sqlserver主从句,sql server主从数据库

oracle与sql server在架构处理上有何区别

oracle的架构图如下：

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sql server中是用户架构分离：架构不再等效于数据库用户；现在，每个架构都是独立于创建它的数据库用户存在的不同命名空间。也就是说，架构只是对象的容器。任何用户都可以拥有架构，并且架构所有权可以转移。

架构的所有权和架构范围内的安全对象可以转移。有关详细信息，请参阅 ALTER AUTHORIZATION (Transact-SQL)。

对象可以在架构之间移动。有关详细信息，请参阅 ALTER SCHEMA (Transact-SQL)。

单个架构可以包含由多个数据库用户拥有的对象。

多个数据库用户可以共享单个默认架构。

与早期版本相比，对架构及架构中包含的安全对象的权限的管理更加精细。有关详细信息，请参阅 GRANT 架构权限 (Transact-SQL) 和 GRANT 对象权限 (Transact-SQL)。

架构可以由任何数据库主体拥有。这包括角色和应用程序角色。

可以删除数据库用户而不删除相应架构中的对象。

如果为 SQL Server 早期版本编写的代码假定架构等效于数据库用户，这些代码可能会返回错误的结果。

为 SQL Server 早期版本设计的目录视图可能会返回错误的结果。这包括 sysobjects。

在创建数据库对象时，如果您将某一有效的域主体（用户或组）指定为对象所有者，则该域主体将作为架构添加到数据库中。这个新架构将为该域主体所拥有。

sqlserver全文索引的原理

建立全文索引中有两项非常重要，一个是如何对文本进行分词，一是建立索引的数据结构。分词的方法基本上是二元分词法、最大匹配法和统计方法。索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构。

分词的好坏关系到查询的准确程度和生成的索引的大小。在中文分词发展中，早期经常使用分词方式是二元分词法，该方法的基本原理是将包含中文的句子进行二元分割，不考虑单词含义，只对二元单词进行索引。因此该方法所分出的单词数量较多，从而产生的索引数量巨大，查询中会将无用的数据检索出来，好处是算法简单不会漏掉检索的数据。之后又发展出最大匹配分词方法，该方法又分为正向最大分词和逆向最大分词。其原理和查字典类似，对常用单词生成一个词典，分析句子的过程中最大的匹配字典中的单词，从而将句子拆分为有意义的单词链。最大匹配法中正向分词方法对偏正式词语的分辨容易产生错误，比如“首饰和服装”会将“和服”作为单词分出。达梦数据库采用的是改进的逆向最大分词方法，该分词方法较正向正确率有所提高。最为复杂的是通过统计方式进行分词的方法。该方法采用隐式马尔科夫链，也就是后一个单词出现的概率依靠于前一个单词出现的概率，最后统计所有单词出现的概率的最大为分词的依据。这个方法对新名词和地名的识别要远远高于最大匹配法，准确度随着取样文本的数量的增大而提高。

二元分词方法和统计方法是不依赖于词典的，而最大匹配法分词方法是依赖于词典的，词典的内容决定分词结构的好坏。

全文检索的索引被称为倒排索引，之所以成为倒排索引，是因为将每一个单词作为索引项，根据该索引项查找包含该单词的文本。因此，索引都是单词和唯一记录文本的标示是一对多的关系。将索引单词排序，根据排序后的单词定位包含该单词的文本。

步骤1）读取一整条句子到变量str中，转到步骤2

步骤2）从句子的尾端读取1个字到变量word中，转到步骤3

步骤3）在字典查找word中保存的单词。如果存在则保存word，转到步骤4，否则转到步骤5）

步骤4）如果是字典中最大单词或者超过最大单词数（认定为新词），从句尾去掉该单词，返回步骤2

步骤5）读取前一个字到word中，构成新单词，转到步骤3）

词库的内存数据结构和词库中单词的匹配算法

内存中单词采用层次结构保存

假设字典中有如下的单词：中国 中华民国 国家 人民 民主

在内存中按照如下方式按层排列，其中每一个方块代表一个字，箭头所指向为该单词的前一个字

sqlserver怎么建立主从表关系?

