sqlserver数据库大型应用解决方案经验总结
sql server实训总结4篇
sql server实训总结4篇sql server实训总结4篇sql server实训总结篇一：为期一周的实训已经结束，从这一周中，有了很多的感悟。
从学到和掌握到的东西来说，在书本上学到的东西非常不牢固，然而实训真的让我受益匪浅!实训第一天到教室时，看到老师给我们讲试训的内容与要求，然后告诉我们一些要完成的任务与作业，然后根据试训的内容与要求授课，让我们从实践中去体会所学的知识。
说实话，对于SQL Server 数据库，我所学到的知识很不牢固，当时在课堂上听课所记住的也并不多，所以在试训开始时，真的不知道该干些什么?有一种何去何从的感觉!但随着老师的教课和讲解，以及和同学的讨论，再结合自己所知道的知识和老师所发放下的课程内容，根据这些实际的情况，我对自己将要做的事也有了兴趣和信心。
所以在接下来的时间中，我们在老师的帮助下开始了数据库相关的实训。
在这次的google订餐系统的设计过程中，我们根据该google订餐系统的功能，将其分解三大部分来完成，第一部分就是建立数据库和表，并给其添加约束;第二是角色的管理，分为管理员，订餐用户和餐馆;第三就是用编程语言建立管理菜单。
所以试训的内容是从数据库和数据表的创建和修改开始的，表是建立关系数据库的基本结构，用来存储数据具有已定义的属性，在表的操作过程中，有查看表属性，有查看表信息，修改表中数据，删除表中的数据以及修改表与删除表的操作。
我们以SQL Server数据库为基础，建立一个google订餐系统的数据库管理体系，并将数据库与程序连接，用编程语言建立数据库管理菜单。
老师给我们讲了库和表的创建方法，以及约束的内心及其语法结构，让我们知道了不同约束的功能和使用的环境，还给我们说了标识列的使用和作用。
讲了数据库的操作，增删改查。
使我们掌握了insert into，deleted from，update set，以及selet*from语句的的相关知识和运用。
SQL Server 数据库总结
SQL 基础数据库简介：数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。
数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
数据库常见产品SQLServer数据库美国Microsoft公司推出的一种关系型数据库系统。
SQLServer是一个可扩展的、高性能的、为分布式客户机/服务器计算所设计的数据库管理系统，实现了与WindowsNT的有机结合，提供了基于事务的企业级信息管理系统方案。
其主要特点如下：（1）高性能设计，可充分利用WindowsNT的优势。
（2）系统管理先进，支持Windows图形化管理工具，支持本地和远程的系统管理和配置。
（3）强壮的事务处理功能，采用各种方法保证数据的完整性。
（4）支持对称多处理器结构、存储过程、ODBC，并具有自主的SQL语言。
SQLServer 以其内置的数据复制功能、强大的管理工具、与Internet的紧密集成和开放的系统结构为广大的用户、开发人员和系统集成商提供了一个出众的数据库平台。
安装SQLServer启用SA用户远程登录设置密码开启SA用户。
点击属性，启用远程连接。
重启服务，使其生效。
命令：services.mscTCP 0.0.0.0:1433 0.0.0.0:0 LISTENING1433端口是开启的。
当我们关闭服务后，端口也将关闭。
数据库语言数据查询语言DQLDQL:（Data Query Language） SELECT 数据查询语言数据操纵语言DML如insert,delete,update,select(插入、删除、修改、检索)数据定义语言DDL如drop，alter，truncate等都是DDL数据控制语言DCLDCL（Data Control Language）是数据库控制语言。
sqlserver实训心得
千里之行，始于足下。
sqlserver实训心得在进行SQL Server实训的过程中，我深深体会到了数据库管理的重要性和学习SQL语言的必要性。
下面我将详细介绍我在实训中的心得体会。
首先，在实训开始之前，我对SQL Server的操作和管理还不太熟悉。
通过实训，我学会了如何安装SQL Server以及配置相关环境。
在实训过程中，我观察了老师的操作步骤，并且自己动手操作，逐渐提升了自己的操作能力。
通过这个过程，我认识到了数据库管理的重要性，一个好的数据库管理可以大大提高数据的效率和安全性。
其次，在实训中我学会了如何创建数据库和表格，并且学习了SQL语言的基础知识。
这对我来说是一个全新的领域，因为我以前从未接触过。
通过实训，我发现SQL语言非常灵活和强大，可以实现各种复杂的数据处理和查询。
在掌握了基础知识之后，我开始研究一些实际的案例，通过实际操作来加深对SQL语言的理解和掌握。
在实训中，我还学习了如何进行数据的插入、更新和删除操作。
这些操作在日常的数据管理中非常常见，掌握了这些操作可以提高工作效率。
通过实际的操作，我了解了不同类型的数据插入方式以及如何对数据进行更新和删除。
同时，我也学会了如何进行数据的查询和排序，这对于快速定位和查找数据非常有帮助。
最后，在实训中，我还学习了如何进行数据备份和恢复。
这是数据库管理中非常重要和必要的一个环节，因为数据的安全性是任何一个企业或者组织都非常重视的。
通过实际操作，我掌握了如何定期备份数据库和恢复备份的方法。
在实际的数据管理中，这些知识将起到非常重要的作用。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
总结来说，通过这次SQL Server实训，我积累了大量的实践经验，学会了如何使用SQL语言进行数据的增删改查以及备份恢复。
这些知识和技能对于我以后从事相关的工作和学习具有非常重要的意义。
通过不断的练习和实践，我相信我能够进一步提高自己的数据库管理水平，并且在实际工作中发挥出更大的作用。
SQLServer数据库的高级技巧
SQLServer数据库的高级技巧在当今数字化时代，数据是企业最重要的资产之一。
