Microsoft SQL Server 2012 High-Performance T-SQL Using Window Functions pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Microsoft Press

作者:Itzik Ben-Gan

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:2012-5-1

价格:USD 36.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780735658363

丛书系列:

图书标签:

• T-SQL
• Server
• SQL
• 软件开发
• 计算机科学
• 编程
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驾驭数据洪流，释放潜能——SQL Server 2012 性能优化与窗口函数深度解析 在当今数据驱动的时代，高效地从海量数据中提取有价值的信息，是每一个数据库专业人士的核心竞争力。Microsoft SQL Server 2012 作为一款强大的关系型数据库管理系统，为我们提供了丰富的工具和技术来应对这一挑战。本书并非简单罗列SQL Server 2012的新特性，而是聚焦于一个至关重要的领域：高性能T-SQL查询的构建，特别是窗口函数的精妙运用。我们旨在帮助您超越基础，深入理解SQL Server 2012的内在机制，掌握优化查询性能的实战技巧，并熟练运用窗口函数这一强大的工具，将复杂的数据分析任务化繁为简。 本书将带您踏上一段深入SQL Server 2012性能优化之旅，重点剖析如何通过精巧的T-SQL编写，最大限度地提升查询的执行效率。我们将从SQL Server查询的生命周期入手，解析查询的解析、优化和执行过程，让您对SQL Server如何处理您的T-SQL语句有一个全面的认识。理解查询执行计划是优化的基石，本书将详细解读各种执行计划的元素，教您如何识别性能瓶颈，例如全表扫描、不必要的索引查找、数据溢出以及锁竞争等。您将学会如何利用Statistics IO和Statistics Time工具来量化查询的性能表现，并根据分析结果调整您的T-SQL语句和数据库结构。 本书的核心部分将围绕窗口函数展开。窗口函数是一项革命性的SQL功能，它允许您在查询的每一行上执行计算，同时能够引用同一查询结果集中的其他行。与传统的聚合函数（如SUM, AVG, COUNT）只能返回单个聚合值不同，窗口函数可以在返回的每一行上应用计算，而不会减少行数。这极大地简化了许多原本需要复杂自连接、派生表或游标才能实现的分析场景，例如计算移动平均值、排名、累计总和、百分比排名以及比较当前行与上一行或下一行的数据。 我们将系统地介绍SQL Server 2012中所有重要的窗口函数，包括： 排名函数：ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、NTILE()。您将学习如何使用这些函数为数据集中的行分配唯一的排名或分组排名，这在业务报表、排行榜生成以及数据抽样时极为有用。 偏移函数：LAG()、LEAD()、FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()。这些函数允许您在当前行访问同一结果集中的前一行、后一行或特定行的值，对于时间序列分析、同期比较以及检测数据趋势至关重要。 聚合窗口函数：SUM()、AVG()、COUNT()、MIN()、MAX() 等，当与OVER子句结合使用时，它们可以对指定“窗口”中的行进行聚合，并且可以跨越多个行产生结果，无需像普通聚合那样将结果集折叠。例如，计算每个客户的累计消费金额，或者计算每个部门的平均工资。 本书将通过大量的实际案例和企业级应用场景来展示窗口函数的强大之处。您将学习如何在以下场景中有效运用窗口函数： 数据分组与分区分析：如何在同一份结果集中，针对不同的分组（如部门、区域、产品类别）分别进行排名、计算累计值或比较。 时间序列数据处理：如何计算股票的日收益率、比较不同时间段的销售额差异、或者识别销售趋势的转折点。 报表与仪表盘构建：如何轻松生成按类别排名的商品列表、计算每个员工在部门内的绩效排名、或者显示客户的消费等级。 复杂业务逻辑实现：如何找出每个部门薪水最高的员工、计算特定时间段内连续发生的事件数量、或者识别数据中的异常值。 除了窗口函数的深入讲解，本书还将探讨SQL Server 2012的性能调优策略，并着重讲解它们如何与窗口函数协同工作。您将学习： 索引策略：如何创建和维护合适的索引来加速窗口函数的执行，尤其是覆盖索引和包含列的应用。 查询重写技巧：如何将性能不佳的传统T-SQL写法改写为更高效的窗口函数用法，以及如何在可能的情况下优化窗口函数的OVER子句。 执行计划分析与优化：如何在窗口函数查询中深入分析执行计划，识别并解决潜在的性能问题。 内存管理与参数嗅探：理解SQL Server的内存机制，以及如何应对参数嗅探对窗口函数查询性能的影响。 本书的写作风格力求严谨、清晰且易于理解，每一项概念都配有详尽的代码示例，并配以详细的解释，帮助读者一步步掌握。我们避免使用生硬的理论堆砌，而是通过实际问题驱动学习，让您在解决实际挑战的过程中，深刻理解T-SQL和窗口函数的精髓。无论您是经验丰富的数据库管理员，还是渴望提升SQL查询能力的开发人员，亦或是需要进行复杂数据分析的业务分析师，本书都将是您提升SQL Server 2012数据处理能力不可或缺的参考。 掌握本书的知识，您将能够： 显著提升T-SQL查询的执行效率，减少不必要的资源消耗。 自信地运用窗口函数，解决一系列过去难以处理的复杂数据分析问题。 撰写出更简洁、更易读、更具表达力的T-SQL代码。 在数据分析和报告工作中，展现出更强的专业能力和解决问题的能力。 让我们一起深入探索SQL Server 2012的强大潜力，用窗口函数驾驭您的数据，释放无限可能！

