⑴ 如何查看sqlServer查询语句的执行效率
使用语句查询SQL Server执行过的语句及执行效率
SELECTTOP1000
ST.textAS'执行的SQL语句',
QS.execution_countAS'执行次数',
QS.total_elapsed_timeAS'耗时',
QS.total_logical_readsAS'逻辑读取次数',
QS.total_logical_writesAS'逻辑写入次数',
QS.total_physical_readsAS'物理读取次数',
QS.creation_timeAS'执行时间',
QS.*
FROMsys.dm_exec_query_statsQS
CROSSAPPLY
sys.dm_exec_sql_text(QS.sql_handle)ST
--WHEREQS.creation_timeBETWEEN'2015-08-0100:00:00'AND'2015-09-0211:00:00'
ORDERBY
QS.creation_timeDESC
⑵ 简单的SqlServer语句求解释！！！
--从sc表中获取每个cno的数量
Selectcno,count(sno)--获取cno，及每个cno的数量
Fromsc--表名
Groupbycno;--按cno分组
⑶ sql语句 sqlserver
朋友，sqlserver中不允许有两条相同的数据行存在，当你在插入数据时，如果插入的两条相同数据，系统将提示你：“列信息不足！”，这时候你只要插入一行自动增长行作为主键即可解决此问题，所以你这个问题只能查询一个相对相同的值，即是：一行中大部分字段相同的情况，语句如下：
select * from table1 a,table1 b where a.id =b.id and a.col1=b.col1 and a.col2 = b.col2;
这是一个自联接，即：表自己与自己作联接查询，如果还要查的更精确，可以在where后面加更多的字段来确定选定的行。
请好好理解这些概念，祝你成功 ^ ^)
⑷ 如何查看sqlserver执行计划来判断SQL语句效率
对于执行计划，特别是2008，先看看有没有丢失索引。然后看执行计划里面的图标，哪个的百分比是最大的。重点优化那个。还要看有没有表扫描、聚集索引扫描等。执行计划是一本书才勉强说得完的东西。
⑸ sql语句分析。（名牌大学考试题）
首先要说，这些语法都是基于SQLSERVER数据库的语法，DATEDIFF TOP等，在ORACLE等其他数据库是没有的。
1. 主要是datediff函数的用法，获取两个日期之间的时间差，可以得到年月日小时分秒等等，可以参看这个函数的说明。
这里第一个参数表示获取时间差的类型，minute表示获取两个日期的时间差是分钟。
第二个参数是起始时间，第二个是截止时间，都是datetime类型。
getdate()，获取当前时间的函数。
我觉得你这个语句写的有问题。第一，参数minute，不需要使用单引号，如果使用了单引号，参数就错误了，因为datediff第一个参数不是字符型的。
第二，datediff的函数第二个日期是开始时间，第二个是结束时间，你这个正好反了。
SQL: select * from 日程安排 where datediff(minute,f开始时间，getdate())>5
这个的意思是当前时间已经超过了开始时间5分钟的，会显示出来，而不是提前5分钟提醒。
提前五分钟提醒：SQL: select * from 日程安排 where datediff(minute,getdate(), f开始时间) < 5
距离当前时间小于5分钟的记录，才是提前5分钟提醒。
2.
