本篇文章给大家谈谈sqlserver查询语句执行历史，以及sqlserver查询历史sql执行记录的知识点，同时本文还将给你拓展(转)SqlServer2005高效分页sql查询语句汇总、mysql数
本篇文章给大家谈谈sqlserver 查询语句执行历史，以及sqlserver查询历史sql执行记录的知识点，同时本文还将给你拓展(转)SqlServer2005高效分页sql查询语句汇总、mysql 数据库查询语句转 sqlserver、SQL Server T-SQL 查询语句的执行顺序解析、SQL SERVER 优化思路之 SQL查询语句的执行顺序等相关知识，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：- sqlserver 查询语句执行历史（sqlserver查询历史sql执行记录）
- (转)SqlServer2005高效分页sql查询语句汇总
- mysql 数据库查询语句转 sqlserver
- SQL Server T-SQL 查询语句的执行顺序解析
- SQL SERVER 优化思路之 SQL查询语句的执行顺序
sqlserver 查询语句执行历史（sqlserver查询历史sql执行记录）
SELECT TOP 1000 -----创建时间 QS.creation_time,----查询语句 SUBSTRING(ST.text,(QS.statement_start_offset/2)+1,((CASE QS.statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text) ELSE QS.statement_end_offset END - QS.statement_start_offset)/2) + 1 ) AS statement_text,----执行文本 ST.text ----执行计划 --QS.total_worker_time,--QS.last_worker_time,--QS.max_worker_time,--QS.min_worker_time FROM sys.dm_exec_query_stats QS ----关键字 CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(QS.sql_handle) ST WHERE QS.creation_time BETWEEN ‘2019-04-14 00:00:00‘ AND ‘2019-04-14 23:00:00‘ ----AND ST.text LIKE ‘%%‘ ORDER BY QS.creation_time DESC SELECT TOP 1000 --创建时间 QS.creation_time,--执行文本 ST.text FROM sys.dm_exec_query_stats QS --关键字 CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(QS.sql_handle) ST WHERE QS.creation_time BETWEEN ‘2019-04-14 00:00:00‘ AND ‘2019-04-14 23:00:00‘ AND ST.text NOT LIKE ‘%update dyhramember%‘ ORDER BY QS.creation_time DESC
(转)SqlServer2005高效分页sql查询语句汇总
sqlserver2005不支持关键字limit ，所以它的分页sql 查询 语句 将不能用mysql的方式进行，幸好sqlserver2005提供了top，rownumber等关键字，这样就能通过这几个关键字实现分页。 下面是本人在网上查阅到的几种 查询 脚本的写法： 几种sqlserver2005 高效 分
sqlserver2005不支持关键字limit ，所以它的分页sql查询语句将不能用mysql的方式进行，幸好sqlserver2005提供了top，rownumber等关键字，这样就能通过这几个关键字实现分页。
下面是本人在网上查阅到的几种查询脚本的写法：
几种sqlserver2005高效分页sql查询语句
top方案：
???sql code
select top 10 * from table1
???where id not in(select top 开始的位置 id from table1)
max:
????sql code
select top 10 * from table1
????where id>(select max(id)
????from (select top 开始位置 id from table1order by id)tt)
row:
? ? sql code
select *
from (
????select row_number()over(order by tempcolumn)temprownumber,*
????from (select top 开始位置+10 tempcolumn=0,* from table1)t
)tt
where temprownumber>开始位置
3种分页方式，分别是max方案，top方案，row方案
效率：
第1：row
第2：max
第3：top
缺点：
max：必须用户编写复杂sql，不支持非唯一列排序
top：必须用户编写复杂sql,不支持复合主键
row：不支持sqlserver2000
测试数据：
共320万条数据，每页显示10条数据，分别测试了2万页、15万页和32万页。
页码，top方案，max方案，row方案
2万，60ms，46ms，33ms
15万，453ms，343ms，310ms
32万，953ms，720ms，686ms
是一种通过程序拼接sql语句的分页方案，
用户提过的sql语句不需要编写复杂的sql逻辑
诺用户提供sql如下
sql code
select * from table1
?
从第5条开始，查询5条，处理后sql变为
sql code
select *
from (
????select row_number()over(order by tempcolumn)temprownumber,*
????from (select top 10 tempcolumn=0,* from table1)t
)tt
where temprownumber>5
?