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拿起这本书，我的脑海中立刻浮现出了几个月前，我们在为一个新上线的大型 CRM 系统进行数据库性能测试的场景。当时，报表生成模块的查询速度慢得令人发指，尤其是那些需要计算用户生命周期价值、客户流失率、以及销售人员业绩排名的报表。我们尝试了各种传统的 SQL 优化技巧，但效果甚微。那时候，我的同事就提到了“窗口函数”这个概念，说它能够非常高效地解决这类问题。我虽然对这个概念有所耳闻，但一直没有机会深入学习和实践。这本书的封面，以及它所处的“Microsoft SQL Server 2012”这个特定版本，都让我觉得它非常契合我的需求。我期待这本书能够从最基础的概念讲起，循序渐进地引导我掌握窗口函数的强大功能。我希望它能够详细解释 `OVER` 子句的各种参数，例如 `PARTITION BY` 的作用，`ORDER BY` 的重要性，以及 `ROWS` 和 `RANGE` 之间的区别。更重要的是，我希望它能提供大量针对实际业务场景的案例，让我看到如何利用窗口函数来解决如计算累计值、排名、百分比排名、滑动平均值、以及前 N 条记录等问题。我还希望这本书能够涉及一些窗口函数的性能调优技巧，比如如何分析查询执行计划，如何选择合适的窗口函数，以及如何避免一些常见的性能陷阱。对于SQL Server 2012这个版本，虽然现在有更新的版本，但我所在的团队项目还在使用，所以这本书的针对性对我来说非常重要。

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这本书的封面设计就透着一股专业劲儿，磨砂的质感，深邃的蓝色调，上面印着“Microsoft SQL Server 2012 High-Performance T-SQL Using Window Functions”这样的标题，一眼就能看出这是一本硬核技术书籍。我拿到它的时候，正好是我在工作中遇到一些性能瓶颈，特别是涉及到复杂数据分析和报表生成的时候，传统的JOIN和子查询已经显得力不从心，查询速度慢得令人抓狂。我当时就想，有没有一种更优雅、更高效的方式来处理这些问题？窗口函数这个概念在我脑海中已经闪现过几次，但总觉得隔靴搔痒，直到我看到这本书的书名，感觉就像找到了救星。我当时对SQL Server 2012这个版本本身并没有太多的执念，但我知道SQL Server一直在T-SQL方面持续投入，并且窗口函数作为一种强大的数据处理工具，在数据库领域是趋势。我期待这本书能够深入浅出地解释窗口函数的原理，以及如何在实际场景中应用它们来优化查询性能。我希望它不仅仅是罗列语法，更能讲解背后的逻辑，让我明白为什么这样做能提高效率，以及在不同的场景下，应该选择哪种窗口函数，又该如何调优。我还在思考，这本书会不会包含一些关于如何在SQL Server 2012版本中集成这些窗口函数特性的具体操作步骤，比如如何在SSMS中编写和执行，或者一些常用的性能诊断工具的应用。总而言之，我当时对这本书的期望很高，希望它能成为我手中的一把利器，助我解决棘手的性能难题。

