数据依赖左部是什么意思

数据依赖，数学概念，是通过一个关系中属性间值的相等与否体现出来的数据间的相互关系，数据依赖是现实世界属性间相互联系的抽象，属于数据内在的性质。在计算机科学中，数据依赖是指一种状态，当程序结构导致数据引用之前处理过的数据时的状态。在编译学中，数据依赖是数据分析的一部分。

中文名

数据依赖

外文名

Data dependence

定义

数学概念

体现

体现出来的数据间的相互关系

位置

数据分析的一部分

数学定义计算机学定义种类数据库中的数据依赖TA说

数学定义

定义：设有一关系模式R（A1,A2,…,An),X和Y均为（A1,A2,…,An)的子集，对于R的值r来说，当其中任意两个元组u,v中对应于X的那些属性分量的值均相等时，则有u,v中对应于Y的那些属性分量的值也相等，称X函数决定Y，或Y依赖于X，记为X->Y[1]。

例：有关系，学生（学号S#，姓名SN，系名SD），子集X（学号S#），子集Y（系名SD）。

每个学生有唯一的一个学号，学生中可以有重名的姓名，每个学生只能属于一个系，每个系有唯一的系代号。有此，可以找出学生关系模式中存在下列函数依赖：

S#->SN；S#->SD

例：有关系，学校简况(学号S#，系名SD，系主任MN，课程CN，成绩G)。可写出函数依赖：

S#->SD；SD->MN；S#,CN->G

根据函数依赖的不同性质，函数依赖可分为完全函数依赖、部分函数依赖和传递函数依赖。

22 完全函数依赖

定义：在R(U)中，如果X->Y，对于X的任意一个真子集X’,都有X’不能决定Y，则称Y对X完全函数依赖，记为XY 。

例：（S#,CN）->G

23 部分函数依赖

定义：在R(U)中，如果X-> Y，但Y不完全函数依赖于X，则称Y对X部分函数依赖。

24 传递函数依赖

定义：在R(U)中，当且仅当X-> Y，Y->Z时，称Z对X传递函数依赖。

例：描述学生（S#）、班级（SB）、辅导员（TN）的关系U(S#,SB,TN)。一个班有若干学生，一个学生只属于一个班，一个班只有一个辅导员，但一个辅导员负责几个班。根据现实世界可得到一组函数依赖：

F={S#->SB，SB->TN}

学生学号决定了所在班级，所在班级决定了辅导员，所以辅导员TN传递函数依赖于学生学号S#。

数据依赖还包括多值依赖和连接依赖两种形式。

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计算机学定义

数据依赖是指一种状态，当程序结构导致数据引用之前处理过的数据时的状态。在编译学中，数据依赖是数据分析的一部分。

解说：假设有如下表述S1和S2，

(I (S1) ∩ O(S2)) ∪ (O(S1) ∩ I(S2)) ∪ (O(S1) ∩ O(S2)) ≠ Φ

那么S2依赖S1。I（Si）是内存位置的集合，可由Si和S2读

O（Sj）是内存地址的集合，由Sj写，

则这里S1和S2就有一个必须遵守的执行顺序。

种类

数据依赖有三种，

1 流依赖（flow dependency)，一个变量在一次表达式中赋值或修改然后用在后来的另一个表达式中。例

a=bc

d=a-e

2反依赖（anti dependency)，一个变量在一个表达式中被使用然后在后来一个表达式中被修改赋值。例

a=bc

b=d+e

3输出依赖，一个变量在一表达式中被修改赋值然后又在后来另一个表达式中被修改值，例

a=b+c

a=d-e

数据库中的数据依赖

数据依赖是数据之间的相互制约关系，是一种语义体现，主要分为函数依赖（FD）、多值依赖（MVD）和连接依赖（JD）[2]。

函数依赖

两个实例化的属性集X,Y，如果属性集X中的两个元组取值相同，必有对应的另外一个属性集Y中元组取值相同，则称Y函数依赖于X函数。

特别值得注意的是，如果属性集X中不存在两个取值相同的元组集合，则Y必定依赖于函数X，且函数X的属性集为超键。

平凡函数依赖和非平凡函数依赖。平凡函数依赖：如果Y依赖于X，同时Y是X的子集，那么称X -> Y 为平凡函数依赖；非平凡函数依赖：Y不是X的子集。对于任意关系模式而言，平凡函数依赖是必然成立的，其并不反映新的语义特征，因此我们一般不讨论平凡函数依赖。