在sqlserver2000中可以选择关系图，新建关系图，选择要建立关系的主表和从表，然后一直下一步下一步，直到完成。

然后用鼠标拖着主表的字段到从表的字段，连成一线，会弹出个框，一般点确定就可以了。

如何利用索引提高SQLServer数据处理的效率

在良好的数据库设计基础上，能有效地使用索引是SQL Server取得高性能的基础，SQL Server采用基于代价的优化模型，它对每一个提交的有关表的查询，决定是否使用索引或用哪一个索引。因为查询执行的大部分开销是磁盘I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需读几次磁盘就可以了。

所以如果建立了合理的索引，优化器就能利用索引加速数据的查询过程。但是，索引并不总是提高系统的性能，在增、删、改操作中索引的存在会增加一定的工作量，因此，在适当的地方增加适当的索引并从不合理的地方删除次优的索引，将有助于优化那些性能较差的SQL Server应用。实践表明，合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的，只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。本文就SQL Server索引的性能问题进行了一些分析和实践。

一、聚簇索引(clustered indexes)的使用

聚簇索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇索引的索引页面指针指向数据页面，所以使用聚簇索引查找数据几乎总是比使用非聚簇索引快。每张表只能建一个聚簇索引，并且建聚簇索引需要至少相当该表120%的附加空间，以存放该表的副本和索引中间页。建立聚簇索引的思想是：

1、大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争，在一个高事务的环境中，对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量。

2、在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在一起，因而在那些包含范围检查(between、、=、、=)或使用group by或order by的查询时，一旦找到具有范围中第一个键值的行，具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免了大范围扫描，可以大大提高查询速度。

3、在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时，不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上，否则会经常引起封锁冲突。

4、在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置。

5、选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。

聚簇索引的侯选列是：

1、主键列,该列在where子句中使用并且插入是随机的。

2、按范围存取的列，如pri_order 100 and pri_order 200。

3、在group by或order by中使用的列。

4、不经常修改的列。

5、在连接操作中使用的列。

二、非聚簇索引(nonclustered indexes)的使用

SQL Server缺省情况下建立的索引是非聚簇索引，由于非聚簇索引不重新组织表中的数据，而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。换句话说非聚簇索引具有在索引结构和数据本身之间的一个额外级。一个表如果没有聚簇索引时,可有250个非聚簇索引。每个非聚簇索引提供访问数据的不同排序顺序。在建立非聚簇索引时，要权衡索引对查询速度的加快与降低修改速度之间的利弊。另外，还要考虑这些问题：

1、索引需要使用多少空间。

2、合适的列是否稳定。

3、索引键是如何选择的，扫描效果是否更佳。

4、是否有许多重复值。

对更新频繁的表来说，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本没有索引需要更多的额外开销。对移到新页的每一行而言，指向该数据的每个非聚簇索引的页级行也必须更新，有时可能还需要索引页的分理。从一个页面删除数据的进程也会有类似的开销，另外，删除进程还必须把数据移到页面上部，以保证数据的连续性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情况：

1、某列常用于集合函数(如Sum,....)。

2、某列常用于join,order by,group by。

3、查寻出的数据不超过表中数据量的20%。

三、覆盖索引(covering indexes)的使用

覆盖索引是指那些索引项中包含查寻所需要的全部信息的非聚簇索引，这种索引之所以比较快也正是因为索引页中包含了查寻所必须的数据,不需去访问数据页。如果非聚簇索引中包含结果数据,那么它的查询速度将快于聚簇索引。

但是由于覆盖索引的索引项比较多,要占用比较大的空间。而且update操作会引起索引值改变。所以如果潜在的覆盖查询并不常用或不太关键，则覆盖索引的增加反而会降低性能。

