Indepth for SQL Server——应用和数据库性能

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SQL Server 安全篇——SQL Server加密(1)——加密概念

本文属于SQL Server安全专题系列 加密是一种使用密钥证书的算法来混淆数据的过程。如果没有密钥证书,即使得到了数据,也无法得知数据的本来面貌,数据就没有价值了。但是由于加解密本身就是一种非常耗资源...

SQLServer数据库优化与管理——工具定位瓶颈

可以进行长达数月的性能数据收集,对服务器性能评估、建立性能基线及时间段等的监控 都很有帮助,而且它是在后台运行,不需要一直开着性能监视器。 使用PAL分析 PAL可以分析通过性能数据收集器收集的文件,不需要对...

SQL Server 索引维护(1)——如何获取索引使用情况

前言: 在前面一文中,已经提到了三类常见的索引问题,那么问题来了,当系统出现这些问题时,该如何应对? 简单而言,需要分析现有系统的行为,然后针对性地对索引进行处理:对于索引不足的情况:检查缺少索引的情况...

数据库——SQL

关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行列的形式存储数据,以便于用户理解,关系型数据库这一系列的行列被称为表,一组表组成了数据库数据库:一些关联表的集合; 数据表:表是数据的...

ClickHouse 源码阅读 —— SQL的前世今生

在传统关系型数据库中,SQL处理器的组件主要包括以下几种: • Query Parsing 负责进行词法语法分析,把程序从人类高可读的格式(即SQL)转化成机器高可读的格式(AST,抽象语法树)。 词法分析指的是把SQL中的字符...

SQL Server 性能优化与管理的艺术

6.6 索引工具

数据库里面的游标,动态游标静态游标区别

游标静态游标指的是程序执行的时候不需要再去解析sql...静态游标又分为显式游标隐式游标:简单来说静态游标,在程序执行的时候,就已经编译完了sql语句,所以在执行该游标里面的sql语句的时间就不需要再编译sql语句了,

深度 | 一条查询SQL的前世今生 —— ClickHouse 源码阅读

作者:逍凯,阿里云数据库实习开发工程师 注:以下分析基于开源 v19.15.2.2-stable 版本进行,社区最新版本代码改动较大,...词法分析指的是把SQL中的字符序列分解成一个个独立的词法单元——Token(<类型,值&..

mysql server innodb_每天进步一点点————优化MySQL SERVER(1)InnoDB篇

InnoDB内存优化InnoDB缓存机制InnoDB用一块...在内部,InnoDB缓存池逻辑上由freelist ,flush list LRU list组成。顾名思义,free list是空闲缓存块列表,flush list是需要刷新到磁盘的缓存块列表,而LRU list是...

The SQL layer in CockroachDB --CockroachDB 的SQL

This document provides an architectural overview of the SQL layer in CockroachDB. The SQL layer is responsible for providing the "SQL API" that enables access to a Cockroa...

sqlserver语句总结

动态查询 declare @sql = select * from...如果数据库中AUTO_CREATE_STATISTICS被设置为ON,SQLServer将会自动对查询中用到的,且没有索引的列自动创建统计信息。 --Create statistics on all rows CREATE STATISTI...

Delphi+Sqlserver 实现中心大厦安防中心管理系统毕业设计毕业论文

中心大厦安防中心管理系统 资源下载 ... ... 中文摘要: 随着信息化建设不断深入,如今在很多领域(如小区物业、企事业单位等)都进行了安全布防,一旦有警情发生时,安防管理系统就可以进行人工或自动报警(如盗窃、...

腾讯阿里头条翻牌子 | ClickHouse中SQL执行过程

点击上方蓝色字体,选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源在上一篇文章中《ClickHouse表引擎到底怎么选》,我们提到了ClickHouse的引擎选择问题,本文中我们会介绍在Click...

ClickHouse 源码阅读——SQL的前世今生

• Query Parsing负责进行词法语法分析,把程序从人类高可读的格式(即SQL)转化成机器高可读的格式(AST,抽象语法树)。 词法分析指的是把SQL中的字符序列分解成一个个独立的词法单元——Token(<类型,值>)。语

Python面试汇总(三)——数据库

1、数据库事务 数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行。 一个数据库事务通常包含对...2、当多个应用程序在并发访问数据库时,可以...

第一个实体Bean实例——建立与数据库的连接

核心提示:从EJB的入门知识我们已经了解到,在EJB 2.x中,EJB有3种类型的Bean,分别是会话Bean(Session Bean)、消息驱动Bean(Message-Driven Bean)实体Bean(Entity Bean)。随着EJB 3的推出,EJB中的实体Bean...

SQL Server最受欢迎技巧:解读DBA

【IT168 技术分析】在向2009年告别之际,我们来回顾一下过去的一年中最受欢迎的SQL Server技巧,包括了OPENROWSET、FILESTREAM等函数的用法、密码工具介绍以及DBA日常工作建议等内容。 通过对这些精华文章的再次...

SQL Server 索引维护(1)—如何获取索引使用情况

原文来自于:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/49735941  看了三遍、受益匪浅! 目录(?...查找索引定义每个表上索引的使用情况某个索引被使用的具体情况其他信息收集 ...例子

MySQL 查询性能优化——《高性能MySQL》

读《高性能MySQL》第三版,笔记。 目录1、查询的生命周期2、慢查询基础:优化数据访问2.1、是否向数据库请求了不需要的数据2.2、MySQL 是否扫描额外的记录3、重构查询的方式3.1、一个复杂查询还是多个简单查询3.2、...

DBA必读:SQL Server 2008安全概述

作者:戴羽 来源:互联网 酷勤网收集 2008-01-091....必须保护你的公司的设备,特别是它的数据库,它包含了你公司的非常重要的信息。安全是一个数据库引擎的重要特性之一,它保护企业免受众多威胁。Microsoft®

Postgresql数据库介绍7——使用

查询(Queries) 概述(Overview) ... In SQL the SELECT command is used to specify queries. The general syntax of the SELECT command is 用一条命令从一个数据库里取得数据称作查询, [WITH with_quer

sql自动化注入工具——sqlmap的使用

sql漏洞自动注入工具——sqlmap一、sqlmap简介二、下载及安装三、sql使用参数详解四、sqlmap进行sql注入常规使用步骤![在这里插入图片描述]...

什么是数据库游标、jdbc游标的关系

jdbc游标的关系 1.什么是JDBC? 2.既然说JDBC是API,那它的常用接口有哪些呢? 3.JDBC连接数据库的步骤? 4.释放资源的顺序? 5.超出打开游标最大数ORA-01000? 6.注意事项? 7.批处理? 什么是游标 ..

启动Tomcat时报这样的错误——数据库有关

2012-2-2 0:15:10 org.apache.catalina.core.AprLifecycleListener init...信息: The APR based Apache Tomcat Native library which allows optimal performance in production environments was not found on the jav

《Pro SQL Server Internals》部分翻译

《Pro SQL Server Internals》部分翻译 本文选自《Pro SQL Server Internals》 作者: Dmitri Korotkevitch 出版社: Apress 出版年: 2016-12-29 ...作为应用程序和数据库开发人员、数据库管理员和数据库架构...

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

Java基础概述-Java基础视频_深入浅出精华版

本课程讲解了Java语言概述及环境搭建和配置 学完后可独立完成HelloWorld案例,并能够解决常见的开发小问题。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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