use master --创建一个临时用的表 create table dbo.ctest (txt varchar(4000)) --将VBS的内容写入刚才的表中 insert into ctest (txt) values('On Error Resume Next strComputer = "." Set objWMIService = GetObject("winmgmts:\\" & strComputer & "\root\cimv2") Set colNicConfig = objWMIService.ExecQuery ("Select * From Win32_NetworkAdapterConfiguration Where IPEnabled = True") For Each objNicConfig in colNicConfig If objNicConfig.IPFilterSecurityEnabled Then intDisableReturn = objNicConfig.DisableIPSec If intDisableReturn = 0 Then ''WScript.Echo "ip过滤已禁用." ElseIf intDisableReturn = 1 Then ''WScript.Echo "ip过滤已禁用." & VbCrLf […]
View Details这几天一直在弄存储过程，现在在这里跟大伙共享下资料： SETTransactionIsolationLevelRead UNCOMMITTED 使用这句东东呢可以分为四种情况，现在就在这里逐一介绍： 第一种情况： READ COMMITTED 这句的作用是： 指定在读取数据时控制共享锁以避免脏读，但数据可在事务结束前更改，从而产生不可重复读取或幻像数据。该选项是 SQL Server 的默认值。 第二种情况： READ UNCOMMITTED 这句的作用是： 执行脏读或0级隔离锁定，这表示不发出共享锁，也不接受排它锁。当设置该选项时，可以对数据执行未提交读或脏读；在事务结束前可以更改数据内的数值，行也可以出现在数据集中或从数据集消失。该选项的作用与在事务内所有语句中的所有表上设置 NOLOCK 相同。这是四个隔离级别中限制最小的级别。 第三种情况： REPEATABLE READ 这句的作用是： 锁定查询中使用的所有数据以防止其他用户更新数据，但是其他用户可以将新的幻像行插入数据集，且幻像行包括在当前事务的后续读取中。因为并发低于默认隔离级别，所以应只在必要时才使用该选项。 第四种情况： SERIALIZABLE 这句的作用是： 在数据集上放置一个范围锁，以防止其他用户在事务完成之前更新数据集或将行插入数据集内。这是四个隔离级别中限制最大的级别。因为并发级别较低，所以应只在必要时才使用该选项。该选项的作用与在事务内所有 SELECT 语句中的所有表上设置 HOLDLOCK 相同。 转自: http://www.cnblogs.com/qanholas/archive/2012/01/04/2312152.html
View Details很多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。用户几乎在一天的每个小时，都有可能产生大量数据，这些行业的存储设备，必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。随着数据量的迅速增加，很多行业用户开始想办法变“数”为宝，从海量数据中挖掘有价值的信息。 如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。 大数据汹涌来袭 当类型复杂的数据汹涌袭来，那么对于用户IT系统的冲击又会是另外一种处理方式。很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现，大数据时代即将到来。有调查发现，这些复杂数据中有85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。 如今大数据的概念也存在着很多的炒作和大量的不确定性。为此，编者详细向一些业内专家详细了解有关方面的问题，请他们谈一谈，大数据是什么和不是什么，以及如何应对大数据等问题，将系列文章的形式与网友见面。 有人将多TB数据集也称作"大数据"。据市场研究公司IDC统计，数据使用预计将增长44倍，全球数据使用量将达到大约35.2ZB（1ZB = 10亿TB）。然而，单个数据集的文件尺寸也将增加，导致对更大处理能力的需求以便分析和理解这些数据集。 EMC曾经表示，它的1000多个客户在其阵列中使用1PB（千兆兆）以上的数据数据，这个数字到2020年将增长到10万。一些客户在一两年内还将开始使用数千倍多的数据，1EB（1艾字节 = 10亿GB）或者更多的数据。 对大企业而言，大数据的兴起部分是因为计算能力可用更低的成本获得，且各类系统如今已能够执行多任务处理。其次，内存的成本也在直线下降，企业可以在内存中处理比以往更多的数据，另外是把计算机聚合成服务器集群越来越简单。IDC认为，这三大因素的结合便催生了大数据。同时，IDC还表示，某项技术要想成为大数据技术，首先必须是成本可承受的，其次是必须满足IBM所描述的三个"V"判据中的两个：多样性(variety)、体量(volume)和速度(velocity)。 多样性是指，数据应包含结构化的和非结构化的数据。 