一个经得起时间考验的人
DataBase
sql server 带列名导出至excel
五 2nd
–sql语句就用下面的存储过程
/*–数据导出Excel
导出查询中的数据到Excel,包含字段名,文件为真正的Excel文件
,如果文件不存在,将自动创建文件
,如果表不存在,将自动创建表
基于通用性考虑,仅支持导出标准数据类型
–邹建 2003.10–*/
/*–调用示例
p_exporttb @sqlstr=’select * from 地区资料’
,@path=’c:\’,@fname=’aa.xls’,@sheetname=’地区资料’
–*/
if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N’[dbo].[p_exporttb]‘) and OBJECTPROPERTY(id, N’IsProcedure’) = 1)
drop procedure [dbo].[p_exporttb]
GO
create proc p_exporttb
@sqlstr sysname, –查询语句,如果查询语句中使用了order by ,请加上top 100 percent
@path nvarchar(1000), –文件存放目录
@fname nvarchar(250), –文件名
@sheetname varchar(250)=” –要创建的工作表名,默认为文件名
as
declare @err int,@src nvarchar(255),@desc nvarchar(255),@out int
declare @obj int,@constr nvarchar(1000),@sql varchar(8000),@fdlist varchar(8000)
–参数检测
if isnull(@fname,”)=” set @fname=’temp.xls’
if isnull(@sheetname,”)=” set @sheetname=replace(@fname,’.',’#')
–检查文件是否已经存在
if right(@path,1)<>‘\’ set @path=@path+’\’
create table #tb(a bit,b bit,c bit)
set @sql=@path+@fname
insert into #tb exec master..xp_fileexist @sql
–数据库创建语句
set @sql=@path+@fname
if exists(select 1 from #tb where a=1)
set @constr=’DRIVER={Microsoft Excel Driver (*.xls)};DSN=””;READONLY=FALSE’
+’;CREATE_DB=”‘+@sql+’”;DBQ=’+@sql
else
set @constr=’Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Extended Properties=”Excel 5.0;HDR=YES’
+’;DATABASE=’+@sql+’”‘
–连接数据库
exec @err=sp_oacreate ‘adodb.connection’,@obj out
if @err<>0 goto lberr
exec @err=sp_oamethod @obj,’open’,null,@constr
if @err<>0 goto lberr
–创建表的SQL
declare @tbname sysname
set @tbname=’##tmp_’+convert(varchar(38),newid())
set @sql=’select * into ['+@tbname+'] from(‘+@sqlstr+’) a’
exec(@sql)
select @sql=”,@fdlist=”
select @fdlist=@fdlist+’,'+a.name
,@sql=@sql+’,['+a.name+'] ‘
+case when b.name in(‘char’,'nchar’,'varchar’,'nvarchar’) then
‘text(‘+cast(case when a.length>255 then 255 else a.length end as varchar)+’)’
when b.name in(‘tynyint’,'int’,'bigint’,'tinyint’) then ‘int’
when b.name in(‘smalldatetime’,'datetime’) then ‘datetime’
when b.name in(‘money’,'smallmoney’) then ‘money’
else b.name end
FROM tempdb..syscolumns a left join tempdb..systypes b on a.xtype=b.xusertype
