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SQL Server数据库技术数据库是软件开发人员必须掌握的一门技术，在信息网络技术突飞猛进的今天，数据对于人们生活和工作的重要性可想而知，如何合理安全的管理各种数据信息，对于软件IT 行业的发展起到了至关重要的作用。
1.数据、数据库、数据管理系统基本概念：数据：人类有用信息的符号化表示。
数据库：按照数据结构来组织、存储和管理数据的一个仓库。
数据库管理系统（DBMS）：可维护、存储并为应用系统提供数据的软件系统（软件+数据库+数据管理员）。
可以客观描述的事物被称为“实体”，不同的数据体现了不同的实体。
数据每一行（Row）对应一个实体，被称为“记录（record）”，每个输入项称为“列”(Column)，如编号，姓名，学号等。
数据“表”是实体的集合，用于存储具体的数据。
“数据库”是“表”的集合。
“关系”也是数据库重要的一部分（从关系表达式到键、类型、规则、权限、约束、触发器等抽象概念来表达）。
数据库发展史：・萌芽阶段――文件系统：提供简单数据共享和管理，类似于Winxp的资源管理器。
・初级阶段――第一代数据库：层次模型与网状模型数据库系统(如IMS信息管理系统) ・中级阶段――第二代数据库：关系数据库（如IBM的DB2，Oracle），使用结构化查询语言SQL作为数据库定义语言DDL和数据库操作语言DML。
（目前依然是商务应用领域的天下）・高级阶段――新一代数据库：如关系-对象型数据库系统，但像不同的方向上变迁以适应数据库厂商的各种需要。
2.常用数据库类型：・层次结构模型：IMS・网状结构模型：DBTG(Data Base Task Group)・关系结构模型：二维表格形式（字段记录）3.常用数据库产品SQL Server（Microsoft）、Oracle(Oracle甲骨文)、DB2(IBM)、MySQL(Sun) 、Access(MS Office)。
目前Intenet流行网站架构方式：LAMP(Linux + Apache + MySQL + PHP)。
sql server中的运算符SQL Server是一种关系型数据库管理系统，支持广泛的数学和逻辑运算符。
这些运算符允许用户在数据库中执行各种计算、比较和逻辑操作。
下面是一些常见的SQL Server中使用的运算符。
1.算术运算符：SQL Server支持常见的算术运算符，例如加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）和求余（%）。
这些运算符用于在查询中执行加减乘除等算术操作。
2.比较运算符：SQL Server支持比较运算符，包括等于（=）、不等于（<>）、大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）和小于等于（<=）。
这些运算符用于比较两个值之间的关系。
3.逻辑运算符：SQL Server支持逻辑运算符，包括逻辑与（AND）、逻辑或（OR）和逻辑非（NOT）。
这些运算符用于在查询中组合条件，以实现更复杂的逻辑操作。
4.位运算符：SQL Server支持位运算符，例如按位与（&）、按位或（|）、按位异或（^）和按位取反（~）。
这些运算符用于对二进制数据执行位级操作。
5.字符串运算符：SQL Server支持字符串运算符，包括连接运算符（+）和字符串匹配运算符（LIKE）。
连接运算符用于将两个字符串连接在一起，而LIKE运算符用于在查询中模式匹配。
6. NULL值运算符：SQL Server支持NULL值运算符，包括IS NULL和IS NOT NULL。
这些运算符用于比较列中的值是否为NULL。
7.聚合运算符：SQL Server支持聚合运算符，例如求和（SUM）、平均值（AVG）、最大值（MAX）和最小值（MIN）。
这些运算符用于在查询结果中执行聚合操作。
8.模糊查询运算符：SQL Server支持模糊查询运算符，例如通配符（%）和下划线（_）。
通配符用于匹配任意字符，而下划线用于匹配单个字符。
9.范围运算符：SQL Server支持范围运算符，例如BETWEEN和IN。
sqlserver 公式计算SQLServer是一种强大的数据库管理系统，其中包含了许多用于数据计算和分析的函数和公式。
在 SQL Server 中，公式计算的主要方法是使用内置函数和运算符。
SQL Server 中最基本的公式计算方法是使用算术运算符，例如加减乘除和求余等。
