T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Itzik Ben-Gan 著

图书标签:

• T-SQL
• SQL Server
• 性能调优
• 窗口函数
• SQL Server 2012
• 数据库
• 数据分析
• 查询优化
• 编程
• 技术

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115355010

版次：1

商品编码：11507614

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：219

正文语种：中文

内容简介

　　《T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数》主要内容包括：
　　超出常规的查询方式，加速对集合中多条记录的计算；
　　深入剖析与排序相关的一系列函数，如排名、分布、偏移函数；
　　在标准SQL中应用假设集合函数和逆分布函数；
　　使用策略来提高序列生成、分页、过滤和透视效率；
　　使用分区、排序及索引的方式提升查询速度；
　　应用诸如WindowSpool等新的优化迭代程序；
　　处理常见业务问题，如总计、间隔、中间值和差值。
　　在Transact-SQL中使用窗口函数，可以针对许多问题进行查询的优化，以获得简单完美的解决方案。
　　《T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数》基于SQLServer2012，讨论了SQL窗口、窗口函数、排序集合函数、窗口函数的优化以及利用窗口函数的T-SQL解决方案等内容。
　　通过阅读《T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数》，你将学到如何使用灵活、清晰、高效的方法对一个集合中的多条记录进行计算。无论你是数据库管理员，还是数据库开发人员、数据分析人员等，《T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数》都可以作为你的实践指导，帮助你掌握如何使用一系列T-SQL查询方案来解决常见的业务问题。

作者简介

Itzik Ben-Gan是Solid Quality Learning的导师和创始人。从1999年开始，他一直是Microsoft SQL Server MVP(最有价值专家)，并在全世界已经开展过无数次T-SQL查询、T-SQL优化和编程方面的培训。Itzik已经发表了许多文章和白皮书。Itzik擅长T-SQL查询、查询优化、编程和内部原理，此外他还精通其他的数据库领域。

内页插图

目录

目 录

第1章　SQL窗口函数　1
1．1　窗口函数的背景　2
1．1．1　窗口函数的描述　2
1．1．2　基于集合与基于迭代/游标的编程　6
1．1．3　窗口函数替代方案的不足之处　11
1．2　使用窗口函数的解决方案简介　16
1．3　窗口函数中的元素　20
1．3．1　分区　21
1．3．2　排序　22
1．3．3　框架　23
1．4　支持窗口函数的查询元素　24
1．4．1　查询逻辑处理　24
1．4．2　支持窗口函数的子句　26
1．4．3　避开限制　29
1．5　潜在的额外筛选器　31
1．6　窗口定义的重复使用　32
1．7　小结　33

第2章　窗口函数详述　34
2．1　窗口聚合函数　34
2．1．1　窗口聚合函数描述　34
2．1．2　支持的窗口元素　35
2．1．3　对进一步筛选的一些想法　51
2．1．4　DISTINCT聚合　53
2．1．5　嵌套聚合　55
2．2　排名函数　60
2．2．1　支持的窗口元素　60
2．2．2　ROW_NUMBER　60
2．2．3　NTILE　65
2．2．4　RANK和DENSE_RANK　69
2．3　分布函数　71
2．3．1　支持的窗口元素　71
2．3．2　排名分布函数　71
2．3．3　逆分布函数　74
2．4　偏移函数　77
2．4．1　支持的窗口元素　77
2．4．2　LAG和LEAD　78
2．4．3　FIRST_VALUE、LAST_VALUE和NTH_VALUE　80
2．5　小结　83

第3章　排序集合函数　84
3．1　假设集合函数　85
3．1．1　RANK　85
3．1．2　DENSE_RANK　87
3．1．3　PERCENT_RANK　88
3．1．4　CUME_DIST　89
3．1．5　通用的解决方法　90
3．2　逆分布函数　93
3．3　偏移函数　97
3．4　字符串连接　102
3．5　小结　103