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当我看到这本书时，我的大脑立刻闪过无数个需要处理复杂数据场景的瞬间。作为一名在一家初创科技公司负责数据分析的工程师，我每天都在和海量的数据打交道。从用户行为分析到产品性能监控，再到销售数据预测，这些任务都离不开对数据的深入挖掘和高效处理。然而，传统的 T-SQL 语句在处理一些需要跨行计算、分组统计、或者排名的问题时，往往显得非常笨拙和低效。我曾经尝试过各种方法，比如使用游标、自连接、或者复杂的子查询，但这些方法不仅代码冗长，而且性能问题突出，常常导致报表生成缓慢，影响业务决策。就在我为此苦恼的时候，我听说了“窗口函数”这个概念，据说它能够以一种非常优雅和高效的方式来解决这些问题。所以，当我看到“Microsoft SQL Server 2012 High-Performance T-SQL Using Window Functions”这本书时，我立刻感觉找到了救星。我期待这本书能够深入浅出地讲解窗口函数的核心概念，比如 `OVER()` 子句的强大之处，以及 `PARTITION BY` 和 `ORDER BY` 的作用。我更希望书中能够提供大量的、贴近实际业务场景的示例，让我能够看到如何利用窗口函数来解决诸如计算累计销售额、生成用户活跃度排名、分析时间序列数据、以及进行数据去重等实际问题。我也非常关注“High-Performance”这个词，希望能从中学习到如何通过窗口函数来优化查询性能，理解其在执行计划中的影响，以及如何避免一些常见的性能陷阱。

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作为一个在数据仓库领域工作多年的开发人员，我一直以来都在追求能够更高效、更优雅地处理复杂分析性查询的方法。传统的 T-SQL 语句，虽然功能强大，但在面对如累计求和、排名、百分比计算等“跨行”操作时，往往需要编写大量冗余的代码，并且性能也常常是一个瓶颈。大约在几年前，我开始接触到“窗口函数”这个概念，并对其强大的数据处理能力留下了深刻的印象。然而，由于缺乏系统的学习资料，我对窗口函数的掌握一直停留在比较基础的层面，很多时候在遇到复杂的分析场景时，还是会感到力不从心。这本书的名字，"Microsoft SQL Server 2012 High-Performance T-SQL Using Window Functions"，恰好点出了我一直以来所关注的重点。我非常期待这本书能够深入讲解窗口函数的原理和在 SQL Server 2012 中的具体应用。我希望它能够清晰地阐释 `OVER()` 子句的各种选项，如 `PARTITION BY` 和 `ORDER BY` 的作用，以及如何利用它们来划分数据集和定义计算顺序。我更希望这本书能够提供丰富的、贴近实际数据仓库场景的案例，例如如何使用窗口函数来计算时间序列分析中的移动平均值，如何生成具有层级结构的报表，或者如何实现复杂的数据去重和转换。我也期待这本书能够分享一些关于窗口函数性能调优的宝贵经验，例如如何优化窗口函数的参数设置，如何理解查询执行计划，以及如何避免常见的性能陷阱。

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这本书的名字，"Microsoft SQL Server 2012 High-Performance T-SQL Using Window Functions"，光听着就让人心生敬意，也带着一丝挑战。我是一名在金融行业打拼了多年的数据库开发工程师，日常工作中接触到的数据量庞大且复杂，对查询性能的要求也近乎苛刻。一直以来，我都在努力寻找能够提升T-SQL查询效率的“秘密武器”，而窗口函数恰恰是我一直渴望深入掌握的技术。我曾经尝试过阅读一些零散的博客和技术文章，对窗口函数的一些基础概念有所了解，比如 OVER() 子句、PARTITION BY、ORDER BY 等，但总感觉理解不够透彻，也无法自如地将其运用到复杂的实际业务场景中。这本书的出现，让我看到了希望。我非常期待它能够系统地介绍窗口函数的各种类型和用法，并且能够结合具体的、贴近实际工作的案例来讲解。例如，我希望它能够展示如何利用窗口函数来计算累计销售额、排名、滑动平均值、或者进行数据去重和填充。更重要的是，我希望这本书能够提供一些关于性能优化的建议，比如如何避免常见的性能陷阱，如何根据数据量和查询需求来选择最优的窗口函数组合，甚至是一些关于执行计划分析的技巧。我对SQL Server 2012这个特定版本也有一些关注，虽然现在有更新的版本，但很多公司还在使用这个版本，所以这本书如果能提供一些在该版本下的最佳实践，那就更完美了。我希望这本书能让我从“知其然”达到“知其所以然”，真正将窗口函数这项技术内化为自己的能力。

