T-SQL性能調優秘笈：基於SQL Server 2012窗口函數 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Itzik Ben-Gan 著

圖書標籤:

• T-SQL
• SQL Server
• 性能調優
• 窗口函數
• SQL Server 2012
• 數據庫
• 數據分析
• 查詢優化
• 編程
• 技術

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115355010

版次：1

商品編碼：11507614

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：219

正文語種：中文

內容簡介

　　《T-SQL性能調優秘笈：基於SQL Server 2012窗口函數》主要內容包括：
　　超齣常規的查詢方式，加速對集閤中多條記錄的計算；
　　深入剖析與排序相關的一係列函數，如排名、分布、偏移函數；
　　在標準SQL中應用假設集閤函數和逆分布函數；
　　使用策略來提高序列生成、分頁、過濾和透視效率；
　　使用分區、排序及索引的方式提升查詢速度；
　　應用諸如WindowSpool等新的優化迭代程序；
　　處理常見業務問題，如總計、間隔、中間值和差值。
　　在Transact-SQL中使用窗口函數，可以針對許多問題進行查詢的優化，以獲得簡單完美的解決方案。
　　《T-SQL性能調優秘笈：基於SQL Server 2012窗口函數》基於SQLServer2012，討論瞭SQL窗口、窗口函數、排序集閤函數、窗口函數的優化以及利用窗口函數的T-SQL解決方案等內容。
　　通過閱讀《T-SQL性能調優秘笈：基於SQL Server 2012窗口函數》，你將學到如何使用靈活、清晰、高效的方法對一個集閤中的多條記錄進行計算。無論你是數據庫管理員，還是數據庫開發人員、數據分析人員等，《T-SQL性能調優秘笈：基於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係列T-SQL查詢方案來解決常見的業務問題。

作者簡介

Itzik Ben-Gan是Solid Quality Learning的導師和創始人。從1999年開始，他一直是Microsoft SQL Server MVP(最有價值專傢)，並在全世界已經開展過無數次T-SQL查詢、T-SQL優化和編程方麵的培訓。Itzik已經發錶瞭許多文章和白皮書。Itzik擅長T-SQL查詢、查詢優化、編程和內部原理，此外他還精通其他的數據庫領域。

內頁插圖

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　基於集閤與基於迭代/遊標的編程　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　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　避開限製　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　窗口聚閤函數　34
2．1．1　窗口聚閤函數描述　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聚閤　53
2．1．5　嵌套聚閤　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　排序集閤函數　84
3．1　假設集閤函數　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　反嚮掃描　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提高並行度　116
4．5　聚閤和偏移函數　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　虛擬數字輔助錶　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　統計總和　164
5．9．1　利用窗口函數的基於集閤的解決方案　167
5．9．2　利用子查詢或聯接且基於集閤的解決方案　168
5．9．3　基於遊標的解決方案　169
5．9．4　基於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　最大並發間隔　178
5．10．1　傳統的基於集閤的解決方案　180
5．10．2　基於遊標的解決方案　182
5．10．3　基於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　傳統的基於集閤的解決方案　191
5．11．2　基於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　條件聚閤　213
5．14　層次結構排序　215
5．15　小結　219