第4章　窗口函数的优化　104
4．1　样本数据　104
4．2　索引指南　106
4．2．1　POC索引　107
4．2．2　反向扫描　108
4．2．3　列存储索引　111
4．3　排名函数　112
4．3．1　ROW_NUMBER　112
4．3．2　NTILE　114
4．3．3　RANK和DENSE_RANK　115
4．4　利用APPLY提高并行度　116
4．5　聚合和偏移函数　119
4．5．1　没有排序和框架　119
4．5．2　有排序和框架　122
4．6　分布函数　133
4．6．1　排名分布函数　133
4．6．2　逆分布函数　134
4．7　小结　137

第5章　利用窗口函数的T-SQL解决方案　138
5．1　虚拟数字辅助表　138
5．2　日期和时间值序列　142
5．3　序列键　143
5．3．1　更新列的值为唯一值　143
5．3．2　数字序列的应用　145
5．4　分页　148
5．5　删除重复　151
5．6　数据透视　154
5．7　每组前N行　157
5．8　模式　160
5．9　统计总和　164
5．9．1　利用窗口函数的基于集合的解决方案　167
5．9．2　利用子查询或联接且基于集合的解决方案　168
5．9．3　基于游标的解决方案　169
5．9．4　基于CLR的解决方案　171
5．9．5　嵌套迭代　173
5．9．6　带变量的多行UPDATE　174
5．9．7　性能基准　176
5．10　最大并发间隔　178
5．10．1　传统的基于集合的解决方案　180
5．10．2　基于游标的解决方案　182
5．10．3　基于窗口函数的解决方案　185
5．10．4　性能基准　187
5．11　包装间隔　188
5．11．1　传统的基于集合的解决方案　191
5．11．2　基于窗口函数的解决方案　192
5．12　数据差距和数据岛　201
5．12．1　数据差距　202
5．12．2　数据岛　204
5．12．3　中位数　210
5．13　条件聚合　213
5．14　层次结构排序　215
5．15　小结　219