特别是数据驱动的企业，其生存和发展的成功都与数据管理，分析和利用密切相关。
在这个数据大爆炸的时代中，数据库的重要性不言而喻。
SQLServer作为全球领先的关系型数据库管理系统之一，受到越来越多企业的青睐。
在这篇文章中，我将分享SQLServer数据库的高级技巧来帮助您更好地管理和利用数据库。
一、高级查询优化查询优化是数据库管理系统中的关键技术之一。
一些复杂查询可能需要很长时间才能返回结果，这不仅会影响用户的体验，还会占用大量系统资源。
因此，我们需要使用一些高级查询技巧来提高查询效率。
以下是几个提高查询效率的技巧：1. 使用索引在查询大型数据表时，为常用字段添加索引可以提高查询速度。
索引可以加速SELECT、JOIN和WHERE子句的速度。
通过使用索引，可以减少服务器上的数据扫描次数，从而提高查询速度。
2. 缩小查询范围当查询具有多个条件时，我们可以利用一个或多个条件来缩小查询范围。
这样可以大大减少服务器的负载，提高查询效率。
3. 使用视图视图是一个虚拟表，其内容由SELECT语句定义。
使用视图可以简化查询，从而提高查询效率。
视图还允许隐藏表的实际结构，保护数据的安全性。
二、高级存储管理1. 存储过程存储过程是一种预编译的代码块，用于执行特定的操作。
存储过程可以提高查询的速度，并且可以避免SQL注入攻击。
视图还可以在多个存储过程之间共享代码。
2. 分区分区是一种将大型表拆分为多个小型表的技术。
这可以显著提高查询速度，并减少服务器资源占用。
分区还允许数据库管理员将数据定向到特定的物理位置。
三、高级备份和恢复1. 备份策略备份策略是数据库管理中的重要组成部分。
应该定期备份数据库，并将备份文件存储在多个位置，以防止数据丢失。
应该使用SQLServer 的自动备份功能，以确保备份操作可靠。
2. 恢复策略如果服务器出现故障或数据丢失，应该使用可靠的恢复策略进行恢复。
sqlserver的实训总结范文
千里之行，始于足下。
sqlserver的实训总结范文SQL Server 的实训总结一、前言在大学中，学生们通过实训的方式来接触和学习各种实际应用的技能，其中 SQL Server 数据库的实训也是必不可少的一部分。
通过 SQL Server 的实训，我收获了很多关于数据库管理和查询的知识，并且实际操作了一些常见的数据库操作和查询语句。
在这篇总结中，我将分享我在 SQL Server 实训中的学习经验和心得体会。
二、背景介绍SQL Server 是微软公司开发的一款关系型数据库管理系统，主要用于存储和管理大规模数据。
它具有稳定性高、安全性好、性能优异等特点，成为了企业和开发者中非常流行的数据库管理系统之一。
在 SQL Server 的实训中，我主要学习了以下几个方面的知识和技能：1. 数据库创建与管理：学习如何创建数据库、表和索引，并且熟悉一些常用的数据库管理操作，如备份、还原和迁移等。
2. 数据库查询：学习如何使用 SQL 语言来进行数据库的查询，包括基本的查询语句、多表查询和聚合函数等。
3. 数据库优化与性能调优：学习如何对 SQL 查询语句进行优化，提高查询的效率和性能。
第1页/共3页锲而不舍，金石可镂。
三、学习经验与心得通过 SQL Server 的实训，我收获了很多有关数据库管理和查询的知识和技能。
以下是我在实训中的一些学习经验和心得体会。
1. 理论与实践结合：在实训中，我们不仅学习了大量的数据库相关的理论知识，还进行了许多实际的操作和实践。
通过将理论与实践结合起来，我更好地理解了数据库的原理和运作方式。
2. 多表查询的重要性：在实际应用中，多个表之间的关联查询非常常见。
因此，掌握好多表查询的方法和技巧是非常重要的。
通过实践中的多表查询和练习，我更加熟练地掌握了多表查询的用法和注意事项。
3. 数据库优化与性能调优：数据库查询的性能对于高效的应用和系统非常重要。
在实训中，我学习了一些常见的数据库查询性能调优方法，如创建适当的索引、优化查询语句等。
关于SQLSERVER高并发解决方案
关于SQLSERVER高并发解决方案SQL Server是一种关系型数据库管理系统，用于处理结构化数据的存储与检索。
在面对高并发的情况下，SQL Server需要采取一些解决方案来满足大量用户并发访问数据库的需求，以确保数据的一致性、可用性和性能。
以下是一些常用的SQL Server高并发解决方案：1.水平拆分：将数据库表水平拆分成多个分区，将数据分散存储在不同的服务器上。
这样可以减轻单个数据库服务器的负载压力，并提高吞吐量和并发处理能力。
2.垂直拆分：将数据库按照功能进行拆分，将不同的功能模块分别存储在不同的数据库中。
这样可以缓解单个数据库的负载压力，提高并发处理能力。
3. 数据缓存：使用缓存技术将常用的数据存储在内存中，从而减少对数据库的访问次数和压力。
可以使用缓存服务器，如Redis，来存储热点数据，提高读取性能。
4.数据库分区：将大型数据库按照一定的规则进行分区，分别存储在不同的物理设备上。
这样可以提高数据库的并发处理能力，通过并行处理多个分区，减少单个分区的负载压力。
5.写入并发控制：在高并发的情况下，多个用户同时写入数据库可能导致数据的不一致性问题。
可以采用乐观锁或悲观锁来解决并发写入的问题，保证数据的一致性。
6.查询优化：通过索引、分区表、视图等技术对数据库进行优化，提高查询性能。
可以通过分析慢查询日志，对频繁查询的SQL语句进行优化。
7.负载均衡：通过负载均衡器将用户请求分配到多个数据库服务器上，确保数据库服务器的负载均衡，提高并发处理能力。
8.高可用性和故障恢复：使用数据库镜像、数据库复制、数据库集群等技术，实现数据库的高可用性和故障恢复。
当主数据库发生故障时，可以快速切换到备份数据库，确保数据的可用性和一致性。
9.定期维护：进行定期的数据库维护工作，如备份、压缩、重建索引等，以提高数据库的性能和稳定性。
定期维护可以减少数据库的碎片，优化数据存储和查询效率。
10.系统监控：使用性能监控工具，对数据库服务器进行实时的性能监控和分析。
当SqlServer数据量很大时，如何优化表格能加快处理速度