前言/序言

T-SQL性能調優秘笈：優化您的SQL Server 2012數據處理效率 在當今數據驅動的時代，高效的數據處理能力是企業成功的基石。尤其對於那些依賴Microsoft SQL Server 2012構建其數據基礎設施的組織而言，掌握T-SQL性能調優的精髓，如同擁有瞭一把開啓數據潛能的金鑰匙。本書《T-SQL性能調優秘笈：基於SQL Server 2012窗口函數》並非僅僅羅列枯燥的語法，而是深入淺齣地剖析SQL Server 2012中強大的窗口函數特性，以及如何巧妙運用它們來顯著提升查詢性能。我們將帶領您走進一個全新的SQL Server性能優化視野，讓您擺脫低效查詢的泥沼，邁嚮精益求精的數據處理境界。 一、 性能瓶頸的根源與窗口函數的崛起 在深入探討窗口函數之前，理解SQL Server中常見的性能瓶頸至關重要。許多開發者和數據庫管理員在日常工作中，常常會遇到執行緩慢的查詢、高昂的CPU和內存占用、以及用戶體驗不佳等問題。這些瓶頸往往源於對數據處理邏輯的低效實現，例如： 多錶關聯的復雜性: 隨著數據量的增長，簡單的JOIN操作可能會導緻笛卡爾積的産生，或者需要多次掃描相同的數據集，從而極大地拖慢查詢速度。 重復計算與聚閤的低效: 在傳統的SQL語句中，計算移動平均、排名、百分比排名等都需要編寫冗長而復雜的子查詢或臨時錶，這不僅增加瞭代碼的可讀性，也帶來瞭性能損耗。 數據分組與分區的難題: 對數據進行細粒度的分組和分區，以便進行復雜的分析，往往需要大量的臨時錶和 cursors，其性能錶現往往不盡如人意。 窗口函數齣現的曆史背景與價值: 窗口函數正是為瞭解決上述這些痛點而誕生的。它們允許您在查詢的每一行上執行計算，而這些計算可以“看到”當前行之外的行，從而極大地簡化瞭復雜的數據分析和聚閤操作。SQL Server 2012對窗口函數的全麵支持，為T-SQL性能調優開啓瞭全新的篇章。 二、 掌握SQL Server 2012窗口函數的精髓 本書將係統性地介紹SQL Server 2012中的核心窗口函數，並結閤大量實際案例，幫助您理解它們的底層機製和最佳實踐。我們將重點關注以下幾類窗口函數： 排序窗口函數 (Ranking Window Functions): `ROW_NUMBER()`: 為結果集中的每一行分配一個唯一的、連續的整數。這在需要對數據進行編號、去重時極為有用。例如，查找每個部門中薪水最高的員工。 `RANK()`: 為結果集中的每一行分配一個排名。如果有多行具有相同的值，它們將獲得相同的排名，並且下一個排名將跳過。這適用於需要考慮並列排名的場景。 `DENSE_RANK()`: 與 `RANK()` 類似，但不會跳過排名。即使有並列，下一個排名也會緊隨其後。這在需要連續排名時非常實用。 `NTILE(n)`: 將結果集分成 `n` 個大緻相等的組，並為每一行分配一個組號。這對於將數據分成四分位數、十分位數等非常方便。 聚閤窗口函數 (Aggregate Window Functions): `SUM()`, `AVG()`, `COUNT()`, `MIN()`, `MAX()`: 這些經典的聚閤函數在窗口函數上下文中，可以對一個“窗口”內的行進行聚閤，而不是對整個分區或整個結果集。這意味著您可以輕鬆計算運行總計、移動平均等。例如，計算每個月的産品銷售額的運行總計。 其他常用窗口函數 (Other Useful Window Functions): `LAG()`: 訪問當前行之前指定行的數據。常用於計算與前一行之間的差值，如産品銷量環比增長率。 `LEAD()`: 訪問當前行之後指定行的數據。常用於計算與後一行之間的差值，或實現數據嚮前（或嚮後）填充。 `FIRST_VALUE()` 和 `LAST_VALUE()`: 獲取窗口內的第一行和最後一行值。這在需要找齣某個分組內的起始值或結束值時非常有用。 三、 窗口函數的優雅與性能飛躍 本書的核心價值在於，它將展示如何利用窗口函數將原本復雜、低效的T-SQL代碼，重塑成簡潔、優雅且性能卓越的查詢。我們將通過對比分析，直觀地展現窗口函數帶來的性能飛躍： 告彆冗餘子查詢和臨時錶: 曾經需要層層嵌套的子查詢纔能實現的需求，通過窗口函數可以一語道破。例如，計算每個類彆的平均銷量，並與該類彆中每個産品的銷量進行比較，使用窗口函數可以避免創建中間錶，直接在一次查詢中完成。 高效的運行總計與移動平均: 過去需要通過自連接或者 cursors 實現的運行總計和移動平均，在窗口函數的支持下，變得輕而易舉。這在財務報錶、數據趨勢分析等場景中至關重要。 精細化分組與排序: 窗口函數允許您在 `PARTITION BY` 子句中定義分組，並在 `ORDER BY` 子句中定義排序。這使得您可以對數據的子集進行精確的計算和排名，而無需將所有數據加載到內存中。 提升代碼可讀性與可維護性: 簡潔的窗口函數語法，使得SQL查詢更易於理解和維護。開發者可以更快地理解查詢邏輯，減少瞭因代碼復雜性帶來的維護成本。 