第七章 数据库及数据库对象

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第七章 数据库及数据库对象

SQL Server数据库分类

• 用户数据库
• 系统数据库，保存维护系统正常运行的信息

SQL Server系统数据库

• master ：记录实例的所有系统级信息（元数据，端点，连接服务器和系统配置），记录其它数据库的存在、位置，初始化信息
• msdb：供代理服务调度报警和作业以及记录操作员时使用
• model：创建数据库的模板，创建数据库时将自动复制model的内容到新建的数据库中
• tempdb：临时数据库，用于保存临时对象或中间结果集
• Resource：只读数据库，包含了所有系统对象，不可见

SQL Server数据库的组成

数据库存储空间的分配

• 创建数据库时，model数据库自动被复制到新建与用户的数据库中，而且时复制到主要数据文件中
• 数据存储分配的单位是数据页，一页是8KB（8060B为数据，132B为系统信息）的连续磁盘空间
• 不允许表中的一行数据存储在不同页上（varchar(max),nvarchar(max),text,ntext,varbinary(max)和image类型除外）

数据库文件组

• 主文件组，包含主要数据文件和任何没有明确分配给其它文件组的数据文件，系统表的所有页均分配在主文件组中
• 用户定义的文件组
  注：
• 日志文件不在文件组内，日志文件与数据空间是分开管理的
• 一个文件不能是多个文件组的成员
• 文件组被填满后会逐渐增长

数据库文件的属性

• 文件名及其位置：数据文件和日志文件都有一个逻辑文件名和物理文件名。
• 初始大小：指定每个数据文件和日志文件的初始大小。
• 增长方式：指定是否自动增长。默认为自动增长。
• 最大大小：文件增长的最大空间限制。默认情况无限制。

例：

/**
 * 创建指定一个数据文件和一个日志文件的数据库。创建一个名为RShDB的数据库，该数据库由一个数据文件和一个日志文件组成。 
 * 数据文件只有主要数据文件，其逻辑文件名为RShDB_Data，物理文件名为RShDB_Data.mdf，存放在D:\RShDB_Data文件夹下，
 * 初始大小为10MB，最大大小为30MB，自动增长时的递增量为5MB。日志文件的逻辑文件名为RShDB_log，物理文件名为
 * RShDB_log.ldf，也存放在D:\RShDB_Data文件夹下，初始大小为3MB，最大大小为12MB，自动增长时的递增量为2MB。
 */ 
 create database RShDB
 on
 (name=RShDB_Data,
 filename='D:\RShDB_Data\RShDB_Data.mdf',
 size=10,
 maxsize=30,
 filegrowth=5)
 log on
 (name=RShDB_log,
 filename='D:\RShDB_Data\RShDB_log.ldf',
 size=3,
 maxsize=12,
 filegrowth=2)

/**
  * 创建具有文件组的数据库。创建一个名为Sales的数据库，该数据库除了主文件组PRIMARY外，还包括SalesGroup1
  * 和SalesGroup2两个文件组
  * 1. 主文件组包含Spri1_dat和Spri2_dat两个数据文件，这两个文件的FILEGROWTH均为当前文件大小的15%
  * 2. SalesGroup1文件组包含SGrp1Fi1_dat和SGrp1Fi2_dat两个文件，这两个文件的FILEGROWTH均为5MB
  * 3. SalesGroup2文件组包含SGrp2Fi1_dat和SGrp2Fil_dat两个文件，这两个文件的FILEGROWTH均为5MB
  * 为简单起见，假设这些文件均存放在D:\Sales文件夹下，所有数据文件的初始大小都是10MB，最大大小都是50MB。
  * 该数据库只包含一个日志文件Sales_log，该文件也存放在D:\Sales文件夹下，初始大小是5MB，最大大小是25MB，每次
  * 每次增加5MB。
 */
 create database Sales
 on primary
 (name=Spri1_dat,
  filename='D:\Sales\Spri1_dat.mdf',
  size=10MB,
  maxsize=50MB,
  filegrowth=15%),
 (name=Spri2_dat,
  filename='D:\Sales\Spri2_dat.ndf',
  size=10MB,
  maxsize=50MB,
  filegrowth=15%),
 filegroup SalesGroup1
 (name=SGrp1Fi1_dat,
  filename='D:\Sales\SGrp1Fi1_dat.ndf',
  size=10MB,
  maxsize=50MB,
  filegrowth=5MB),
 (name=SGrp1Fi2_dat,
  filename='D:\Sales\SGrp1Fi2_dat.ndf',
  size=10MB,
  maxsize=50MB,
  filegrowth=5MB),
 filegroup SalesGroup2
 (name=SGrp2Fi1_dat,
  filename='D:\Sales\SGrp2Fi1_dat',
  size=10MB,
  maxsize=50MB,
  filegrowth=5MB),
 (name=SGrp2Fi2_dat,
  filename='D:\Sales\SGrp2Fi2_dat',
  size=10MB,
  maxsize=50MB,
  filegrowth=5MB)
 log on
 (name=Sales_log,
  filename='D:\Sales\Sales_log.ldf',
  size=5MB,
  maxsize=25MB,
  filegrowth=5MB)   

