MSSQL SERVER数据库视图

2024-06-02

MSSQL SERVER数据库视图（精选4篇）

MSSQL SERVER数据库视图篇1

-04-04mssql和sqlite中关于if not exists 的写法

-06-06sqlserver 存储过程分页(按多条件排序)

-10-10sqlserver数据库迁移后,孤立账号解决办法

2010-03-03数据结构简明备忘录线性表

-03-03海量数据库的查询优化及分页算法方案

2011-09-09简单触发器的使用献给SQL初学者

2010-07-07分发服务器系统抛出18483错误，未能连接服务器，因为'distribu

2010-09-09sql根据表名获取字段及对应说明

2010-04-04sqlserver 此数据库没有有效所有者错误的解决方法

-09-09SQL Server各种日期计算方法(收藏)

MSSQL SERVER数据库视图篇2

对数据表格中某列添加索引, 在利用该索引进行数据查询时会只进行索引范围扫描, 而不利用索引进行数据查询则是进行全表扫描。从性能角度考虑, 相对目标表记录总数固定, 当查询结果越少时利用索引查询效率越高;反之不利用索引查询效率越高。因此是否使用索引查询成为了一个值得争议的话题。

在实际应用过程中各种软件用途不一, 一般规律为记录数多的表查询结果与记录数比值偏小, 而记录数少的表查询结果与记录数比值会偏大甚至经常出现100%查询。因此为提高查询效率至少应在记录数多的数据表建立索引。

建立索引的目标列选择方法为, where中使用的列, order by中使用的列。

2 数据表设计对查询性能的影响

2.1 字符类型比较

MS SQL Server 2005提供的数据类型中字符串类型char、varchar、nchar、nvarchar、binary、varbinary这6个数据类型可分char、nchar、binary固定长度字符串;varchar、nvarchar、varbinary可变长度字符串。虽然对应的类型也可以互换在使用时应注意区分。固定长度类型应用适用于存储数据长度一致的情况, 可变长字符串适用于数据长度不一致的情况。应用中多数情况应使用可变长字符串类型。

2.2 空值比较

数据表定义过程中涉及到数据列是否允许空值的设置。根据实际使用情况会出现允许空值情况, 但允许空值的设置会使查询语句中出现is null的查询条件。出现is null查询条件时该查询条件将不会使用索引扫描而是进行全表扫描, 目标表数据量越大对查询效率的影响就越大。因此数据列定义时应不允许空值并以固定默认值代替空值情况, 如int类型中以0、-1或某个不会出现的数字做默认值;字符串使用空串作为默认值。

3 条件表达式的性能优缺点

查询语句中同一个查询结果通常可以有多种写法。虽然查询结果一样但查询效率则有高有低, 下面就几种常见情况进行讨论。

3.1 !=或<>情况

在查询条件表达式中应尽量避免使用不等查询条件, 因为不等查询条件只能通过全表扫面来实现, 无法使用任何索引扫描。在实际应用中可以根据情况使用大于或小于表达式来实现不等条件。

3.2 In、Not in情况

在查询条件表达式中in的用法有两种, 分别是后接条件集合和后接子查询。

In后接条件集合时, 如果对应条件列无索引或数据量非常少可正常使用不做优化;如果对应条件列有索引并且数据量很大建议建立索引并将条件集合中每个条件单独写一条sql语句然后用UNION或UNION ALL来连接查询结果。因为单独写的各条语句可以利用索引扫描来提高效率。需要注意的是用UNION和UNION ALL的区别。UNION会对查询结果去重复并排序, 会多消耗些性能。不需要排序时可使用UNION ALL。另外UNION排序order by子句必须写在最后一个语句里。

