我们需要多次运行一个文件夹下所有的sql脚本（可能时txt或者sql等文本文件）来更新Schema，文件多的时候需要多次执行，那么可以使用多条语句来执行sql脚本。
--下面的查询语句在SQL Query中运行，将执行d:\vss下面的指定sql脚本，这些脚本的后缀都是txt
exec master..xp_cmdshell 'isql -U sa -P 123 -i d:\vss\MSSchema.txt '
exec master..xp_cmdshell 'isql -U sa -P 123 -i d:\vss\MSSchema_030311.txt '
exec master..xp_cmdshell 'isql -U sa -P 123 -i d:\vss\MSSchema_030416.txt'
exec master..xp_cmdshell 'isql -U sa -P 123 -i d:\vss\MSSchema_030417.txt'
exec master..xp_cmdshell 'isql -U sa -P 123 -i d:\vss\MSSchema_030513.txt'
exec master..xp_cmdshell 'isql -U sa -P 123 -i d:\vss\MSSchema_030613.txt'
exec master..xp_cmdshell 'isql -U sa -P 123 -i d:\vss\MSSchema_031010.txt'
exec master..xp_cmdshell 'isql -U sa -P 123 -i d:\vss\MSSchema_050810.txt'
exec master..xp_cmdshell 'isql -U sa -P 123 -i d:\vss\TaxInvoice.sql'
当然，我们完全可以不 ......
SQL中DATEADD和DATEDIFF的用法
2009-12-10 22:16
固定日期减一个月（日、年）
dateadd(表达式1，表达式2，表达式3）
表达式1为MM或YY或DD
表达式2为1
表达式3为要减的日期
一个月的第一天
第一个例子，我将告诉你如何从当前日期去这个月的最后一天。请注意：这个例子以及这篇文章中的其他例子都将只使用DATEDIFF和DATEADD函数来计算我们想要的日期。每一个例子都将通过计算但前的时间间隔，然后进行加减来得到想要计算的日期。
这是计算一个月第一天的SQL 脚本：
Select DATEADD(mm, DATEDIFF(mm,0,getdate()), 0)
我们把这个语句分开来看看它是如何工作的。最核心的函数是getdate()，大部分人都知道这个是返回当前的日期和时间的函数。下一个执行的函数DATEDIFF(mm,0,getdate())是计算当前日期和“1900-01-01 00:00:00.000”这个日期之间的月数。记住：时期和时间变量和毫秒一样是从“1900-01-01 00:00:00.000”开始计算的。这就是为什么你可以在DATEDIFF函数中指定第一个时间表达式为“0”。下一个函数是DATEADD，增加当前日期到“1900-01-01”的月数。通过增加预定义的日期“1900-01-01”和当前日期的月 ......
实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程
建立一个 Web 应用，分页浏览功能必不可少。这个问题是数据库处理中十分常见的问题。经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也就是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。但这种分页方法仅适用于较小数据量的情形，因为游标本身有缺点：游标是存放在内存中，很费内存。游标一建立，就将相关的记录锁住，直到取消游标。游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标来逐行遍历数据，根据取出数据条件的不同进行不同的操作。而对于多表和大表中定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等待甚至死机。
更重要的是，对于非常大的数据模型而言，分页检索时，如果按照传统的每次都加载整个数据源的方法是非常浪费资源的。现在流行的分页方法一般是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。
最早较好地实现这种根据页面大小和页码来提取数据的方法大概就是“俄罗斯存储过程”。这个存储过程用了游标，由于游标的局限性，所以这个方法并没有得到大家的普遍认可。
后来，网上有人改造了此存储过程，下面的存储过程就是结合我们的办公自动� ......
作者：freedk
一、深入浅出理解索引结构
二、改善SQL语句
三、实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程
聚集索引的重要性和如何选择聚集索引
在上一节的标题中，笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：
1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。
2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒，哪怕分页总数只有3页或30万页。
虽然在超大容量情况下，这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时，这个1－3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用户的话说就是“还没有ACCESS数据库速度快”，这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。
笔者就此分析了一下，原来产生这种现象的症结是如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！
本篇文章的题目是：“查询优化及分页算法方案”。笔者只所以把“查询优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引。
在 ......