前言/序言

T-SQL性能调优秘笈：优化您的SQL Server 2012数据处理效率 在当今数据驱动的时代，高效的数据处理能力是企业成功的基石。尤其对于那些依赖Microsoft SQL Server 2012构建其数据基础设施的组织而言，掌握T-SQL性能调优的精髓，如同拥有了一把开启数据潜能的金钥匙。本书《T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数》并非仅仅罗列枯燥的语法，而是深入浅出地剖析SQL Server 2012中强大的窗口函数特性，以及如何巧妙运用它们来显著提升查询性能。我们将带领您走进一个全新的SQL Server性能优化视野，让您摆脱低效查询的泥沼，迈向精益求精的数据处理境界。 一、 性能瓶颈的根源与窗口函数的崛起 在深入探讨窗口函数之前，理解SQL Server中常见的性能瓶颈至关重要。许多开发者和数据库管理员在日常工作中，常常会遇到执行缓慢的查询、高昂的CPU和内存占用、以及用户体验不佳等问题。这些瓶颈往往源于对数据处理逻辑的低效实现，例如： 多表关联的复杂性: 随着数据量的增长，简单的JOIN操作可能会导致笛卡尔积的产生，或者需要多次扫描相同的数据集，从而极大地拖慢查询速度。 重复计算与聚合的低效: 在传统的SQL语句中，计算移动平均、排名、百分比排名等都需要编写冗长而复杂的子查询或临时表，这不仅增加了代码的可读性，也带来了性能损耗。 数据分组与分区的难题: 对数据进行细粒度的分组和分区，以便进行复杂的分析，往往需要大量的临时表和 cursors，其性能表现往往不尽如人意。 窗口函数出现的历史背景与价值: 窗口函数正是为了解决上述这些痛点而诞生的。它们允许您在查询的每一行上执行计算，而这些计算可以“看到”当前行之外的行，从而极大地简化了复杂的数据分析和聚合操作。SQL Server 2012对窗口函数的全面支持，为T-SQL性能调优开启了全新的篇章。 二、 掌握SQL Server 2012窗口函数的精髓 本书将系统性地介绍SQL Server 2012中的核心窗口函数，并结合大量实际案例，帮助您理解它们的底层机制和最佳实践。我们将重点关注以下几类窗口函数： 排序窗口函数 (Ranking Window Functions): `ROW_NUMBER()`: 为结果集中的每一行分配一个唯一的、连续的整数。这在需要对数据进行编号、去重时极为有用。例如，查找每个部门中薪水最高的员工。 `RANK()`: 为结果集中的每一行分配一个排名。如果有多行具有相同的值，它们将获得相同的排名，并且下一个排名将跳过。这适用于需要考虑并列排名的场景。 `DENSE_RANK()`: 与 `RANK()` 类似，但不会跳过排名。即使有并列，下一个排名也会紧随其后。这在需要连续排名时非常实用。 `NTILE(n)`: 将结果集分成 `n` 个大致相等的组，并为每一行分配一个组号。这对于将数据分成四分位数、十分位数等非常方便。 聚合窗口函数 (Aggregate Window Functions): `SUM()`, `AVG()`, `COUNT()`, `MIN()`, `MAX()`: 这些经典的聚合函数在窗口函数上下文中，可以对一个“窗口”内的行进行聚合，而不是对整个分区或整个结果集。这意味着您可以轻松计算运行总计、移动平均等。例如，计算每个月的产品销售额的运行总计。 其他常用窗口函数 (Other Useful Window Functions): `LAG()`: 访问当前行之前指定行的数据。常用于计算与前一行之间的差值，如产品销量环比增长率。 `LEAD()`: 访问当前行之后指定行的数据。常用于计算与后一行之间的差值，或实现数据向前（或向后）填充。 `FIRST_VALUE()` 和 `LAST_VALUE()`: 获取窗口内的第一行和最后一行值。这在需要找出某个分组内的起始值或结束值时非常有用。 三、 窗口函数的优雅与性能飞跃 本书的核心价值在于，它将展示如何利用窗口函数将原本复杂、低效的T-SQL代码，重塑成简洁、优雅且性能卓越的查询。我们将通过对比分析，直观地展现窗口函数带来的性能飞跃： 告别冗余子查询和临时表: 曾经需要层层嵌套的子查询才能实现的需求，通过窗口函数可以一语道破。例如，计算每个类别的平均销量，并与该类别中每个产品的销量进行比较，使用窗口函数可以避免创建中间表，直接在一次查询中完成。 高效的运行总计与移动平均: 过去需要通过自连接或者 cursors 实现的运行总计和移动平均，在窗口函数的支持下，变得轻而易举。这在财务报表、数据趋势分析等场景中至关重要。 精细化分组与排序: 窗口函数允许您在 `PARTITION BY` 子句中定义分组，并在 `ORDER BY` 子句中定义排序。这使得您可以对数据的子集进行精确的计算和排名，而无需将所有数据加载到内存中。 提升代码可读性与可维护性: 简洁的窗口函数语法，使得SQL查询更易于理解和维护。开发者可以更快地理解查询逻辑，减少了因代码复杂性带来的维护成本。 四、 深入理解 `OVER()` 子句的奥秘 `OVER()` 子句是窗口函数的灵魂所在，它定义了窗口函数的“窗口”范围。本书将深入解析 `OVER()` 子句的各个组成部分： `PARTITION BY`: 如何将数据分割成独立的“分区”进行计算。理解 `PARTITION BY` 的正确使用，是实现高效分组分析的关键。 `ORDER BY`: 如何在每个分区内对数据进行排序，以定义窗口函数的操作顺序。这对于计算排名、移动统计等至关重要。 `FRAME clause` (窗口帧子句): 窗口函数在进行计算时，实际作用于哪些行。