select top 10 b.* from (select top 20 主键字段,排序字段 from 表名 order by 排序字段 desc) a,表名 b where b.主键字段= a.主键字段 order by a.排序字段
先看from括号内的语句：select top 20 主键字段,排序字段 from 表名 order by 排序字段 desc，按照排序字段降序排列取出前20行数据。
然后再整体看，把表和这个20行数据关联，那么能取到的最大范围也就是这20行了。
然后取出前10行，我不知道这个为什么叫做分页查询，因为根本没有每页多少行以及第几页的参数在。这个语句就是按照排序字段倒叙排列的前20行，然后在按照排序字段正序排列从这前20行中取出前10行。实际上就是取出了按照排序字段倒叙排列的第11-20行的数据并正序排列。
3.内连接：实际上就是两表直接连接，取出连接成立的所有数据。语法使用Inner join
距离：有学生表：student : student_id , student_name
001 张三
002 李四
003 王五
成绩表： score : course_id student_id score
课程1 001 85
课程2 001 85
课程1 002 80
课程2 002 90
查询学生选课成绩，显示 student_name, course_id, score
select a.student_name, b.course_id, b.score
from student a inner join score b on a.student_id = b.student_id
查询结果 student_name, course_id, score
张三 课程1 85
张三 课程2 85
李四 课程1 80
李四 课程2 90
可以看到，直接符合连接条件的数据，都会被选择出来，而王五，因为在成绩表没有成绩，所以查询结果并没有王五的数据。
4.外连接，left join, right join，分别是左外连接和右外连接。
就是以一个表为主，而另一个表为辅。主表的数据都会被查询出来，而符合两表连接条件，那么辅表的数据就会显示，否则，为空（NULL）
还以上表和上述语句为例，查询所有学生的成绩清单，没有成绩显示空，但是学生要显示。
select a.student_name, b.course_id, b.score
from student a left join score b on a.student_id = b.student_id
查询结果：
student_name course_id score
张三 课程1 85
张三 课程2 85
李四 课程1 80
李四 课程2 90
王五 NULL NULL
可以看到，虽然连接条件王五这条并不成立，但是王五的数据一样会被显示出来，只是成绩表的相关数据位空。
有连接和左连接一样，把上面的顺序换过来，效果相同
select a.student_name, b.course_id, b.score
from score b right join student a on a.student_id = b.student_id
⑹ SQLSERVER 语句 求解
select * from [table] t where id=(select top 1 id from [table] where typeid=t.typeid order by newid())
--id是主键
⑺ sqlserver 语句（高分悬赏）！关键字：asp.net ,datalist！解决好的，追加100分，财富多！
select top 10 ID,case when len(info)>15 then left(info,15)+'...' when len(info)<15 then info end as info from tb_info order by id desc
case ... end 后面那个 as info 一定要加,否则返回的查询没有名字叫 info 的列，当然会报错。
⑻ 如何对变异的sql语句做解析处理
优化SQL查询：如何写出高性能SQL语句1、首先要搞明白什么叫执行计划？执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生欀如一条SQL语句如果用来从一个10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用“全表扫描”方式。可见，执行计划并不是固定的，它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要：(1)SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么？(2)查询优化器得到的数据库统计信息是否是最新的、正确的？2、统一SQL语句的写法对于以下两句SQL语句，程序员认为是相同的，数据库查询优化器认为是不同的。select*fromalselect*Fromal其实就是大小写不同，查询分析器就认为是两句不同的SQL语句，必须进行两次解析。生成2个执行计划。所以作为程序员，应该保证相同的查询语句在任何地方都一致，多一个空格都不行！3、不要把SQL语句写得太复杂我经常看到，从数据库中捕捉到的一条SQL语句打印出来有2张A4纸这么长。一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的。我拿着这2页长的SQL语句去请教原作者，结果他说时间太长，他一时也看不懂了。可想而知，连原作者都有可能看糊涂的SQL语句，数据库也一样会看糊涂。