SQL海量数据查询的优化手段
一、因情制宜，建立“适当”的索引
建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提。
索引（index）是除表之外另一重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据结构。当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快速访问。事实上，没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。注意，在这句话中，我们用了“适当”这个词，这是因为，如果使用索引时不认真考虑其实现过程，索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能。
（一）深入浅出理解索引结构
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是 “弩”字，页面是390页。�
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use master
go
if exists(select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'[dbo].[P_KillConnections]') and OBJECTPROPERTY(id, N'IsProcedure') = 1)
drop procedure [dbo].[P_KillConnections]
GO
create proc P_KillConnections
@dbname varchar(200)
as
declare @sql nvarchar(500)
declare @spid nvar ......
下图显示了数据库备份时文件读写的过程：
在备份期间，SQL Server会在数据库文件这边为每一盘符(Volume)创建一个读线程。读线程的工作很简单，就是从文件中的数据内容。每次这个线程都会从文件中读出部分数据，然后把数据存到缓冲中(buffer)。因为有多个缓冲可用，所以只要有缓冲可以写入数据，读线程可以不停的读数据� ......
下面是Sql Server 和 Access 操作数据库结构的常用Sql，希望对你有所帮助。
新建表：
create table [表名]
(
[自动编号字段] int IDENTITY (1,1) PRIMARY KEY ,
[字段1] nVarChar(50) default \'默认值\' null ,
[字段2] ntext null ,
[字段3] datetime,
[字段4] money null ,
[字段5] int default 0,
[字段6] De ......
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学习数据库查询的时候对多表连接查询的有些概念还比较模糊。而连接查询是在数据库查询操作的时候肯定要用到的。对于此概念
我用通俗一些的语言和例子来进行讲解。这个例子是我讲课的时候经常采用的例子。
首先我们做两张表：员工信息表和部门信息表，在此，表� ......
left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录
right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录
inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行
举例如下：
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表A记录如下：
aID aNum
1 a ......
