产生不必需要的压力。CPU的性能问题，直观来看，就是任务管理器中看到的CPU利用率始终处于100%，而侦测CPU压力的工具，最精确的就是性能监控器。
建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。只要我们在
1 事件回放 2 DB Trace 线索整理 3 Log 线索整理 4 当时的数据库配置说明 5 原因分析 6 解决方案
优化器是数据库最核心的功能，也是最复杂的一部分。它负责将用户提交的SQL语句根据各种判断标准，制定出最优的执行计划，并交由执行器来最终执行。优化器算法的好坏、能力的强弱，直接决定了语句的执行效率。笔者也使用了其他诸如MySQL、PostgreSQL、SQLServer等关系型数据库。综合比较来说，Oracle的优化器是功能最强大的。学习SQL优化，从本质来讲就是学习从优化器的角度如何看待SQL，如何制定出更优的执行计划。当然，优化器本身是数据库系统中最复杂的一个部分，本书会就优化器的分类、工作原理等做简单介绍，不会深入细节。
1系统简介 1.1功能简述 在Net软件开发过程中,大部分时间都是在编写代码,并且都是重复和冗杂的代码.比如:要实现在数据库中10个表的增删改查功能,大部分代码都是相同的,只需修改10%的代码量.此时若使用代码生成器即可完全解决此问题 在开发数据库型软件时,连接数据库是个必要的操作过程,但连接不同数据库,需要不同的工具.如:连接SQLServer使用微软提供的查询分析器,连接Oracle使用PL/SQL工具,连接MySql使用Navicat for MySQL工具.若是有这样的工具,能够同时连接多个数据库,
MSSQL为我们提供了两种动态执行SQL语句的命令，分别是EXEC和sp_executesql;通常,sp_executesql则更具有优势，它提供了输入输出接口，而EXEC没有。还有一个最大的好处就是利用sp_executesql，能够重用执行计划，这就大大提供了执行性能(对于这个我在后面的例子中会详加说明)，还可以编写更安全的代码。EXEC在某些情况下会更灵活。除非您有令人信服的理由使用EXEC，否侧尽量使用sp_executesql.
exec 与 exec sp_executesql 都可以用于执行动态sql。下面先介绍它们的用法，然后再对它们进行比较
执行计划是 SQL Server 中的一个重要工具，用于分析和优化查询的性能。它提供了关于查询的详细信息，包括查询的执行顺序、使用的索引、连接类型、过滤条件等。
使用过Oracle、SQLServer数据库的降序索引的同学，可能在使用MySQL8.0之前版本时有个疑惑，明明我已经创建了将需要索引，但是为何执行时走不了索引或者效果不理想？
第一步:配置连接字符串，目前就是持久化我们的作业Job任务，这里我们采用MS SQLSERVER，持久化方式有很多种数据库支持，具体大家看一下官网。
背景 最近一个客户找到我说是所有的SQL Server 服务器的内存都被用光了，然后截图给我看了一台服务器的任务管理器。如图 这里要说明一下任务管理器不会完整的告诉真的内存或者CPU的使用情况，也就是
最近有项目反应，在服务器CPU使用较高的时候，我们的事件查询页面非常的慢，查询几条记录竟然要4分钟甚至更长，而且在翻第二页的时候也是要这么多的时间，这肯定是不能接受的，也是让现场用SQLServerProfiler把语句抓取了上来。 用ROW_NUMBER()进行分页 我们看看现场抓上来的分页语句： select top 20 a.*,ag.Name as AgentServerName,,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName from event
在使用 EF或者写 SQL语句时，查询条件往往是这样一种非常常见的逻辑：如果客户填了查询信息，则查询该条件；如果客户没填，则返回所有数据。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL，这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张，再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进，慢查询的数量正在飞速增长，每日的报警量也居高不下，因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓，此文主要针对MySQL。
前言：众所周知，cpu，内存，磁盘是一个服务非常重要的三个核心资源，本章将介绍SQL Server 内部的内存结构和内存管理。最后给出内存在腾讯云SQL Server云数据库监控指标中的反应，帮助用户了解SQL Server云数据库的特性。
近期，Gartner正式发布了2022年数据库魔力象限，从魔力象限看第一军团依旧是AWS、Microsoft、Oracle、Google领先。虽然AWS依旧傲视群雄，但是Microsoft以比较明显的优势排在第二，也是目前唯一对AWS有挑战的厂商。这其中Microsoft的数据库头牌产品SQL Server的贡献居功至伟。
老版本文档：http://spark.apache.org/docs/1.6.1/
上周五组长对我说了一句要杀死数据库的死锁进程，有时候同一时刻不停写入数据库会造成这种情况的发生，因为自己对数据库不是很熟悉，突然组长说了我也就决定一定要倒腾一下，不然自己怎么提高呢？现在不研究，说不定下次还是要研究呢，倒腾出来了就可以在下次用到了，后来组长又补了一句：”还有定时备份数据库的问题要解决”，说干就干
本文根据叶正盛在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
叶正盛，玖章算术科技公司CEO，原阿里云资深技术与产品专家，数据库产品管理与解决方案部总经理。20年软件研发经验，曾主导过多个工业控制软件、ERP、大型电力计费系统研发，见证与实践了阿里巴巴去IOE、异地多活、云计算多次技术变革。
是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