四、索引的选择技术

p_detail是住房公积金管理系统中记录个人明细的表，有890000行，观察在不同索引下的查询运行效果，测试在C/S环境下进行，客户机是IBM PII350(内存64M),服务器是DEC Alpha1000A(内存128M),数据库为SYBASE11.0.3。

1、 select count(*) from p_detail where

op_date’19990101’ and op_date’

19991231’ and pri_surplus1300

2、 select count(*),sum(pri_surplus1) from p_detail

where op_date’19990101’ and

pay_month between‘199908’ and’199912’

不建任何索引查询1 1分15秒

查询2 1分7秒

在op_date上建非聚簇索引查询1 57秒

查询2 57秒

在op_date上建聚簇索引查询1 1秒

查询2 52秒

在pay_month、op_date、pri_surplus1上建索引查询1 34秒

查询2 1秒

在op_date、pay_month、pri_surplus1上建索引查询1 1秒

查询2 1秒

从以上查询效果分析，索引的有无，建立方式的不同将会导致不同的查询效果，选择什么样的索引基于用户对数据的查询条件,这些条件体现于where从句和join表达式中。一般来说建立索引的思路是：

(1)主键时常作为where子句的条件，应在表的主键列上建立聚簇索引，尤其当经常用它作为连接的时候。

(2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列，或者非常频繁地被访问的列，可考虑建立聚簇索引。

(3)经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询，并把查询引用最频繁的列作为前导列，如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。

(4)如果知道索引键的所有值都是唯一的，那么确保把索引定义成唯一索引。

(5)在一个经常做插入操作的表上建索引时，使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂，同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引，则可以把fillfactor置为100。

(6)在选择索引键时，设法选择那些采用小数据类型的列作为键以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外，尽可能地使用整数为键值，因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。

五、索引的维护

上面讲到,某些不合适的索引影响到SQL Server的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。索引的维护包括：

1、重建索引

随着数据行的插入、删除和数据页的分裂，有些索引页可能只包含几页数据，另外应用在执行大块I/O的时候，重建非聚簇索引可以降低分片，维护大块I/O的效率。重建索引实际上是重新组织B-树空间。在下面情况下需要重建索引：

(1)数据和使用模式大幅度变化。

(2)排序的顺序发生改变。

(3)要进行大量插入操作或已经完成。

(4)使用大块I/O的查询的磁盘读次数比预料的要多。

(5)由于大量数据修改，使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算。

(6)dbcc检查出索引有问题。

当重建聚簇索引时，这张表的所有非聚簇索引将被重建。

2、索引统计信息的更新

当在一个包含数据的表上创建索引的时候，SQL Server会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息：分布表和密度表。优化器利用这个页来判断该索引对某个特定查询是否有用。但这个统计信息并不动态地重新计算。这意味着，当表的数据改变之后，统计信息有可能是过时的，从而影响优化器追求最有工作的目标。因此，在下面情况下应该运行update statistics命令：

(1)数据行的插入和删除修改了数据的分布。

(2)对用truncate table删除数据的表上增加数据行。

(3)修改索引列的值。

六、结束语

实践表明，不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统的执行性能。因为大量的索引在插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。例如下面情况下建立的索引是不恰当的：

1、在查询中很少或从不引用的列不会受益于索引，因为索引很少或从来不必搜索基于这些列的行。

2、只有两个或三个值的列，如男性和女性(是或否)，从不会从索引中得到好处。

另外，鉴于索引加快了查询速度，但减慢了数据更新速度的特点。可通过在一个段上建表，而在另一个段上建其非聚簇索引，而这两段分别在单独的物理设备上来改善操作性能。

如何查询sqlserver 2014的主从同步状态

可以通过 SELECT name FROM SysDatabases ORDER BY Name 查询所有数据库名 SELECT name FROM SysObjects Where XType='U' ORDER BY Name 查询到默认当前数据库下面的所有表名，如果需要查询其它数据库下的表，加上Where 条件 name = [dbname]