T-SQL性能調優(yōu)秘笈：基于SQL Server 2012窗口函數

定　價：￥49.00

作　者：	（美）Itzik Ben-Gan 著；林德玲，方鑫譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	計算機與互聯(lián)網數據庫

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ISBN：	9787115355010	出版時間：	2014-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	219	字數：

內容簡介

　　在Transact-SQL中使用窗口函數，可以針對許多問題進行查詢的優(yōu)化，以獲得簡單完美的解決方案。《T-SQL性能調優(yōu)秘笈——基于SQL Server 2012窗口函數》基于SQL Server 2012，討論了SQL窗口、窗口函數、排序集合函數、窗口函數的優(yōu)化以及利用窗口函數的T-SQL解決方案等內容。通過閱讀本書，你將學到如何使用靈活、清晰、高效的方法對一個集合中的多條記錄進行計算。無論你是數據庫管理員，還是數據庫開發(fā)人員、數據分析人員等，《T-SQL性能調優(yōu)秘笈——基于SQL Server 2012窗口函數》都可以作為你的實踐指導，幫助你掌握如何使用一系列T-SQL查詢方案來解決常見的業(yè)務問題。

作者簡介

暫缺《T-SQL性能調優(yōu)秘笈：基于SQL Server 2012窗口函數》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章　SQL窗口函數　1
1．1　窗口函數的背景　2
1．1．1　窗口函數的描述　2
1．1．2　基于集合與基于迭代/游標的編程　6
1．1．3　窗口函數替代方案的不足之處　11
1．2　使用窗口函數的解決方案簡介　16
1．3　窗口函數中的元素　20
1．3．1　分區(qū)　21
1．3．2　排序　22
1．3．3　框架　23
1．4　支持窗口函數的查詢元素　24
1．4．1　查詢邏輯處理　24
1．4．2　支持窗口函數的子句　26
1．4．3　避開限制　29
1．5　潛在的額外篩選器　31
1．6　窗口定義的重復使用　32
1．7　小結　33
第2章　窗口函數詳述　34
2．1　窗口聚合函數　34
2．1．1　窗口聚合函數描述　34
2．1．2　支持的窗口元素　35
2．1．3　對進一步篩選的一些想法　51
2．1．4　DISTINCT聚合　53
2．1．5　嵌套聚合　55
2．2　排名函數　60
2．2．1　支持的窗口元素　60
2．2．2　ROW_NUMBER　60
2．2．3　NTILE　65
2．2．4　RANK和DENSE_RANK　69
2．3　分布函數　71
2．3．1　支持的窗口元素　71
2．3．2　排名分布函數　71
2．3．3　逆分布函數　74
2．4　偏移函數　77
2．4．1　支持的窗口元素　77
2．4．2　LAG和LEAD　78
2．4．3　FIRST_VALUE、LAST_VALUE和NTH_VALUE　80
2．5　小結　83
第3章　排序集合函數　84
3．1　假設集合函數　85
3．1．1　RANK　85
3．1．2　DENSE_RANK　87
3．1．3　PERCENT_RANK　88
3．1．4　CUME_DIST　89
3．1．5　通用的解決方法　90
3．2　逆分布函數　93
3．3　偏移函數　97
3．4　字符串連接　102
3．5　小結　103
第4章　窗口函數的優(yōu)化　104
4．1　樣本數據　104
4．2　索引指南　106
4．2．1　POC索引　107
4．2．2　反向掃描　108
4．2．3　列存儲索引　111
4．3　排名函數　112
4．3．1　ROW_NUMBER　112
4．3．2　NTILE　114
4．3．3　RANK和DENSE_RANK　115
4．4　利用APPLY提高并行度　116
4．5　聚合和偏移函數　119
4．5．1　沒有排序和框架　119
4．5．2　有排序和框架　122
4．6　分布函數　133
4．6．1　排名分布函數　133
4．6．2　逆分布函數　134
4．7　小結　137
第5章　利用窗口函數的T-SQL解決方案　138
5．1　虛擬數字輔助表　138
5．2　日期和時間值序列　142
5．3　序列鍵　143
5．3．1　更新列的值為唯一值　143
5．3．2　數字序列的應用　145
5．4　分頁　148
5．5　刪除重復　151
5．6　數據透視　154
5．7　每組前N行　157
5．8　模式　160
5．9　統(tǒng)計總和　164
5．9．1　利用窗口函數的基于集合的解決方案　167
5．9．2　利用子查詢或聯(lián)接且基于集合的解決方案　168
5．9．3　基于游標的解決方案　169
5．9．4　基于CLR的解決方案　171
5．9．5　嵌套迭代　173
5．9．6　帶變量的多行UPDATE　174
5．9．7　性能基準　176
5．10　最大并發(fā)間隔　178
5．10．1　傳統(tǒng)的基于集合的解決方案　180
5．10．2　基于游標的解決方案　182
5．10．3　基于窗口函數的解決方案　185
5．10．4　性能基準　187
5．11　包裝間隔　188
5．11．1　傳統(tǒng)的基于集合的解決方案　191
5．11．2　基于窗口函數的解決方案　192
5．12　數據差距和數據島　201
5．12．1　數據差距　202
5．12．2　數據島　204
5．12．3　中位數　210
5．13　條件聚合　213
5．14　層次結構排序　215
5．15　小結　219