MSSQL网页编程之SQL Server触及到的数据堆栈基础观点

由MySQL用来存储数据的文件格式以已经被广泛地测试过，但是总是有外部情况可以导致数据库表被破坏：server|观点|数据1．多维数据集：多维数据集是联机剖析处置(OLAP)中的次要工具，是一项可对数据堆栈中的数据举行疾速会见的手艺。多维数据集是一个数据汇合，一般从数据堆栈的子集机关，并构造和汇总成一个由一组维度和器度值界说的多维布局。
2．维度：是多维数据集的布局性特征。它们是现实数据表顶用来形貌数据的分类的有构造条理布局（级别）。这些分类和级别形貌了一些类似的成员汇合，用户将基于这些成员汇合举行剖析。
3.器度值：在多维数据会合，器度值是一组值，这些值基于多维数据集的现实数据表中的一列，并且一般为数字。别的，器度值是所剖析的多维数据集的中央值。即，器度值是终极用户扫瞄多维数据集时重点检察的数字数据。您所选择的器度值取决于终极用户所哀求的信息范例。一些罕见的器度值有sales、cost、expenditures和productioncount等。
4．元数据：分歧OLAP组件中的数据和使用程序的布局模子。元数据形貌OLTP数据库中的表、数据堆栈和数据集市中的多维数据集这类工具，还纪录哪些使用程序援用分歧的纪录块。
5．级别：级别是维度条理布局的一个元素。级别形貌了数据的条理布局，从数据的最高（汇总水平最年夜）级别直到最低（最具体）级别。
6．数据发掘：数据发掘使您得以界说包括分组和展望划定规矩的模子，以便使用于干系数据库或多维OLAP数据会合的数据。以后，这些展望模子即可用于主动实行庞大的数据剖析，以找出匡助辨认新时机并选择有得胜掌控的时机的趋向。
7．多维OLAP(MOLAP)：MOLAP存储形式使得分区的聚合和其源数据的复本以多维布局存储在剖析服务器盘算机上。依据分区聚合的百分比和计划，MOLAP存储形式为到达最快查询呼应工夫供应了潜伏大概性。总而言之，MOLAP加倍合适于频仍利用的多维数据会合的分区和对疾速查询呼应的必要。
8．干系OLAP(ROLAP)：ROLAP存储形式使得分区的聚合存储在干系数据库的表（在分区数据源中指定）中。可是，可为分区数据利用ROLAP存储形式，而不在干系数据库中创立聚合。
9．夹杂OLAP(HOLAP)：HOLAP存储形式分离了MOLAP和ROLAP两者的特征。
10．粒度：数据汇总的条理或深度。
11．聚合|会萃：聚合是事后盘算好的数据汇总，因为在成绩提出之前已筹办了谜底，聚合能够改善查询呼应工夫。
12．切块：由多个维的多个成员限制的分区数据，称为一个切块。
13．切片：由一个维的一个成员限制的分区数据，称为一个切片。
14．数据钻取：终极用户从惯例多维数据集、假造多维数据集或链接多维数据会合选择单个单位，并从该单位的源数据中检索了局集以取得更具体的信息，这个操纵历程就是数据钻取。
15．数据发掘模子：数据发掘使您得以界说包括分组和展望划定规矩的模子，以便使用于干系数据库或多维OLAP数据会合的数据。以后，这些展望模子即可用于主动实行庞大的数据剖析，以找出匡助辨认新时机并选择有得胜掌控的时机的趋向。

为多种编程语言提供了API。这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等。

对一张百万级别的表建游标，同时又没有什么过滤条件，取得游标效率是如果直接SQL查询百万条数据；如果再对每条记录做处理，耗时将更长。

记得在最开始使用2k的时候就要用到这个功能，可惜2k没有，现在有了作解决方案的朋友会很高兴吧。

where子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，条件中不能包含聚组函数，使用where条件显示特定的行。

varchar(max)\\\\nvarchar(max)类型的引入大大的提高了编程的效率，可以使用字符串函数对CLOB类型进行操作，这是一个亮点。

SQLServer的异构移植功能个人感觉最好了。（如果对比过SQLServer的链接服务器和Oracle的透明网关的朋友会发现SQLServer的sp_addlinkedserver(openquery)异构数据库系列比Oracle真是强太多了。）

再开发调试阶段和OLAP环境中，外键是可以建立的。新版本中加入了SETNULL和SETDEFAULT属性，能够提供能好的级联设置。

这一点很好的加强了profiler的功能。但是提到profiler提醒大家注意一点。windows2003要安装sp1补丁才能启动profiler。否则点击没有反应。

换言之，只有在不断的失败中尝试成功，而关于失败的总结却是很少的