一、SQL Server開發(fā)必備課程介紹

1.1、SQL Server開發(fā)必備課程介紹在日常生活中，我們經(jīng)常需要使用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)處理許多事情，許多管理系統(tǒng)都是建立在數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上的，數(shù)據(jù)庫(kù)作為我們?nèi)粘９ぷ髦斜貍淇缮俚囊婚T技能，開發(fā)人員必須掌握這門核心技能才能算優(yōu)秀 。本課程是收錄阿笨在工作中的一些總結(jié)的關(guān)于SQL SERVER的實(shí)戰(zhàn)開發(fā)技能知識(shí)， 所以課程知識(shí)點(diǎn)有點(diǎn)“凌亂”，希望能夠?qū)嶋H的幫助到大家。

身為一名C#高級(jí)開發(fā)人員，這些數(shù)據(jù)庫(kù)合知識(shí)不掌握不合適！

福利：本次課程會(huì)不斷的補(bǔ)充新的知識(shí)點(diǎn)，到時(shí)候也會(huì)給大家進(jìn)行分享。關(guān)于如何快速的提升SQL SERVER技能，阿笨總結(jié)了一下：多想，多看，多練。只有這樣理論+實(shí)戰(zhàn)才能做到熟練生巧，得心應(yīng)手的地步。

本次分享課程適合人群和學(xué)習(xí)方式：

1）、必須具備一定的SQL SERVER基礎(chǔ)知識(shí)（新手慎入）。

2）、必須做到一看，二思，三練習(xí)。

廢話不多說(shuō)，直接上干貨。我們不生產(chǎn)干貨，我們只是干貨的搬運(yùn)工。

二、課程包含知識(shí)點(diǎn)如下

SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)必備技能實(shí)戰(zhàn)(第一章)

1、你必須了解SQL Server查詢語(yǔ)句執(zhí)行順序

2、SQL Server批量(整體)更新兩個(gè)關(guān)聯(lián)表數(shù)據(jù)的方法

3、SQL Server批量(部分)更新兩個(gè)關(guān)聯(lián)表數(shù)據(jù)的方法

4、SQL Server表變量和表類型

5、SQL Server XML類型變量

6、SQL SERVER存儲(chǔ)過程批量導(dǎo)入和更新數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)同步）

SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)必備技能實(shí)戰(zhàn)(第二章)

2.1、一圖搞懂SQL Server中的各種關(guān)聯(lián)

2.2、SQL Server臨時(shí)表

2.3、SQL Server中Merge子句

2.4、SQL Server中OUTPUT子句

2.5、SQL Server中CTE表達(dá)式

2.6、SQL Server CONCAT和FORMAT函數(shù)

2.7、SQL Server時(shí)間戳timestamp

時(shí)間戳timestamp實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景介紹：

1、防止數(shù)據(jù)出現(xiàn)并發(fā)修改問題。

2、timestamp實(shí)現(xiàn)獲取增量（新增和修改）數(shù)據(jù)同步。

2.8、SQL Server中STUFF函數(shù)

2.9、SQL Server中g(shù)roup_concat合并數(shù)據(jù)為一行

一、理解索引的結(jié)構(gòu)

　　索引在數(shù)據(jù)庫(kù)中的作用類似于目錄在書籍中的作用，用來(lái)提高查找信息的速度。使用索引查找數(shù)據(jù)，無(wú)需對(duì)整表進(jìn)行掃描，可以快速找到所需數(shù)據(jù)。微軟的SQL SERVER提供了兩種索引：聚集索引（clustered index，也稱聚類索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也稱非聚類索引、非簇集索引）。

　　SQL Server 中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本單位是頁(yè)（Page）。數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)文件（.mdf 或 .ndf）分配的磁盤空間可以從邏輯上劃分成頁(yè)（從 0 到 n 連續(xù)編號(hào)）。磁盤 I/O 操作在頁(yè)級(jí)執(zhí)行。也就是說(shuō)，SQL Server 每次讀取或?qū)懭霐?shù)據(jù)的最少數(shù)據(jù)單位是數(shù)據(jù)頁(yè)。

　　下面我們先簡(jiǎn)單的了解一下索引的體系結(jié)構(gòu)：

　　1. 聚集索引結(jié)構(gòu)

　　在 SQL Server 中，索引是按 B 樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行組織的。

　　聚集索引單個(gè)分區(qū)中的結(jié)構(gòu):

--建立UserAddDate聚集索引 Create CLUSTERED INDEX [IX_AddDate] ON [User] ( [AddDate] ASC ) 　　

　　聚集索引（Clustered Index）特點(diǎn)

聚集索引的葉節(jié)點(diǎn)就是實(shí)際的數(shù)據(jù)頁(yè)

聚集索引中的排序順序僅僅表示數(shù)據(jù)頁(yè)鏈在邏輯上是有序的。而不是按照順序物理的存儲(chǔ)在磁盤上

行的物理位置和行在索引中的位置是相同的

每個(gè)表只能有一個(gè)聚集索引

聚集索引的平均大小大約為表大小的5%左右

　　2. 非聚集索引結(jié)構(gòu)

　　非聚集索引與聚集索引具有相同的 B 樹結(jié)構(gòu)，它們之間的顯著差別在于以下兩點(diǎn)：

　　1. 基礎(chǔ)表的數(shù)據(jù)行不按非聚集鍵的順序排序和存儲(chǔ)。

　　2. 非聚集索引的葉層是由索引頁(yè)而不是由數(shù)據(jù)頁(yè)組成。

　　下圖示意了單個(gè)分區(qū)中的非聚集索引結(jié)構(gòu)：

　　包含列的索引

　　通過將包含列（稱為非鍵列）添加到索引的葉級(jí)，可以擴(kuò)展非聚集索引的功能。鍵列存儲(chǔ)在非聚集索引的所有級(jí)別，而非鍵列僅存儲(chǔ)在葉級(jí)別。

