Caché Monitor 是 InterSystems 的數據庫系統 Caché 的一個 SQL 免費開發工具，提供高級的 SQL 查詢編輯器，具備語法著色功能、SQL代碼自動完成、SQL歷史記錄、格式化、并行查詢以及圖形化 SQL 執行計劃等功能。

本次分享，主要以日常常見優化器問題作為引子，一起探討CBO的那些坑的解決之道。

SQL SERVER 使用掃描（scan）和查找（seek）這兩種算法從數據表和索引中讀取數據。這兩種算法構成了查詢的基礎，幾乎無處不在。Scan 會掃描并且返回整個表或整個索引。

據微軟的SQLCLi團隊博客所寫，Denali會是SQL Server最后一個支持OLE DB的版本。然而，由于微軟會為SQL Server Denali提供七年的支持，因此實際上在產品中對OLE DB的支持還有相當長的時間。

　　新一輪的數據庫開發風潮展現出了向 SQL 回歸的趨勢，只不過這種趨勢并非是在更大、更好的硬件上（甚至不是在分片的架構上）運行傳統的關系型存儲，而是通過 NewSQL 解決方案來實現。

Google已經宣布其Cloud SQL服務正式發布。伴隨該服務發布的還有自動加密客戶數據、99.95%正常使用時間服務等級協議（SLA）和數據庫最大支持500GB。

【編者按】NoSQL擁有可擴展性和超高吞吐量的能力，然而這卻沒有發揮實際的優勢，同時它不具備關系數據庫所有的智能操作，雖然具有無模式存儲的優勢，卻無形中增加了代碼的復雜度。更多的應用證明使用NoSQL如此困難，它僅能成為SQL系統的構件而不是替代品。

在昨日（7月23日）的CSDN Spark微信群中，明略數據梁堰波就主流的SQL on Hadoop框架進行了深入分析，在給出了選擇建議后并與用戶進行了40分鐘的互動與交流。

淘寶開源的SQLautoReview是一個SQL自動化審核的程序，三大功能：1，解析sqlmap，利用dom4j從xml文件解析sql語句，并插入數據庫中。2，對sql語句進行分析，創建該語句的sql語句的索引腳本。3，對新生成的索引和原有（一般為線上）數據庫的索引進行重用或者合并。該代碼應用場景是對新應用中增加的sql語句，加入到線上數據庫中，更新已有索引，提高效率。

SQL Server 分區表的一些操作

我們的前臺應用，支撐的數據庫需要能夠匹配。這里摘個sql 百萬級數據庫優化方案，大家pp. 1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

pymssql 是Python語言用來連接微軟 SQL SERVER 數據庫的類庫，實現了 Python DB API 2.0 。

在這篇文章中，我將介紹一下Spark SQL對Json的支持，這個特性是Databricks的開發者們的努力結果，它的目的就是在Spark中使得查詢和創建JSON數據變得非常地簡單。隨著WEB和手機應用的流行，JSON格式的數據已經是WEB Service API之間通信以及數據的長期保存的事實上的標準格式了。但是使用現有的工具，用戶常常需要開發出復雜的程序來讀寫分析系統中的JSON數據集。而 Spark SQL中對JSON數據的支持極大地簡化了使用JSON數據的終端的相關工作，Spark SQL對JSON數據的支持是從1.1版本開始發布，并且在Spark 1.2版本中進行了加強。

本文作者介紹了通過Java如何去調用SQL Server的存儲過程，詳解了5種不同的存儲。詳細請看下文

寫在前面的話：之前做的一個項目，數據庫及系統整體構架設計完成之后，和弟兄們經過一段時間的編碼，系統如期上線，剛開始運行一切良好，后來隨著數 據量的急劇膨脹，慢慢出現了很多莫名其妙的問題，經過調試，修改了數據庫中幾個存儲過程的一些問題。有意思的是，有一個存儲過程里，為了實現一個小的功 能，寫了好多好多的代碼，又是游標又是循環的，其實用系統的一個默認函數就能解決掉。這里想說的是，學習工作之余，在沒有要解決問題的壓力之下，還是建議系統的看看書，對于一些認為沒啥用的知識點，也建議去仔細的看看，練練手，說不定什么時候就用到了，到時也好有針對性的去查，不至于盲目的按照自己的思路，重復的創造一些低效的解決方法。

Awake SQL 用于在Android和Java桌面通過 HTTP 使用JDBC安全地遠程訪問SQL數據庫。

SQL Server 在表的字段中使用數據類型來存儲特定類型的值，比如數字、日期、或文本。數據類型也會在函數中被使用，比如一些數學表達式。

在C#/.NET程序設計中，離不開ADO.NET。ADO.NET是.NET連接數據庫的重要組件。使用其可以很方便地訪問數據庫，ADO.NET還可以訪問Oracle數據庫、Access數據庫、SQL Server數據庫等主流的數據庫。使用ADO.NET連接數據庫主要使用ADO.NET中的5個類。

在應用系統開發初期，由于開發數據庫數據比較少，對于查詢SQL語句，復雜視圖的的編寫等體會不出SQL語句各種寫法的性能優劣。

隨著一些組織開始探索將其數據轉移到分布式文件系統中的可能性，他們被如今豐富多樣的工具驚呆了。挑選出與其訪問模式匹配的正確工具可能很難。如果過去使用 SQL 和 JDBC 作為主要客戶端接口，現在想繼續使用它們，該怎么辦？好消息是有許多解決方案在 Hadoop 數據上都提供了 SQL 功能。Big SQL 由于能夠支持最廣泛的 SQL 并具有高性能和可伸縮性，很快就倍受青睞。現在，如果您的數據訪問需要快速的亞秒級響應時間，該怎么辦？Big SQL 可以滿足這一需求。借助 HBase 上對 SQL 的支持，您可以在其他文件格式上獲得所有可用特性，并獲得對小型查詢的快速響應時間的額外優勢。我們計劃通過一系列文章介紹 HBase 的一些特性，并解釋 Big SQL 如何利用這些特性。