这些运算符可以用于计算数字和日期类型的数据，例如：SELECT 5 + 3 -- 输出结果为 8SELECT 10 - 5 -- 输出结果为 5SELECT 3 * 2 -- 输出结果为 6SELECT 10 / 2 -- 输出结果为 5SELECT 11 % 2 -- 输出结果为 1除了算术运算符，SQL Server 还提供了许多其他类型的公式计算函数。
其中一些函数可以用于字符串处理、日期运算、数学计算和逻辑运算。
以下是一些常用的公式计算函数：- 字符串函数：LEN、LEFT、RIGHT、SUBSTRING、CHARINDEX、REPLACE、LOWER、UPPER 等。
- 日期函数：GETDATE、DATEPART、DATEDIFF、DATEADD 等。
- 数学函数：ABS、SQRT、POWER、ROUND、RAND 等。
- 逻辑函数：AND、OR、NOT、CASE WHEN 等。
在使用公式计算时，还需要注意 SQL Server 中数据类型的转换和处理。
例如，当计算小数时，需要使用 CAST 或 CONVERT 函数将整数转换为小数类型。
另外，还需要注意数据精度和舍入问题，以避免计算结果出现偏差。
总的来说，SQL Server 公式计算提供了丰富的函数和运算符，可以方便地进行数据处理和分析。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的函数和方法，以确保计算结果的准确性和可靠性。
sql server 强加密原理SQL Server是一种常用的关系型数据库管理系统，它提供了多种加密机制来保护敏感数据的安全性。
本文将介绍SQL Server强加密的原理和实现方式。
一、加密类型SQL Server支持多种加密类型，包括对称加密、非对称加密和哈希算法加密。
1. 对称加密：对称加密使用相同的密钥对数据进行加密和解密。
SQL Server提供了多种对称加密算法，如AES、DES和3DES等。
2. 非对称加密：非对称加密使用一对公钥和私钥进行加密和解密。
SQL Server中常用的非对称加密算法是RSA算法。
3. 哈希算法加密：哈希算法通过将数据转换为固定长度的哈希值来加密数据。
SQL Server中常用的哈希算法有MD5和SHA-256等。
二、加密过程SQL Server中的加密过程主要包括密钥管理、加密和解密三个步骤。
1. 密钥管理：SQL Server使用加密层次结构来管理密钥。
每个层次的密钥都由更高一级的密钥进行加密保护。
最顶层的密钥称为主密钥（Master Key），它用于加密下一级的密钥。
主密钥可以由密码或证书来保护。
下一级的密钥称为对称密钥或证书密钥（Certificate Key），它用于加密数据或其他密钥。
密钥的管理由系统管理员负责，他们可以使用SQL Server提供的工具或命令来创建、导入、导出和删除密钥。
2. 加密：在SQL Server中，可以通过内置的函数或存储过程来加密数据。
对称加密使用加密算法和密钥对数据进行加密，非对称加密使用公钥对数据进行加密。
哈希算法通过将数据转换为哈希值来加密数据。
加密后的数据存储在数据库中，只有拥有相应密钥的用户才能解密和访问数据。
3. 解密：解密过程与加密过程相反。
对称加密使用相同的密钥对数据进行解密，非对称加密使用私钥对数据进行解密。
哈希算法不可逆，无法通过哈希值还原原始数据。
三、实现方式SQL Server提供了多种实现方式来加密数据库中的数据。
sql server 数学函数
在 SQL Server 中，有许多数学函数可用于执行各种数学计算。
以下是一些常用的 SQL Server 数学函数:
1. 聚合函数 (Sum、Count、Average、Max、Min):用于计算一列或多列的总和、计数、平均数、最大值和最小值。
2. 平方根函数 (Square Root):用于计算一个数的平方根。
3. 正弦函数 (Sin):用于计算一个数的正弦值。
4. 余弦函数 (Cos):用于计算一个数的余弦值。
5. 正切函数 (Tan):用于计算一个数的正切值。
6. 割函数 (Georgius):用于计算一个数的割函数。
7. 对数函数 (Log):用于计算一个数的对数。
8. 指数函数 (Exp):用于计算一个数的指数。
9. 逆指数函数 (Inv Expo):用于计算一个数的逆指数。
10. 三角函数 (Sin、Cos、Tan、Georgius、Arcsin、Arccos、arctan):用于计算三角函数。