In后接子查询时, 目标表记录如果明显少于子查询表记录数则建议使用exists来代替in语句, 并在子查询表建立索引。

注意, 如果可以使用连接查询方式替代的in语句一定不要用in语句实现, 因为in语句相当于hash连接, 性能低于任何连接查询语句。

Not in条件任何时候都不会使用索引, 因此数据量大的时候尽量不要使用, 即使建立索引也无用。而not exists的子查询中可以使用索引扫描, 因此必要时not in后接子句可考虑用not exists加索引来优化。

3.3 Like情况

Like表达式可以实现字符串的模糊查询。Like表达式常用形式like'a%'、like'%a'、like'%a%'。只用第一种形式在查询中可以进行索引扫描, 后两种只能进行全表扫描。因此要尽量避免使用后两种形式。另外如目标列中字段长度过长的应使用全文检索代替第二种和第三种形式的like表达式。

3.4 函数运算情况

查询条件表达式中应尽量避免=左侧出现函数表达式或运算表达式。因为此种情况只能在语句执行过程中进行全表扫描, 并且需对目标表逐个记录执行函数或运算, 极消耗性能。遇到此种不可避免的查询时优化方式是在目标表建立计算列并建立索引, 用计算列查询。

4 结语

在数据库查询中没有一成不变的实现方式和规则, 以提高效率为目标可以进行各种尝试。程序设计中有这样一个原则80-20原则:20%的代码消耗了80%的资源。这个原则同样适用于数据库查询语句中。因此数据库查询的主要优化目标是找到并优化这20%代码。

摘要：讨论了MS SQL Serve数据库查询效率优化的技巧。讨论了索引使用、数据表设计、查询条件等使用方法。

关键词：数据库,查询,优化,索引

参考文献

[1]王珊, 萨师煊.数据库系统概论 (第四版) [M].北京:高等教育出版社, 2006.

[2]祁昌平.基于分布式数据库得查询优化分析[J].福建电脑, 2009, 25 (10) .

MSSQL SERVER数据库视图篇3

【关键词】煤炭运销企业；大数据；全景视图

【Abstract】Coal Coal Transportation Enterprise huge amount of data， data types， data processing is not only the current workload and the accuracy is not high. To solve this problem， this paper analyzes the application of large data in a coal transportation enterprise clients and key technologies， the overall architecture proposed coal transportation enterprise big data， big data application prospect of coal transportation in the field of business management.

【Key words】Coal transportation business；Large transactions；Panoramic view

1. 引言

（1）“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是大量、高速、多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与优化处理。（Gartner定义）。

（2）大数据的发展经历了三个阶段。第一阶段，主要是技术研发概念推广、商业模式尝试阶段；第二阶段，主要是大数据的完善，行业应用，用户认可，数据资产化进程阶段；第三阶段，大数据解决方案成熟，大数据应用渗透各行业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅度提升阶段。

（3）当前在内外部形势的变化，要求煤炭运销企业必须要转变思路、加快企业的转型升级，通过大数据应用变革，推动业务转变，驱动企业战略转型。基于大数据平台能力实现煤炭运销领域企业数据全景视图，是一项系统性、战略性、全局性工作；它涉及到市场营销、生产调运、物流发展、运营管理等各环节；是对跨单位、跨专业、跨业务的数据分析、挖掘和实施数据可视化。对满足煤炭运销企业数据量大、处理速度快、数据类型多、价值大、精确性高的基本要求有着十分重要的意义。

2. 数据全景视图的服务对象及能力

通过建立企业数据全景视图，时刻掌握企业的运营状况。通过多层次的数据下钻，直达执行末梢；通过多角度、多维度数据的分析，定义数据异常的原因，采取针对性措施。面向集团内部人员，提供精确化的分析服务，缩短工作流程，提高工作效率。面向外部客户，提供精准化营销服务，提升客户感知。面向产业链合作伙伴提供商情报告和目标客户，推进销售和服务向电子商务转移（见表1）。