修改数据库

问题：

• 如果数据空间不够，则不能再对数据库插入数据
• 如果日志空间不够，则不能再对数据库进行任何修改操作

扩大数据空间

/**
 * 为RShDB数据库添加一个新的数据文件，逻辑文件名为RShDB_Data2，物理存储位置为E:\Data文件夹下，物理文件名为
 * RShDB_Data2.ndf，初始大小为6MB，不自动增长。
 */
alter database RShDB_Data2
add file(
    name=RShDB_Data2,
    filename='E:\Data\RshDB_Data2.ndf',
    size=6MB,
    filegrowth=0) 

/**
 * 扩大数据库中students_data1文件的初始大小，将其初始大小改为8MB.
 */
 alter database students
 modify file(
     name=students_data1,
     size=8MB)

/**
 * 为RShDB数据库添加一个新的日志文件，逻辑文件名为RShDB_log1，物理存储位置为E:\Data文件夹下，物理文件名为
 * RShDB_log1.ldf，初始大小为4MB，每次增加1MB，最多增加到10MB.
 **/
 alter database RShDB
 add log file(
     name=RShDB_log1,
     filename='E:\Data\RShDB_log1.ldf',
     size=4MB,
     maxsize=10MB,
     filegrowth=1MB
 )

收缩数据库大小

/**
 * 收缩Students数据库，使该数据库中所有的文件都有20%的可用空间。
 */
dbcc shrinkDatabase(Students,20) 

/**
 * 将Students数据库中的students_data1文件收缩到4MB
 */
dbcc shrinkFile(students_data1,4) 

添加和删除数据库文件

数据文件是按比例填充数据的。日志文件是填充到满。

/**
 * 删除students数据库中的students_data1文件
 */
alter database students
remove file students_data1

/**
 * 删除students数据库中的students_log1文件
 */
alter database students
remove file students_log1 

分离数据库

删除数据库，但不删除数据库的数据文件和日志文件。

/**
 * 分离Students数据库，并跳过“更新统计信息”
 */
exec sp_detach_db 'Students','true' 

附加数据库

与分离数据库对应。

/**
 * 附加之前已分离的Students数据库
 */
create database Students
on(filename='F:\Data\students_data1') 

/**
 * 假设已对Students数据库进行了分离操作，并将其中student_data2.ndf文件和student_data2.ldf文件均移动到了
 * E:\NewData文件夹下。移动数据库文件后，附加该数据库。
 */
create database Students
on  (filename='F:\Data\students_data1.mdf'),
    (filename='E:\Data\students_data2.ndf'),
    (filename='E:\NewData\students_log1.ldf') 

架构

架构是数据库下的一个逻辑命名空间，可以存放表、视图等数据库对象，它是一个数据库对象的容器。类比：数据库–操作系统，架构–文件夹，对象–文件。因此，通过将同名表放置在不同架构中，使一个数据库可以包含同名的表。

定义架构

/**
 * 为用户ZHANG定义一个架构，架构名为S_C。
 */
create schema S_C authorization ZHANG

/**
 * 定义一个用隐含名字的架构。
 */
create schema authorization ZHANG

/**
 * 在定义架构的同时定义表。 
 */
create schema TEST authorization ZHANG
create table T1
(C1 int,
 C2 char(10),
 c3 smalldatetime,
 c4 numeric(4,1)) 