这是什么意思呢？分解一下
首先将用户输入的sql语句转稍稍修改
在select后添加top 开始位置+条数变成
再外加一列tempcolum,变成这样
sql code
select top 20 tempcolumn=0,* from clazz
嵌套一层，这样便可查询出行号
???刚才那个列就是用来这里order by用的
（也不知道sqlserver的row_number函数为什么必须要order by）
sql code
select row_number()over(order by tempcolumn)temprownumber,*
from (修改过的查询)t
再套一层，过滤掉行号小于开始位置的行
sql code
select * from (第二层)tt
where temprownumber>10
mysql 数据库查询语句转 sqlserver
SELECT
COLUMN_NAME,data_type,CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH
FROM
information_schema.COLUMNS where TABLE_SCHEMA=#{1} and
TABLE_NAME=#{0}
SQL Server T-SQL 查询语句的执行顺序解析
感兴趣的小伙伴，下面一起跟随小编 jb51.cc的小编两巴掌来看看吧！
（5）SELECT （5-2） disTINCT（5-3）TOP（<top_specification>）（5-1） <select_list>
（1）FROM （1-J） <left_table> <join_type> JOIN <right_table> on <on_predicate>
（2）WHERE <where_predicate>
（3）GROUP BY <group_by_specification>
（4）HAVING <having_predicate>
（6）ORDER BY <order_by_list>;
每一步都会生成一个虚拟表，该虚拟表会作为下一步的输入。这些虚拟表对于调用者是不可用的，只有最后一步生成的虚拟表才会返回给调用者。如果在查询中没有指定某一个子句，则会跳过相应的步骤。接下来就简单地描述一下这些不同的逻辑步骤。
（1）FROM FROM阶段标识出查询的来源表，处理表运算符，每个表运算符也会应用一系列子阶段。例如，在联接运算中涉及的阶段是（1-J1）笛卡尔积、（1-J2）ON筛选器和（1-J3）添加外部行。FROM阶段生成虚拟表VT1。
（1-J1）笛卡尔积 这个阶段对表运算符涉及的两个表执行笛卡尔积（交叉联接），生成虚拟表VT1-J1。
（1-J2）ON筛选器 这个阶段对VT1-J1中的行根据ON子句中出现的谓语进行筛选。只有让该谓语取值为TRUE的行，才能插入VT1-J2中。
（1-J3）添加外部行 如果指定了OUTER JOIN（相对于CROSS JOIN 或 INNER JOIN），则将保留表（preserved table）中没有找到匹配的行，作为外部行添加到VT1-J2中，生成VT1-J3。
（2）WHERE 这个阶段根据在WHERE子句中出现的谓语（<where_predicate>）对于VT1中的行进行筛选。只有让谓语计算结果为TRUE的行，才会插入VT2中。
（3）GROUP BY 按照GROUP BY子句中指定的列名列表，将VT2中的行进行分组，生成VT3。
（4）HAVING 根据HAVING子句中出现的谓语（<having_predicate>）对VT3中的分组进行筛选。只有让谓语计算结果为TRUE的组，才会插入到VT4。
（5）SELECT 处理SELECT子句中的元素，生成VT5。
（5-1）计算表达式 计算SELECT列表中的表达式，生成VT5-1。
（5-2）disTINCT 删除VT5-1中的重复行，生成VT5-2。
（5-3）TOP 根据ORDER BYi子句定义的逻辑排序，从VT5-2中选择前面指定数量或百分比的行，生成表VT5-3。
（6）ORDER BY 根据ORDER BY子句中指定的列名列表，对VT5-3中的行进行排序，生成游标VC6。
以上就是一个完整的T-sql语句的执行过程，希望能给大家帮助。
以上内容摘自《Microsoft sql Server 2008技术内幕 T-SQL查询》一书。
SQL SERVER 优化思路之 SQL查询语句的执行顺序
要优化SQL 首先我们得了解SQL的执行顺序：
例子：查询语句中select from where group by having order by的执行顺序
查询语句中select from where group by having order by的执行顺序
1.查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为
select--from--where--group by--having--order by
其中select和from是必须的，其他关键词是可选的，这六个关键词的执行顺序
与sql语句的书写顺序并不是一样的，而是按照下面的顺序来执行
from--where--group by--having--select--order by,
from:需要从哪个数据表检索数据
where:过滤表中数据的条件
group by:如何将上面过滤出的数据分组
having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件
select:查看结果集中的哪个列，或列的计算结果
order by :按照什么样的顺序来查看返回的数据
2.from后面的表关联，是自右向左解析的
而where条件的解析顺序是自下而上的。
也就是说，在写SQL文的时候，尽量把数据量大的表放在最右边来进行关联，
而把能筛选出大量数据的条件放在where语句的最下面。
from 子句--执行顺序为从后往前、从右到左
表名(最后面的那个表名为驱动表，执行顺序为从后往前, 所以数据量较少的表尽量放后）
按照从右到左的顺序处理，FROM 子句中的表名，FROM 子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，即最后的表为驱动表，在FROM 子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3 个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指被其他表所引用的表
多表连接时，使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。可以减少解析的时间并减少那些由Column 歧义引起的语法错误.
where子句（执行顺序为自下而上、从右到左）
根据这个原理,表之间的连接必须写在其他Where 条件之前, 可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where 子句的末尾。
group by（执行顺序从左往右分组）
提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。即在GROUP BY前使用WHERE来过虑，而尽量避免GROUP BY后再HAVING过滤。
having 子句（很耗资源，尽量少用）
避免使用HAVING 子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作.
如果能通过Where 子句在GROUP BY前限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.
(非oracle 中)on、where、having 这三个都可以加条件的子句中，on 是最先执行，where 次之，having 最后，因为on 是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，
where 也应该比having 快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on 的，所以在一个表的时候，就剩下where 跟having比较了。
在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where 可以使用rushmore 技术，而having 就不能，在速度上后者要慢。
如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，where 的作用时间是在计算之前就完成的，而having 就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。
在多表联接查询时，on 比where 更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where 进行过滤，然后再计算，计算完后再由having 进行过滤。
由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里。
select子句（少用*号，尽量取字段名称。）
数据库解析的过程中, 会将依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 使用列名意味着将减少消耗时间。
order by子句--执行顺序为从左到右排序,很耗资源
我们今天的关于sqlserver 查询语句执行历史和sqlserver查询历史sql执行记录的分享就到这里，谢谢您的阅读，如果想了解更多关于(转)SqlServer2005高效分页sql查询语句汇总、mysql 数据库查询语句转 sqlserver、SQL Server T-SQL 查询语句的执行顺序解析、SQL SERVER 优化思路之 SQL查询语句的执行顺序的相关信息，可以在本站进行搜索。
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