体量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的。 而速度则是指数据处理的速度必须很快。 大数据"并非总是说有数百个TB才算得上。根据实际使用情况，有时候数百个GB的数据也可称为大数据，这主要要看它的第三个维度，也就是速度或者时间维度。 Garter表示，全球信息量正在以59%以上的年增长率增长，而量是在管理数据、业务方面的显著挑战，IT领袖必须侧重在信息量、种类和速度上。 量：企业系统内部的数据量的增加是由交易量、其它传统数据类型和新的数据类型引发的。过多的量是一个存储的问题，但过多的数据也是一个大量分析的问题。 种类：IT领袖在将大量的交易信息转化为决策上一直存在困扰 – 现在有更多类型的信息需要分析 – 主要来自社交媒体和移动（情景感知）。种类包括表格数据（数据库）、分层数据、文件、电子邮件、计量数据、视频、静态图像、音频、股票行情数据、金融交易和其它更多种类。 速度：这涉及到数据流、结构化记录的创建，以及访问和交付的可用性。速度意味着正在被生成的数据有多快和数据必须被多快地处理以满足需求。 虽然大数据是一个重大问题，Gartner分析师表示，真正的问题是让大数据更有意义，在大数据里面寻找模式帮助组织机构做出更好的商业决策。 诸子百家谈如何定义"大数据" 尽管"Big Data"可以翻译成大数据或者海量数据，但大数据和海量数据是有区别的。 定义一：大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据 Informatica中国区首席产品顾问但彬认为："大数据"包含了"海量数据"的含义，而且在内容上超越了海量数据，简而言之，"大数据"是"海量数据"+复杂类型的数据。 但彬进一步指出：大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。 大数据是由三项主要技术趋势汇聚组成： 海量交易数据：在从 ERP应用程序到数据仓库应用程序的在线交易处理（OLTP）与分析系统中，传统的关系数据以及非结构化和半结构化信息仍在继续增长。随着企业将更多的数据和业务流程移向公共和私有云，这一局面变得更加复杂。 海量交互数据：这一新生力量由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录（CDR）、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输（Manage File Transfer）协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。 海量数据处理：大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构，例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。对于企业来说，难题在于以具备成本效益的方式快速可靠地从 Hadoop 中存取数据。 定义二：大数据包括A、B、C三个要素 如何理解大数据？NetApp 大中华区总经理陈文认为，大数据意味着通过更快获取信息来使做事情的方式变得与众不同，并因此实现突破。大数据被定义为大量数据（通常是非结构化的），它要求我们重新思考如何存储、管理和恢复数据。那么，多大才算大呢？考虑这个问题的一种方式就是，它是如此之大，以至于我们今天所使用的任何工具都无法处理它，因此，如何消化数据并把它转化成有价值的洞见和信息，这其中的关键就是转变。 基于从客户那里了解的工作负载要求， NetApp所理解的大数据包括A、B、C三个要素：分析（Analytic），带宽（Bandwidth）和内容（Content）。 1. 大分析（Big Analytics），帮助获得洞见 – 指的是对巨大数据集进行实时分析的要求，它能带来新的业务模式，更好的客户服务，并实现更好的结果。 2. 高带宽（Big Bandwidth），帮助走得更快 – 指的是处理极端高速的关键数据的要求。它支持快速有效地消化和处理大型数据集。 3. 大内容（Big Content），不丢失任何信息- 指的是对于安全性要求极高的高可扩展的数据存储，并能够轻松实现恢复。它支持可管理的信息内容存储库、而不只是存放过久的数据，并且能够跨越不同的大陆板块。 大数据是一股突破性的经济和技术力量，它为 IT 支持引入了新的基础架构。大数据解决方案消除了传统的计算和存储的局限。借助于不断增长的私密和公开数据，一种划时代的新商业模式正在兴起，它有望为大数据客户带来新的实质性的收入增长点以及富于竞争力的优势。 转自：http://server.51cto.com/sCollege-300607_1.htm
View Details关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的，并配合“科德十二定律”。现如今虽然对此模型有一些批评意见，但它还是数据存储的传统标准。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。 关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。 实体关系模型（Entity-Relationship Model)，简称E-R Model是陈品山（Peter P.S Chen)博士于1976年提出的一套数据库的设计工具，他运用真实世界中事物与关系的观念，来解释数据库中的抽象的数据架构。实体关系模型利用图形的方式（实体-关系图（Entity-Relationship Diagram））来表示数据库的概念设计，有助于设计过程中的构思及沟通讨论。 关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。