删除架构

/**
 * 删除架构S_C
 */
drop schema S_C

分区表

分区表是将表中的数据水平划分成不同的子集，这些数据子集存储在数据库的一个或多个文件组中。

一般选择分区的条件：

• 该表包含以多种不同方式使用的大量数据
• 数据是分段的，比如数据以年份间隔

分区表包括：

• 分区函数，告诉数据库管理系统以什么方式对表进行分区
• 分区方案，将分区函数生成的分区映射到文件组中

分区函数

CREATE PARTITION FUNCTION partition_function_name(input_parameter_type)
AS RANGE [LEFT|RIGHT]
FOR VALUES ([boundary_value[,…n]])

• partition_function_name:分区函数名。分区函数名必须在数据库中唯一。
• input_parameter_type:用于分区的列的数据类型。不可以是text、ntext、image、xml、timestamp、varchar(max)、nvarchar(max)、varbinary(max)和用户定义的数据类型。
• boundary_value:分区的边界值。
• LEFT|RIGHT:指定边界值归在左侧分区还是右侧分区。默认LEFT。

/**
 * 在int列上创建左侧分区函数。下列分区函数将表分为四个分区。
 */
create partition function myRangePF1(int)
as range left for values(1,100,1000); 

 /**
  * ---------------------------------------------------------------------------
  * 分区 |    1    |           2          |            3            |    4    |
 * ---------------------------------------------------------------------------
 * 值   | col1<=1 | col1>1 AND col1<=100 | col1>100 AND col1<=1000 | col1>1000
 * ---------------------------------------------------------------------------
 */

/**
 * 在int列上创建右侧分区函数。下列分区函数将表分为四个分区。
 */
create partition function myRangePF2(int)
as range right for values(1,100,1000); 

/**
 * ---------------------------------------------------------------------------
 * 分区 |    1   |           2          |            3            |     4    |
 * ---------------------------------------------------------------------------
 * 值   | col1<1 | col1>=1 AND col1<100 | col1>=100 AND col1<1000 | col1>=1000
 * ---------------------------------------------------------------------------
 */

分区方案

CREATE PARTITION SCHEME partition_scheme_name
AS PARTITION partition_function_name
[ALL] TO(|file_group_name|[PRIMARY] | [,…n])

• partition_scheme_name:分区方案名。分区方案名在数据库中必须唯一
• partition_function_name:分区函数名。
• ALL:指定所有分区都映射到file_group_name中提供的文件组，或映射到主文件组（如果指定了PRIMARY)
• file_group_name|[PRIMARY] | [,…n]:指定分区对应的文件组名

 /**
  * 创建用于将每个分区映射到不同文件组的分区方案。下列代码首先创建一个分区函数，并将表分为四个分区。然后创建一个
  * 分区方案，在其中指定拥有着四个分区中每一个分区的文件组。此示例假定数据库中已经存在文件组。
  */
  create partition function myRangePF1(int)
  as range left for values(1,100,1000);
  go
  create partition scheme myRangePS1
  as partition myRangePF1
  to(test1fg,test2fg,test3fg,test4fg);
  
 /** 
  * ---------------------------------------------------------------------------
  * 文件组 | test1fg |        test2fg       |          test3fg        | test4fg |
  * ---------------------------------------------------------------------------
  * 分区   |    1    |           2          |            3            |    4    |
  * ---------------------------------------------------------------------------
  * 值     | col1<=1 | col1>1 AND col1<=100 | col1>100 AND col1<=1000 | col1>1000
  * ---------------------------------------------------------------------------
  */

/**
  * 创建将所有分区映射到同一个文件组的分区方案。
  */
  create partition function myRangePF3(int)
  as range left for values(1,100,1000);
  go
  create partition scheme myRangePS3
  as partition myRangePF3
  all to (test1fg);

/**
  * 首先创建一个分区函数，将表或索引分为四个分区。然后创建一个分区方案，最后创建使用此分区方案的表。
  */
  create partition function myRangePF1(int)
  as range left for values(1,100,100);
  go
  create partition scheme myRangePS1
  as partition myRangePF1
  to(test1fg,test2fg,test3fg,test4fg);
  go 
  create table PartitionTable(
      col1 int,
      col2 char(10)
  )on myRangePS1(col1);