3. 实现企业级数据全景视图的关键技术和总体架构

3.1 数据采集与交换。

数据采集与交换是构建大数据平台的基础，实现数据采集和数据交换的功能。大数据平台中的数据采集与交换框架涉及三部分内容：

（1）数据范围，包括自有业务系统、煤化集团相关系统、互联网和外部合作伙伴三个数据来源；

（2）数据采集，支持多种数据源类型、实时/定时的、海量的数据获取；

（3）数据交换，通过数据交换平台保障数据获取的有序、一致。

根据高价值数据优先、客户数据优先和内部数据优先的原则，逐步扩展数据采集范围。同时，在数据采集中，应高度重视数据交换平台的作用。

3.2 数据质量管理。

数据质量管理实现对数据源、处理过程、模型和指标等对象的数据质量进行监控和分析，以及相关问题的处理和跟踪。数据质量监控贯穿整个数据加工生产全流程。在数据生产及维护过程中设置监控采集点，结合数据标准化要求和元数据工具等，实现大数据全过程透明管控。

建立企业级数据标准体系和建立数据质量责任矩阵，确保数据从产生到使用的各个环节均有监控、稽核、处理流程和责任人。编码管理流程是企业数据质量管理的核心流程，是提升企业数据标准化支撑能力的起始阶段。

3.3 数据生命周期管理。

数据生命周期管理是指在数据生产的不同阶段采用相应处理方法，以提升数据存储管理效率和降低成本。通过对数据使用情况分析及数据迁移工具，实现对不同层级生命周期数据的管理。

3.4 数据安全管控方面。

利用管理和技术手段，对数据管理全过程的数据资产、传输、环境、访问控制、人员等方面进行有效安全管控。管控阶段包括数据接入、数据处理、数据提供三个阶段。从系统的管理过程、组织和人的管理过程、数据安全的管理过程三个维度建立立体的数据安全管理体系。

3.5 企业级数据全景视图平台架构。

打造六层架构的大数据平台。基于大数据平台的服务能力，构建贯穿企业管理域（M域）、业务域（B域）的数据全景视图管理和应用。面向决策层、管理层、执行层、市场一线、外部用户和产业链合作伙伴，提供多层级、多渠道、360度的数据和应用服务能力，达到服务对象多元化、服务内容精细化、服务水平高效化（企业大数据平台架构图见图1）。

4. 企业级数据全景仪表盘在经营管理中的应用

（1）利用数据可视化技术展现关键业务指标，“横向看全、纵向看深”，反映企业经营健康情况及绩效状况，更好的服务于企业经营决策，实现透明管控。

（2）全景仪表盘的业务设计，以EVM为依据，按照物流管理、营销管理、运营管理、调运管理、客户感知五大主题进行指标梳理展现。以分析模型为支撑，完成指标关联、指标预测。基于价值体系的全景指标体系，形成指标库。基于指标库实现指标的可视化、可配置，以满足后续扩展的需要。

（3）全景仪表盘的实施服务于“管理上收、服务下沉”的思路，逐步将仪表盘扩展到分子公司、市场一线，形成分角色仪表盘。

（4）后期，可以依托大数据平台形成的能力，实现企业精准营销、在线业务管控等大数据扩展应用（企业数据全景仪表盘应用见图2）。

5. 结语

针对煤炭运销企业中海量数据所带来的诸多问题，本文提出了将大数据应用于煤炭运销企业中，分析了煤炭运销企业中构建大数据平台的服务对象和关键技术，提出了煤炭运销企业数据全景视图得分价格和应用。通过对大数据的推广、应用，实现用数据透视企业、感知客户、提升管理、体现价值。

参考文献

[1] 《大数据时代》英.维克托·迈尔·舍恩伯格，英.肯尼思·库克耶著盛杨燕，周涛译浙江人民出版社.

[2] 中国联通大数据平台规划.

[3] 神华集团信息化建设SH217工程报告.

[4] 陕西煤业化工集团有限责任公司信息化总体规划纲要.