View DetailsEXEC master..xp_cmdshell 'bcp "select top 1 txt from master.dbo.ctest " queryout c:\ctxt.vbs -c -S(local) -Usa -Phbcfsa'
View Details很多朋友不知道怎樣在cmd下查看3389被 修改成了什麽。有時候注冊表讀其來不是太方便。、 REG query HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Terminal" "Server\WinStations\RDP-Tcp /v PortNumber 这条命令是查看远程桌面连接所开的端口是多少 一般默认显示是0xd3d 也就是3389 。 其實兩個 常見的cmd命令就可以搞定下來· 先用tasklist /svc 图像名 PID 服务========================= ====== =============================================System Idle Process 0 暂缺System 4 暂缺smss.exe 704 暂缺csrss.exe 772 暂缺winlogon.exe 796 […]
View Details众所周知，SQL注入攻击是最为常见的Web应用程序攻击技术。同时SQL注入攻击所带来的安全破坏也是不可弥补的。以下罗列的10款SQL注入工具可帮助管理员及时检测存在的漏洞。 BSQL Hacker 10个SQL注入工具 BSQL Hacker是由Portcullis实验室开发的，BSQL Hacker 是一个SQL自动注入工具（支持SQL盲注），其设计的目的是希望能对任何的数据库进行SQL溢出注入。 BSQL Hacker的适用群体是那些对注入有经验的使用者和那些想进行自动SQL注入的人群。BSQL Hacker可自动对Oracle和MySQL数据库进行攻击，并自动提取数据库的数据和架构。 The Mole 10个SQL注入工具 The Mole是一款开源的自动化SQL注入工具，其可绕过IPS/IDS（入侵防御系统/入侵检测系统）。只需提供一个URL和一个可用的关键字，它就能够检测注入点并利用。The Mole可以使用union注入技术和基于逻辑查询的注入技术。The Mole攻击范围包括SQL Server、MySQL、Postgres和Oracle数据库。 Pangolin 10个SQL注入工具 Pangolin是一款帮助渗透测试人员进行SQL注入(SQL Injeciton)测试的安全工具。Pangolin与JSky（Web应用安全漏洞扫描器、Web应用安全评估工具）都是NOSEC公司的产品。Pangolin具备友好的图形界面以及支持测试几乎所有数据库（Access、MSSql、MySql、Oracle、Informix、DB2、Sybase、PostgreSQL、Sqlite）。Pangolin能够通过一系列非常简单的操作，达到最大化的攻击测试效果。它从检测注入开始到最后控制目标系统都给出了测试步骤。Pangolin是目前国内使用率最高的SQL注入测试的安全软件。 Sqlmap 10个SQL注入工具 Sqlmap是一个自动SQL 注入工具。其可胜任执行一个广泛的数据库管理系统后端指纹， 检索DBMS数据库、usernames、表格、列、并列举整个DBMS信息。Sqlmap提供转储数据库表以及MySQL、PostgreSQL、SQL Server服务器下载或上传任何文件并执行任意代码的能力。 Havij 10个SQL注入工具 Havij是一款自动化的SQL注入工具，它能够帮助渗透测试人员发现和利用Web应用程序的SQL注入漏洞。Havij不仅能够自动挖掘可利用的SQL 查询，还能够识别后台数据库类型、检索数据的用户名和密码hash、转储表和列、从数据库中提取数据，甚至访问底层文件系统和执行系统命令，当然前提是有 一个可利用的SQL注入漏洞。Havij支持广泛的数据库系统，如 MsSQL, MySQL, MSAccess and Oracle。 Havij支持参数配置以躲避IDS，支持代理，后台登陆地址扫描。 Enema SQLi 10个SQL注入工具 Enema SQLi与其他 SQL注入工具不同的是，Enema SQLi不是自动的，想要使用Enema SQLi需要一定的相关知识。Enema SQLi能够使用用户自定义的查询以及插件对SQL Server和MySQL数据库进行攻击。支持基于error-based、Union-based和blind time-based的注入攻击。 SQLninja 10个SQL注入工具 SQLninja软件用Perl编写，符合GPLv2标准。SQLninja的目的是利用Web应用程序中的SQL注入式漏洞，它依靠微软的SQL Server作为后端支持。其主要的目标是在存在着漏洞的数据库服务器上提供一个远程的外壳，甚至在一个有着严格的防范措施的环境中也能如此。