当SqlServer数据量很大时，如何优化表格能加快处理速度表设计和查询的一些参考1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。
现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。
比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。
如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。
如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。
在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。
另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。
当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。
以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。
如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。
sql server解决方案
sql server解决方案
《SQL Server解决方案：优化数据库性能》
在数据库管理中，SQL Server是一款功能强大的关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级的数据存储和管理中。
然而，随着数据库中数据量的增加和业务需求的复杂化，数据库性能优化成为了一项急需解决的问题。
在这篇文章中，我们将探讨一些SQL Server的解决方案，帮助您优化数据库性能。
首先，为了优化SQL Server的性能，您可以通过索引、分区以及统计信息等方法来改善查询性能。
合理地设计索引可以加速查询速度，并减少数据库的I/O负担。
另外，数据库分区可以有效地管理数据量较大的表，提高查询效率。
同时，及时更新统计信息也是提高查询性能的关键。
其次，适当地调整数据库参数也是提高SQL Server性能的重要手段。
通过优化服务器参数、内存设置、CPU利用率以及磁盘读写等方面的性能参数，可以有效地提升数据库的整体性能。
此外，定期进行数据库维护和监控也是优化SQL Server性能的必要工作。
通过定期备份和恢复数据库，优化磁盘空间以及定期进行数据库性能监控，可以大大提高数据库的稳定性和性能表现。
最后，为了更好地优化SQL Server的性能，您还可以考虑使用SQL Server的高可用性解决方案，如复制、镜像、集群等
功能，以确保数据库的高可用性和灾备性能。
总之，通过合理地设计索引、分区和统计信息，调整数据库参数，进行数据库维护和监控，并使用高可用性解决方案，您可以更好地优化SQL Server的性能，提高数据库的整体表现。
希望上述解决方案能够帮助您更好地优化SQL Server性能，提升数据库管理的效率和质量。
2021年sqlserver数据库总结
sqlserver201*数据库总结数据库优化第一章数据库的设计什么是数据库设计？数据库设计就是将数据库中的数据实体以及这些数据实体之间关系，进行规划和结构化的过程。
设计数据库收集信息标识实体表示每个实体需要存储的详细信息表示实体之间的关系绘制e-r图e-r可以称为实体-关系图实体属性联系映射基数一对一一对多多对一多对多实体关系图矩形表示实体集椭圆表示属性菱形表示联系集直线用来连接属性和实体集，也用来连接实体集和联系集三大范式第一范式第一范式的目标就是确保每列的原子性第二范式第二范式在第一范式的基础上更进一层，其目标是确保表中的每列都和主键相关。
第三范式第三范式在第二范式的基础上更进一层，第三范式的目标是确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关。
第二章数据库的实现创建数据库usemaster--引用空间go--批处理ifexists(select*fromsysdatabaseswherename="MySchool")dropdatabaseMyS choolcreatedatabaseMySchoolon()name="MySchool_data",--数据库名--判断数据库是否存在，如果存--创建数据库在就删除filename="D:\\MySchool_data.mdf",--数据库的存放位置size=3,--数据库的初始大小maxsize=100,filegrowth=1--日志文件--数据库的最大值--数据库的增长率logon()go创建表name="MySchool_log",--数据库的日志名filename="D:\\MySchool_log.ldf",--数据库日志文件的存放位置size=1,--数据库日志文件的初始大小filegrowth=1--数据库日志文件的增长率ifexists(select*fromsysobjectswherename="Grade")droptableGradecreatetableGrade()Go--判断该表是否存在，如果存在就删除--创建表GradeIdintprimarykeyidentity(1,1)notnull,列明类型主键自增不许为空GradeNamenvarchar(50)notnull添加约束AltertableSubject--针对那张表添加约束修改表表名addconstraintFK_Subjectforeignkey(GradeId)referencesGrade(GradeId)添加约束名约束类型具体约束说明GoSQL编程局部变量declare@xvarchar(5)声明变量set@x="★"select@x="★"变量名变量类型变量赋值（单一）变量赋值（支持多条，接收最后一条返回值）print@x打印输出变量@@error以两个@为前缀的为全局变量类型转换的两种方式Cast(表达式as数据类型)(常用)Convert(数据类型[(长度)]，长度[,样式])(不常用)逻辑控制语句-------------------BeginEnd-------------------If()BeginEndElseBeginEnd-------------------While(1=1)BeginEnd-------------------casewhenStudentResult=60then"差"whenStudentResultbetween60and80then"中"else"优"第四章子查询简单子查询多层嵌套+in子查询------------------------------------------三层子查询---------------------------------------selectStudentNamefromdbo.StudentwhereStudentNo=(selectStudentNofromd