11. 绝对值函数 (Abs):用于计算一个数的绝对值。
12. 条件函数 (If):用于根据指定条件返回不同的结果。
这些函数只是 SQL Server 中众多数学函数的一部分，SQL Server 还支持其他数学函数，如指数对数函数 (ExpLog)、自然对数函数 (Log)、反三角函数 (InvTan)、部分分式函数 (Frac) 等。
SQL--Server常用公式与函数整理一、算术运算符SQL*Server*支持基本的算术运算符，如加（+）、减（-）、乘（）、除（/）和取余（%）等。
这些运算符可以直接在*SQL*查询中使用，用于数字和日期类型的数据计算。
示例：sqlSELECT*5+3AS加法结果;--输出结果为8SELECT*10-5AS减法结果;--输出结果为5SELECT*32AS乘法结果;--输出结果为6SELECT*10/2AS除法结果;--输出结果为5SELECT*11%2AS取余结果;--输出结果为1二、字符串函数字符串函数主要用于字符串的处理和操作，包括截取、连接、查找、替换、转换等。
常用的字符串函数有：*LEN(string_expression)：返回字符串的长度。
*LEFT(string_expression,*number_of_chars)：返回字符串最左侧的指定数量的字符。
*RIGHT(string_expression,*number_of_chars)：返回字符串最右侧的指定数量的字符。
*SUBSTRING(string_expression,*start,*length)：返回字符串的子字符串。
*CHARINDEX(substring,*expression*[,*start_location])：返回子字符串在表达式中的起始位置。
REPLACE(string_expression,*search_string,*replacement_string)：在字符串中替换指定的子字符串。
*LOWER(string_expression)：将字符串转换为小写。
*UPPER(string_expression)：将字符串转换为大写。
示例：sqlSELECT*LEN('Hello*World')*AS*字符串长度;*--*输出结果为*11SELECT*LEFT('Hello*World',*5)*AS*左侧子串;*--*输出结果为*Hello三、日期函数日期函数用于日期和时间的处理和计算，常用的日期函数有：*GETDATE()：返回当前日期和时间。
SQL Server实现最短路径的搜索算法在表RelationGraph中，有三个字段（ID,Node,RelatedNode）,其中Node和RelatedNode 两个字段描述两个节点的连接关系；现在要求，找出从节点"p"至节点"j"，最短路径（即经过的节点最少）。
这是去年的问题了，今天在整理邮件的时候才发现这个问题，感觉顶有意思的，特记录下来。
图1.解析为了能够更好的描述表RelationGraph中字段Node和 RelatedNode的关系，我在这里特意使用一个图形来描述，如图2.图2.在图2，可清晰的看出各个节点直接如何相连，也可以清楚的看出节点"p"至节点"j"的的几种可能路径。
从上面可以看出第2种可能路径，经过的节点最少。
为了解决开始的问题，我参考了两种方法，第1方法是，参考单源最短路径算法：Dijkstra(迪杰斯特拉)算法，主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
图3.第2方法是，针对第1种方法的改进，就是采用多源点方法，这里就是以节点"p"和节点"j"为中心向外层扩展，直到两圆外切点，如图4. ：图4.实现在接下来，我就描述在SQL Server中，如何实现。
当然我这里采用的前面说的第2种方法，以"P"和"J"为始点像中心外层层扩展。
