char     char是定长的,也就是当你输入的字符小于你指定的数目时,char(8),你输入的字符小于8时,它会再后面补空值.当你输入的字符大于指定的数时,它会截取超出的字符. varchar[(n)]       长度为n 个字节的可变长度且非 Unicode 的字符数据.n必须是一个介于1 和8,000 之间的数值.存储大小为输入数据的字节的实际长度,而不是n 个字节.所输入的数据字符长度可以为零. nchar 固定长度,存储Unicode字符,不足的补英文半角空格 nvarchar(

原文地址 MS SQL大值数据类型varchar(max).nvarchar(max).varbinary(max) 在MS SQL2005及以上的版本中,加入大值数据类型(varchar(max).nvarchar(max).varbinary(max) ).大值数据类型最多可以存储2^30-1个字节的数据. 这几个数据类型在行为上和较小的数据类型 varchar.nvarchar 和 varbinary 相同. 微软的说法是用这个数据类型来代替之前的text.ntext 和 image 数据

SQL Server char,varchar,nchar,nvarchar区别 (1)       定义: char:    固定长度,存储ANSI字符,不足的补英文半角空格. nchar:   固定长度,存储Unicode字符,不足的补英文半角空格 varchar:  可变长度,存储ANSI字符,根据数据长度自动变化. nvarchar: 可变长度,存储Unicode字符,根据数据长度自动变化. nvarchar(n) :包含 n个字符的可变长度 Unicode 字符数据.n 的值必须介于

概括: char:固定长度,存储ANSI字符,不足的补英文半角空格.CHAR存储定长数据很方便,CHAR字段上的索引效率级高,比如定义CHAR(10),那么不论你存储的数据是否达到了10个字节,都要占去10个字节的空间,不足的自动用空格填充,所以在读取的时候可能要多次用到trim(),比如char(100),它的值是"qian",而实际上它在数据库中是"qian "(qian后共有96个空格,就是把它填满为100个字节).但正因为是固定长度,所以速度效率高. nch

SQL Server 2016已经发布了有半年多,相信还有很多小伙伴还没有开始使用,今天我们来谈谈SQL Server 2016 查询存储性能优化,希望大家能够喜欢 作为一个DBA,排除SQL Server问题是我们的职责之一,每个月都有很多人给我们带来各种不能解释却要解决的性能问题. 我就多次听到,以前的SQL Server的性能问题都还好且在正常范围内,但现在一切已经改变,SQL Server开始糟糕, 疯狂的事情不能解释.在这个情况下我介入,分析下整个SQL Server的安装,最后用一些

转自:http://blog.csdn.net/a11112244444/article/details/51475107 首先介绍一下定长或变长 所谓定长就是长度固定的,当输入的数据长度没有达到指定的长度时将自动以英文空格在其后面填充,使长度达到相应的长度:有var前缀的,表示是实际存储空间是变长的,比如varchar,nvarchar变长字符数据则不会以空格填充,比较例外的是,text存储的也是可变长. 举例:用varchar(5)存储字符串“abc”,只占用3个字节的存储空间,而用char

首先说明下,ASP.NET MVC系列还在龟速翻译中. 工作好多年,基础知识甚是薄弱,决定以后在coding(cv操作)的时候尽量多google下,然后总结下来,目的有三:     1. 加深自己的理解,如果园看懂了并且没有误导人,那么我就理解对了.     2. 以备自己遇到问题之后还要google,直接看看自己的就好了.     3. 也许面试前的突击能用到,不用东找西看 下面言归正传,介绍下char.varchar.nchar.nvarcharar到底有什么区别,免得每次创建新表的时候,总

SQL  in与exists相关性能问题总结 in 和 exists in 和 exists的是DBA或开发人员日常工作学习中常用的基本运算符,今天我就这两个所带来的性能问题进行分析总结,方便自己与他人的后续学习与工作. 先来了解in 和 exists的性能区别: 如果主查询中的表较大且又有索引,子查询得出的结果集记录较少时,应该用in:反之如果外层的主查询记录较少,子查询中的表大,又有索引时使用exists. 举例说明: select * from A where A.ID in(select

使用SQL从AWR收集数据库性能变化趋势 为了对数据库一段时间的性能情况有个全面了解,显然AWR是一个非常有用的工具, 但很多人只会在数据库有性能问题时才会生成问题时段的awr报告去分析.虽然AWR 中给出的统计数据是一段时间的,对于峰值情况把握不准,但是如果把一段时间的 下列度量值做成统计趋势图,大家对系统的空闲.繁忙.异常时段可以一目了然, 也能从趋势变化中提前发现问题. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 METRIC 2012-10-18 2012-10-19 DI

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 18) --为什么这些SQL语句逻辑相同,性能却差异巨大? 本篇我们以三个例子来记录. 案例一:条件字段函数操作 mysql> CREATE TABLE `tradelog` ( `id` int(11) NOT NULL, `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL, `operator` int(11) DEFAULT NULL, `t_mod

关于执行计划Cost的三个疑问: 1. 执行计划的Cost越低,SQL就一定跑得越快吗?或者说Cost 和 执行时间成比例关系吗? 2. Oracle 默认产生的执行计划是Cost最低的吗? 3. 如果对象的统计信息都是最新的,执行计划就一定是准确和最优的吗? 实践出真知: 发现一条SQL,跑很久也没结果出来. SQL不是很长,但是执行计划很长. SQL文本: SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'yyyy-mm-dd') AS STAT_DATE, SYSDATE AS STAT_