bo.ResultwhereStudentResult="61"andSubJectId=(selectSubJectIdfromdbo.SubjectwhereSubjectName="C#OOP"))selectStudentNamefromdbo.StudentwhereStudentNoin(--返回多个用inselectStudentNofromdbo.ResultwhereStudentResult="61"andSubJectId=(selectSubJectIdfromdbo.SubjectwhereSubjectName="C#OOP"notin子查询你懂得Exists子查询用ifexists判断是否存在Notexists你懂得第六章事务视图和索引什么是事务？事务是单个的工作单元。
sqlserver的大批量数据的处理以及数据库的优化
SQLServer优化资料整理SQLServer优化资料整理50种方法优化SQL Server数据库查询（有N多错别字）查询速度慢的原因很多，常见如下几种：1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足5、网络速度慢6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列10、查询语句不好，没有优化可以通过如下方法来优化查询:1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempd b应放在RAID0上，SQL2000不在支持。
数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要.2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)3、升级硬件4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。
注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。
索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段5、提高网速;6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。
运行Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5 倍。
如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3 倍。
将SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。
当SqlServer数据量很大时如何优化表格能加快处理速度
表设计和查询的一些参考1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。
现在大多数的数据库产品都采用IB M最先提出的ISAM索引结构。
索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行gro up by或ord er by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。
比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。
如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compou nd index）。
● 使用系统工具。
如Infor mix数据库有一个t bchec k工具，可以在可疑的索引上进行检查。
在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用t bchec k 工具检查索引的完整性，必要时进行修复。
另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。
当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。
以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●groupby或ord er by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。
sqlserver实训心得
sqlserver实训心得在本次sqlserver实训中，我们学习了关于数据库管理的基础知识和SQL语言的语法和操作方法，我在这个过程中掌握了很多知识和技能，从中收获了很多。
首先，我们学习了关于数据库的基础知识，如何创建和管理数据库，以及如何确定适当的字段类型和大小。
我了解了如何使用SQL Server Management Studio（SSMS）进行创建和管理数据库、表和字段，同时也学会了备份和恢复数据库。
其次，学习了SQL语言的基础知识，包括语法结构、数据类型、函数和表达式等。