一般，将一个Select语句的结果作为子集，然后从该子集中再进行查询，这种一层嵌套语句还是比较常见的，但是根据经验，超过3层嵌套，查询优化器就很容易给出错误的执行计划。因为它被绕晕了。像这种类似人工智能的东西，终究比人的分辨力要差些，如果人都看晕了，我可以保证数据库也会晕的。另外，执行计划是可以被重用的，越简单的SQL语句被重用的可能性越高。而复杂的SQL语句只要有一个字符发生变化就必须重新解析，然后再把这一大堆垃圾塞在内存里。可想而知，数据库的效率会何等低下。4、使用“临时表”暂存中间结果简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，但是，临时表的好处远远不止这些，将临时结果暂存在临时表，后面的查询就在tempdb中了，这可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”，减少了阻塞，提高了并发性能。5、OLTP系统SQL语句必须采用绑定变量select*>’2010-10-2000:00:01′select*>’2010-09-2200:00:01′以上两句语句，查询优化器认为是不同的SQL语句，需要解析两次。如果采用绑定变量select*>@chgtime@chgtime变量可以传入任何值，这样大量的类似查询可以重用该执行计划了，这可以大大降低数据库解析SQL语句的负担。一次解析，多次重用，是提高数据库效率的原则。6、绑定变量窥测事物都存在两面性，绑定变量对大多数OLTP处理是适用的，但是也有例外。比如在where条件中的字段是“倾斜字段”的时候。“倾斜字段”指该列中的绝大多数的值都是相同的，一张人口调查表，其中“民族”这列，90%以上都是汉族。那么如果一个SQL语句要查询30岁的汉族人口有多少，那“民族”这列必然要被放在where条件中。这个时候如果采用绑定变量@nation会存在很大问题。试想如果@nation传入的第一个值是“汉族”，那整个执行计划必然会选择表扫描。然后，第二个值传入的是“布依族”，按理说“布依族”占的比例可能只有万分之一，应该采用索引查找。但是，由于重用了第一次解析的“汉族”的那个执行计划，那么第二次也将采用表扫描方式。这个问题就是着名的“绑定变量窥测”，建议对于“倾斜字段”不要采用绑定变量。7、只在必要的情况下才使用begintranSQLServer中一句SQL语句默认就是一个事务，在该语句执行完成后也是默认commit的。其实，这就是begintran的一个最小化的形式，好比在每句语句开头隐含了一个begintran，结束时隐含了一个commit。有些情况下，我们需要显式声明begintran，比如做“插、删、改”操作需要同时修改几个表，要求要么几个表都修改成功，要么都不成功。begintran可以起到这样的作用，它可以把若干SQL语句套在一起执行，最后再一起commit。好处是保证了数据的一致性，但任何事情都不是完美无缺的。Begintran付出的代价是在提交之前，所有SQL语句锁住的资源都不能释放，直到commit掉。可见，如果Begintran套住的SQL语句太多，那数据库的性能就糟糕了。在该大事务提交之前，必然会阻塞别的语句，造成block很多。Begintran使用的原则是，在保证数据一致性的前提下，begintran套住的SQL语句越少越好！有些情况下可以采用触发器同步数据，不一定要用begintran。8、一些SQL查询语句应加上nolock在SQL语句中加nolock是提高SQLServer并发性能的重要手段，在oracle中并不需要这样做，因为oracle的结构更为合理，有undo表空间保存“数据前影”，该数据如果在修改中还未commit，那么你读到的是它修改之前的副本，该副本放在undo表空间中。这样，oracle的读、写可以做到互不影响，这也是oracle广受称赞的地方。SQLServer的读、写是会相互阻塞的，为了提高并发性能，对于一些查询，可以加上nolock，这样读的时候可以允许写，但缺点是可能读到未提交的脏数据。使用nolock有3条原则。(1)查询的结果用于“插、删、改”的不能加nolock！(2)查询的表属于频繁发生页分裂的，慎用nolock！(3)使用临时表一样可以保存“数据前影”，起到类似oracle的undo表空间的功能，能采用临时表提高并发性能的，不要用nolock。9、聚集索引没有建在表的顺序字段上，该表容易发生页分裂比如订单表，有订单编号orderid，也有客户编号contactid，那么聚集索引应该加在哪个字段上呢？对于该表，订单编号是顺序添加的，如果在orderid上加聚集索引，新增的行都是添加在末尾，这样不容易经常产生页分裂。然而，由于大多数查询都是根据客户编号来查的，因此，将聚集索引加在contactid上才有意义。而contactid对于订单表而言，并非顺序字段。比如“张三”的“contactid”是001，那么“张三”的订单信息必须都放在这张表的第一个数据页上，如果今天“张三”新下了一个订单，那该订单信息不能放在表的最后一页，而是第一页！如果第一页放满了呢？很抱歉，该表所有数据都要往后移动为这条记录腾地方。SQLServer的索引和Oracle的索引是不同的，SQLServer的聚集索引实际上是对表按照聚集索引字段的顺序进行了排序，相当于oracle的索引组织表。SQLServer的聚集索引就是表本身的一种组织形式，所以它的效率是非常高的。也正因为此，插入一条记录，它的位置不是随便放的，而是要按照顺序放在该放的数据页，如果那个数据页没有空间了，就引起了页分裂。所以很显然，聚集索引没有建在表的顺序字段上，该表容易发生页分裂。曾经碰到过一个情况，一位哥们的某张表重建索引后，插入的效率大幅下降了。