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目 录
第1章SQL窗口函数1
1.1窗口函数的背景2
1.1.1窗口函数的描述2
1.1.2基于集合与基于迭代/游标的编程6
1.1.3窗口函数替代方案的不足之处11
1.2使用窗口函数的解决方案简介16
1.3窗口函数中的元素20
1.3.1分区21
1.3.2排序22
1.3.3框架23
1.4支持窗口函数的查询元素24
1.4.1查询逻辑处理24
1.4.2支持窗口函数的子句26
1.4.3避开限制29
1.5潜在的额外筛选器31
1.6窗口定义的重复使用32
1.7小结33
第2章窗口函数详述34
2.1窗口聚合函数34
2.1.1窗口聚合函数描述34
2.1.2支持的窗口元素35
2.1.3对进一步筛选的一些想法51
2.1.4DISTINCT聚合53
2.1.5嵌套聚合55
2.2排名函数60
2.2.1支持的窗口元素60
2.2.2ROW_NUMBER60
2.2.3NTILE65
2.2.4RANK和DENSE_RANK69
2.3分布函数71
2.3.1支持的窗口元素71
2.3.2排名分布函数71
2.3.3逆分布函数74
2.4偏移函数77
2.4.1支持的窗口元素77
2.4.2LAG和LEAD78
2.4.3FIRST_VALUE、LAST_VALUE和NTH_VALUE80
2.5小结83
第3章排序集合函数84
3.1假设集合函数85
3.1.1RANK85
3.1.2DENSE_RANK87
3.1.3PERCENT_RANK88
3.1.4CUME_DIST89
3.1.5通用的解决方法90
3.2逆分布函数93
3.3偏移函数97
3.4字符串连接102
3.5小结103
第4章窗口函数的优化104
4.1样本数据104
4.2索引指南106
4.2.1POC索引107
4.2.2反向扫描108
4.2.3列存储索引111
4.3排名函数112
4.3.1ROW_NUMBER112
4.3.2NTILE114
4.3.3RANK和DENSE_RANK115
4.4利用APPLY提高并行度116
4.5聚合和偏移函数119
4.5.1没有排序和框架119
4.5.2有排序和框架122
4.6分布函数133
4.6.1排名分布函数133
4.6.2逆分布函数134
4.7小结137
第5章利用窗口函数的T-SQL解决方案138
5.1虚拟数字辅助表138
5.2日期和时间值序列142
5.3序列键143
5.3.1更新列的值为唯一值143
5.3.2数字序列的应用145
5.4分页148
5.5删除重复151
5.6数据透视154
5.7每组前N行157
5.8模式160
5.9统计总和164
5.9.1利用窗口函数的基于集合的解决方案167
5.9.2利用子查询或联接且基于集合的解决方案168
5.9.3基于游标的解决方案169
5.9.4基于CLR的解决方案171
5.9.5嵌套迭代173
5.9.6带变量的多行UPDATE174
5.9.7性能基准176
5.10最大并发间隔178
5.10.1传统的基于集合的解决方案180
5.10.2基于游标的解决方案182
5.10.3基于窗口函数的解决方案185
5.10.4性能基准187
5.11包装间隔188
5.11.1传统的基于集合的解决方案191
5.11.2基于窗口函数的解决方案192
5.12数据差距和数据岛201
5.12.1数据差距202
5.12.2数据岛204
5.12.3中位数210
5.13条件聚合213
5.14层次结构排序215
5.15小结219
第1章SQL窗口函数1
1.1窗口函数的背景2
1.1.1窗口函数的描述2
1.1.2基于集合与基于迭代/游标的编程6
1.1.3窗口函数替代方案的不足之处11
1.2使用窗口函数的解决方案简介16
1.3窗口函数中的元素20
1.3.1分区21
1.3.2排序22
1.3.3框架23
1.4支持窗口函数的查询元素24
1.4.1查询逻辑处理24
1.4.2支持窗口函数的子句26
1.4.3避开限制29
1.5潜在的额外筛选器31
1.6窗口定义的重复使用32
1.7小结33
第2章窗口函数详述34
2.1窗口聚合函数34
2.1.1窗口聚合函数描述34
2.1.2支持的窗口元素35
2.1.3对进一步筛选的一些想法51
2.1.4DISTINCT聚合53
2.1.5嵌套聚合55
2.2排名函数60
2.2.1支持的窗口元素60
2.2.2ROW_NUMBER60
2.2.3NTILE65
2.2.4RANK和DENSE_RANK69
2.3分布函数71
2.3.1支持的窗口元素71
2.3.2排名分布函数71
2.3.3逆分布函数74
2.4偏移函数77
2.4.1支持的窗口元素77
2.4.2LAG和LEAD78