我们用SQL语句实现了多表查询、联合查询、子查询等数据库操作方法，学习了用SQL语句实现增删查改操作数据，对数据进行排序和比较，根据特定条件筛选数据，并进行聚合查询，如计算平均值、最大值、最小值等。
在实训中，我还深入了解了SQL Server数据库的性能优化。
优化能够大大的提高数据库的性能，为应用提供更高效的数据处理和更快的响应时间等。
我们学习了如何使用索引加速查询、使用SQL Server分析服务（SSAS）对数据进行分析和建模，以及如何利用数据库设计的最佳实践来提高性能。
在实训中，我发现SQL语言的编写对格式和语法的要求非常严格。
如果代码中有一处小错误，就可能导致整个查询无法完成。
因此，在写代码的过程中，我需要非常仔细和严谨，同时也需要掌握调试和排除错误的方法。
总之，通过这次sqlserver实训，我充分掌握了数据库管理和SQL语言的基础知识和操作方法。
同时，我意识到优化和调试SQL语句的重要性和方法，这些知识和技能对于我的职业发展和实际工作中都具有重要意义。
这次实训让我获得了一些宝贵的经验，也为我今后的工作提供了基础和支持。
sqlserver的实训总结范文
千里之行，始于足下。
sqlserver的实训总结范文
实训总结
在这次sqlserver的实训中，我学到了很多数据库管理的知识和技能。
通过实践操作，我更加深入地了解了sqlserver的相关概念、原理和常用操作。
首先，我学习了数据库的基本概念和基本操作。
通过创建和管理数据库，我掌握了如何使用sqlserver管理数据库的方法和技巧。
我学会了如何创建和删除数据库、如何设置数据库参数、如何备份和还原数据库等基本操作。
其次，我学习了表的创建和管理。
我了解了如何创建表、如何定义字段的数据类型和约束、如何添加和删除表的数据等操作。
通过实践，我更加深入地了解了表和字段的概念，掌握了如何设计和管理数据库表的技巧。
另外，我还学习了数据查询和操作的相关知识。
我了解了如何使用sql查询数据、如何使用sql更新和删除数据、如何使用sql的聚合函数进行数据统计等操作。
通过实践，我熟悉了sql查询语句的写法，掌握了如何使用sql操作数据库的技巧。
最后，我学习了如何使用sqlserver进行数据库优化和性能调优。
我了解了如何使用sqlserver的性能监视器进行性能分析和调优，如何使用索引提高查询性能等操作。
通过实践，我了解了如何评估和优化sqlserver的性能，掌握了如何调整数据库参数和索引来提高数据库的性能。
通过这次实训，我不仅掌握了sqlserver的相关知识和技能，还提高了数据库管理的实践能力。
我将积极应用所学知识，不断提升自己的数据库管理水平，为企业的数据管理和决策提供有效的支持。
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SQLSerVer优化大总结-百万级数据库优化
SQLSerVer优化⼤总结-百万级数据库优化1.对查询进⾏优化，要尽量避免全表扫描，⾸先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建⽴索引。
2.应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏ null 值判断，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，如：select id from t where num is null最好不要给数据库留NULL，尽可能的使⽤ NOT NULL填充数据库.备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使⽤NULL。
不要以为 NULL 不需要空间，⽐如：char(100) 型，在字段建⽴时，空间就固定了，不管是否插⼊值（NULL也包含在内），都是占⽤ 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占⽤空间。
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num = 03.应尽量避免在 where ⼦句中使⽤ != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
4.应尽量避免在 where ⼦句中使⽤ or 来连接条件，如果⼀个字段有索引，⼀个字段没有索引，将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，如：select id from t where num=10 or Name = 'admin'可以这样查询：select id from t where num = 10union allselect id from t where Name = 'admin'5.in 和 not in 也要慎⽤，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能⽤ between 就不要⽤ in 了：select id from t where num between 1 and 3很多时候⽤ exists 代替 in 是⼀个好的选择：select num from a where num in(select num from b)⽤下⾯的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)6.下⾯的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like ‘%abc%’若要提⾼效率，可以考虑全⽂检索。
在企业级数据库应用中使用SQLServer
在企业级数据库应用中使用SQLServer在企业应用中，数据库是必不可少的一部分。
SQL Server是一个流行的企业级数据库管理系统，它非常适合做大规模数据管理。
在本文中，我将讨论一些企业应用中使用SQL Server的最佳实践，包括如何设计数据库结构，如何优化查询和如何最大限度地利用SQL Server的功能。