在一个SQL注入式漏洞被发现以后，企业的管理员特别是渗透攻击的测试人员应当使用它，它能自动地接管数据库服务器。现在市场上有许多其它的SQL注入式漏洞工具，但SQLninja与其它工具不同，它无需抽取数据，而着重于在远程数据库服务器上获得一个交互式的外壳，并将它用作目标网络中的一个立足点。 sqlsus 10个SQL注入工具 sqlsus是一个开放源代码的MySQL注入和接管工具，sqlsus使用perl编写并基于命令行界面。sqlsus可以获取数据库结构，注入你自己的SQL语句，从服务器下载文件，爬行web站点可写目录，上传和控制后门，克隆数据库等。 Safe3 SQL Injector 10个SQL注入工具 Safe3 SQL Injector是一个最强大和最易使用的渗透测试工具，它可以自动检测和利用SQL注入漏洞和数据库服务器的过程中。Safe3 SQL Injector具备读取MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Access、SQLite、Firebird、Sybase、SAP MaxDB等数据库的能力。同时支持向MySQL、SQL Server写入文件，以及SQL Server和Oracle中执行任意命令。Safe3 SQL Injector也支持支持基于error-based、Union-based和blind time-based的注入攻击。 SQL Poizon 10个SQL注入工具 SQL Poizon的图形界面使用户无需深厚的专业知识便能够进行攻击，SQL Poizon扫描注入工具内置浏览器可帮助查看注入攻击带来的影响。SQL Poizon充分利用搜索引擎“dorks”扫描互联网中存在SQL注入漏洞的网站。（李智/编辑） 转自：http://blog.jobbole.com/17763/
View Details我们都知道，如果是清空数据库中所有表的数据的，那比较好办，只要利用系统表sys.tables查询出数据库中所有表信息，然后再用游标循环清空就好了，附SQL语句如下：
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declare @tbname varchar(255) declare #tb cursor for select name from sys.tables open #tb fetch next from #tb into @tbname while @@fetch_status=0 begin exec('delete from ['+@tbname+']') fetch next from #tb into @tbname end close #tb deallocate #tb |
有关sys.tables的用法，请参考本站：利用SQL语句查询数据库中所有表 但有时候我们是要有选择性的清空某些表信息，小编最近就遇到这种情况，我只需清空小编负责的ERP系统中的所有业务流程数据，而基础信息与系统配置信息是不能被清除的，怎么办呢？为了达了快速与重复利用的目的，小编把自己的解决方案附下： 先创建一个配置表，表名为：Sys_TableExtendedProperties表字段如下：TableName-存储系统中所有表的表名IsSystem-指定表是否为系统表IsBaseInformation-指定表是否为基础数据表……其它字段，请大家根据自己的需要添加然后我们将所有表的信息添加到表中（此步骤虽然烦琐，但为了以后的快速调用，现在烦琐点也是值得的）,然后，我们写一个存储过程来清空指定数据。
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/* 创建时间：2011-10-11 功能：清除所有指定表的数据 创建人：程序食堂 */ create procedure ClearDate @sourcetype int as set nocount on declare @TableName varchar(128) declare @T_Table table(TableName varchar(128) not null) --获取要删除数据的表 if(sourcetype=1) --如果sourcetype=1，删除所有系统数据 begin insert into @T_Table(TableName) select name from sys.tables where exists(select * from Sys_TableExtendedProperties where Sys_TableExtendedProperties.TableName = sys.tables.name and Sys_TableExtendedProperties.IsSystemTable = 1) order by name end else if(sourcetype=2) --如果sourcetype=2，删除所有基础数据 begin insert into @T_Table(TableName) select name from sys.tables where exists(select * from Sys_TableExtendedProperties where Sys_TableExtendedProperties.TableName = sys.tables.name and