T-SQL性能调优秘笈 基于SQL Server 2012窗口函数pdf电子书版本下载

点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
下载压缩包 [复制下载地址] 温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页

T-SQL性能调优秘笈 基于SQL Server 2012窗口函数PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

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 FIRSTVALUE、LASTVALUE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