对于已经很熟悉T-SQL的读者，或者对于较专业的DBA来说，逻辑的增删改查，或者较复杂的SQL语句，都是非常简单的，不存在任何挑战，不值得一提，那么，SQL的哪些方面是他们的挑战 或者软肋呢？
随着云时代的到来，数据库也开始拥抱云数据库时代，各类数据库系统（OLTP、OLAP、NoSQL等）在各内外云平台（AWS、Azure、阿里云）百花齐放，有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB，传统数据库厂商的SQLServer、Oracle，云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。有些数据库还处于Cloud Hosting阶段，仅仅是将原有架构迁移到云主机上，利用了云的资源。有些数据库则已经进入了Cloud Native阶段，基于云平台IAAS层的基础设施，构建弹性、serverless、数据共享等能力。
Hash Join作为表连接的基础连接类型，各大关系型数据库（譬如Oracle、sqlserver、Postgres等）很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖，Oracle数据库支持三种主流的连接类型：Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join，这点一直为人诟病。千呼万唤始出来，MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中，Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
近日，深信服安全团队捕获到一起绕过杀毒软件的无文件攻击事件，被入侵的主机或服务器会被安装Mykings、Mirai、暗云等多种僵尸网络木马及挖矿程序，并且难以彻底清除。经分析排查，该木马通过弱口令爆破SQL Server服务器后，利用sqlserver Transact-SQL存储C#编译恶意代码，通过MSSQL作业定时执行存储过程，在受害主机下载恶意程序。
提取每个分类前n条记录 SELECT ID, Name, CategoryID FROM TableName AS a WHERE (ID IN (SELECT TOP (n) ID FROM TableName AS b WHERE (a.CategoryID = CategoryID))) 0、更改数据库的路径 USE master Go ALTER DATABASE tempdb MODIFY FILE (NAME = tempdev, FILE
直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述，最重要的作用之一就是根据查询条件，预估符合条件的数据量，为sql执行计划的生成提供重要的依据
概述 了解执行计划对数据库性能分析很重要，其中涉及到了语句性能分析与存储，这也是写这篇文章的目的，在了解执行计划之前先要了解一些基础知识，所以文章前面会讲一些概念，学起来会比较枯燥，但是这些基础知识非常重要。 目录 概述 基础概念 怎样缓存执行计划 SQL Server自动删除执行计划 重新编译执行计划 测试 执行计划相关系统视图 手动清空缓存执行计划 测试索引更改对执行计划的影响 测试增加字段对执行计划的影响 总结 基础概念 SQL Server 有一个用于存储执行计划和数据缓冲区
之前的几篇文章： 《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查看绑定变量值的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之聚簇因子(Clustering Factor)》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之AWR》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之SQL AWR》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之直方图》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之SQL Profile(上)》
查看执行计划 GaussDB T默认开启RBO，开启和关闭CBO需要执行SQL语句。
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原因： 之前已经写过一篇关于列存储索引的简介https://cloud.tencent.com/developer/article/1032222，很粗糙但是基本阐明了列存储索引的好处。为了更好的理解列存储索引，接下来我们一起通过列存储索引与传统的行存储索引地对比2014中的列存储索引带来了哪些改善。由于已经很多介绍列存储，因此这里我仅就性能的改进进行重点说明。 测试场景 我创建了5个测试，尽量保证测试环境避免来自外界的重负载进而影响到结果。测试结果基于两个独立的表，分别是: FactTra
前段时间笔者遇到一个MongoBD Plan Cache的bug，于是深究了下MongoDB优化器相关源码。在这里分享给大家，一方面让大家知道MongoDB优化器工作原理，一方面就是避免踩坑。
何剑敏 Oracle ACS华南区售后团队，首席技术工程师。多年从事第一线的数据库运维工作，有丰富项目经验、维护经验和调优经验，专注于数据库的整体运维。 今天分享一则bug导致的SQL执行不稳定的案例。 SQL执行的时间，在正常情况下应该是稳定的。如果第一次快，第二次慢，那么可能就是由于cardinality feedback的缘故，我们可以设置”_OPTIMIZER_USE_FEEDBACK”= false来规避。但是这次遇到的问题却是执行过程两快一慢，执行过程是慢->快->快->慢->快->快->
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