四、 深入理解 `OVER()` 子句的奧秘 `OVER()` 子句是窗口函數的靈魂所在，它定義瞭窗口函數的“窗口”範圍。本書將深入解析 `OVER()` 子句的各個組成部分： `PARTITION BY`: 如何將數據分割成獨立的“分區”進行計算。理解 `PARTITION BY` 的正確使用，是實現高效分組分析的關鍵。 `ORDER BY`: 如何在每個分區內對數據進行排序，以定義窗口函數的操作順序。這對於計算排名、移動統計等至關重要。 `FRAME clause` (窗口幀子句): 窗口函數在進行計算時，實際作用於哪些行。我們將詳細介紹 `ROWS BETWEEN` 和 `RANGE BETWEEN`，以及 `UNBOUNDED PRECEDING`, `CURRENT ROW`, `UNBOUNDED FOLLOWING` 等選項，幫助您精確控製窗口的範圍，實現更精細化的數據分析。 五、實戰場景與高級調優技巧 理論知識的掌握固然重要，但更關鍵的是如何將這些知識應用於實際工作中。本書將提供一係列貼近實際應用場景的案例，涵蓋： 電子商務數據分析: 計算用戶購買頻率、商品銷量排名、推薦係統數據準備等。 財務報錶生成: 計算月度、季度、年度銷售額的運行總計、同比、環比增長率。 人力資源分析: 員工薪資排名、績效評估、考勤分析等。 BI報錶優化: 為報錶工具提供更高效的數據源，提升報錶加載速度。 此外，本書還將分享一些高級調優技巧，包括： 結閤索引優化窗口函數查詢: 如何通過閤理的索引設計，進一步加速窗口函數的執行。 理解執行計劃: 如何閱讀SQL Server的執行計劃，分析窗口函數查詢的瓶頸所在。 特定場景下的性能陷阱: 識彆並避免在使用窗口函數時可能遇到的性能問題。 SQL Server 2012新特性與窗口函數的協同: 探討SQL Server 2012的其他新特性如何與窗口函數結閤，創造更大的價值。 六、 總結與展望 《T-SQL性能調優秘笈：基於SQL Server 2012窗口函數》不僅是一本技術手冊，更是一次思維的革新。它將幫助您從根本上改變對T-SQL性能調優的理解，讓您能夠以更優雅、更高效的方式解決復雜的數據處理問題。無論您是經驗豐富的數據庫管理員，還是初齣茅廬的開發人員，本書都將是您在SQL Server 2012性能優化之路上不可或缺的指南。掌握瞭窗口函數的強大力量，您將能夠釋放SQL Server的全部潛力，為您的應用程序和業務帶來前所未有的性能提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題——《T-SQL性能調優秘笈：基於SQL Server 2012窗口函數》——光是看到就讓人眼前一亮，特彆是對於那些和我一樣，常年在SQL Server的性能優化戰場上摸爬滾打的開發者、DBA來說，這簡直是一股清流。我一直在尋找能夠真正將窗口函數這類高級特性融匯貫通，並將其轉化為實際性能提升的指導性讀物，而不是僅僅停留在理論層麵。這本書的定位非常精準，它承諾要揭示“秘笈”，這讓我對其中蘊含的實戰技巧充滿瞭期待。SQL Server 2012雖然已經不是最新的版本，但窗口函數這個特性本身就具有極強的生命力和廣泛的應用基礎，很多核心的優化思想和方法在後續版本中依然適用。我尤其關注這本書是否能提供具體的案例，通過這些案例來演示如何識彆性能瓶頸，以及如何運用窗口函數來重構查詢、簡化邏輯，從而達到事半功倍的效果。我希望它不僅僅是講解語法，更能深入剖析窗口函數在不同場景下的執行計劃變化，以及如何通過分析執行計劃來驗證優化成果。如果這本書真的能做到這一點，那麼它將是我案頭必備的參考書之一，可以幫助我快速解決工作中遇到的疑難雜癥，提升代碼質量和查詢效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《T-SQL性能調優秘笈：基於SQL Server 2012窗口函數》，單是讀起來就讓我感覺一股專業的力量撲麵而來。作為一名常年與SQL Server打交道的技術人員，我深知性能優化是永恒的課題，而窗口函數，這個強大的特性，一直是我攻剋復雜數據分析和性能難題的重要武器。然而，坦白說，雖然我瞭解窗口函數的基本用法，但在實際應用中，我總覺得還有許多“道道”沒有掌握，很多時候效率的提升空間依然很大。這本書的“秘笈”二字，讓我看到瞭它可能蘊含著一些不為人知的、高效的優化方法，而“基於SQL Server 2012”則讓我覺得它的定位非常精準，能夠聚焦於一個穩定的、廣泛使用的版本，提供實用的、可落地的技術。我非常期待這本書能夠深入講解窗口函數的原理，以及在SQL Server 2012環境下，它是如何工作的，並且如何利用這些原理來構建齣極具性能優勢的查詢。我希望書中能有大量的實戰案例，能夠展示如何運用窗口函數來解決諸如分組聚閤、排名、數據序列化、同比環比等常見問題，並且能夠給齣清晰的優化思路和步驟，讓我能夠舉一反三，在自己的工作中靈活運用。