在数据库中,字符型的数据是最多的,可以占到整个数据库的80%以上.为此正确处理字符型的数据,对于提高数据库的性能有很大的作用. 在字符型数据中,用的最多的就是Char与Varchar两种类型.前面的是固定长度,而后面的是可变长度. 现在我们需要考虑的是,在什么情况下使用Char字符型数据,什么情况下采用Varchar字符型数据.在这部分内容中,我就跟大家来探讨一下这个话题. VARCHAR数据类型可以节省存储空间,提高数据处理的效率. 首先说区别: char 类型: 对英文字符占用1个字节,对一

varchar和nvarchar的区别: varchar(n)长度为 n 个字节的可变长度且非 Unicode 的字符数据.n 必须是一个介于 1 和 8,000 之间的数值.存储大小为输入数据的字节的实际长度,而不是 n 个字节(如varchar(6),当字段为qqq时,数据库实际占用空间为3个字节,而不是6个字节,但只允许存储6个字节,一般中文占两个字节). nvarchar(n)包含 n 个字符的可变长度 Unicode 字符数据.n 的值必须介于 1 与 4,000 之间.字节的存储大小

(1)       定义: char:    固定长度,存储ANSI字符,不足的补英文半角空格. nchar:   固定长度,存储Unicode字符,不足的补英文半角空格 varchar:  可变长度,存储ANSI字符,根据数据长度自动变化. nvarchar: 可变长度,存储Unicode字符,根据数据长度自动变化. nvarchar(n) :包含 n个字符的可变长度 Unicode 字符数据.n 的值必须介于 1  与  4,000 之间.字节的存储大小是所输入字符个数的两倍.所输入的数据字

背景 公司有一个数据处理线,上面的数据经过不同环境处理,然后上线到正式库.其中一个环节需要将数据进行处理然后导入到另外一个库(Sql Server).这个处理的程序是老大用python写的,处理完后进入另外一个库后某些字段出现了乱码. 比如这个字符串:1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10 另外一个库变成:1006?267X(2020)02?0548?10 线上人员反馈回来后老大由于比较忙,一直没有排查,然后我问了下估计是什么原因.老大说他python里面转了utf8,可能是编码问题

一同事在写脚本时,遇到一个关于LIKE里面使用不同的变量类型导致查询结果不一致的问题,因为这个问题被不同的人问过好几次,索性总结一下,免得每次都要解释一遍,直接丢一篇博客岂不是更方便!其实看似有点让人不解的现象背后实质跟数据类型的实现有关. 下面我们构造这样一个类似的简单案例.如下所, CREATE TABLE TEST (ID ,), NAME ) ) INSERT INTO dbo.test SELECT 'abc32' INSERT INTO dbo.test SELECT 'abd32'

1. char char是定长的,也就是当你输入的字符小于你指定的数目时,char(8),你输入的字符小于8时,它会再后面补空值.当你输入的字符大于指定的数时,它会截取超出的字符. 2. nchar 包含 n 个字符的可变长度 Unicode 字符数据.n 的值必须介于 1 与 4,000 之间.字节的存储大小是所输入字符个数的两倍.所输入的数据字符长度可以为零. 3. varchar(n) 长度为 n 个字节的可变长度且非 Unicode 的字符数据.n 必须是一个介于 1 和 8,000 之

举几个例子来简单说明 这些例子我引用了Northwind库. 1. TOP 表达式 SQL Server 2000的TOP是个固定值,是不是觉得不爽,现在改进了. --前n名的订单declare @n int set @n = 10 select TOP(@n) * from Orders 2. 分页 不知各位过去用SQL Server 2000是怎么分页的,大多都用到了临时表.SQL Server 2005一句话就支持分页,性能据说也非常不错. --按Freight从小到大排序,求20到30行

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免使用 left join 和 null 值判断.left join 比 inner join 消耗更多的资源,因为它们包含与 null (不存在)数据匹配的数据,所以如果可以重新编写查询以使得该查询不使用任何 inner join ,则会得到相应的回报.例如有两表:product(product_id int not null,product_type_id int nul

1.选择合适的数据类型 为列选择最小化的数据类型 假设一列中的文本长度不一,使用VARCHAR而不是CHAR 不存储Unicode不要使用NVARCHAR或者NCHAR 假设一行的长度不超过8000,使用VARCHAR而不是TEXT 对于仅存数字的列要使用数字类型而不要用字符类型 不要使用字符串类型存储日期数据. 2.慎重使用触发器 保持触发器内的代码最小化 可能的情况下尽量用其它更高效的技术替代触发器 尽量避免回滚触发器 3.仅仅返回须要的数据 横向来看,不要返回自己不须要的列,尽量不要使用s

我们进行SQL优化时,经常会碰到对大量数据集进行排序,然后从排序后的集合取前部分结果的需求,这种情况下,当我们按照常规思路去写SQL时,系统会先读取过滤获得所有集合,然后进行排序,再从排序结果取出极少量结果,这个过程中,大量数据的扫描读取.过滤.排序会消耗掉大量的系统资源,SQL性能也会存在很大的问题,实践中,几分钟乃至几个小时不出结果的情况很常见.为了优化这种场景的SQL,我们经常会让查询顺序扫描建在排序列上的索引,已避开大量的数据读取和排序. 但实践中发现,当索引列不在条件中出现时,ORAC