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我拿到这本书的时候，脑海里立刻回想起了半年前，我在处理一个电商平台的订单数据分析项目。当时，我们需要计算每个用户的平均订单金额、每个订单的销售额占比、以及每种商品的累计销售量。为了完成这些任务，我不得不编写一些非常冗长且难以维护的 T-SQL 代码，其中涉及大量的自连接和子查询，查询性能也相当令人沮丧。那时候，我就在思考，有没有一种更简洁、更高效的方式来完成这些工作。直到我看到这本书的书名——“Microsoft SQL Server 2012 High-Performance T-SQL Using Window Functions”，我感觉我的“寻宝之旅”终于有了方向。我非常期待这本书能够深入讲解窗口函数的概念和实际应用。我希望它能够详细介绍各种窗口函数，比如 `ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `DENSE_RANK()`, `LAG()`, `LEAD()`, `FIRST_VALUE()`, `LAST_VALUE()` 等，并提供清晰易懂的语法解释和示例。更重要的是，我希望这本书能够提供大量实际的业务场景案例，让我能够看到如何在真实世界的问题中运用窗口函数来提升查询效率和简化代码。我特别关注“High-Performance”这个词，意味着这本书不仅仅会教我如何使用窗口函数，更会教我如何用它们来优化查询性能，如何理解其在执行计划中的作用，以及如何避免一些常见的性能陷阱。对于 SQL Server 2012 这个版本，虽然现在有更新的版本，但很多企业仍然在使用，所以这本书的针对性对我来说非常重要。

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作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我深知高效处理和分析数据的能力是核心竞争力。在我过去的职业生涯中，我曾多次遇到需要在大型数据集上执行复杂计算的需求，例如计算移动平均线、生成累计百分比、或者对数据进行分组排名等等。传统的 T-SQL 方法，如自连接、子查询、甚至存储过程，往往显得笨拙且性能低下，尤其是在数据量爆炸式增长的今天，这些方法已经难以满足业务需求。当我第一次看到“Microsoft SQL Server 2012 High-Performance T-SQL Using Window Functions”这本书名时，我立刻被“High-Performance”和“Window Functions”这两个关键词所吸引。我猜想这本书能够深入讲解如何利用窗口函数来解决那些传统方法难以应对的性能瓶颈。我非常期待这本书能够提供详细的窗口函数语法讲解，包括 `OVER()` 子句的各个组成部分，如 `PARTITION BY`、`ORDER BY`，以及 `ROWS` 和 `RANGE` 框架。更重要的是，我期望这本书能够提供丰富的、与实际业务场景紧密结合的案例，让我能够清晰地看到窗口函数是如何应用于诸如金融数据分析、销售业绩统计、用户行为分析等具体场景的。我也希望这本书能够分享一些关于如何通过窗口函数优化查询性能的技巧，例如如何选择合适的窗口函数、如何理解窗口函数在查询执行计划中的表现，以及如何避免一些常见的性能陷阱。对于 SQL Server 2012 这个特定版本，虽然有更新的版本，但该版本在许多企业中仍然广泛使用，因此一本针对该版本的优化指南对我来说具有很高的价值。

