使用vs2008连接sql server2005时出现如下提示:
说明: 执行当前 Web 请求期间,出现未处理的异常。请检查堆栈跟踪信息,以了解有关该错误以及代码中导致错误的出处的详细信息。
异常详细信息: System.Data.SqlClient.SqlException: 此版本的 SQL Server 不支持用户实例登录标志。该连接将关闭。
源错误:
行 19:
行 20: <%int count=0; %>
行 21: <%foreach (var o in dd.Data) {%>
行 22: <tr class='<%=(++count)%2==0?"even":"" %>'>
行 23:
源文件: c:\Documents and Settings\Administrator\桌面\MVCToolkit\MVCToolkit\Blog\Views\Shared\List.aspx 行: 21
在论坛上常见有朋友抱怨,说SQL Server太吃内存了。这里笔者根据经验简单介绍一下内存相关的调优知识。首先说明一下SQL Server内存占用由哪几部分组成。SQL Server占用的内存主要由三部分组成:数据缓存(Data Buffer)、执行缓存(Procedure Cache)、以及SQL Server引擎程序。SQL Server引擎程序所占用缓存一般相对变化不大,则我们进行内存调优的主要着眼点在数据缓存和执行缓存的控制上。本文主要介绍一下执行缓存的调优。数据缓存的调优将在另外的文章中介绍。
对于减少执行缓存的占用,主要可以通过使用参数化查询减少内存占用。
我们通过如下例子来说明一下使用参数化查询对缓存占用的影响。为方便试验,我们使用了一台没有其它负载的SQL Server进行如下实验。
下面的脚本循环执行一个简单的查询,共执行10000次。
首先,我们清空一下SQL Server已经占用的缓存:
dbcc freeproccache
【原文地址】Update of SQL Server Database Publishing Toolkit for Web Hosting
【原文发表日期】 Thursday, April 19, 2007 8:24 AM
几个月前,我在博客里写过由SQL服务器团队开发的新SQL 服务器数据库发布主机工具包 (SQL Server Database Publishing Hosting Toolkit)。你可以在我以前的2个博客贴子里读到关于它提供的功能和如何使用它的教程:
SQL服务器主机工具包是个可下载的免费工具,通过它来创建一个能重建你数据库(包括数据定义,存储过程,以及实际的数据内容)的.SQL脚本文件可真是容易之极。安装该工具完毕之后,你可以在 Visual Studio 或 Visual Web Developer 中右击你的数据库,然后使用相关的向导经过几个步骤来生成脚本:
【原文地址】New "Orcas" Language Feature: Extension Methods
【原文发表日期】 Tuesday, March 13, 2007 2:27 AM
上个星期,我发表了我准备写的讨论一些新的VB和C#语言特性的系列博客贴子的第一篇,这些新语言特性是将于今年晚些时候发布的Visual Studio和.NET框架Orcas版的一部分。
我的上一个博客贴子讨论了自动属性,对象初始化器和集合初始化器等新特性。如果你还没有读过这个帖子的话,请在这里阅读。今天的贴子讨论一个VB和C#中都具有的,重要得多的新特性:扩展方法 (Extension Methods)。
扩展方法允许开发人员往一个现有的CLR类型的公开契约(contract)中添加新的方法,而不用生成子类或者重新编译原来的类型。扩展方法有助于把今天动态语言中流行的对duck typing的支持之灵活性,与强类型语言之性能和编译时验证融合起来。
Create procedure pagination1
(@pagesize int, --页面大小,如每页存储20条记录
@pageindex int --当前页码
)
as
set nocount on
begin
declare @indextable table(id int identity(1,1),nid int) --定义表变量
declare @PageLowerBound int --定义此页的底码
declare @PageUpperBound int --定义此页的顶码
set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize
set @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize
set rowcount @PageUpperBound
insert into @indextable(nid) select gid from TGongwen
where fariqi >dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi desc
select O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t
where O.gid=t.nid and t.id>@PageLowerBound
and t.id<=@PageUpperBound order by t.id
end
set nocount off
以上存储过程运用了SQL SERVER的最新技术――表变量。应该说这个存储过程也是一个非常优秀的分页存储过程。当然,在这个过程中,您也可以把其中的表变量写成临时表:Create TABLE #Temp。但很明显,在SQL SERVER中,用临时表是没有用表变量快的。所以笔者刚开始使用这个存储过程时,感觉非常的不错,速度也比原来的ADO的好。但后来,我又发现了比此方法更好的方法。
笔者曾在网上看到了一篇小短文《从数据表中取出第n条到第m条的记录的方法》,全文如下:
从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录:
Select TOP m-n+1 *
FROM publish
Where (id NOT IN
(Select TOP n-1 id
FROM publish))
id 为publish 表的关键字
我当时看到这篇文章的时候,真的是精神为之一振,觉得思路非常得好。等到后来,我在作办公自动化系统(ASP.NET+ C#+SQL SERVER)的时候,忽然想起了这篇文章,我想如果把这个语句改造一下,这就可能是一个非常好的分页存储过程。于是我就满网上找这篇文章,没想到,文章还没找到,却找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程,这个存储过程也是目前较为流行的一种分页存储过程,我很后悔没有争先把这段文字改造成存储过程:
Create PROCEDURE pagination2
(
@SQL nVARCHAR(4000), --不带排序语句的SQL语句
@Page int, --页码
@RecsPerPage int, --每页容纳的记录数
@ID VARCHAR(255), --需要排序的不重复的ID号
@Sort VARCHAR(255) --排序字段及规则
)
AS
DECLARE @Str nVARCHAR(4000)
SET @Str=''Select TOP ''+CAST(@RecsPerPage AS VARCHAR(20))+'' * FROM
(''+@SQL+'') T Where T.''+@ID+''NOT IN (Select TOP ''+CAST((@RecsPerPage*(@Page-1))
AS VARCHAR(20))+'' ''+@ID+'' FROM (''+@SQL+'') T9 orDER BY ''+@Sort+'') orDER BY ''+@Sort
PRINT @Str
EXEC sp_ExecuteSql @Str
GO
其实,以上语句可以简化为:
Select TOP 页大小 *
FROM Table1 Where (ID NOT IN (Select TOP 页大小*页数 id FROM 表 orDER BY id))
orDER BY ID
但这个存储过程有一个致命的缺点,就是它含有NOT IN字样。虽然我可以把它改造为:
Select TOP 页大小 *
FROM Table1 Where not exists
(select * from (select top (页大小*页数) * from table1 order by id) b where b.id=a.id )
order by id
改善SQL语句
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如:
select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000
和执行:
select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan''
一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语句的确是不一样,如果tID是一个聚合索引,那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了;而前一句则要先从全表中查找看有几个name=''zhangsan''的,而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
事实上,这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”,它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间,也就是说,它能实现自动优化。
虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化,但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理,如非这样,有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
在查询分析阶段,查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数(SARG),那么就称之为可优化的,并且可以利用索引快速获得所需数据。
SARG的定义:用于限制搜索的一个操作,因为它通常是指一个特定的匹配,一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下:
列名 操作符 <常数 或 变量>
或
<常数 或 变量> 操作符列名
列名可以出现在操作符的一边,而常数或变量出现在操作符的另一边。如:
Name=’张三’
价格>5000
5000<价格
Name=’张三’ and 价格>5000