完全函数依赖和部分函数依赖。完全函数依赖表示的就是函数X的属性集构成了候选键。其中形式化的表示就是如果对于X的任何一个子集Z，都有Y不依赖于Z，则称Y完全函数依赖于X。如果Y不完全函数依赖于X，则称Y部分函数依赖于X。完全函数依赖的左部构成主键，不包含冗余的属性。

传递函数依赖和直接函数依赖。如果Y函数依赖于X，Z函数依赖于Y，其Y不是X的子集，X不依赖于Y，则称Z传递依赖于X，否则称Z直接函数依赖于X。

函数依赖的逻辑蕴涵。

，即对于关系模式上的函数依赖集合F，只要X→Y是一个函数依赖，那么必然可以推导认为F逻辑蕴涵X→Y。

函数依赖集合的闭包。由函数依赖集合F所逻辑蕴涵的全部函数依赖所构成的集合称之为F的闭包。

。闭包的性质：1 F 属于 F+，这是因为根据闭包的定义F中的每个函数依赖必定也在中F+；2 (F+)+=F+，该性质说明闭包运算是幂等的，即F经过任意多次的闭包运算后其结果仍然等于F+；3如果F=F+，则称F是完备的。

编辑

传视频

TA说

目录

在

数据库实验总结一

试验内容

1、 数据表的建立

基本表《简单的》带有主键

带有外码约束的(外码来自其他表或者本表)

2、 数据表的修改

添加删除列

修改列属性类型

添加删除约束(约束名)

元组的添加，修改，删除

删除数据表

试验过程

1、create table student

(

sno char(9) primary key , /sno是主码 列级完整性约束条件/

sname char(20) unique, /sname取唯一值/

ssex char(2),

sage smallint, /类型为smallint/

sdept char(20) /所在系/

);

create table course

(

cno char(4) primary key, /列级完整性约束条件，cno是主码/

cname char(40),

cpno char(4), /cpno的含义是先行课/

ccredit smallint,

foreign key (cpno) references course(cno)

/表级完整性约束条件，cpno是外码，被参照表是course，被参照列是cno/

);

create table sc

(

sno char(9),

cno char(4),

grade smallint,

primary key (sno,cno),

/主码有两个属性构成，必须作为表级完整性进行定义/

foreign key (sno) references student(sno),

/表级完整性约束条件，sno是外码，被参照表是student/

foreign key (cno) references course(cno),

/表级完整性约束条件,cno是外码,被参照表示course/

);

例1、create table s

(

cno varchar(3), /变长的字符串,输入2个字符就是两个字符不会补空格/

sname varchar(20),

status int,

city varchar(20),

constraint pk_sno primary key(sno), /约束条件的名字为pk_sno/

);

create table p

(

pno varchar(3),

pname varchar(20),

color varchar(3),

weight int,

constraint pk_pno primary key (pno), /约束条件的名字是pk_pno/

);

create table j

(

jno varchar(3),

jname varchar(20),

city varchar(20),

constraint pk_jno primary key(jno) /约束条件的名字为pk_jno/

);

例2、create table spj

(

sno varchar(3), /第一个表中的主码/

pno varchar(3),

jno varchar(3),

qty int, /数量/

constraint pk_spj primary key(sno,pno,jno), /主码由3个属性组成/

foreign key(sno) references s(sno),

/表级完整性约束条件，sno是外码，被参照表是s/

foreign key(pno) references p(pno),

/表级完整性约束条件，pno是外码，被参照表是p/

foreign key(jno) references j(jno),

/表级完整性约束条件，jno是外码，被参照表是j/

);

2、数据表的更改

在s表中添加一个concat 列

alter table s add concat varchar(20)

在s表中删除concat 列

alter table s drop column concat

更改s表 concat列的属性 把长度由20改为30

alter table s alter column concat varchar(30)

**** 名字为concat 修改属性为唯一的 属性名为con_concat

alter table s add constraint con_concat unique(concat)