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我购买这本书的初衷，源于我在一次大型项目评估中，发现公司现有的数据分析查询效率非常低下，尤其是那些需要进行数据分组、排序和聚合的报表。我们团队尝试了各种传统的 T-SQL 优化方法，包括索引优化、视图创建、甚至存储过程的重写，但效果都不是很理想。在一次技术交流会上，我听到了一位资深数据库专家的分享，他提到了“窗口函数”可以极大地简化这类复杂查询，并显著提升性能。这让我对窗口函数产生了浓厚的兴趣。这本书的标题，“Microsoft SQL Server 2012 High-Performance T-SQL Using Window Functions”，直接点明了我要找的技术和目标。我希望这本书能够系统地介绍窗口函数的基本概念，包括 `OVER()` 子句的使用，以及 `ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `DENSE_RANK()`, `LAG()`, `LEAD()`, `FIRST_VALUE()`, `LAST_VALUE()` 等函数的具体用法。更重要的是，我期待书中能提供大量的实际案例，展示如何在 SQL Server 2012 中运用窗口函数来解决诸如计算累计总和、生成报表中的排名、进行数据分组聚合、以及实现数据清洗等实际业务问题。我特别关注“High-Performance”这个关键词，希望能从中学习到如何通过窗口函数来优化查询性能，理解其在执行计划中的表现，以及如何规避常见的性能陷阱。这本书将是我提升 T-SQL 查询效率和解决复杂数据分析难题的关键工具。

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我一直以来都对 SQL Server 的 T-SQL 语言有着浓厚的兴趣，并且在工作中也经常需要处理复杂的数据分析任务。在一次偶然的机会，我听到一些资深的数据库专家在讨论“窗口函数”，并将其誉为 SQL 语言中一项革命性的功能，能够极大地简化和优化复杂的数据计算。然而，我之前接触到的资料都比较零散，对窗口函数的理解也停留在比较浅的层面，很多时候在实际工作中遇到需要进行跨行计算或者排名的时候，都会感到力不从心，只能通过一些繁琐的自连接或者游标来实现，效率低下且代码可读性差。这本书的名字——“Microsoft SQL Server 2012 High-Performance T-SQL Using Window Functions”，就像一盏指路明灯，直接点出了我最关心的问题：如何在 SQL Server 2012 中高效地利用窗口函数。我非常期待这本书能够系统地讲解窗口函数的原理、语法和各种高级应用。我希望它能包含如何使用 `ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `DENSE_RANK()`, `NTILE()`, `LAG()`, `LEAD()`, `FIRST_VALUE()`, `LAST_VALUE()` 等窗口函数，并提供丰富的实际案例，让我能够看到它们是如何在诸如生成排行榜、计算累计值、进行数据填充、处理缺失值等场景中发挥作用的。我也希望这本书能够深入探讨窗口函数在性能优化方面的潜力，以及如何结合 SQL Server 2012 的特性来最大化查询效率。总而言之，我希望这本书能够成为我学习和掌握窗口函数这一强大工具的权威指南。

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当我第一次在书店的数据库技术区看到这本书时，我就被它“High-Performance”这个字眼深深吸引了。作为一名在一家电商公司工作的资深数据库 DBA，我每天都在和各种性能问题作斗争。从海量用户数据的查询优化，到复杂的报表生成，再到实时交易处理的延迟，每一个环节都对数据库的性能提出了极高的要求。我曾经尝试过各种优化手段，包括索引、表分区、存储过程优化等等，但总觉得在某些场景下，T-SQL的表达能力和执行效率仍然有提升的空间。窗口函数这个概念，在我看来，是T-SQL语法中一道亮丽的风景线，它能够以一种非常简洁和强大的方式来处理那些传统方法难以解决的“跨行”问题。然而，我之前对窗口函数的理解也仅限于一些基础的介绍，比如 LAG, LEAD, ROW_NUMBER 等，对于更复杂的应用，比如如何运用窗口函数进行复杂的分析性计算，如何与聚合函数结合使用，如何处理 NULL 值，以及如何理解其在执行计划中的表现，我仍然感到迷茫。这本书的名字明确指出了“High-Performance T-SQL Using Window Functions”，这正是我目前最迫切需要的。我希望这本书能够深入地讲解窗口函数的各种高级用法，并提供丰富的、可操作的示例。我尤其希望它能够涵盖如何在SQL Server 2012这个特定的环境下，通过窗口函数来解决那些在实际工作中遇到的棘手的性能瓶颈。这本书给我带来的，不仅仅是知识的增补，更是一种解决实际问题的信心和能力。

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用零零碎碎的坐公交的时间看完的，里面讲解了窗口函数的新功能，以及如何用它优雅而高效地去处理一些经典的SQL问题。另外，它也让我明白了游标并不是一无是处，在某些问题上游标比基于集合的解决方案更高效。

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