mdf文件的其他说明： 在微软的SQL Server 2000 数据库有三种类型的文件：
主要数据文件（扩展名.mdf是 primary data file 的缩写）
主要数据文件包含数据库的启动信息，并指向数据库中的其他文件。用户数据和对象可存储在此文件中，也可以存储在次要数据文件中。每个数据库有一个主要数据文件。主要数据文件的建议文件扩展名是 .mdf。
次要 （扩展名.ndf是Secondary data files的缩写）
次要数据文件是可选的，由用户定义并存储用户数据。通过将每个文件放在不同的磁盘驱动器上，次要文件可用于将数据分散到多个磁盘上。另外，如果数据库超过了单个 Windows 文件的最大大小，可以使用次要数据文件，这样数据库就能继续增长。
次要数据文件的建议文件扩展名是 .ndf。
事务日志 （扩展名.ldf是Log data files的缩写）
事务日志文件保存用于恢复数据库的日志信息。每个数据库必须至少有一个日志文件。事务日志的建议文件扩展名是 .ldf。
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主要数据文件
主要数据文件是数据库的起点，指向数据库中文件的其它部分。每个数据库都有一个主要数据文件。主要数据文件的推荐文件扩展名是 .mdf ......
1.查询的模糊匹配
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。
解决办法:
其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。改进方法如下：
a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。
b、直接修改后台——根据输入条件，先查出符合条件的供应商，并把相关记录保存在一个临时表里头，然后再用临时表去做复杂关联
2.索引问题
在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为在设计表时，没去定义索引，而开发初期，由于表记录很少，索引创建与否，可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境，随着时间的推移，表记录越来越多，这时缺少索引，对性能的影响便会越来越大了� ......
超大型数据库的大小常常达到数百GB，有时甚至要用TB来计算。而单表的数据量往往会达到上亿的记录，并且记录数会随着时间而增长。这不但影响着数据库的运行效率，也增大数据库的维护难度。除了表的数据量外，对表不同的访问模式也可能会影响性能和可用性。这些问题都可以通过对大表进行合理分区得到很大的改善。当表和索引变得非常大时，分区可以将数据分为更小、更容易管理的部分来提高系统的运行效率。如果系统有多个CPU或是多个磁盘子系统，可以通过并行操作获得更好的性能。所以对大表进行分区是处理海量数据的一种十分高效的方法。本文通过一个具体实例，介绍如何创建和修改分区表，以及如何查看分区表。
1 SQL Server 2005
SQL Server 2005是微软在推出SQL Server 2000后时隔五年推出的一个数据库平台，它的数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使用户可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。此外SQL Server 2005结合了分析、报表、集成和通知功能。这使企业可以构建和部署经济有效的BI解决方案，帮助团队通过记分卡、Dashboard、Web Services和移动设备将数据应用推向业务的各个领域。无论是开发 ......
本文演示了 SQL Server 2005 分区表分区切换的三种形式：
1. 切换分区表的一个分区到普通数据表中：Partition to Table；
2. 切换普通表数据到分区表的一个分区中：Table to Partition；
3. 切换分区表的分区到另一分区表：Partition to Partition。
并指出了在分区表分区切换过程中的注意事项。
-- 创建分区函数
create partition function PF_Orders_OrderDateRange(datetime)
as
range right for values (
'1997-01-01',
'1998-01-01',
'1999-01-01'
)
go
-- 创建分区方案
create partition scheme PS_Orders
as
partition PF_Orders_OrderDateRange
to ([primary], [primary], [primary], [primary])
go
-- 创建分区表
create table dbo.Orders
(
OrderID int not null
,CustomerID varchar(10) not null
,EmployeeID int not null
,OrderDate datetime not null
)
on PS_Orders(OrderDate)
go
-- 创建聚集分区索引
create clustered index IXC_Orders_OrderDate on dbo.Orders(OrderDate)
go
-- 为分区表设置主键
alter table dbo.Orders add constraint PK_Orders
primary key ( ......
由于数据库对xml数据直接处理有很多优势，05也对这方面加强了功能。
但这方面资料少，所以自己做了一些总结，希望会给大家带来帮助
--charry0110(晓风残月)
--作者：陈海雨
--用SQL多条可以将多条数据组成一棵XML树L一次插入
--将XML树作为varchar参数传入用
--insert xx select xxx from openxml() 的语法插入数据
-----------------------------------导入，导出xml--------------------------
--1导入实例
--单个表
create table Xmltable(Name nvarchar(20),Nowtime nvarchar(20))
declare @s as nvarchar(2000);
set @s = N''
<Xmltables>
<Xmltable Name="1" Nowtime="1900-1-1">0</Xmltable>
<Xmltable Name="2" Nowtime="1900-1-1">0</Xmltable>
& ......
什么是数据库分区？
数据库分区是一种对表的横向分割，Sql server 2005企业版和之后的Sql server版本才提供这种技术，这种对表的横向分割不同于2000中的表分割，它对访问用户是透明的，用户并不会感觉的表被横向分割了。（2000中的表横向分割是建n个表例如按时间建表每月一个表，表名不同，最后需要做一个大视图）
为什么要分区？
显而易见分区是为了提高数据库的读写性能，提高数据库的效率；
分区是否总是可以提高效率？
分区是一把双刃剑，并不总能提高效率，这和具体情况有关系。
之所以有分区技术，分区技术用的好的话可以提高性能，是因为一方面分区把一大块数据分成了n小块，这样查询的时候很快定位到某一小块上，在小块中寻址要快很多；另一方面CPU比磁盘IO快很多倍，而硬件上又有多个磁盘，或者是RAID（廉价磁盘冗余阵列），可以让数据库驱动CPU同时去读写不同的磁盘，这样才有可能可以提高效率。
分区在有些时候并不能提高读写效率，比如说我们经常看到的按照日期字段去分区MSDN例子，这个实例中是按照记录的生成时间来分区的，把一年的数据分割成12个分区，每月一个。这样的分区导致分区并不能实现CPU同步写并提高写入性能，因为在同一个时段CPU总是 ......
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