删除约束关系con_concat

alter table s drop constraint con_concat

/插入一个元组/

insert into s valus(‘s1’,’精益’,20,’天津’) /20不能写成’20’/

试验中的问题的排除与总结：

1、在创建spj时

有三个实体所以从3个实体中取主码，还有一个数量属性也要写上

主码由那3个主码确定

2、更改一个数据库中数据表时一定要先使该数据库处于正在使用状态

3、constraint

是可选关键字，表示 primary key、not null、unique、foreign key 或 check 约束定义的开始。约束是特殊属性，用于强制数据完整性并可以为表及其列创建索引。

4、--go可以不加但是要注意顺序 注：go --注释 提示错误

5、注意添加一个空元素用 null

附 sql备份

--创建一个数据库 student

create database student

go

--在数据库student中创建表student course sc 注意顺序

use student

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create table student

(

sno char(9) primary key, /sno是主码 列级完整性约束条件/

sname char(10) unique, /sname取唯一值/

ssex char(2),

sage smallint, /类型为smallint/

sdept char(20) /所在系/

); /;要加/

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数据库实验总结二

我在sql server 索引基础知识系列中,第一篇就讲了记录数据的基本格式。那里主要讲解的是，数据库的最小读存单元：数据页。一个数据页是8k大小。

对于数据库来说，它不会每次有一个数据页变化后，就存到硬盘。而是变化达到一定数量级后才会作这个 *** 作。 这时候，数据库并不是以数据页来作为 *** 作单元，而是以64k的数据(8个数据页，一个区)作为 *** 作单元。

区是管理空间的基本单位。一个区是八个物理上连续的页(即 64 kb)。这意味着 sql server 数据库中每 mb 有 16 个区。

为了使空间分配更有效，sql server 不会将所有区分配给包含少量数据的表。sql server 有两种类型的区：

统一区，由单个对象所有。区中的所有 8 页只能由所属对象使用。

混合区，最多可由八个对象共享。区中八页的每页可由不同的对象所有。

通常从混合区向新表或索引分配页。当表或索引增长到 8 页时，将变成使用统一区进行后续分配。如果对现有表创建索引，并且该表包含的行足以在索引中生成 8 页，则对该索引的所有分配都使用统一区进行。

为何会这样呢

其实很简单：

读或写 8kb 的时间与读或写 64 kb的时间几乎相同。

在 8 kb 到 64 kb 范围之内，单个磁盘 i/o 传输 *** 作所花的时间主要是磁盘取数臂和读/写磁头运动的时间。

因此，从数学上来讲，当需要传输 64 kb 以上的 sql 数据时，

尽可能地执行 64 kb 磁盘传输是有益的，即分成数个64k的 *** 作。

因为 64 kb 传输基本上与 8 kb 传输一样快，而每次传输的 sql server 数据是 8 kb 传输的 8 倍。

我们通过一个实例来看 有and *** 作符时候的最常见的一种情况。我们有下面一个表，

create table [dbo][member]( [member_no] [dbo][numeric_id] identity(1,1) not null, [lastname] [dbo][shortstring] not null, [firstname] [dbo][shortstring] not null, [middleinitial] [dbo][letter] null, [street] [dbo][shortstring] not null, [city] [dbo][shortstring] not null, [state_prov] [dbo][statecode] not null, [country] [dbo][countrycode] not null, [mail_code] [dbo][mailcode] not null, [phone_no] [dbo][phonenumber] null, [photograph] [image] null, [issue_dt] [datetime] not null default (getdate()), [expr_dt] [datetime] not null default (dateadd(year,1,getdate())), [region_no] [dbo][numeric_id] not null, [corp_no] [dbo][numeric_id] null, [prev_balance] [money] null default (0), [curr_balance] [money] null default (0), [member_code] [dbo][status_code] not null default (' '))

这个表具备下面的四个索引：

索引名 细节 索引的列

member_corporation_link nonclustered located on primary corp_no

member_ident clustered, unique, primary key located on primary member_no

member_region_link nonclustered located on primary region_no

memberfirstname nonclustered located on primary firstname

当我们执行下面的sql查询时候，

select mmember_no, mfirstname, mregion_nofrom dbomember as mwhere mfirstname like 'k%' and mregion_no > 6 and mmember_no < 5000go

sql server 会根据索引方式，优化成下面方式来执行。

select amember_no,afirstname,bregion_nofrom(select mmember_no, mfirstname from dbomember as m where mfirstname like 'k%' and mmember_no < 5000) a , -- 这个查询可以直接使用 memberfirstname 非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列-- 实际执行时，只需要 逻辑读取 3 次