这里提供有表RelactionGraph的create& Insert数据的脚本：e TestDB2.go3.if object_id('RelactionGraph') Is not null drop table RelactionGraph4.create table RelactionGraph(ID int identity,Item nvarchar(50),RelactionItemnvarchar(20),constraint PK_RelactionGraph primary key(ID))5.go6.create nonclustered index IX_RelactionGraph_Item on RelactionGraph(Item)include(RelactionItem)7.create nonclustered index IX_RelactionGraph_RelactionItem on RelactionGraph(RelactionItem)include(Item)8.go9.insert into RelactionGraph (Item, RelactionItem ) values10. ('a','b'),('a','c'),('a','d'),('a','e'),11. ('b','f'),('b','g'),('b','h'),12. ('c','i'),('c','j'),13. ('f','k'),('f','l'),14. ('k','o'),('k','p'),15. ('o','i'),('o','l')16.go编写一个存储过程up_GetPathe TestDB2.go3.exec dbo.up_GetPath4. @Node = 'p',5.@RelatedNode = 'j'6.go上面的存储过程，主要分为两大部分，第1部分是实现如何搜索，第2部分实现如何构造返回结果。
sqlserver 位运算一、引言在SQL Server中，位运算是一种强大的技术，可以帮助我们优化数据存储和处理。
位运算基于二进制位，可以实现对数据的高效操作。
本文将详细介绍位运算的基础知识，以及在SQL Server中的应用和实践案例。
二、位运算基础知识1.位与运算（&）：对应位上，只有两个数都为1时，结果才为1，否则为0。
2.位或运算（|）：对应位上，只要有一个数为1，结果就为1。
3.位异或运算（^）：对应位上，两个数不同则结果为1，相同为0。
4.位非运算（~）：对一个二进制数进行按位取反。
5.左移运算（<<）：将一个数的二进制位向左移动指定的位数，右侧空出的位用0填充。
6.右移运算（>>）：将一个数的二进制位向右移动指定的位数，左侧空出的位用0填充。
三、SQL Server中的位运算应用1.使用位运算符的列：在SQL Server中，可以使用位运算符对列进行操作。
例如，可以使用位与运算（&）对日期时间数据进行压缩存储。
2.使用位运算的查询示例：以下示例展示了如何使用位运算查询数据。
```SELECTcolumn1 & 1000 AS compressed_column1,column1FROMtable_name;```四、位运算在SQL Server中的实战案例1.案例一：压缩存储日期时间数据。
通过对日期时间数据进行位运算，可以将其压缩存储，减少存储空间。
2.案例二：加密和解密数据。
可以使用位运算实现数据加密和解密，提高数据安全性。
3.案例三：处理二进制数据。
在处理二进制数据时，位运算可以提高处理效率。
五、总结与展望位运算在SQL Server中具有广泛的应用前景。
掌握位运算基础知识，可以帮助我们更好地优化数据存储和处理。
在实际工作中，我们可以根据需求灵活运用位运算，提高数据库操作效率。
sql server 位运算SQL Server是一种关系型数据库管理系统，它提供了强大的数据管理和查询功能。
在SQL Server中，位运算是一种可以对二进制数进行操作的方法。
位运算可以在编程和数据处理中起到很重要的作用，能够快速有效地处理大量的数据。
位运算是通过对二进制数的每一位进行操作来实现的。
在SQL Server中，常用的位运算包括按位与（AND）、按位或（OR）、按位异或（XOR）以及位移运算等。
使用位运算可以在一些具体的应用场景中发挥巨大的作用。
下面将介绍几个常见的位运算应用案例。
1. 权限控制在一些应用系统中，权限控制是非常重要的。
数据库可以存储用户的权限信息，使用位运算可以方便地对用户的权限进行管理。
可以将每种权限用一个二进制数表示，然后使用位运算进行权限的增加、删除、修改和查询等操作。
2. 数据标记在某些情况下，需要对数据进行标记，以便于后续的处理。
例如，在某个表中有一列用于记录数据是否已经被处理过，可以使用一个二进制数进行标记。
使用位运算可以快速地对数据进行标记和查询。
3. 数据压缩在存储大量数据时，数据的存储空间是非常关键的。
位运算可以用于数据的压缩和解压缩。
通过将数据转化为二进制数，并使用位运算对二进制数进行处理，可以减少数据的存储空间，提高存储效率。