一、数据库结构设计数据库的结构设计非常重要。
合理的结构设计可以提高查询效率和数据存储的稳定性。
在设计数据库结构时，需要考虑以下几点。
1.合理的表设计一个好的数据库设计必须遵循一些基本原则。
首先，将数据分为不同的表。
每个表应该有清晰的主题，以便于查询和维护。
在创建表时，要注意数据类型，存储限制和索引字段。
尽量避免使用复杂的数据类型和存储过程，以便于扩展和维护。
2.标准化数据库标准化是指通过分离数据，使数据库的每个场景仅涵盖一个标准单元。
此举可以减少数据冗余，并确保数据的一致性和完整性。
在标准化时，要遵循标准的范式化规则以及主键外键的关联方式，以保证数据的操作性和查询性。
3.优化表结构表结构的优化可以改进查询效率。
在设计表结构时要遵循一些优化原则。
首先是要注意表的大小，每个表的大小应该越小越好。
其次是优化字段类型，使用合适的数据类型存储数据。
再次是要使用合适的数据类型来代替存储过程，以提高效率。
二、查询优化在企业级应用程序中，查询是最常用的操作之一。
优化查询可以使系统更有效地运作。
以下是一些优化查询的最佳实践。
1.合理使用索引索引很重要，它可以加速查询速度。
使用索引时，应按照索引使用的频率和分类的属性来进行筛选。
只有在查询的数据量较大时才使用复杂的解析模型。
每个表一般建立三到四个索引即可。
2.处理大数据量处理大数据量时，可分成更小的子集，以便于进行处理和查询。
如果数据查询非常慢，可以使用分页技术来限制遍历整个结果集。
通过使用WITH IND3.避免查询全表避免查询整个表，尤其是在表大小超过1GB的情况下。
sqlserver的实训总结（通用18篇）
sqlserver的实训总结（通用18篇）sqlserver的实训总结篇1为期五天的实习，很快就过去了，让我重新了解了丰富多彩的编程生活，感受到了学习的快乐，也感觉到了许许多多的专业问题，亲身体验了窗体与工程制成之后的喜悦之情。
在实训期间，我学到了许多东西，遇到了一些困难，也看到了自己本身存在着许多问题。
这次实训给我带来了危机感和压迫力，让人警醒，更加清楚自己的水平和重量，心里总有种被大石头压着的无力感，但是又凭着一种坚持，奋力的抗争着。
所以也得出个结论，那就是——我得好好好好的努力啊。
这已经是我们的第四次实训了，在我进入大学的这两年多里，或多或少的学到了一些专业的东西。
我知道自己很爱玩，于是为了能够提高锻炼自己，我把本次为期一周的VB、SQL制作实训看作是一个通向社会，通向我的工作岗位的“理论与实践相结合的桥梁”。
在本周的实训和学习，我一直知道此次实训的目的，也知道我自己的目的，同时也清楚目前自己的不足——缺乏相应的知识与经验，对所学的专业知识不能够很好地运用于实践操作，所以我是认真的对待这次实训的。
在这次实训中，我也有许多收获。
首先，我体会到了作为一个VB 设计师，不会将VB与SQL结合的痛苦和尴尬;然后，我发现了很多以前都不曾注意到的细节;其次，在实训中，我对作为一名编程者应该学习的内容做了一个更深层次的理解;最后，我还从这次实训中看到了自己很他人的差距，危机意识增强，为了不使这个差距拉大，甚至赶上前面的同学，我会努力的。
本次实训，给我最深刻、最刻骨铭心的感觉就是累，不仅每天白天要一整天对着一台机器，而且到了晚上还要对着这台机器来一个法式的“秉烛夜谈”，可惜的是没有浪漫的事前发生，我也只是对牛谈情而已，不似李白的“举杯邀明月，对影成三人”啊，我就和一部会说话的机器唧唧歪歪。
我时常想，以后的日子里，如果我成为了一名编程师也会是这样吗?好像很无聊的样子啊。
好动的我一定坐不住吧。
可是，我也知道，为了衣食父母，为了生存，为了未来，现在我还没有任何的资格想这个问题，时间不对，而现在最最应该想的是——我要怎样成为一个顶级的编程师。
sql server 归纳总结
sql server 归纳总结SQL Server是一款由微软公司开发的关系型数据库管理系统，它提供了丰富的功能和灵活的操作方式，适用于各种规模和复杂程度的应用场景。
在使用SQL Server时，我们需要了解其基本原理和常用操作方法，才能充分发挥其作用。
本文将对SQL Server的基本概念、结构、用法等进行归纳总结。
一、SQL Server的结构与组成SQL Server由多个组件和模块组成，它们协同工作，实现数据库的存储、管理、处理、安全等各方面的功能。
下面是SQL Server的主要组成部分：1.数据库引擎（Database Engine）：数据库引擎是SQL Server的核心部分，它负责数据的存储、处理、检索等任务。
数据库引擎由多个子系统组成，包括查询优化器、执行计划、缓存管理、事务管理等。
2.集成服务（Integration Services）：集成服务是SQL Server的ETL工具，它提供了丰富的数据传输、转换和加载功能，可以用来实现不同格式和位置的数据之间的互联互通。
3.分析服务（Analysis Services）：分析服务是SQL Server的OLAP引擎，它提供数据挖掘、多维数据分析、数据仓库等功能，支持大规模的企业级应用。
4.报告服务（Reporting Services）：报告服务是SQL Server的报表工具，它提供了丰富的报表设计、生成、分发和管理功能，可以满足各种业务需求，包括管理报告、业务分析、绩效评估等。
5.全文检索服务（Full-Text Search）：全文检索服务是SQL Server的搜索引擎，它可以实现基于全文的快速搜索和向导式查询，支持多语种、多属性的全文检索。
6.复制服务（Replication Services）：复制服务是SQL Server的数据同步工具，它可以将数据从一个数据库复制到另一个数据库，支持多种类型的复制方式和拓扑结构。
经验总结：SQLServer数据库对上亿表的操作
对上亿的表进⾏排序或者上亿的表之间进⾏join，会导致系统失去响应。
◆1.我确实做了⼀个很⼤的查询，涉及的数据表有两亿条记录，⽽且有⼀个group by操作，造成CPU、内存和磁盘开销均很⼤。
后来和微软的⼈重新实验了⼀下，我的查询确实会造成系统反应变慢。
后来我们也实验了⼀下，在这个2亿的表上统计⼀下⾏数，即select count(*) from table1，⽤了1分钟，内存涨了5G左右，磁盘⼦系统负荷很⼤，CPU也突然提⾼。
