SQL Server 总结复习(一)

近期我接触了一些新的知识和技术特性，这些特性并非局限于SQLSERVER的版本，它们中的大多数是在SQL Server 2008版本中引入的，还有一些甚至可以追溯到更早的时期。对于这些技术的运用，如果有什么不明白的地方，我强烈建议大家利用百度搜索进行深入了解。在此，我就不展开详细的叙述了。如果我有什么地方理解错误或表述不当，欢迎大家批评指正。

以下是我学习的一些关键点及其特性的概述：

1. 表变量、临时表、TVP与CTE的区别

TVP和临时表都是可索引的，并且它们的数据都存储在tempdb中，这会增加系统数据库的开销。相对而言，表变量和CTE仅在内存溢出时才会被写入tempdb。对于大量数据且需要反复查询关联的情况，我建议使用临时表或TVP。而对于处理少量数据，表变量或CTE则更为合适。

2. sql_variant类型

sql_variant是一种万能类型，它可以存储所有数据类型，类似于C中的object数据类型。

3. datetime, datetime2, datetimeoffset的区别

datetime类型的有效期较小，且不能用于1753年之前的日期。其精度为毫秒级别。而datetime2的数据范围类似于C中的datetime，精度高达秒后面小数点后七位。至于datetimeoffset，它则是一种考虑时区的日期类型。

4. MERGE的用法

MERGE语法简洁实用，主要用于对比两张表某些字段后的操作。其中，when not matched (by target)与when not matched by source的区别在于，前者针对对比后目标表中不存在的记录，可以进行insert操作；而后者则是针对目标表中多出的记录，可以选择进行delete或update操作。

5. rowversion类型

rowversion类型替代了以前的timestamp（时间戳）。它是一种8字节的二进制值，常用于解决并发操作的问题。

6. Sysdatetime()函数

Sysdatetime()函数返回的是datetime2类型，其精度高于传统的datetime类型。

7. with cube, with rollup, grouping sets运算符

这三个运算符都可以与group by语句一起使用。其中，with cube表示对所有级别的组合进行汇总；with rollup则按照级别进行汇总；而grouping sets可以展示出详细的分组设置，从实际的SEO优化代码中可以看出它们之间的详细区别。

数据库中的奥秘与魔法——分组、汇总与递归查询的无限可能

在数据库的广袤世界中，我们犹如手持魔法棒的巫师，通过一系列神奇的指令，将繁杂的数据转化为有价值的信息。今天，让我们一起揭开数据库查询中分组、汇总以及递归查询的神秘面纱。

想象一下，我们有一张商品库存表，表中包含了商品名称、规格和数量等信息。为了更直观地了解每种商品的总数量，我们可以使用分组和汇总功能。通过GROUP BY子句，我们可以按照商品名称进行分组，然后使用SUM函数计算每组的总数量。这样，我们就能快速得到每种商品的总数量，仿佛将数据魔法般地转化成了易于理解的报表。

而当我们处理具有层级关系的数据时，递归查询就派上了用场。例如，在一个员工表中，每个员工都有一个上级员工的ID。为了找出向特定员工报告的所有员工，我们可以使用递归查询。通过公用表达式（CTE），我们可以轻松实现递归查询。我们确定递归的起点，然后逐步向上或向下追溯，直到找到所有相关的记录。这种查询方式就像是在数据森林中寻路，虽然曲折，但总能找到通往答案的路径。

除了分组、汇总和递归查询，数据库中的pivot和unpivot操作也是非常有用的工具。pivot操作可以将行数据转换为列数据，而unpivot则可以将列数据转换为行数据。这两种操作在处理特定类型的数据时非常有用，例如当我们需要将销售数据从月份转换为类别时，可以使用pivot操作。

数据库查询是一门深奥的学问，也是一门充满创造力的艺术。通过分组、汇总、递归查询、pivot和unpivot等操作，我们可以将数据转化为有价值的信息，为决策提供支持。在这个过程中，我们不仅学会了如何使用数据库工具，还学会了如何运用智慧去解决问题，去创造可能。

数据之“枢轴”与“反枢轴”：PIVOT与UNPIVOT的奥秘之旅

在数据世界中，我们经常需要转换数据的格式，以更好地呈现和分析数据。其中，PIVOT和UNPIVOT是两种常用的操作方式。让我们通过创建一个简单的例子来深入理解这两个概念。

张三 97

李四 28

王五 33

神人 78

现在，我们要进行行转列的操作。通过PIVOT语句，我们可以轻松地将行数据转换为列数据。在这个例子中，我们以NAME为基准，将SCORE的平均分进行转换。转换后的结果如下：

成绩单 张三 李四 王五

SCORE 97 28 33 78

再深入一点，当我们使用UNPIVOT时，还可以为生成的列命名，使其更具描述性。例如，我们可以将订单列命名为“orders”，员工编号列命名为“操作员名字”。这样，转换后的数据更易于理解和操作。

PIVOT和UNPIVOT是数据处理中的强大工具。它们能够将数据的格式进行转换，使得数据更加直观、易于分析。无论是行转列还是列转行，这两个操作都能帮助我们更好地管理和呈现数据。通过深入了解和使用这两个操作，我们可以更加高效地处理和分析数据，为决策提供更有力的支持。

让我们用一句简短的话来概括这篇文章的主旨：PIVOT与UNPIVOT，数据处理中的得力助手，让数据呈现更直观，分析更高效。