4. 数据加密数据的安全性是数据库管理中的重要问题。
位运算可以用于对数据进行加密和解密。
通过对数据的二进制表示进行位运算和异或操作，可以对数据进行加密，提高数据的安全性。
5. 数据索引在数据库中，索引对于提高查询性能非常重要。
位运算可以用于数据的索引。
通过对数据的二进制表示进行位运算，可以生成唯一的索引值，提高数据的检索效率。
在SQL Server中，位运算可以使用SQL语句中的&（按位与）、|（按位或）和^（按位异或）等运算符来实现。
还可以使用<<（左移）和>>（右移）等位移运算符。
总之，SQL Server中的位运算为我们提供了一种高效、方便的数据处理方式。
SQL Server 三大算法（嵌套，合并，哈希)的IO成本总结
SQL Server 三大算法（嵌套，合并，哈希)的IO成本
1. Nested Loop Join(嵌套循环联结)
算法：
其思路相当的简单和直接：对于关系R的每个元组 r 将其与关系S的每个元组 s 在JOIN条件的字段上直接比较并筛选出符合条件的元组。
写成伪代码就是：
代价：
被联结的表所处内层或外层的顺序对磁盘I/O开销有着非常重要的影响。
而CPU开销相对来说影响较小，主要是元组读入内存以后(in-memory)的开销，是 O (n * m)
对于I/O开销，根据 page-at-a-time 的前提条件，I/O cost = M + M * N，
翻译一下就是 I/O的开销 = 读取M页的I/O开销 + M次读取N页的I/O开销。
2. Sort-Merge Join (排序合并联结)
Nested Loop一般在两个集合都很大的情况下效率就相当差了，而
Sort-Merge在这种情况下就比它要高效不少，尤其是当两个集合的JOIN字段上都有聚集索引(clustered index)存在时，Sort-Merge性能将达到最好。
算法：
基本思路也很简单(复习一下数据结构中的合并排序吧)，主要有两个步骤：
(1) 按JOIN字段进行排序
(2) 对两组已排序集合进行合并排序，从来源端各自取得数据列后加以比较(需要根据是否在JOIN字段有重复值做特殊的“分区”处理)
代价：(主要是I/O开销)
有两个因素左右Sort-Merge的开销：JOIN字段是否已排序以及 JOIN字段上的重复值有多少。
• 最好情况下(两列都已排序且至少有一列没有重复值)：O (n + m) 只需要对两个集合各扫描一遍。
（这里的m，n如果都能用到索引那就更好了）
• 最差情况下(两列都未排序且两列上的所有值都相同)：O (n * log n + m * log m + n * m) 两次排序以及一次全部元组间的笛卡尔乘积
3. Hash Join (哈希联结)
Hash Join在本质上类似于两列都有重复值时的Sort-Merge的处理思想——分区(patitioning)。
但它们也有区别：Hash Join通过哈希来分区(每一个桶就是一个分区)而Sort-Merge通过排序来分区(每一个重复值就是一个分区)。
值得注意的是，Hash Join与上述两种算法之间的较大区别同时也是一个较大限制是它只能应用于等值联结(equality join)，这主要是由于哈希函数及其桶的确定性及无序性所导致的。
算法：
基本的Hash Join算法由以下两步组成：
同nested loop，在执行计划中build input位于上方，probe input位于下方。
hash join操作分两个阶段完成：build（构造）阶段和probe（探测）阶段。
(1) Build Input Phase：基于JOIN字段，使用哈希函数h2为较小的S
集合构建内存中(in-memory)的哈希表，相同键值的以linked list组成一个桶(bucket)
(2) Probe Input Phase：在较大的R集合上对哈希表进行核对以完成联结。
代价：
值得注意的是对于大集合R的每个元组 r ，hash bucket中对应 r 的那个bucket中的每个元组都需要与 r 进行比较，这也是算法最耗时的地方所在。
CPU开销是O (m + n * b) b是每个bucket的平均元组数量。
总结：
三种join方法，都是拥有两个输入，优化的基本原则：
1. 避免大数据的hash join，（hash join适合低并发情况，他占用内存和io 是很大的）。
2，尽量将其转化为高效的merge join、nested loop join。
可能使用的手段有表结构设计、索引调整设计、SQL优化，以及业务设计优化。