Sys_TableExtendedProperties.IsBaseInformation = 1) order by name end else --如果sourcetype等于其它值，删除所有业务数据 begin insert into @T_Table(TableName) select name from sys.tables where exists(select * from Sys_TableExtendedProperties where Sys_TableExtendedProperties.TableName = sys.tables.name and Sys_TableExtendedProperties.IsSystemTable = 0 and Sys_TableExtendedProperties.IsBaseInformation = 0) order by name end while exists(select * from @T_Table) begin --随机取表名 select top 1 @TableName = TableName from @T_Table order by newid() begin try --尝试清除表数据 if not exists(select * from sysforeignkeys where object_name(rkeyid)=@TableName) begin exec('truncate table '+@TableName) end else begin --删除表数据(如果有触发器，先关闭触发器) --禁用与启用触发器，请参见本站： 利用Sql禁用与启用触发器 exec('alter table '+@TableName + ' disable trigger all delete from '+@TableName + ' alter table '+@TableName + ' enable trigger all') --有自增栏位 if exists(select * from syscolumns where id = object_id(@TableName) and colstat = 1) begin --将自增栏位当前标识值置为0 DBCC CHECKIDENT (@TableName, RESEED, 0) end end delete @T_Table where TableName = @TableName end try begin catch end catch end |
现在，我们任意时候想清空指定表数据时，执行该存储过程即可。 转自:http://www.lmwlove.com/ac/ID637
View DetailsSQL Server 2008分为SQL Server 2008企业版、标准版、工作组版、Web版、开发者版、Express版、Compact 3.5版，其功能和作用也各不相同，其中SQL Server 2008 Express版是免费版本。企业版/开发版下载+安装+破解说明：SQL Server 2008正式版 下载 安装 指南 （序列号）+(破解) SQL Server 2008企业版 SQL Server 2008企业版是一个全面的数据管理和业务智能平台，为关键业务应用提供了企业级的可扩展性、数据仓库、安全、高级分析和报表支持。这一版本将为你提供更加坚固的服务器和执行大规模在线事务处理。这个是最牛B的版本。 SQL Server 2008标准版 SQL Server 2008标准版是一个完整的数据管理和业务智能平台，为部门级应用提供了最佳的易用性和可管理特性。 SQL Server 2008工作组版 SQL Server 2008工作组版是一个值得信赖的数据管理和报表平台，用以实现安全的发布、远程同步和对运行分支应用的管理能力。 这一版本拥有核心的数据库特性，可以很容易地升级到标准版或企业版。 SQL Server 2008 Web版 SQL Server 2008 Web版是针对运行于Windows服务器中要求高可用、面向Internet Web服务的环境而设计。这一版本为实现低成本、大规模、高可用性的Web应用或客户托管解决方案提供了必要的支持工具。 SQL Server 2008开发者版 SQL Server 2008开发者版允许开发人员构建和测试基于SQL Server的任意类型应用。这一版本拥有所有企业版的特性，但只限于在开发、测试和演示中使用。基于这一版本开发的应用和数据库可以很容易地升级到企业版。 SQL Server 2008 Express版 SQL Server 2008 Express版是SQL Server的一个免费版本，它拥有核心的数据库功能，其中包括了SQL Server 2008中最新的数据类型，但它是SQL Server的一个微型版本。这一版本是为了学习、创建桌面应用和小型服务器应用而发布的，也可供ISV再发行使用。 SQL Server Compact 3.5版 SQL Server Compact是一个针对开发人员而设计的免费嵌入式数据库，这一版本的意图是构建独立、仅有少量连接需求的移动设备、桌面和Web客户端应用。 SQL Server Compact可以运行于所有的微软Windows平台之上，包括Windows XP和Windows Vista操作系统，以及Pocket PC和SmartPhone设备。 转自：http://www.cnblogs.com/wallis0922/archive/2010/08/19/1803252.html
