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SQL Server 2016資料庫入門與應用

為了解決sql select語法的問題，作者李艷麗 等 這樣論述：

SQL是英文Structured Query Language的縮寫，中文通常稱為「結構化查詢語言」。按照ANSI(American National Standards Institute，美國國家標準協會)的規定，SQL是關係型資料庫系統的標準語言。使用SQL語句可以執行各種各樣的操作，如更新資料庫中的數據、從資料庫中提取數據等。 SQL Server 2016在SQL Server 2012版本的基礎上，又推出了許多新的特性和關鍵的改進，使得它成為迄今為止的最強大和最全面的SQL Server版本。本書將對SQL Server 2016進行介紹，從實用和實際的角度，深入淺出地分析它

的各個要點。 本書共分為14章，第1～13章的主要內容包括：SQL Server 2016發展史、SQL Server 2016新特性、SQL Server 2016如何安裝、sqlcmd工具的使用、系統資料庫、自定義資料庫、資料庫的組成、創建和修改資料庫、資料庫快照、數據表的創建和修改、管理數據表、操作表數據、SELECT語法、簡單查詢、條件查詢、模糊查詢、分組查詢、排序查詢、子查詢、多表連接、內連接、外連接、交叉連接、聯合查詢、T-SQL語言分類、變數、常量、運算符、表達式、流程式控制制語句、系統函數、自定義函數、SQL註釋、XML數據類型、XML查詢模式、XML索引、XML DML

操作、視圖、游標、存儲過程、觸發器、索引、事務、鎖定、安全機制分類、賬戶管理、角色管理、許可權管理、資料庫備份、資料庫恢復、壓縮資料庫、附加資料庫等，第14章將各章介紹的主要知識點結合起來，開發一個醫院預約掛號系統。 本書可以作為高等院校電腦相關專業SQL Server資料庫設計課程的教材，也可以作為SQL Server設計的培訓教材，還可以作為自學者的參考書。 李艷麗，具有多年.NET項目開發經驗，深入掌握.NET框架技術，熟練開發ASP.NET與WinForm項目，精通C#、ASP 、C++、VB語言，熟練使用MTS、COM+、Web Service分散式架構。 靳智良，

知名互聯網社區架構師，一個擁有5年軟體工程經驗和深厚理論基礎的軟體工程專家，善於解剖和分析問題，使用生動形象的比喻，能將複雜的、難於理解的問題與知識簡單化講解。致力於研究、優化Web 2.0系統架構技術，對LAMP體系架構有著豐富的經驗，挖掘LAMP架構的性能潛力，探索新型高效能的Web 2.0站點系統支撐平台以及系統集群。

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具延展性的雲端服務多租戶群組管理技術

為了解決sql select語法的問題，作者趙家賢 這樣論述：

近年來快速網際網路發展讓雲端運算迅速崛起。根據iThome 2014年CIO大調查的結果，企業今年採用雲端運算的意願由2013年的46.5％提升至2014年的51.1％，增加了4.6％。雖然比去年增加的比例不高，卻也反應企業對雲端採用意願的增高。在雲端中，每一個使用雲端服務的企業都屬於一個租戶。基於資料安全，雲端服務提供商會將各個租戶的資料進行隔離保護，以確保租戶資料不被其他租戶存取。存取雲端資料時租戶需先經過身分驗證，驗證成功才能存取私有資料。但往往會發生租戶與租戶之間需會有需要資料共享的需求。目前資料庫無法支援多租戶資料共享的架構。若需要共享資料要由租戶自行開發存取私有資料的應用程式介面

。但對於企業來說開發應用程式介面會是相當大的負擔且對安全也有所存疑。基於以上問題的解決方案關鍵在於現有資料庫如何提供多租戶的資料存取技術。因此本研究利用租戶鍵與群組鍵進行存取管理，開發出一個可靠且穩健的多租戶群組管理系統來解決租戶資料共享和資料隔離保護。可有效提供租戶建立共享資料區間以及資料隔離保護且提升多租戶存取資料的效能。可提供租戶建立共享資料區間以及資料隔離保護且提升多租戶存取資料的效能。在研究中發現多租戶資料庫在SQL轉換花費相當大量的時間為此提出指令敘述快取。經改善後可提升48.82%的效能。可大幅度的降低多，租戶系統中語法轉換所花費的時間。

資料庫系統

為了解決sql select語法的問題，作者余顯強 這樣論述：

學習不僅是要「知道」，還要能夠「做到」 　　資料庫系統是資料處理與資訊管理系統的核心，因此熟悉其理論與設計是開發大型資訊應用系統不可或缺的能力。本書在內容上著重於理論與實務兼具，針對實務所需的理論加以介紹，並透過實務的操作，提供學習者熟練SQL Server資料庫的使用，目標在於提供學習者能夠花費最短的時間建立資料庫設計與開發足夠的理論基礎與專業技能。 學習不僅是要「單一」，還要能夠「全面」 　　資料庫系統需要搭配應用程式協同運作，才能發揮資訊管理、進而實現資訊傳播的效果。本書不僅涵蓋資料庫系統的理論與應用實務，亦涵蓋現今最廣為使用的Java程式語言，融會貫通應用程式與資料庫結合之資

訊管理系統開發的學習目標。

基於GPU之最久未用演算法應用於資料庫搜尋

為了解決sql select語法的問題，作者鄭守育 這樣論述：

資料庫資料搜尋方法，一直是電腦科學中相當熱門的研究方法之一，然而隨著資訊資料雲端化，資料庫中龐大的資料量，總是需耗費相當多的運算資源，因此如何加速處理大量資料的研究也日漸增多。隨著一般通用型科學計算圖形處理器（General-purpose computing on graphics processing units, GPGPU, 簡稱GPU）的普及，藉由其平行化架構的高效能計算特性，將資料庫內巨量資料藉由GPU的高速運算架構，分配給不同處理單元中的執行緒，做平行運算及比對，再將結果統一輸出，逐一針對資料表內容做比較，再將結果輸出，能更有效地提高查詢效能。最久未用演算法（Least Rec

ently Used, LRU）為最常應用於資料快取的演算法，透過在目標資料庫前建立一個快取空間，並設定其優先順序的方式，快速將資料提供給使用者，達到提升資料查詢的目的。然而，LRU演算法中，需透過建立快取表格的方式，對資料進行優先權的比對及排列，相對地耗費系統資源。本論文提出一個藉由平行化技術，將原本需逐一使用排序比對的LRU演算法，透過GPU架構中的多核心高速平行計算特性，同時進行LRU演算法中的比對及排序，如此一來，更能有效取代逐一比對(大量)查詢的機制。本研究以NVIDIA公司推出的平行運算技術（Compute Unified Device Architecture, CUDA），實現

平行化具巨量資料的資料庫表格搜尋，並在進行查詢前，建立一個使用LRU演算法來加速查詢效能的表格，在不考慮時間存取優先情況下，透過圖形運算處理器，模擬實際大型資料庫查詢，及快取技術後，在存取效能所提升的效益。根據實驗結果，當資料量及快取大小逹一定程度，且使用該快取時，使用圖形運算處理器，和未使用圖形運算處理器相比的結果，在搜尋時間上有明顯的查詢加速效益。