(select mmember_no, mregion_no from dbomember as mwhere mregion_no > 6) b

-- 这个查询可以直接使用 member_region_link 非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列-- 实际执行时，只需要 逻辑读取 10 次

where amember_no = bmember_no

不信，你可以看这两个sql 的执行计划，以及逻辑读信息，都是一样的。

其实上面的sql，如果优化成下面的方式，实际的逻辑读消耗也是一样的。为何sql server 不会优化成下面的方式。是因为 and *** 作符优化的另外一个原则。

1/26 的数据和 1/6 的数据找交集的速度要比 1/52 的数据和 1/3 的数据找交集速度要慢。

select amember_no,afirstname,bregion_nofrom(select mmember_no, mfirstname from dbomember as mwhere mfirstname like 'k%' -- 1/26 数据) a,

(select mmember_no, mregion_no from dbomember as mwhere mregion_no > 6 and mmember_no < 5000-- 1/3 1/ 2 数据) bwhere amember_no = bmember_no

当然，我们要学习sql 如何优化的话，就会用到查询语句中的一个功能，指定查询使用哪个索引来进行。

比如下面的查询语句

select mmember_no, mfirstname, mregion_nofrom dbomember as m with (index (0))where mfirstname like 'k%' and mregion_no > 6 and mmember_no < 5000go

select mmember_no, mfirstname, mregion_nofrom dbomember as m with (index (1))where mfirstname like 'k%' and mregion_no > 6 and mmember_no < 5000goselect mmember_no, mfirstname, mregion_nofrom dbomember as m with (index (membercovering3))where mfirstname like 'k%' and mregion_no > 6 and mmember_no < 5000goselect mmember_no, mfirstname, mregion_nofrom dbomember as m with (index (memberfirstname, member_region_link))where mfirstname like 'k%' and mregion_no > 6 and mmember_no < 5000go

这里 index 计算符可以是 0 ，1， 指定的一个或者多个索引名字。对于 0 ，1 的意义如下：

如果存在聚集索引，则 index(0) 强制执行聚集索引扫描，index(1) 强制执行聚集索引扫描或查找(使用性能最高的一种)。

如果不存在聚集索引，则 index(0) 强制执行表扫描，index(1) 被解释为错误。

总结知识点：

简单来说，我们可以这么理解：sql server 对于每一条查询语句。会根据实际索引情况(sysindexes 系统表中存储这些信息)，分析每种组合可能的成本。然后选择它认为成本最小的一种。作为它实际执行的计划。

成本代价计算的一个主要组成部分是逻辑i/o的数量，特别是对于单表的查询。

and *** 作要满足所有条件，这样，经常会要求对几个数据集作交集。数据集越小，数据集的交集计算越节省成本。

的项目中，竟然出现了滥用聚集索引的问题。看来没有培训最最基础的索引的意义，代价，使用场景，是一个非常大的失误。这篇博客就是从这个角度来罗列索引的基础知识。

使用索引的意义

索引在数据库中的作用类似于目录在书籍中的作用，用来提高查找信息的速度。

使用索引查找数据，无需对整表进行扫描，可以快速找到所需数据。

使用索引的代价

索引需要占用数据表以外的物理存储空间。

创建索引和维护索引要花费一定的时间。

当对表进行更新 *** 作时，索引需要被重建，这样降低了数据的维护速度。

创建索引的列

主键

外键或在表联接 *** 作中经常用到的列

在经常查询的字段上最好建立索引

不创建索引的列

很少在查询中被引用

包含较少的惟一值

定义为 text、ntext 或者 image 数据类型的列

heaps是staging data的很好选择，当它没有任何index时

excellent for high performance data loading (parallel bulk load and parallel index creation after load)

excellent as a partition to a partitioned view or a partitioned table

聚集索引提高性能的方法，在前面几篇博客中分别提到过，下面只是一个简单的大纲，细节请参看前面几篇博客。

何时创建聚集索引

clustered index会提高大多数table的性能，尤其是当它满足以下条件时：

独特, 狭窄, 静止： 最重要的条件

持续增长的，最好是只向上增加。例如：

identity

date, identity

guid (only when using newsequentialid() function)