我们将详细介绍 `ROWS BETWEEN` 和 `RANGE BETWEEN`，以及 `UNBOUNDED PRECEDING`, `CURRENT ROW`, `UNBOUNDED FOLLOWING` 等选项，帮助您精确控制窗口的范围，实现更精细化的数据分析。 五、实战场景与高级调优技巧 理论知识的掌握固然重要，但更关键的是如何将这些知识应用于实际工作中。本书将提供一系列贴近实际应用场景的案例，涵盖： 电子商务数据分析: 计算用户购买频率、商品销量排名、推荐系统数据准备等。 财务报表生成: 计算月度、季度、年度销售额的运行总计、同比、环比增长率。 人力资源分析: 员工薪资排名、绩效评估、考勤分析等。 BI报表优化: 为报表工具提供更高效的数据源，提升报表加载速度。 此外，本书还将分享一些高级调优技巧，包括： 结合索引优化窗口函数查询: 如何通过合理的索引设计，进一步加速窗口函数的执行。 理解执行计划: 如何阅读SQL Server的执行计划，分析窗口函数查询的瓶颈所在。 特定场景下的性能陷阱: 识别并避免在使用窗口函数时可能遇到的性能问题。 SQL Server 2012新特性与窗口函数的协同: 探讨SQL Server 2012的其他新特性如何与窗口函数结合，创造更大的价值。 六、 总结与展望 《T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数》不仅是一本技术手册，更是一次思维的革新。它将帮助您从根本上改变对T-SQL性能调优的理解，让您能够以更优雅、更高效的方式解决复杂的数据处理问题。无论您是经验丰富的数据库管理员，还是初出茅庐的开发人员，本书都将是您在SQL Server 2012性能优化之路上不可或缺的指南。掌握了窗口函数的强大力量，您将能够释放SQL Server的全部潜力，为您的应用程序和业务带来前所未有的性能提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题——《T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数》——光是看到就让人眼前一亮，特别是对于那些和我一样，常年在SQL Server的性能优化战场上摸爬滚打的开发者、DBA来说，这简直是一股清流。我一直在寻找能够真正将窗口函数这类高级特性融汇贯通，并将其转化为实际性能提升的指导性读物，而不是仅仅停留在理论层面。这本书的定位非常精准，它承诺要揭示“秘笈”，这让我对其中蕴含的实战技巧充满了期待。SQL Server 2012虽然已经不是最新的版本，但窗口函数这个特性本身就具有极强的生命力和广泛的应用基础，很多核心的优化思想和方法在后续版本中依然适用。我尤其关注这本书是否能提供具体的案例，通过这些案例来演示如何识别性能瓶颈，以及如何运用窗口函数来重构查询、简化逻辑，从而达到事半功倍的效果。我希望它不仅仅是讲解语法，更能深入剖析窗口函数在不同场景下的执行计划变化，以及如何通过分析执行计划来验证优化成果。如果这本书真的能做到这一点，那么它将是我案头必备的参考书之一，可以帮助我快速解决工作中遇到的疑难杂症，提升代码质量和查询效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数》，单是读起来就让我感觉一股专业的力量扑面而来。作为一名常年与SQL Server打交道的技术人员，我深知性能优化是永恒的课题，而窗口函数，这个强大的特性，一直是我攻克复杂数据分析和性能难题的重要武器。然而，坦白说，虽然我了解窗口函数的基本用法，但在实际应用中，我总觉得还有许多“道道”没有掌握，很多时候效率的提升空间依然很大。这本书的“秘笈”二字，让我看到了它可能蕴含着一些不为人知的、高效的优化方法，而“基于SQL Server 2012”则让我觉得它的定位非常精准，能够聚焦于一个稳定的、广泛使用的版本，提供实用的、可落地的技术。我非常期待这本书能够深入讲解窗口函数的原理，以及在SQL Server 2012环境下，它是如何工作的，并且如何利用这些原理来构建出极具性能优势的查询。我希望书中能有大量的实战案例，能够展示如何运用窗口函数来解决诸如分组聚合、排名、数据序列化、同比环比等常见问题，并且能够给出清晰的优化思路和步骤，让我能够举一反三，在自己的工作中灵活运用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，特别是“秘笈”二字，立刻勾起了我深藏已久的学习热情。作为一名T-SQL的重度使用者，我深知性能优化是SQL Server开发中的永恒主题。而窗口函数，作为一个强大的分析工具，在处理复杂数据场景时，其潜力是巨大的，但同时也需要深入的理解才能驾驭。我一直觉得，很多时候我们写的SQL虽然能跑出结果，但其性能却差强人意，这往往是因为对底层机制不够了解，或者没有找到最合适的工具。这本书聚焦于SQL Server 2012的窗口函数，这让我看到了它能够帮助我突破瓶颈的希望。我非常期待书中能够深入浅出地讲解窗口函数的各种用法，例如ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LEAD, LAG, NTILE等，并详细阐述它们在实际业务场景中的应用。更重要的是，我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，教我如何从实际问题出发，运用窗口函数来优化查询，而不仅仅是罗列函数用法。例如，书中是否会讲解如何识别哪些查询可以通过窗口函数进行高效的重写？如何量化窗口函数带来的性能提升？这些都是我非常关心的问题。如果这本书能够像一本武林秘籍一样，教会我绝世武功，那么它将是我学习道路上不可多得的良伴。

