Sqlserver 笔记 持续更新

1.sp_spaceused :

sp_spaceused table_name


---------------------------------------------------------------------------------------------

name  rows  reserved  data  index_size  unused

table_name 16470592  36315696KB  35796160KB  519432KB  104KB

name  -- 自然就是表名或object名了


rows -- 表中数据的行数


reserved -- 这个表占的总共的size,等于data 35796160KB + index_size 519432KB + unused 104KB

data -- 数据页面总共占的大小

index_size -- index页面总共占的大小

unused -- 留下的一点小空间。因为磁盘分配空间等原因多给的那么一点。和fill factor没有关系

 

2.sys.dm_db_partition_stats

select b.name,a.row_count from sys.dm_db_partition_stats a,
sys.objects b
where a.object_id=b.object_id
and a.index_id<=1
and b.type=‘U‘

sys.dm_db_partition_stats它返回当前数据库中每个分区的页和行计数信息,在上面的sql中,三个关键列的意思如下:
object_id:表或者索引视图的ID,所以可以用它与sys.objects表的object_id相匹配。
row_count:该表或索引视图中数据的数量,就是我们要查询的结果。
index_id:该表或索引视图的索引ID。 如果该表没有索引,那么会在sys.dm_db_partition_stats中存在一行index_id=0的记录,如果有一个聚集索引(而且一个表中也只能有一个聚集索引),那么在sys.dm_db_partition_stats中存在一行index_id=1的记录,而对应的index_id=0的记录没有了。如果这个表在sys.dm_db_partition_stats中存在多行index_id >1的记录,则说明这个表存在多个非聚集索引,我们这里判断index_id<=1,是假定每个表都有主键,且主键为聚集索引。配合sys.objects表的type=‘U‘,就可以查出每个用户表的数据数量了。

 3.使用Delete删除大量数据后SQL Server性能下降的问题及解决方法

 

问题产生原因:
1,当表上有聚集索引时,删除操作会释放空页。然而,从堆中删除行时,数据库引擎可以使用行锁定或页锁定进行操作。结果,删除操作导致的空页将继续分配给堆。未释放空页时,数据库中的其他对象将无法重用关联的空间。
2,虽然表中没有大量数据,但是它们拥有大量的几乎为空的数据页。扫描表因此变得十分花时间。

解决方案:
若要删除堆中的行并释放页,我们可以使用下列方法中的一种。
1,在DELETE语句中指定TABLOCK提示。使用TABLOCK命令会导致删除操作获取表的共享锁,而不是行锁或页锁。这将允许释放页。
2,如果要从表中删除所有行,可使用TRUNCATE TABLE代替Delete
3,删除行之前,请对堆创建聚集索引。删除行之后,可以删除聚集索引。与前面的方法相比,此方法非常耗时,并且使用更多的临时资源。

4.

在SQL中逻辑表达式的可能值包括TRUE、FALSE和UNKNOWN,它们被称之为三值逻辑。

我们知道,在其它的语言中,逻辑表达式只有两种,要么是true,要么就是false。而sql中却存在第三个逻辑表达式UnKnown,这个是sql中特有的。从字面意思上我们可以解理该值的意思是:什么都不知道,就是什么都不是。一般情况下我们将任何值(包括NULL本身)与NULL做比较的时候,都会返回UnKnown。而在查询表达式中(比如where与having中),UnKnown会视为false。所以我们就明白了为什么select * from 表 where 字段=null查不到正确的结果的原因了。

但并不是在所有场情下UnKnown都会视为false来处理,在check约束中,UnKnown就会视为true来处理。这就是为什么我们设置某个字段的值必须大于等于0的情况下,我们还可以往该字段中插入Null值,那是因为在check约束中null>=0的逻辑结果UnKnown会被当作true来处理
需要注意的是,在分组子句与排序子句中,sql视null是相等的
即:
1,GROUP BY会把所有NULL值分到一组。
2,ORDER BY会把所有NULL值排列在一起。

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