聚集索引唯一性(独特型的问题)

由于聚集索引的b+树结构的叶子节点必须指向具体数据。如果你要建立聚集索引的列不唯一，并且你指定的创建的聚集索引是非唯一的聚集索引，则会有以下情况：

如果未使用 unique 属性创建聚集索引，数据库引擎 将向表自动添加一个四字节 uniqueifier 列。必要时，数据库引擎 将向行自动添加一个 uniqueifier 值，使每个键唯一。此列和列值供内部使用，用户不能查看或访问。

SQL优化一： sql优化（一）

上片文章已经详细介绍了explain各个字段的含义，以及什么情况应该建立索引，什么情况不需要建立索引以及sql语句性能的判断依据，接下来我介绍下如何合理的建立索引。

sql语句：select id，author_id from article where category_id = 1 and comments>1 order by views desc limit 1;

分析：首先我们根据where后面的条件建立符合索引，然后根据order by后面的字段建立索引，因此建立索引idx_article_ccv，即以（category_id，comments，views）数据列建立复合索引，但由于comments是一个范围，按照BTree索引的原理，先排序category_id,如果遇到相同的category_id则再排序comments，如果遇到相同的comments则再排序views，又因为comments字段在复合索引里处于中间位置，而comments>1是一个条件（是一个范围值），在复合索引的一个范围值的数据列后面的索引全部失效，mysql无法利用索引再对后面的views部分进行检索，也就是说views无法按照索引排序，所以explain下此sql语句，type为range，extra使用的是Using filesort，这是比较糟糕的。所以我们放弃comments这个范围字段，建立索引idx_article_cv，即以（category_id，views）数据列建立复合索引，explain 此sql，type变成了ref，extra的using filesort也变成了using index，这就变得好多了。

索引：idx_article_cv，即以（category_id，views）数据列建立复合索引

前段时间做了一个销售精细化项目，是公司crm项目的一个大模块，大致就是为销售人员制定指标，实现销售目标从区域到团到业务员到客户，实时跟踪业务员所负责客户的下单量的情况。这就存在许多关联关系，区域-团，团-业务员，业务员-客户，这使得sql常常需要关联多张表。

sql语句：SELECT

tufuserid,

tufaccount,

tufphone,

tufcertificationtype,

tufcertificatename,

tufkeyarea,

tufkeyareatext,

DATE_FORMAT(tcrfupdatetime,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') as fupdatetime,

tagforggroupid,

tagforggroupname,

tugforguserid,

tugfusername,

tugfuserphone,

tagfcitycode

FROM t_finedt_user AS tu

LEFT JOIN t_finedt_customer_relation AS tcr

ON tufuserid = tcrfuserid

LEFT JOIN t_finedt_usergroup AS tug

ON tcrforguserid = tugforguserid

and tcrforggroupid = tugforggroupid

LEFT JOIN t_finedt_areagroup AS tag

ON tugforggroupid = tagforggroupid

where tufkeyarea= and tufuserid= and tugforggroupid =

分析：上面的sql是左连接，左边的表一定是全表查询，所以要建立右边表对应关联字段的索引，在表t_finedt_user上建立tu_fuserid_fkeyarea索引，即以(fuserid，fkeyarea)字段建立索引，在表t_finedt_customer_relation 上建立tcr_forguserid_forggroupid索引，即以（forguserid，forggroupid）字段建立索引，在表t_finedt_usergroup 上建立tug_forguserid_forggroupid索引，即以（forguserid,forggroupid)字段建立索引，在表t_finedt_areagroup上建立tag_forggroupid索引，即以（forggroupid)字段建立索引。建立索引后，sql查询速度明显快了很多

索引：tcr_forguserid_forggroupid，tu_fuserid_fkeyarea，tug_forguserid_forggroupid，tag_forggroupid

1、尽可能减少join语句中的NestedLoop的循环次数，永远用小结果集驱动大结果集

2、优先优化NestedLoop的内层循环

3、保证join语句总被驱动表上的join字段已经被索引

4、当无法保证被驱动表join条件字段被索引，且内存资源充足的前提下，不要太吝啬joinBuffer的设置

1、全值匹配我最爱

2、最佳左前缀原则——如果索引了多列，要遵守最左前缀原则，指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列

