Query Store

Query Store 的历史查询追踪功能，挺适合平时调优时排查“突然变慢”的老查询。SQL Server 2019 里的Query Store，有点像数据库的“黑匣子”，能自动记录每次查询的执行计划和性能数据。你要是遇到查询突然变慢，直接翻翻历史记录，快就能看到到底是哪次改动惹的祸。性能监控方面也比较给力，不光记录执行次数、耗时，还有资源占用这些细节。你要是维护线上库，想找高频耗时的大查询，它还挺好用。执行计划回退功能也挺实用，一旦侦测到计划回退带来的性能问题，还能帮你自动切回表现版本，省了不少人工排查的时间。Query Store 的配置也蛮灵活，比如可以设置数据保留时间、存储上限，避免吃

针对高频执行的SQL语句，优化其性能，减少锁争用，避免慢查询阻塞其他查询。

ODS 设计方案 1. 目标 建立一个统一的、实时的操作性数据存储平台，用于支持业务系统的实时查询和分析。 提高数据质量和一致性，消除数据冗余。 为数据仓库和数据湖提供高质量的源数据。 2. 数据源 业务系统数据库 (例如：CRM、ERP、OA) 日志文件 第三方数据源 3. 数据模型 采用星型模型或雪花模型设计。 明确维度和事实表，并定义相关指标。 确保数据模型的可扩展性和灵活性。 4. 技术选型 Hadoop 生态系统 (HDFS, Hive, Spark) 云原生数据仓库 (Snowflake, BigQuery) MPP 数据库 (Greenplum, Vertica)

自关联查询方法 GROUP BY/HAVING查询方法 确定Oracle数据库表中重复的记录 Exception into子句

在最新版本4.01中，用户可以高效地将包含大量记录的结果保存到文件中。此外，用户还可以定义受限字符并在保存结果之前确定“带标题导出结果到文件”，这样就可以导出某些特定要求的表，而DBMS不允许这样做。

DB Query Analyzer 允许用户通过点击结果网格中的列标题对该列进行排序。单击一次将按升序排序，再次单击则切换为降序排序。

The book 'SQL Server 2012 Query Performance Tuning' focuses on optimizing SQL queries for the SQL Server 2012 database management system. It covers a wide range of optimization strategies and techniques from basic concepts to advanced skills. Topics include SQL Server 2012 overview, importance of qu

Microsoft SQL Server 2005技术内幕：T-SQL查询. 英文版，带目录，chm格式，专注于T-SQL的深入分析与应用。

优化频繁执行的 SQL 语句的 Query 真的是个老生常谈的问题，但总有人在踩坑。MySQL 内部机制这篇文章，蛮适合你这样对性能较敏感的开发者看看。像慢查询、锁争用、执行效率这类事儿，说简单也简单，说麻烦也真能折腾人。文章里面提到不少细节，比如减少对锁的无谓争用，挺适合你拿来对照项目里的 SQL 逻辑看看。尤其是多线程环境下的锁问题，不好直接卡整库，不夸张。你是不是也有种“明明 SQL 都写得挺规矩，为啥慢得离谱”的疑惑？嗯，查一下慢查询日志和执行计划，文章有提到技巧，像是用EXPLAIN配合慢日志，还挺实用。里面还顺带推荐了几篇相关文章，从 SQL Server 到 Oracle 再到

想找个轻量级的 JSON 存储方案？json-store是你需要的东西。它将 JSON 文档存储在文件系统中，模拟 NoSQL 数据库的查询功能。你可以把多个 JSON 对象放进不同的商店，也能将它们集中到一个商店。最棒的是，它不会像传统数据库一样占用大量内存，文档时也不会一次性加载所有数据，减少了内存开销。如果你对存储的表现有要求，可以自定义适配器将文件存储在光盘、云端、内存甚至 zip 中。比如，创建一个Config对象并设置适配器：$config = new Store\Config(); $config->setAdapter(new Local('some/path/persons'