2.4.3FIRST_VALUE、LAST_VALUE和NTH_VALUE80
2.5小结83
第3章排序集合函数84
3.1假设集合函数85
3.1.1RANK85
3.1.2DENSE_RANK87
3.1.3PERCENT_RANK88
3.1.4CUME_DIST89
3.1.5通用的解决方法90
3.2逆分布函数93
3.3偏移函数97
3.4字符串连接102
3.5小结103
第4章窗口函数的优化104
4.1样本数据104
4.2索引指南106
4.2.1POC索引107
4.2.2反向扫描108
4.2.3列存储索引111
4.3排名函数112
4.3.1ROW_NUMBER112
4.3.2NTILE114
4.3.3RANK和DENSE_RANK115
4.4利用APPLY提高并行度116
4.5聚合和偏移函数119
4.5.1没有排序和框架119
4.5.2有排序和框架122
4.6分布函数133
4.6.1排名分布函数133
4.6.2逆分布函数134
4.7小结137
第5章利用窗口函数的T-SQL解决方案138
5.1虚拟数字辅助表138
5.2日期和时间值序列142
5.3序列键143
5.3.1更新列的值为唯一值143
5.3.2数字序列的应用145
5.4分页148
5.5删除重复151
5.6数据透视154
5.7每组前N行157
5.8模式160
5.9统计总和164
5.9.1利用窗口函数的基于集合的解决方案167
5.9.2利用子查询或联接且基于集合的解决方案168
5.9.3基于游标的解决方案169
5.9.4基于CLR的解决方案171
5.9.5嵌套迭代173
5.9.6带变量的多行UPDATE174
5.9.7性能基准176
5.10最大并发间隔178
5.10.1传统的基于集合的解决方案180
5.10.2基于游标的解决方案182
5.10.3基于窗口函数的解决方案185
5.10.4性能基准187
5.11包装间隔188
5.11.1传统的基于集合的解决方案191
5.11.2基于窗口函数的解决方案192
5.12数据差距和数据岛201
5.12.1数据差距202
5.12.2数据岛204
5.12.3中位数210
5.13条件聚合213
5.14层次结构排序215
5.15小结219
《T-SQL性能调优秘笈:基于SQL Server 2012窗口函数》主要内容包括:
超出常规的查询方式,加速对集合中多条记录的计算;
深入剖析与排序相关的一系列函数,如排名、分布、偏移函数;
在标准SQL中应用假设集合函数和逆分布函数;
使用策略来提高序列生成、分页、过滤和透视效率;
使用分区、排序及索引的方式提升查询速度;
应用诸如WindowSpool等新的优化迭代程序;
处理常见业务问题,如总计、间隔、中间值和差值。
在Transact-SQL中使用窗口函数,可以针对许多问题进行查询的优化,以获得简单完美的解决方案。
《T-SQL性能调优秘笈:基于SQL Server 2012窗口函数》基于SQLServer2012,讨论了SQL窗口、窗口函数、排序集合函数、窗口函数的优化以及利用窗口函数的T-SQL解决方案等内容。
通过阅读《T-SQL性能调优秘笈:基于SQL Server 2012窗口函数》,你将学到如何使用灵活、清晰、高效的方法对一个集合中的多条记录进行计算。无论你是数据库管理员,还是数据库开发人员、数据分析人员等,《T-SQL性能调优秘笈:基于SQL Server 2012窗口函数》都可以作为你的实践指导,帮助你掌握如何使用一系列T-SQL查询方案来解决常见的业务问题。
超出常规的查询方式,加速对集合中多条记录的计算;
深入剖析与排序相关的一系列函数,如排名、分布、偏移函数;
在标准SQL中应用假设集合函数和逆分布函数;
使用策略来提高序列生成、分页、过滤和透视效率;
使用分区、排序及索引的方式提升查询速度;
应用诸如WindowSpool等新的优化迭代程序;
处理常见业务问题,如总计、间隔、中间值和差值。
在Transact-SQL中使用窗口函数,可以针对许多问题进行查询的优化,以获得简单完美的解决方案。
《T-SQL性能调优秘笈:基于SQL Server 2012窗口函数》基于SQLServer2012,讨论了SQL窗口、窗口函数、排序集合函数、窗口函数的优化以及利用窗口函数的T-SQL解决方案等内容。
通过阅读《T-SQL性能调优秘笈:基于SQL Server 2012窗口函数》,你将学到如何使用灵活、清晰、高效的方法对一个集合中的多条记录进行计算。无论你是数据库管理员,还是数据库开发人员、数据分析人员等,《T-SQL性能调优秘笈:基于SQL Server 2012窗口函数》都可以作为你的实践指导,帮助你掌握如何使用一系列T-SQL查询方案来解决常见的业务问题。
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