-- 示例一, 使用证书加密数据.
-- 建立测试数据表
CREATE TABLE tb(ID int IDENTITY (1,1),data varbinary (8000));
GO
-- 建立证书一, 该证书使用数据库主密钥来加密
CREATE CERTIFICATE Cert_Demo1
WITH
SUBJECT = N'cert1 encryption by database master key' ,
START_DATE = '2008-01-01' ,
EXPIRY_DATE = '2008-12-31'
GO
-- 建立证书二, 该证书使用密码来加密
CREATE CERTIFICATE Cert_Demo2
ENCRYPTION BY PASSWORD = 'liangCK.123'
WITH
SUBJECT = N'cert1 encrption by password' ,
START_DATE = '2008-01-01' ,
EXPIRY_DATE = '2008-12-31'
GO
-- 此时, 两个证书已经建立完, 现在可以用这两个证书来对数据加密
-- 在对表tb 做INSERT 时, 使用ENCRYPTBYCERT 加密
INSERT tb(data)
SELECT ENCRYPTBYCERT ( CERT_ID ( N'Cert_Demo1' ), N' 这是证书1 加密的内容-liangCK' ); -- 使用证书1 加密
INSERT tb(data)
SELECT ENCRYPTBYCERT ( CERT_ID ( N'Cert_Demo2' ), N' 这是证书2 加密的内容- ......
作中数据库经常出错死锁，并且还要要求解决当前的死锁，问题多多；
参照CSDN，中国风(Roy)一篇死锁文章并改进了下；
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整理人：黑木崖上的蜗牛(lenolotus) 日期:2009.04.28
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阻塞：其中一个事务阻塞，其它事务等待对方释放它们的锁,同时会导致死锁问题。 整理人：中国风(Roy) 参照Roy_88的博客
http://blog.csdn.net/roy_88/archive/2008/07/21/2682044.aspx
日期:2008.07.20
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--生成测试表Ta
if not object_id('Ta') is null
drop table Ta
go
create table Ta(ID int Primary key,Col1 int,Col2 nvarchar(10))
insert Ta
......
下面提出了10条和DB2 SQL性能相关的10条因素：
1、提供适当的统计信息
对DB2优化管理器（otimizer）而言，如何更加有效的执行SQL语句是由存在于DB2 catalog中的统计信息决定的，优化器利用这些信息决定最优化的路径。
因此，为了保持系统能够做出最佳选择，需要经常的运行Runstats命令，来保持系统统计信息的及时有效。在工作负荷很大的生产环境中，经常运行Runstats是很必要的，为了减少进行统计对系统带来的影响，可以使用Sampling技术。
2、在SQL语句中尽量使用Stage 1的谓词
属于Stage 1的SQL谓词由Data Manager处理，而属于Stage 2的SQL由Relational Data Server执行。在处理效率上，Data Manager更有优势，因此，如果可能的话尽量把SQL语句写成能够在Stage 1执行的。如果能够结合Index来确定SQL语句中的谓词，那么将会更加提高SQL执行的效率。因此，在写SQL查询语句的时候，要结合Index的定义以及谓词描写的选择，尽可能的让SQL在Stage 1运行。
3、在SQL中仅选择需要的列
在SQL语句中，仅指定程序需要的列会有利于提高SQL运行的性能。如果采用Select *这种模式，将会给客户端的应用程序带来额外的处理工作，并需要更多的内存等资源。对服务器端而言，多余的列在� ......
今天做SQL 优化，查找执行计划时，执行计划，发现此执行计划与以往的计划有所区别；找录互联网，终于找一篇有关研究比较深入的文章；
原执行计划使用的是索引扫描，突然一下会使用索引覆盖技术，效率大增；
SELECT * 的真相：索引覆盖(index coverage)
SELECT *的效率很糟糕吗？当然，所有人都知道这一点，但是为什么呢？
是因为返回了太多的数据？
这是一个普遍的回答，但我不这样认为。如果你的数据库设计规范合理，那么带宽占用实际上非常的小。
让我们看看下面的例子。下面的查询将会从AdventureWorks.dbo.TransactionHistoryArchive（总共大约有近9万行数据）中选择出326行数据。第一个使用了SELECT * 查询，后一个查询则有明确的字段。
SELECT * from Production.TransactionHistoryArchive
WHERE ReferenceOrderID < 100
SELECT ReferenceOrderLineID from Production.TransactionHistoryArchive
WHERE ReferenceOrderID < 100
在这种情况下，两者在网络带宽的区别只有15K（180K-165K），大约10%的带宽差异。的确值得去优化，但不会有很大的效果。
SELECT * 将造成表/索引扫描
SELECT ......
先站在应用程序的角度说说它们的不同。
1、 直接拼 SQL
就像大家了解的那样，直接拼 SQL 带来了 SQL 注入攻击，带来了拼时些许的性能损失，但是拼不用添加 SqlParameter ，会少写很多代码——很多人喜欢直接拼，也许就因为这点。这种做法会把你拼好的 SQL 原样直接发送到 DB 服务器去执行。（注意类似 ”exec yourproc ‘param1’, 12” 的语句不在此范畴，这是调用存储过程的一种方式）
2、 参数化 SQL
所谓的“参数化 SQL ”就是在应用程序侧设置 SqlCommand.CommandText 的时候使用参数（如： @param1 ），然后通过 SqlCommand.Parameters.Add 来设置这些参数的值。这种做法会把你准备好的命令通过 sp_executesql 系统存储过程来执行。通过参数化 SQL ，和直接拼 SQL 相比，最直接的好处就是没有 SQL 注入攻击了。
3、 调用存储过程
直接调用存储过程其实和参数化 SQL 非常相似。唯一的本质不同在于你发送到 DB 服务器的指令不再是 sp_executesql ，而是直接的存储过程调用而已。
很多人非常非常厌恶在应用程序中使用存储过程，而宁愿使用拼 SQL 或者参数化 SQL ，理由是它们提供了更好的灵活性——这个� ......
我们先看 NestedLoop 和 MergeJoin 的算法（以下为引用，见 RicCC 的《 通往性能优化的天堂 - 地狱 JOIN 方法说明 》 ):
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NestedLoop:
foreach rowA in tableA where tableA.col2=?
{
search rowsB from tableB where tableB.col1=rowA.col1 and tableB.col2=? ;
if(rowsB.Count<=0)
discard rowA ;
else
output rowA and rowsB ;
}
MergeJoin:
两个表都按照关联字段排序好之后， merge join 操作从每个表取一条记录开始匹配，如果符合关联条件，则放入结果集中；否则，将关联字段值较小的记录抛弃，从这条记录对应的表中取下一条记录继续进行匹配，直到整个循环结束。
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我们通过最简单的情况来计算 NestedLoop 和 MergeJoin 的消耗：
两张表 A 、 B ，分别有 m 、 n 行数据（ m < n ），占用基础表物理存储空间分别为 a 、 b 页，聚集索引树非叶节点都是两层（一层根� ......
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