估计情况大概是这样的。该表的聚集索引可能没有建在表的顺序字段上，该表经常被归档，所以该表的数据是以一种稀疏状态存在的。比如张三下过20张订单，而最近3个月的订单只有5张，归档策略是保留3个月数据，那么张三过去的15张订单已经被归档，留下15个空位，可以在insert发生时重新被利用。在这种情况下由于有空位可以利用，就不会发生页分裂。但是查询性能会比较低，因为查询时必须扫描那些没有数据的空位。重建聚集索引后情况改变了，因为重建聚集索引就是把表中的数据重新排列一遍，原来的空位没有了，而页的填充率又很高，插入数据经常要发生页分裂，所以性能大幅下降。对于聚集索引没有建在顺序字段上的表，是否要给与比较低的页填充率？是否要避免重建聚集索引？是一个值得考虑的问题！10、加nolock后查询经常发生页分裂的表，容易产生跳读或重复读加nolock后可以在“插、删、改”的同时进行查询，但是由于同时发生“插、删、改”，在某些情况下，一旦该数据页满了，那么页分裂不可避免，而此时nolock的查询正在发生，比如在第100页已经读过的记录，可能会因为页分裂而分到第101页，这有可能使得nolock查询在读101页时重复读到该条数据，产生“重复读”。同理，如果在100页上的数据还没被读到就分到99页去了，那nolock查询有可能会漏过该记录，产生“跳读”。上面提到的哥们，在加了nolock后一些操作出现报错，估计有可能因为nolock查询产生了重复读，2条相同的记录去插入别的表，当然会发生主键冲突。11、使用like进行模糊查询时应注意有的时候会需要进行一些模糊查询比如select*fromcontactwhereusernamelike‘%yue%’关键词%yue%，由于yue前面用到了“%”，因此该查询必然走全表扫描，除非必要，否则不要在关键词前加%，12、数据类型的隐式转换对查询效率的影响sqlserver2000的数据库一的程序在提交sql语句的时候，没有使用强类型提交这个字段的值，由sqlserver2000自动转换数据类型，会导致传入的参数与主键字段类型不一致，这个时候sqlserver2000可能就会使用全表扫描。Sql2005上没有发现这种问题，但是还是应该注意一下。13、SQLServer表连接的三种方式(1)MergeJoin(2)NestedLoopJoin(3)HashJoinSQLServer2000只有一种join方式——NestedLoopJoin，如果A结果集较小，那就默认作为外表，A中每条记录都要去B中扫描一遍，实际扫过的行数相当于A结果集行数xB结果集行数。所以如果两个结果集都很大，那Join的结果很糟糕。SQLServer2005新增了MergeJoin，如果A表和B表的连接字段正好是聚集索引所在字段，那么表的顺序已经排好，只要两边拼上去就行了，这种join的开销相当于A表的结果集行数加上B表的结果集行数，一个是加，一个是乘，可见mergejoin的效果要比NestedLoopJoin好多了。如果连接的字段上没有索引，那SQL2000的效率是相当低的，而SQL2005提供了Hashjoin，相当于临时给A，B表的结果集加上索引，因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高，我认为，这是一个重要的原因。总结一下，在表连接时要注意以下几点：(1)连接字段尽量选择聚集索引所在的字段(2)仔细考虑where条件，尽量减小A、B表的结果集(3)如果很多join的连接字段都缺少索引，而你还在用SQLServer2000，赶紧升级吧。
⑼ SQLServer 数据库提示“错误的语法:"XXXX"必须是批处理中仅有的语句 ”报错的原因分析
一、报错的原因分析：
批处理必须以CREATE语句开始。也就是一个查询分析器里面只有一个批处理语句才是规范的语法。
因为CREATE DEFAULT、CREATE FUNCTION、CREATE PROCEDURE、CREATE RULE、CREATE SCHEMA、CREATE TRIGGER和CREATE VIEW语句不能在批处理中与其他语句组合使用。
所有跟在该批处理后的其他语句将被解释为第一个CREATE语句定义的一部分。
二、解决方法：
在代码之间加GO关键字分批即可。也可以重新建立一个查询来写这个批处理语句。
⑽ sqlserver executionstack怎么分析
1，victim-list没什么可分析的。
2，process-list中关于各个process的详细信息很重要。
3，再看process中的inputbuf。这个tag表明了process正在运行的语句，因此对于定位死锁非常重要。但这里有一个问题，比如上例中，inputbuf是一个存储过程，其中又嵌套了很多其他的存储过程，而我们需要在其中找出直接导致死锁的语句并优化，从而解决或减少死锁。自此我们已经有的信息是：导致死锁的语句由inputbuf中的语句调用，同时导致死锁的语句必定是对表MatchService的修改语句。如果存储过程很简单，到此DBA已经能够找到直接导致死锁的sql了，分析过程到此结束。而如果存储过程很复杂，则需要进一步分析。
4，现在再进一步考察tag, executionStack。executionStack表明了死锁发生时，由该process调用的，正在运行的所有sql。上例中有4条sql。同时仔细观察上例可以发生，两个process的executionStack是完全相同的，因此考察一个就可以了。另外，如果procname不为空则直接得到了sql，但上例中该tag为空。
我们可能还需要找出包含该sql的具体存储过程，然后进行优化。出了用sql查询外，推荐使用一个叫“SQL Search”的第三方工具，很方便，免费的。