3、并在索引列上做任何 *** 作（计算、函数、自动or手动类型转换），这些会导致索引失效而转向全表扫描

4、存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列，范围之后的索引全失效

5、尽量使用覆盖索引（之访问索引的查询（索引列和查询的列一致）），减少select

6、mysql在使用不等于（！=、>、<）的时候无法使用索引会导致全表扫描。

7、is null、is not null也无法使用索引。

8、like以通配符开头（"%abc"），mysql索引失效也会变成全表扫描的 *** 作。

9、字符串不加单引号也会引起索引失效

10、少用or，用它来连接时会索引失效。

1、对于单值索引，尽量选择针对当前query过滤性更好的索引

2、在选择组合索引的时候，当前query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好

3、在选择组合索引的时候，尽量选择尽可能包含当前query中的where字句中更多字段的索引

4、尽可能通过分析统计信息和调整query的写法来达到选择合适索引的目的。

全值匹配我最爱，最左前缀要遵守

带头大哥不能死，中间兄弟不能断

索引列上少计算，范围之后全失效

like百分写最右，覆盖索引不写里

不等空值还有or，索引失效要少用

var引号不可丢，sql高级也不难

并行查询其优势就是可以通过多个线程来处理查询作业 从而提高查询的效率 SQL Server数据库为具有多个CPU的数据库服务器提供并行查询的功能 以优化查询作业的性能 也就是说 只要数据库服务器有多个CPU 则数据库系统就可以使用多个 *** 作系统进程并行执行查询 *** 作 来加速完成查询作业

一 并行查询三步走

并行查询作业在数据库中 主要经过三个步骤

首先 数据库会判断是否需要进行并行查询 在数据库中有一个查询优化器 会对SQL语句进行优化 然后数据库才会去执行查询语句 而这个查询器在对SQL语句进行查询优化时 其中一个动作就是判断是否需要对SQL语句进行查询优化 也就是说 并不是所有的SQL查询语句都可以从并行查询中获取收益 如果查询优化器认为查询语句可以从并行查询中获取收益的话 则就会将交换运算符插入到查询执行计划中 为并行查询做准备 故哪些语句需要采用并行查询 哪些不需要 这不用数据库管理员关心 数据库查询优化器会帮管理员作出这个决定 数据库管理员需要清楚的是 在哪些情况下 数据库SQL优化器会认为不宜采用并行查询 通常情况下 只要满足以下条件的任何一个 则就不会执行并行查询 一是对于特定的查询 查询优化器认为串行查询执行计划要快于任何可能的并行执行计划;二是查询的串行执行成本并不高 不需要进行并行查询;三是查询中包含无法并行运行的标量运算符或者关系运算符 若从数据库管理员的角度讲 第三个条件对我们具有最大的影响 当数据库预计未来可能利用并行查询来提高数据库性能时 则在数据库设计时 就需要注意避免使用那些无法在并行查询功能中使用的运算符 因为某些关系运算符或者逻辑运算符可能会要求查询计划一定要在串行模式中进行 或者部分需要在串行模式下进行 如此的话 查询优化器就不会利用并行查询功能来提高查询语句的性能 这是数据库管理员在数据库设计时必须要考虑到的一个细节问题

其次 确定并行的进程数 当查询优化器在查询语句中插入交叉运算符之后 数据库就会执行并行查询 并行查询在执行计划时可以使用多个线程 此时 就又遇到了一个问题 数据库会把这个查询作业分成几个进程 *** 作呢此时 数据库管理员就需要知道上什么叫做并行度 其实 在处理并行查询的时候 数据需要知道最大可使用的进程与实际使用的进程 而最大可使用的进程就叫做并行度 这个并行度的值是在服务器级别中进行设置 也可以通过系统存储过程来进行修改 但是 最大可使用进程数不一定等于实际是用进程数 实际是用进程数是数据库在查询计划执行时初始化的时候确定的 也就是说 这不用数据库管理员去额外的设定 数据库系统会自动根据计划的复杂程度来确定合理的进程数目 当然其实际采用的进程数不能够超过并行度 即最大可以使用的进程数