这说明这种上亿的表的操作会⾮常严重的降低效率。
◆2.整个服务器的磁盘分配是这样的，站访问的数据库库位于磁盘阵列中，⽽我们的统计临时库位于D盘中，C和D好像是⼀个磁盘组，也就相当于是在C盘。
我们的数据库的⼤量磁盘I/O会导致系统的反应变慢。
因此当我的查询很⼤的时候，就会使服务器整个系统变慢。
◆3.数据库的数据⽂件的⾃增长⽅式为每次1024k，数据⽂件的空间已经接近⽤光，⽽要发⽣增长，⽽增长空间要求应该⽐较⼤，所以就会不停的申请增长，造成磁盘开销较⼤。
◆4.操作中涉及到delete操作，会形成⼤量的⽇志，⽽上周扩容后，发现⽇志⽂件⽐以前缩⼩了，估计是重建了，昨天的操作会导致⽇志⽂件也要不断增长，也会造成磁盘的负荷加⼤。
解决办法： 针对⼀： 避免⼤表操作，所有的操作均可以按省或者时间分开，这样⽆论从时间或者地域维度，基本上可以将⼤表拆成30张以上的⼩表操作，甚⾄更多。
然后再对结果进⾏合并，应该可以避免上述问题。
针对⼆： ⽆解决⽅案，只是建议将我们的数据库也单独分到⼀组磁盘上去，不要跟系统竞争。
针对三： 及时删除⽆⽤的临时数据，保障数据库空间，同时也可以做上空间监控，⼀旦数据⽂件空间发⽣增长时，给DBA⼀个预警邮件，我们收到邮件后可以⽴即做相应处理。
针对四： ⽇志⽂件⽬前已经涨得较⼤，我们执⾏⼀下截断⽇志的动作，将⽇志⽂件的空间使⽤保持在⼀个较低⽔平。
SQLServer数据库使用心得
SQLServer数据库使用心得摘要:ASP+Access的组合方式不能满足现有编程需要,在使用ASP+SQLServer的组合方式中经常遇到的一些问题关键词:ASPAccess数据库SQLServer数据库我刚开始学习编写ASP代码时,一般都使用Access数据库,因为它操作简便并且功能强大。
ASP+Access的组合方式使用方便,代码执行速度快,很适合做一些中小型网站、聊天室、论坛、网上商城等中小型程序。
但是,从数据安全和数据存贮量的角度考虑,ASP+Access的组合方式无疑存在着很大的弊端:一是数据库可以被入侵者使用网络工具下载;二是Access数据库的存储量有限,当数据记录过多时,会导致相应的程序代码出错或者没有响应。
基于上述原因,我开始使用SQLServer数据库,在实际应用中遇到了很多问题,我通过查找参考书和网络论坛解决了其中的一部分,现总结如下几点,与大家共同探讨一下。
…sa‟登录失败。
原因:未与信任SQLServer连接相关联当你确认自己的SQLServer安装使用正常,数据库连接代码没有错误,数据库也附加成功,出现上述错误时,请检查SQLServer属性中安全性配置的身份验证方式,应该使用SQLServer和Windows混合认证方式,如果使用的是仅Windows认证方式,就会显示该项错误提示。
刚开始使用SQLServer数据库的时候,由于不了解认证方式的区别,我以为是自己的SQLServer数据库安装有问题,重装了几次,费时费力还没有解决问题,幸好网络上高手众多,才发现原来是如此简单的一个认证方式的原因,令人汗颜。
2ACCESS转化成SQLServer2000需要注意的几个问题2.1转换的方法(1)打开SQLServer企业管理器“控制台”下“工具”中的“数据转换服务”中的“数据导入”;(2)库,然后确定。
(3)选择目的,选择用于SQLServer的microsoftOLEDB 提供程序;服务器选择,如果是本机,默认(local);认证方式两种选择均可;数据库可根据需要选择已经存在的数据库,或者新建数据库,点“下一步”继续。
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sqlserver数据库大型应用解决方案经验总结
随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。
对于一个大型的互联网应用，每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。
对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。
一、负载均衡技术
负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成，通过常规网络或专用网络进行连接，由路由器衔接在一起，各节点相互协作、共同负载、均衡压力，对客户端来说，整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器。
1、实现原理
实现数据库的负载均衡技术，首先要有一个可以控制连接数据库的控制端。
在这里，它截断了数据库和程序的直接连接，由所有的程序来访问这个中间层，然后再由中间层来访问数据库。
这样，我们就可以具体控制访问某个数据库了，然后还可以根据数据库的当前负载采取有效的均衡策略，来调整每次连接到哪个数据库。
2、实现多据库数据同步
对于负载均衡，最重要的就是所有服务器的数据都是实时同步的。
这是一个集群所必需的，因为，如果数不据实时、不同步，那么用户从一台服务器读出的数据，就有别于从另一台服务器读出的数据，这是不能允许的。
所以必须实现数据库的数据同步。
这样，在查询的时候就可以有多个资源，实现均衡。
比较常用的方法是Moebius for SQL Server 集群，Moebius for SQL Server集群采用将核心程序驻留在每个机器的数据库中的办法，这个核心程序称为Moebius for SQL Server 中间件，主要作用是监测数据库内数据的变化并将变化的数据同步到其他数据库中。
数据同步完成后客户端才会得到响应，同步过程是并发完成的，所以同步到多个数据库和同步到一个数据库的时间基本相等；另外同步的过程是在事务的环境下完成的，保证了多份数据在任何时刻数据的一致性。
正因为Moebius 中间件宿主在数据库中的创新，让中间件不但能知道数据的变化，而且知道引起数据变化的SQL语句，根据SQL语句的类型智能的采取不同的数据同步的策略以保证数据同步成本的最小化。