　　下面舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明一下聚集索引和非聚集索引的區(qū)別：

　　我們有一本漢語(yǔ)字典，可以把它的正文本身看做是一個(gè)聚集索引，它是按照漢字拼音的開頭字母排序的，不再需要查找其他目錄。當(dāng)遇到不認(rèn)識(shí)的字時(shí)，需要結(jié)合“部首目錄”和“檢字表”， 先找到目錄中的結(jié)果，然后再翻到您所需要的頁(yè)碼。通過這種方法查到的目錄中字的排序并不是真正的正文的排序方法。把這種看做是一個(gè)非聚集索引。

　　另外，請(qǐng)注意每個(gè)表只能有一個(gè)聚集索引。

--建立UserAddDate非聚集索引 Create NONCLUSTERED INDEX [IX_AddDate] ON [User] ( [AddDate] ASC ) 　　

　　非聚集索引 （Unclustered Index） 特點(diǎn)

非聚集索引的頁(yè)，不是數(shù)據(jù)，而是指向數(shù)據(jù)頁(yè)的頁(yè)。

若未指定索引類型，則默認(rèn)為非聚集索引。

葉節(jié)點(diǎn)頁(yè)的次序和表的物理存儲(chǔ)次序不同

每個(gè)表最多可以有249個(gè)非聚集索引

在非聚集索引創(chuàng)建之前創(chuàng)建聚集索引（否則會(huì)引發(fā)索引重建）

　　二、選擇建立哪種索引

　　1. 何時(shí)創(chuàng)建聚集索引更能提高性能

　　Clustered Index會(huì)提高大多數(shù)table的性能，尤其是當(dāng)它滿足以下條件時(shí)：

　　獨(dú)特， 狹窄， 持續(xù)增長(zhǎng)的，最好是只向上增加。例如：

Identity

Date, identity

GUID (only when using newsequentialid() function)　　

　　2. 非聚集索引提高性能的方法

　　非聚集索引由于B樹的節(jié)點(diǎn)不是具體數(shù)據(jù)頁(yè)，有時(shí)候由于這個(gè)原因，會(huì)導(dǎo)致非聚集索引甚至不如表遍歷來(lái)的快。但是，非聚集索引有個(gè)特性，如果你要查詢的內(nèi)容，在非聚集索引中以及被覆蓋到了，則不需要繼續(xù)到聚集索引，或者RID(heap結(jié)構(gòu)中的行標(biāo)識(shí)符)中去尋找數(shù)據(jù)了，這時(shí)候就可以很大的提高性能，這就是覆蓋面(Covering) 的問題。

　　由于聚集索引葉子節(jié)點(diǎn)就是具體數(shù)據(jù)，所以聚集索引的覆蓋率是100%， 通過提高覆蓋面來(lái)提高性能的問題也就只有非聚集索引（Nonclustered Indexes）才存在。

　　當(dāng)查詢中所有的columns都包括在index上時(shí)，我們說(shuō)這 index covers the query. Columns的順序在此不重要(Select 時(shí)候的順序不重要，但是Index 建立的順序可得小心了)。

　　在 SQL Server 2005 中，為了提高這種 Covering 帶來(lái)的好處，甚至可以通過將非鍵列添加到非聚集索引的葉級(jí)別來(lái)擴(kuò)展非聚集索引的功能。

　　補(bǔ)充：只有查詢?cè)诰哂懈叨冗x擇性的情況下，非聚集索引才有優(yōu)勢(shì)。

　　三、使用聚集索引或非聚集索引的場(chǎng)景 (注：優(yōu)先級(jí)依次為推薦，應(yīng)，不應(yīng))

　　四、主鍵和聚集索引的比較

　　以下是一些大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)中測(cè)試使用的示例：

CHECKPOINT 

DBCC DropCLEANBUFFERS 

SET STATISTICS IO ON 

declare @d datetime 

set @d=getdate() 

Select * FROM User Where AddDate>'2008-06-01' AND AddDate<'2008-06-10' 

select [語(yǔ)句執(zhí)行花費(fèi)時(shí)間(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate()) 

--(45077 行受影響) 

--表'User'。掃描計(jì)數(shù)1，邏輯讀取1103 次，物理讀取2 次，預(yù)讀1090 次，lob 邏輯讀取0 次，

lob 物理讀取0 次，lob 預(yù)讀0 次。 

--2543 

CHECKPOINT 

DBCC DropCLEANBUFFERS 

SET STATISTICS IO ON 

declare @d datetime 

set @d=getdate() 

Select * FROM User WITH (INDEX=IX_AddDate) Where AddDate>'2008-06-01' AND AddDate<'2008-06-10' 

select [語(yǔ)句執(zhí)行花費(fèi)時(shí)間(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate()) 

--(45077 行受影響) 

--表'User'。掃描計(jì)數(shù)1，邏輯讀取45165 次，物理讀取133 次，預(yù)讀141 次，lob 邏輯讀取0 次，

lob 物理讀取0 次，lob 預(yù)讀0 次。 

--3860 

　　五、使用索引的代價(jià)

索引需要占用數(shù)據(jù)表以外的物理存儲(chǔ)空間

創(chuàng)建索引和維護(hù)索引要花費(fèi)一定的時(shí)間

當(dāng)對(duì)表進(jìn)行更新操作時(shí)，索引需要被重建，這樣降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。