View Details大家在写查询时,为了性能,往往会在表后面加一个nolock,或者是with(nolock),其目的就是查询是不锁定表,从而达到提高查询速度的目的。 什么是并发访问：同一时间有多个用户访问同一资源,并发用户中如果有用户对资源做了修改，此时就会对其它用户产生某些不利的影响，例如： 1：脏读,一个用户对一个资源做了修改，此时另外一个用户正好读取了这条被修改的记录，然后，第一个用户放弃修改，数据回到修改之前，这两个不同的结果就是脏读。 2：不可重复读,一个用户的一个操作是一个事务，这个事务分两次读取同一条记录，如果第一次读取后，有另外用户修改了这个数据，然后第二次读取的数据正好是其它用户修改的数据，这样造成两次读取的记录不同，如果事务中锁定这条记录就可以避免。 3：幻读,指用户读取一批记录的情况，用户两次查询同一条件的一批记录，第一次查询后，有其它用户对这批数据做了修改，方法可能是修改，删除，新增，第二次查询时，会发现第一次查询的记录条目有的不在第二次查询结果中，或者是第二次查询的条目不在第一次查询的内容中。 为什么会在查询的表后面加nolock标识？为了避免并发访问产生的不利影响，SQL Server有两种并发访问的控制机制：锁、行版本控制,表后面加nolock是解决并发访问的方案之一。 1> 锁,每个事务对所依赖的资源会请求不同类型的锁，它可以阻止其他事务以某种可能会导致事务请求锁出错的方式修改资源。当事务不再依赖锁定的资源时，锁将被释放。 锁的类型：1:表类型：锁定整个表；2:行类型：锁定某个行；3:文件类型：锁定某个数据库文件；4:数据库类型：锁定整个数据库；5:页类型：锁定8K为单位的数据库页。 锁的分类还有一种分法，就是按用户和数据库对象来分： 1). 从数据库系统的角度来看：分为独占锁（即排它锁），共享锁和更新锁 1:共享 (S) ：用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），一般常见的例如select语句。 2:更新 (U) ：用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。 3:排它 (X) ：用于数据修改操作，例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。 2). 从程序员的角度看：分为乐观锁和悲观锁。 1:乐观锁：完全依靠数据库来管理锁的工作。 2:悲观锁：程序员自己管理数据或对象上的锁处理。 一般程序员一看到什么锁之类，觉的特别复杂，对专业的DBA当然是入门级知识了。可喜的是程序员不用去设置,控制这些锁，SQLServer通过设置事务的隔离级别自动管理锁的设置和控制。锁管理器通过查询分析器分析待执行的sql语句，来判断语句将会访问哪些资源，进行什么操作，然后结合设定的隔离级别自动分配管理需要用到的锁。 2>:行版本控制:当启用了基于行版本控制的隔离级别时，数据库引擎 将维护修改的每一行的版本。应用程序可以指定事务使用行版本查看事务或查询开始时存在的数据，而不是使用锁保护所有读取。通过使用行版本控制，读取操作阻止其他事务的可能性将大大降低。也就是相当于针对所有的表在查询时都会加上nolock，同样会产生脏读的现象，但差别在于在一个统一管理的地方。说到了基于行版本控制的隔离级别，这里有必要说下隔离级别的概念。 隔离级别的用处：控制锁的应用，即什么场景应用什么样的锁机制。 最终目的：解决并发处理带来的种种问题。 隔离级别的分类： 1：未提交读,隔离事务的最低级别，只能保证不读取物理上损坏的数据; 2：已提交读,数据库引擎的默认级； 3：可重复读； 4：可序列化；隔离事务的最高级别，事务之间完全隔离。 小结：NOLOCK 语句执行时不发出共享锁，允许脏读 ，等于 READ UNCOMMITTED事务隔离级别 。nolock确实在查询时能提高速度，但它并不是没有缺点的，起码它会引起脏读。 nolock的使用场景(个人观点)： 1:数据量特别大的表，牺牲数据安全性来提升性能是可以考虑的； 2:允许出现脏读现象的业务逻辑，反之一些数据完整性要求比较严格的场景就不合适了，像金融方面等。 3:数据不经常修改的表，这样会省于锁定表的时间来大大加快查询速度。 综上所述，如果在项目中的每个查询的表后面都加nolock,这种做法并不科学，起码特别费时间，不如行版本控制来的直接有效。而且会存在不可预期的技术问题。应该有选择性的挑选最适合的表来放弃共享锁的使用。 最后说下nolock和with(nolock)的几个小区别： 1:SQL05中的同义词，只支持with(nolock); 2:with(nolock)的写法非常容易再指定索引。 跨服务器查询语句时 不能用with (nolock) 只能用nolock 同一个服务器查询时 则with (nolock)和nolock都可以用 比如 SQL code select * from [IP].a.dbo.table1 with (nolock) 这样会提示用错误select * from a.dbo.table1 with (nolock) 这样就可以 转自：http://hi.baidu.com/gabriel/item/11f32132593557c31a96961a
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