数据条数很少，数据内容也不大，则直接同步数据
数据条数很少，但是里面包含大数据类型，比如文本，二进制数据等，则先对数据进行压缩然后再同步，从而减少网络带宽的占用和传输所用的时间。
数据条数很多，此时中间件会拿到造成数据变化的SQL语句，然后对SQL语句进行解析，分析其执行计划和执行成本，并选择是同步数据还是同步SQL语句到其他的数据库中。
此种情况应用在对表结构进行调整或者批量更改数据的时候非常有用。
3、优缺点
(1) 扩展性强：当系统要更高数据库处理速度时，只要简单地增加数据库服务器就可以得到扩展。
(2) 可维护性：当某节点发生故障时，系统会自动检测故障并转移故障节点的应用，保证数据库的持续工作。
(3) 安全性：因为数据会同步的多台服务器上，可以实现数据集的冗余，通过多份数据来保证安全性。
另外它成功地将数据库放到了内网之中，更好地保护了数据库的安全性。
(4) 易用性：对应用来说完全透明，集群暴露出来的就是一个IP
(1) 不能够按照Web服务器的处理能力分配负载。
(2) 负载均衡器(控制端)故障，会导致整个数据库系统瘫痪。
二、数据库的读写分离
1，实现原理：读写分离简单的说是把对数据库读和写的操作分开对应不同的数据库服务器，这样能有效地减轻数据库压力，也能减轻io压力。
主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，其实在很多系统中，主要是读的操作。
当主数据库进行写操作时，数据要同步到从的数据库，这样才能有效保证数据库完整性。
(ebay的读写比率是260:1,ebay的读写分离)
(微软数据库分发)
2，实现方法：在MS Sql server中可以使用发布定义的方式实现数据库复制，实现读写分离，复制是将一组数据从一个数据源拷贝到多个数据源的技术，是将一份数据发布到多个存储站点上的有效方式。
使用复制技术，用户可以将一份数据发布到多台服务器上。
复制技术可以确保分布在不同地点的数据自动同步更新，从而保证数据的一致性。
SQL SERVER复制技术类型有三种，分别是：快照复制、事务复制、合并复制。
SQL SERVER 主要采用出版物、订阅的方式来处理复制。
源数据所在的服务器是出版服务器，负责发表数据。
出版服务器把要发表的数据的所有改变情况的拷贝复制到分发服务器，分发服务器包含有一个分发数据库，可接收数据的所有改变，并保存这些改变，再把这些改变分发给订阅服务器。
3，优缺点
(1)数据的实时性差:数据不是实时同步到自读服务器上的，当数据写入主服务器后，要在下次同步后才能查询到。
(2)数据量大时同步效率差：单表数据量过大时插入和更新因索引,磁盘IO等问题，性能会变的很差。
(3)同时连接多个（至少两个）数据库：至少要连接到两个数据数据库，实际的读写操作是在程序代码中完成的，容易引起混乱
(4)读具有高性能高可靠性和可伸缩:只读服务器，因为没有写操作，会大大减轻磁盘IO等性能问题，大大提高效率；只读服务器可以采用负载均衡，主数据库发布到多个只读服务器上实现读操作的可伸缩性。
三、数据库/数据表拆分(分布式)
通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上，实现分布存储，通过路由规则路由访问特定的数据库，这样一来每次访问面对的就不是单台服务器了，而是N台服务器，这样就可以降低单台机器的负载压力。
提示：sqlserver 2005版本之后，可以友好的支持“表分区”。
垂直(纵向)拆分：是指按功能模块拆分，比如分为订单库、商品库、用户库...这种方式多个数据库之间的表结构不同。
水平(横向)拆分：将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中，这些数据库中的表结构完全相同。
（纵向拆分）
（横向拆分）
1，实现原理：使用垂直拆分，主要要看应用类型是否合适这种拆分方式，如系统可以分为，
订单系统，商品管理系统，用户管理系统业务系统比较明的，垂直拆分能很好的起到分散数
据库压力的作用。
业务模块不明晰，耦合（表关联）度比较高的系统不适合使用这种拆分方
式。
但是垂直拆分方式并不能彻底解决所有压力问题，例如有一个5000w的订单表，操作
起来订单库的压力仍然很大，如我们需要在这个表中增加（insert）一条新的数据，insert
完毕后，数据库会针对这张表重新建立索引，5000w行数据建立索引的系统开销还是不容忽
视的，反过来，假如我们将这个表分成100个table呢，从table_001一直到table_100，
5000w行数据平均下来，每个子表里边就只有50万行数据，这时候我们向一张只有50w行
数据的table中insert数据后建立索引的时间就会呈数量级的下降，极大了提高了DB的运行时效率，提高了DB的并发量，这种拆分就是横向拆分
2，实现方法：垂直拆分，拆分方式实现起来比较简单，根据表名访问不同的数据库就可以了。
横向拆分的规则很多，这里总结前人的几点，
(1)顺序拆分：如可以按订单的日前按年份才分，2003年的放在db1中，2004年的db2,以此类推。
当然也可以按主键标准拆分。
优点：可部分迁移
缺点：数据分布不均，可能2003年的订单有100W，2008年的有500W。
(2)hash取模分：对user_id进行hash（或者如果user_id是数值型的话直接使用user_id 的值也可），然后用一个特定的数字，比如应用中需要将一个数据库切分成4个数据库的话，我们就用4这个数字对user_id的hash值进行取模运算，也就是user_id%4,这样的话每次运算就有四种可能：结果为1的时候对应DB1；结果为2的时候对应DB2；结果为3的时候对应DB3；结果为0的时候对应DB4，这样一来就非常均匀的将数据分配到4个DB中。
优点：数据分布均匀
缺点：数据迁移的时候麻烦；不能按照机器性能分摊数据。
(3)在认证库中保存数据库配置
就是建立一个DB，这个DB单独保存user_id到DB的映射关系，每次访问数据库的时候都要先查询一次这个数据库，以得到具体的DB信息，然后才能进行我们需要的查询操作。
优点：灵活性强，一对一关系
缺点：每次查询之前都要多一次查询，会造成一定的性能损失。