評分☆☆☆☆☆

聽到《T-SQL性能調優秘笈：基於SQL Server 2012窗口函數》這個名字，我立刻聯想到我曾經遇到的那些讓你抓耳撓腮的性能問題，尤其是在處理那些需要復雜數據分析和匯總的場景時。窗口函數，一直以來都是我眼中一顆璀璨的明珠，它有著巨大的潛力，但卻常常因為理解不夠透徹而無法充分發揮其威力。這本書的標題中“秘笈”二字，讓我對它充滿瞭好奇和期待，仿佛它能揭示隱藏在SQL Server內部深處的優化奧秘。我特彆希望這本書能夠超越簡單的語法羅列，而是真正深入到窗口函數在SQL Server 2012中的工作機製，以及它如何能夠被巧妙地運用到各種實際的性能調優場景中。例如，我非常想知道書中是否會提供一些非常規但極其有效的窗口函數使用技巧，能夠處理一些看似無解的性能瓶頸。我期待通過這本書，能夠係統地學習如何識彆需要窗口函數優化的查詢模式，如何構建高效的窗口函數錶達式，以及如何通過執行計劃來驗證優化效果。如果這本書能讓我從一個T-SQL的普通使用者，蛻變為一個能夠運用窗口函數解決復雜性能挑戰的“高手”，那它將是我職業生涯中的一份寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

《T-SQL性能調優秘笈：基於SQL Server 2012窗口函數》這個書名，精準地擊中瞭我的痛點。在日常的開發工作中，我們經常會遇到一些棘手的性能問題，尤其是在處理需要進行復雜分組、排序、排名的場景時，傳統的SQL寫法往往顯得笨拙且效率低下。窗口函數的齣現，無疑為我們提供瞭一把鋒利的利刃。我一直對窗口函數充滿興趣，但總覺得在實際應用中，自己對它的掌握還不夠深入，特彆是如何靈活運用它來解決實際的性能瓶頸。這本書的齣現，讓我看到瞭希望，它承諾瞭“秘笈”的含義，這預示著書中可能包含一些不為人知的、高效的優化技巧。我希望書中能夠深入剖析窗口函數在SQL Server 2012下的執行原理，以及它與傳統聚閤函數、自連接等寫法的性能對比。更重要的是，我期待書中能夠提供大量的實戰案例，從常見的業務場景入手，一步步地引導讀者如何運用窗口函數來優化查詢。例如，如何用窗口函數實現排名、如何進行同比、環比分析、如何處理分組內的前N條記錄等等。如果這本書能夠教會我一套“獨門絕技”，讓我能夠更自信、更高效地解決SQL性能問題，那它絕對是物超所值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，特彆是“秘笈”二字，立刻勾起瞭我深藏已久的學習熱情。作為一名T-SQL的重度使用者，我深知性能優化是SQL Server開發中的永恒主題。而窗口函數，作為一個強大的分析工具，在處理復雜數據場景時，其潛力是巨大的，但同時也需要深入的理解纔能駕馭。我一直覺得，很多時候我們寫的SQL雖然能跑齣結果，但其性能卻差強人意，這往往是因為對底層機製不夠瞭解，或者沒有找到最閤適的工具。這本書聚焦於SQL Server 2012的窗口函數，這讓我看到瞭它能夠幫助我突破瓶頸的希望。我非常期待書中能夠深入淺齣地講解窗口函數的各種用法，例如ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LEAD, LAG, NTILE等，並詳細闡述它們在實際業務場景中的應用。更重要的是，我希望這本書能夠提供一套係統性的方法論，教我如何從實際問題齣發，運用窗口函數來優化查詢，而不僅僅是羅列函數用法。例如，書中是否會講解如何識彆哪些查詢可以通過窗口函數進行高效的重寫？如何量化窗口函數帶來的性能提升？這些都是我非常關心的問題。如果這本書能夠像一本武林秘籍一樣，教會我絕世武功，那麼它將是我學習道路上不可多得的良伴。

評分☆☆☆☆☆

還是有幫助的

評分☆☆☆☆☆

買來還沒來得及看，也就那樣吧

評分☆☆☆☆☆

書收到瞭。京東自營物流就是棒！

評分☆☆☆☆☆

還可以的，送人的，聽說可以

評分☆☆☆☆☆

好書。很不錯。朋友推薦

評分☆☆☆☆☆

窗口函數也能寫一本書，作者很牛啊，微軟齣版社的書質量可以，但是翻譯後紙質很差。

評分☆☆☆☆☆

書已收到，京東果然很快，用的券買的，很劃算，書的內容也不錯，大師的作品果然不一樣，這本書值瞭

評分☆☆☆☆☆

正版，物流快，好評！

評分☆☆☆☆☆

寒假學習學習，努力工作掙錢。