数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作.所谓数据库是以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合.在 SL 被引入的 45 年中,它经历了许多数据库的诞生和消亡,也经历了许多数据处理方式的诞生和消亡.四十五年前,两位年轻的IBM研究人员在数据库上提出了一种新的语言,这是一种关系型语言,它奉行一切数据可以被声明性地操作和容易操作的思想.

数据库管理SL

模块一

1、规划数据模型策略:定义XML存储数据的标准 ,规划Schema方案,规划Scale-Out策略.

2、设计Notifications Services的解决方案 

3、规划Source Control、Unit Testing和Deployment 

4、设计Service Broker解决方案&uot;

模块二

1、高级查询及XML技术:CTE(Common Table expressions),Ranking查询函数 ,XML数据类型与关系型数据转换策略.

2、规划数据库逻辑模型 :创建逻辑模型 ,设计OLTP应用模型 ,设计数据仓库应用模型.

3、规划物理模型:设计数据库物理对象,设计数据库安全 ,规划数据库和SL Server选项

模块三

1、使用MARS(Multiple Active Result Sets)来设计查询策略 

2、为数据库应用设计缓存策略 :SL Server 2008 R2中的数据和查询缓存,使用SL Server外部缓存技术 .

3、调解数据库查询性能:查询语句的逻辑顺序 ,使用子查询时需要考虑的问题

模块四

1、查询中的游标影响 :比较Cursor-based和Result Set-based操作,选择适合的服务器端游标,使用PIVOT和CTE(Common Table expressions)

2、使用索引策略:规划数据库优化选项 ,使用索引需要考虑的问题,索引策略.

3、管理并发:定义隔离级, 定义事务策略,规划SL Server事务处理策略,了解数据处理需求 .

应用程序慢如牛,原因多多,可能是网络的原因、可能是系统架构的原因,还有可能是数据库的原因.那么如何提高数据库SL语句执行速度呢?有人会说性能调优是数据库管理员(DBA)的事,然而性能调优跟程序员们也有莫大的关系.

程序中嵌入的一行行的SL语句,如果使用了一些优化小技巧,定能达到事半功倍的效果.

技巧1:比较运算符能用 =就不用<> =增加了索引的使用几率.

技巧2:明知只有一条查询结果,那请使用 LIMIT 1LIMIT 1可以避免全表扫描,找到对应结果就不会再继续扫描了.

技巧3:为列选择合适的数据类型:能用TINYINT就不用SMALLINT,能用SMALLINT就不用INT,道理你懂的,磁盘和内存消耗越小越好嘛.

技巧4:将大的DELETE,UPDATE or INSERT 查询变成多个小查询,能写一个几十行、几百行的SL语句是不是显得逼格很高?然而,为了达到更好的性能以及更好的数据控制,你可以将他们变成多个小查询.