求SQL表扩展字段属性的思路？

大家在使用SQL Server开发的时候一定会遇到这样的需求，那就是通过Table_Name1表的两个字段Column1、Column2来查询在Table_Name2表中符合这两个条件的记录，并返回Table_Name2中的字段Column3，面对这样的需求，你也许会说使用表连接就可以了，对的，没错，我也是这样想的，但是有的时候往往要面对不同的突发情况，那就是并不是一定会Column1与Column2是全匹配的查询，可能中间还需要一些逻辑的处理，比如字符串的截取后再匹配等等。这个时候我们通常会在SQL Server中写一个函数，这个函数接收两个参数：Column1、Column2，函数体里面做一些逻辑处理，在通过处理好的参数去查询Table_Name2表，并返回相应的值。很好，那下面我们来计算下图中数据的查询情况。假设表1的数据有50W，表2的数据有4W，在表2没有索引的条件下，查询的复杂度就有50W*4W了，两个表都需要做全表扫描，表2的全表扫描就会达到50W次。（图1：需求说明）优化1：这一个优化，每个开发人员都知道，那就是对表2的两个查询字段分别建立索引。这样的优化和之前相比，性能将会提高N个等级。优化2：这第二个优化方法是使用SQL Server的复合索引，在表2上创建一个复合索引，这个符合索引包括需要查询的两个字段，其实就是把两个字段的内容生成一个索引，其中索引包含了两个索引的排序。优化3：这第三个优化方法是使用SQL Server2005之后版本才有的索引-包含性索引（Include），就是在优化2的基础上，把需要返回的字段也一起放入到索引中，这样的查询就只需要查询索引就够了，不需要再读取数据页了，减少磁盘的IO消耗。不过这个方法也不是万能，因为有时可能返回的字段会比较多，有时几个字段加起来的长度有可能超出了900个字符（索引大小范围），如果想了解可以进入：SQL Server 索引中include的魅力（具有包含性列的索引）优化4：在不考虑一些分区、分表、分到不同的磁盘等优化方式的情况下，我们是否还能进一步优化我们的查询呢？这就是这篇文章想要告诉你的，因为我们的回答是：有的。那就是通过SQLCLR的UDT，把表2的数据一次性加载到内存，那么在进行表1查询的时候，我们不需要通过B+树来查询数据了，直接到内存中查询，这样之所以快是因为 *** 作内存要比 *** 作磁盘要快得多。这其中会有些局限性和缺点，具体见下面的缺点描述。设计思路1、去数据库中把表2读取出来，并放到private static readonly IDictionary<string, string>resultCollectionDic的静态变量中。在数据库服务启动的时候是会初始化2、SQLCLR函数的，所以在启数据库服务的时候，也一起把表2的数据保存到了内存当中了。3、上面的查询中包括了两个字段Column1、Column2和一个返回字段Column3，那么我们如何把这些数据保存到IDictionary字典当中呢？我的做法就是把Column1、Column2的中间加一个字符“+”，把这个字符串作为Key值，把Column3这个返回值做为Value，这样就解决了多个And的查询的问题。这个会有些局限性，具体可以见下面的缺点描述。在函数FunctionImsi2HLR2中传进的两个字符后，就要进行上面的拼凑方式来拼凑Key值，再到IDictionary中查询。

Alter table book add price integer(10) null

Alter table reader add identitycard varchar(18) null

一、添加字段的命令如下：alter table tableName add newColumn varchar(8) comment '新添加的字段'

1、添加单行字段：

ALTER TABLE role

ADD `module` int(11) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '模块'

2、添加多行字段：

ALTER TABLE role

ADD COLUMN `module` int(11) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '模块',

ADD COLUMN `type` VARCHAR(30) NOT NULL COMMENT '项目' AFTER `default_module`

扩展资料

增加字段注意事项：

1、在增加字段的语句中需要注意的是，comment为注释，就像在java中//作用是一样的。

2、comment后需要加单引号将注释引起来。

3、创建新表的脚本中，可在字段定义脚本中添加comment属性来添加注释。

参考资料 百度百科 mySQL

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