最后执行查询 当以上内容确定好之后 数据库就会执行具体的查询语句 在这一步中 需要注意一个问题 数据库管理员还可以在查询语句中指定MAXDOP查询提示来修改这个进度值 也就是说 如果某个查询作业数据库管理员认为可能会耗时比较久 就可以为这个查询作业设置比较大的进度值 当利用MAXDOP查询提示设置这个并行进度值之后 它会覆盖预先设置的默认值 从而实现针对单个查询语句设置额外的进度值 以提高某些特殊查询作业的性能

二 并行查询中需要注意的内容

注意点一 需要注意硬件方面的限制

并行查询是数据库提高查询性能的一个有力举措 不过其往往受到比较大的约束 如上面提高的一些基于成本考虑之外 还有一些硬性的限制 如通常情况下 只有在数据库服务器有多个微处理器(CPU )的情况下数据库才会考虑执行并行查询 也就是受 只有具有多个CPU的计算机才能够使用并行查询 这是一个硬性的限制条件 另外在查询计划执行过程中 数据库还会判断当时是否有足够多的线程可以使用 每个查询 *** 作都要求一定的线程数才能够执行;而且执行并行计划比执行串行计划需要更多的线程 所需要的线程数也会随着并行度的提高而提高 如果在并行计划执行的时候 当时数据库服务器没有足够的线程让并行计划使用的话 数据库引擎就会自动减少并行度 甚至会放弃并行查询而改为串行计划 所以说 数据库是否能够执行并行查询 要受到其硬件的限制 为此 如果企业真的需要通过并行查询来提高数据库性能的话 则管理员就需要根据情况来调整硬件配置

注意点二 不建议对所有查询都使用并行查询

通常情况下 笔者认为最好只对大型表的连接查询 大量数据的聚合 *** 作 大型结果集的重复排序等等 *** 作才应用并行查询的功能 如果在这些 *** 作上执行并行查询的话 那么其改善数据库性能的效果是非常明显的 相反 如果对于简单查询执行并行查询的话 可能执行并行查询所需要的额外协调工作会大于其潜在的性能提升 所以 数据库管理员在确定是否需要执行并行查询功能的话 需要慎重 笔者的建议是 在数据库服务器级别上 最好不要设置并行查询 即把并行度设置为 或者一个比较小的值 然后对于一些特殊的查询 *** 作 利用MAXDOP查询提示来设置最大的可使用进程数 如此的话 可能会更加的合理 如果有时候数据库管理员不知道是否需要采用并行查询功能的话 则可以通过数据库自带的统计功能进行判断 为了区别并行查询计划到底有没有从并行查询中受益 数据库引擎可以将执行查询的估计开销与并行查询的开销阀值进行比较 并行计划只有对需时较长的查询通常更加有益;因为其性能优势将抵消初始化 同步和终止并行计划所需的额外时间开销

注意点三 数据库会根据查询所涉及到的行数来判断是否要并行查询

上面谈到 最好对大型表的连接查询 大量数据的聚合 *** 作 大型结果集的重复排序等等 *** 作才应用并行查询的功能 因为只有如此 并行查询带来的收益才会超过其付出的代价 但是 并不是说连接查询 聚合 *** 作 排序等作业都适合采用并行查询 当数据库在考虑并行查询计划的时候 查询优化器还会去确定所涉及到的行数 如果所涉及到的行数台少 则将不会考虑执行并行查询计划 而会采用串行方式执行查询语句 如此的话 可以避免因为启动 分发 协调的开销大大超过并行执行作业所带来的收益 这本来是一个不错的设计 但是也会给数据库管理员带来一定的麻烦 如现在数据库管理员想要测试并行查询到底可以在多大程度上影响查询 *** 作 就有点麻烦 因为其有数据量的限制 如果数据库管理员需要进行这个测试 还不得不先在数据库系统中导入足够多的数据才行 这就限制了数据库管理员的测试 *** 作 不过话说回来 这个机制仍然是不错的 因为数据库管理员不用去考虑 当数据库规模到多大的时候采用并行查询

注意点四 同一个 *** 作在不同时候会采用不同的进程数

lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22469

access表和excel表不同，它只用来做记录数据，不用来计算，计算得出的结果在查询里面显示，你说的if 函数在access 查询的表达式里使用IIF函数，比如： 库存情况: iif([库存]>[最小库存],"库存充足","库存不足")

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