在JAVA中的SQL 语句的编写方面，没有使用ORACLE 绑定变量，很大程度上降低了数据库的性能，表现在两个方面：
1、SQL语句硬分析(Hard Parse)太多，严重消耗CPU资源，延长了SQL语句总的执行时间
SQL语句的执行过程分几个步骤：语法检查、分析、执行、返回结果。其中分析又分为硬分析(Hard Parse)和软分析(Soft Parse)。
一条SQL语句通过语法检查后，Oracle 会先去shared pool 中找是否有相同的sql，如果找着了，就叫软分析，然后执行SQL语句。
硬分析主要是检查该sql所涉及到的所有对象是否有效以及权限等关系，然后根据RBO或CBO模式生成执行计划，然后才执行SQL语句。
可以看出，硬分析比软分析多了很多动作，而这里面的关键是“在shared pool 中是否有相同的sql”，而这就取决于是否使用绑定变量。
2、共享池中SQL语句数量太多，重用性极低，加速了SQL语句的老化，导致共享池碎片过多。
共享池中不同的SQL语句数量巨大，根据LRU原则，一些语句逐渐老化，最终被清理出共享池；这样就导致shared_pool_size 里面命中率
下降，共享池碎片增多，可用内存空间不足。而为了维护共享池内部结构，需要使用latch，一种内部生命周期很短的lock，这将使 ......
在JAVA中的SQL 语句的编写方面，没有使用ORACLE 绑定变量，很大程度上降低了数据库的性能，表现在两个方面：
1、SQL语句硬分析(Hard Parse)太多，严重消耗CPU资源，延长了SQL语句总的执行时间
SQL语句的执行过程分几个步骤：语法检查、分析、执行、返回结果。其中分析又分为硬分析(Hard Parse)和软分析(Soft Parse)。
一条SQL语句通过语法检查后，Oracle 会先去shared pool 中找是否有相同的sql，如果找着了，就叫软分析，然后执行SQL语句。
硬分析主要是检查该sql所涉及到的所有对象是否有效以及权限等关系，然后根据RBO或CBO模式生成执行计划，然后才执行SQL语句。
可以看出，硬分析比软分析多了很多动作，而这里面的关键是“在shared pool 中是否有相同的sql”，而这就取决于是否使用绑定变量。
2、共享池中SQL语句数量太多，重用性极低，加速了SQL语句的老化，导致共享池碎片过多。
共享池中不同的SQL语句数量巨大，根据LRU原则，一些语句逐渐老化，最终被清理出共享池；这样就导致shared_pool_size 里面命中率
下降，共享池碎片增多，可用内存空间不足。而为了维护共享池内部结构，需要使用latch，一种内部生命周期很短的lock，这将使 ......
在JAVA中的SQL 语句的编写方面，没有使用ORACLE 绑定变量，很大程度上降低了数据库的性能，表现在两个方面：
1、SQL语句硬分析(Hard Parse)太多，严重消耗CPU资源，延长了SQL语句总的执行时间
SQL语句的执行过程分几个步骤：语法检查、分析、执行、返回结果。其中分析又分为硬分析(Hard Parse)和软分析(Soft Parse)。
一条SQL语句通过语法检查后，Oracle 会先去shared pool 中找是否有相同的sql，如果找着了，就叫软分析，然后执行SQL语句。
硬分析主要是检查该sql所涉及到的所有对象是否有效以及权限等关系，然后根据RBO或CBO模式生成执行计划，然后才执行SQL语句。
可以看出，硬分析比软分析多了很多动作，而这里面的关键是“在shared pool 中是否有相同的sql”，而这就取决于是否使用绑定变量。
2、共享池中SQL语句数量太多，重用性极低，加速了SQL语句的老化，导致共享池碎片过多。
共享池中不同的SQL语句数量巨大，根据LRU原则，一些语句逐渐老化，最终被清理出共享池；这样就导致shared_pool_size 里面命中率
下降，共享池碎片增多，可用内存空间不足。而为了维护共享池内部结构，需要使用latch，一种内部生命周期很短的lock，这将使 ......
使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓（lname）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。
索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引的方式与您使用书籍中的索引的方式很相似：它搜索索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。
在数据库关系图中，您可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表，或保存该表所在的关系图时，索引将保存在数据库中。
注意 并非所有的数据库都以相同的方式使用索引。作为通用规则，只有当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创建索引。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。在多数情况下，索引用于数据检索的速度优势大大超过它的不足之处。但是，如果应用程序非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则可能需要 ......
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