索引

CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX index_name
ON (column [ASC|DESC] [,…n])
[INCLUDE(column_name[,…n])]
[WHERE<filter_predicate>]
[ON { partition_scheme_name(column_name)
| filegroup_name
| default
]
[FILESTREAM_ON {filestream_filegroup_name | partition_scheme_name | “NULL”}]

<object> ::=
{
[database_name.[schema_name].|schema_name.] table_or_view_name
}

• 默认索引为NONCLUSTERED
• 默认排序方式为ASC

 /**
  * 在Table_Customer表的Cname列上创建非聚集索引。
  */
  create index Cname_ind on Table_Customer(Cname)

 /**
  * 在Table_Customer表的IdentityCard列上创建唯一性聚集索引。
  */
  create unique clustered index ID_ind
  on Table_Customer(IdentityCard)

 /**
  * 在Table_Customer表的IdentityCard列上创建一个非聚集索引，要求索引键值按Cname升序和CardID降序排序
  */ 
  create index COMP_ind on Table_Customer(Cname asc,CardID desc)

 /**
  * 创建分区索引。本示例在TransactionHistory表的ReferenceOrderID列上为现有分区方案TransactionPS1创建
  * 非聚集分区索引。
  */
  create nonclustered index IX_TransactionHistory_ReferenceOrderID
  on Transaction(ReferenceOrderID)
  on TransactionsPS1(TransactionDate);

DROP INDEX {index_name ON <object>[,…n]}

 /**
  * 删除Table_Customer表中的Cname_ind索引
  */
  drop index Cname_id

索引视图

普通的视图不保存结果集，而是在使用时执行查询语句。而索引视图的结果集是存储在数据库中的。建有唯一聚集索引的视图称为索引视图，也称为物化视图。

适合建立索引视图的条件：

• 很少更新基本表
• 基础数据以批处理的形式定期更新，但在更新之前主要作为只读数据进行处理，则可以考虑在更新前删除所有索引视图，然后再重建索引视图

索引视图可以提高下列查询类型的性能：

• 处理大量行的连接和聚合
• 许多查询经常执行的连接和聚合操作

索引视图通常不会提高下列查询类型的性能：

• 具有大量写操作的OLTP系统
• 具有大量更新操作的数据库
• 不涉及聚合或连接的查询
• GROUP BY列具有高基数度（查询后的数据量接近基本表中的总数据量）的数据聚合

定义索引视图的要求：

• 视图不能引用其它视图
• 视图引用的所有基本表必须位于同一个数据库中
• 必须使用 SCHEMABINDING选项创建视图
• 视图中的表达式引用的所有函数必须是确定的
• 对视图创建的第一个索引必须是唯一聚集索引，之后再创建其它的非聚集索引

/**
  * 创建视图并为该视图创建一个唯一聚集索引，然后使用两个查询语句查询索引视图
  */
  create view  Sales.vOrders
  with schemabinding
  as
  select sum(UnitPrice*OrderQty*(1.00-UnitPriceDiscount)) as Revenue,OrderDate,ProductID,COUNT_BIG(*) as COUNT
  from Sales.SalesOrderDetail as od,Sales.SalesOrderHeader as o
  where od.SalesOrderID=o.SalesOrderID
  group by OrderDate,ProductID
  
  go
  
  create unique clustered index IDX_V1
  on Sales.vOrders(OrderDate,ProductID);
  
  go
  
  select sum(UnitPrice*OrderQty*(1.00-UnitPriceDiscount)) as Rev,OrderDate,ProductID
  from Sales.SalesOrderDetail as od 
  join Sales.SalesOrderHeader 
  on od.Sales.SalesOrderID=o.Sales.SalesOrderID
  and ProductID between 700 and 800
  and OrderDate>=convert(datetime,'05/01/2002',101)
  group by OrderDate,ProductID
  order by Rev desc
  
  go
  
  select OrderDate,sum(UnitPrice*OrderQty*(1.00-UnitPriceDiscount)) as Rev
  from Sales.SalesOrderDetail as od 
  join Sales.SalesOrderHeader 
  on od.Sales.SalesOrderID=o.Sales.SalesOrderID
  and datepart(month,OrderDate)=3
  and datepart(year,OrderDate)=2002
  group by OrderDate
  order by OrderDate asc