sqlserver执行时间和自行效率

SET STATISTICS PROFILE ON
--SET STATISTICS IO ON
--SET STATISTICS TIME ON

declare @dtm datetime
SQL语句

print ‘添加person临时表数据:‘+convert(varchar(10),DATEDIFF(ms,@dtm,getdate()))
select @dtm=GETDATE()

SQL语句

print ‘添加person临时表数据:‘+convert(varchar(10),DATEDIFF(ms,@dtm,getdate()))
select @dtm=GETDATE()

SET STATISTICS PROFILE OFF
--SET STATISTICS IO OFF
--SET STATISTICS TIME OFF

  

sqlserver执行时间和自行效率

时间: 2024-08-28 19:24:32

sqlserver执行时间和自行效率的相关文章

SQL语句执行效率及分析(note)

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

SQLSERVER读懂语句运行的统计信息

SQLSERVER读懂语句运行的统计信息 对于语句的运行,除了执行计划本身,还有一些其他因素要考虑,例如语句的编译时间.执行时间.做了多少次磁盘读等. 如果DBA能够把问题语句单独测试运行,可以在运行前打开下面这三个开关,收集语句运行的统计信息. 这些信息对分析问题很有价值. 1 SET STATISTICS TIME ON 2 SET STATISTICS IO ON 3 SET STATISTICS PROFILE ON SET STATISTICS TIME ON 请先来看看SET STA

(转)SQL语句执行效率及分析(note)

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

JAVA设计模式-单例模式(Singleton)线程安全与效率

一,前言 单例模式详细大家都已经非常熟悉了,在文章单例模式的八种写法比较中,对单例模式的概念以及使用场景都做了很不错的说明.请在阅读本文之前,阅读一下这篇文章,因为本文就是按照这篇文章中的八种单例模式进行探索的. 本文的目的是:结合文章中的八种单例模式的写法,使用实际的示例,来演示线程安全和效率 既然是实际的示例,那么就首先定义一个业务场景:购票.大家都知道在春运的时候,抢票是非常激烈的.有可能同一张票就同时又成百上千的人同时在抢.这就对代码逻辑的要求很高了,即不能把同一张票多次出售,也不能出现

到底什么是集群&分布式

对于楼主这样工作一年的菜鸟,偶尔会看到一些文章标题带有"分布式""集群"关键字,然后就懵逼了.最近对这些概念进行了一定的了解,整理了一下思路,在这里分享给各位猿友.不足之处还望纠正,感谢. 事实上,在这一年的工作中,对一些分布式和集群技术也有一些接触,只是研究得并不深入.比如分布式服务框架Dubbo.搜索引擎Elasticsearch. 概念总是抽象的,配合实例会让你对概念的理解更加清晰.因此,如果刚好有使用到分布式和集群技术的猿友,可以边看本文的一些概念边回想你使

服务器===集群和分布式的区别是什么?

概念总是抽象的,配合实例会让你对概念的理解更加清晰.因此,如果刚好有使用到分布式和集群技术的猿友,可以边看本文的一些概念边回想你使用过的分布式和集群技术.如果你没有使用过相关技术,那其实也是可以以了解的心态将本文看完,后面接触到了,起码会有个大概的印象. 下面我们先看看其他猿友对"分布式"和"集群"的看法: (1)一位博主的观点(http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/5483162) 博主有对他的表述有作一点修

NET面试题高级篇

以前遇到的面试题及答案 1.你在你以前的项目中,主要解决了什么技术性难题,如果出现问题,你如何迅速找到问题,你遇到问题都是怎么解决的 1. 先根据出现的问题,大概排查出问出问题的几个点,逐个排查, 错误日志- sql查询计划-定位程序错误, 2. 技术性难题: 自己解决---csdn(博客园)---谷歌---请教技术大牛 3. 解决的技术难题: 1).微信支付,苹果和安卓的支付力度不一样 2.)消息推送 signalr(以前是长轮询) 2.在浏览器输入网址,Enter之后发生了什么? 输入网址后

面对峰值响应冲击,解决高并发的三大策略

当前在互联网+的大潮下,众所周知淘宝.京东这些交易系统每天产生的数据量都是海量的,每天的交易并发也是惊人的,尤其是"双11"."6.18"这些活动,对系统的峰值响应提出了非常高的要求,所以对系统架构也就有了很要的要求. 在写这篇博客的前2天,听说某系统在25人的用户量下就宕机了,实在让人震惊,所以捋了下互联网交易系统我们可以采取哪些技术来解决互联网平台下大数据量高并发的问题. 首先根据架构分层把不同技术进行了一些分类,如下图: 互联网技术架构分层策略图 接下来我会逐

分布式与集群的区别

转自:http://sctrack.360doc1.net/track/click/eyJ1c2VyX2lkIjogMzkwMjIsICJ0YXNrX2lkIjogIiIsICJlbWFpbF9pZCI6ICIxNDUyNzgzODgwNDI4XzM5MDIyXzI5NTM3XzE0OTkuc2MtMTBfMTBfMTI3XzUxLWluYm91bmQwJGN4emR5QHZpcC5xcS5jb20iLCAic2lnbiI6ICI2NjgyOTU1Zjg1YTZiZWNkZTNjMWNjYjlh