评分☆☆☆☆☆

《T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数》这个书名，精准地击中了我的痛点。在日常的开发工作中，我们经常会遇到一些棘手的性能问题，尤其是在处理需要进行复杂分组、排序、排名的场景时，传统的SQL写法往往显得笨拙且效率低下。窗口函数的出现，无疑为我们提供了一把锋利的利刃。我一直对窗口函数充满兴趣，但总觉得在实际应用中，自己对它的掌握还不够深入，特别是如何灵活运用它来解决实际的性能瓶颈。这本书的出现，让我看到了希望，它承诺了“秘笈”的含义，这预示着书中可能包含一些不为人知的、高效的优化技巧。我希望书中能够深入剖析窗口函数在SQL Server 2012下的执行原理，以及它与传统聚合函数、自连接等写法的性能对比。更重要的是，我期待书中能够提供大量的实战案例，从常见的业务场景入手，一步步地引导读者如何运用窗口函数来优化查询。例如，如何用窗口函数实现排名、如何进行同比、环比分析、如何处理分组内的前N条记录等等。如果这本书能够教会我一套“独门绝技”，让我能够更自信、更高效地解决SQL性能问题，那它绝对是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

听到《T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数》这个名字，我立刻联想到我曾经遇到的那些让你抓耳挠腮的性能问题，尤其是在处理那些需要复杂数据分析和汇总的场景时。窗口函数，一直以来都是我眼中一颗璀璨的明珠，它有着巨大的潜力，但却常常因为理解不够透彻而无法充分发挥其威力。这本书的标题中“秘笈”二字，让我对它充满了好奇和期待，仿佛它能揭示隐藏在SQL Server内部深处的优化奥秘。我特别希望这本书能够超越简单的语法罗列，而是真正深入到窗口函数在SQL Server 2012中的工作机制，以及它如何能够被巧妙地运用到各种实际的性能调优场景中。例如，我非常想知道书中是否会提供一些非常规但极其有效的窗口函数使用技巧，能够处理一些看似无解的性能瓶颈。我期待通过这本书，能够系统地学习如何识别需要窗口函数优化的查询模式，如何构建高效的窗口函数表达式，以及如何通过执行计划来验证优化效果。如果这本书能让我从一个T-SQL的普通使用者，蜕变为一个能够运用窗口函数解决复杂性能挑战的“高手”，那它将是我职业生涯中的一份宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

好书，可惜翻译一般！

评分☆☆☆☆☆

sql的调优还是很有必要的，这书会有许多帮助……

评分☆☆☆☆☆

T-SQL性能调优秘笈：基于SQL Server 2012窗口函数，这是本非常经典的书，很不错！

评分☆☆☆☆☆

东西不错。。新知识。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

又买错了，不过还是有用，收了

评分☆☆☆☆☆

质量不错的，

评分☆☆☆☆☆

冲着有*的优惠才买的，还没来得及细看，质量不好，一个书角（涂胶水处）破了。

评分☆☆☆☆☆

大牛的书，sql一直看他的书！

评分☆☆☆☆☆

我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品，也有买到比较坑的产品，如果我用这段话来评价，说明这款产品没问题，至少85分以上，而比较垃圾的产品，我绝对不会偷懒到复制粘贴评价，我绝对会用心的差评，这样其他消费者在购买的时候会作为参考，会影响该商品销量，而商家也会因此改进商品质量。