where b.name not in(‘image’,'text’,'uniqueidentifier’,'sql_variant’,'ntext’,'varbinary’,'binary’,'timestamp’)
and a.id=(select id from tempdb..sysobjects where name=@tbname)
select @sql=’create table ['+@sheetname
+'](‘+substring(@sql,2,8000)+’)’
,@fdlist=substring(@fdlist,2,8000)
exec @err=sp_oamethod @obj,’execute’,@out out,@sql
if @err<>0 goto lberr
exec @err=sp_oadestroy @obj
–导入数据
set @sql=’openrowset(”MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0”,”Excel 5.0;HDR=YES
;DATABASE=’+@path+@fname+”’,['+@sheetname+'$])’
exec(‘insert into ‘+@sql+’(‘+@fdlist+’) select ‘+@fdlist+’ from ['+@tbname+']‘)
set @sql=’drop table ['+@tbname+']‘
exec(@sql)
return
lberr:
exec sp_oageterrorinfo 0,@src out,@desc out
lbexit:
select cast(@err as varbinary(4)) as 错误号
,@src as 错误源,@desc as 错误描述
select @sql,@constr,@fdlist
维护SQL Server的交易日志经验总结
五 2nd
交易日志(Transaction logs)是数据库结构中非常重要但又经常被忽略的部分。由于它并不像数据库中的schema那样活跃,因此很少有人关注交易日志。
交易日志是针对数据库改变所做的记录,它可以记录针对数据库的任何操作,并将记录结果保存在独立的文件中。对于任何每一个交易过程,交易日志都有非常全面的记录,根据这些记录可以将数据文件恢复成交易前的状态。从交易动作开始,交易日志就处于记录状态,交易过程中对数据库的任何操作都在记录范围,直到用户点击提交或后退后才结束记录。每个数据库都拥有至少一个交易日志以及一个数据文件。
出于性能上的考虑,SQL Server将用户的改动存入缓存中,这些改变会立即写入交易日志,但不会立即写入数据文件。交易日志会通过一个标记点来确定某个交易是否已将缓存中的数据写入数据文件。当SQL Server重启后,它会查看日志中最新的标记点,并将这个标记点后面的交易记录抹去,因为这些交易记录并没有真正的将缓存中的数据写入数据文件。这可以防止那些中断的交易修改数据文件。
维护交易日志
因为很多人经常遗忘交易日志,因此它也会给系统带来一些问题。随着系统的不断运行,日志记录的内容会越来越多,日志文件的体积也会越来越大,最终导致可用磁盘空间不足。除非日常工作中经常对日志进行清理,否则日志文件最终会侵占分区内的全部可用空间。日志的默认配置为不限容量,如果以这种配置工作,它就会不断膨胀,最终也会占据全部可用空间。这两种情况都会导致数据库停止工作。
对交易日志的日常备份工作可以有效的防止日志文件过分消耗磁盘空间。备份过程会将日志中不再需要的部分截除。截除的方法是首先把旧记录标记为非活动状态,然后将新日志覆盖到旧日志的位置上,这样就可以防止交易日志的体积不断膨胀。如果无法对日志进行经常性的备份工作,最好将数据库设置为”简单恢复模式”。在这种模式下,系统会强制交易日志在每次记录标记点时,自动进行截除操作,以新日志覆盖旧日志。
截除过程发生在备份或将旧标记点标为非活动状态时,它使得旧的交易记录可以被覆盖,但这并不会减少交易日志实际占用的磁盘空间。就算不再使用日志,它依然会占据一定的空间。因此在维护时,还需要对交易日志进行压缩。压缩交易日志的方法是删除非活动记录,从而减少日志文件所占用的物理硬盘空间。
通过使用DBCC SHRINKDATABASE语句可以压缩当前数据库的交易日志文件,DBCC SHRINKFILE语句用来压缩指定的交易日志文件,另外也可以在数据库中激活自动压缩操作。当压缩日志时,首先会将旧记录标记为非活动状态,然后将带有非活动标记的记录彻底删除。根据所使用的压缩方式的不同,你可能不会立即看到结果。在理想情况下,压缩工作应该选在系统不是非常繁忙的时段进行,否则有可能影响数据库性能。
恢复数据库
交易记录备份可以用来将数据库恢复到某一指定状态,但交易记录备份本身不足以完成恢复数据库的任务,还需要备份的数据文件参与恢复工作。恢复数据库时,首先进行的是数据文件的恢复工作。在整个数据文件恢复完成前,不要将其设为完成状态,否则交易日志就不会被恢复。当数据文件恢复完成,系统会通过交易日志的备份将数据库恢复成用户希望的状态。如果在数据库最后一次备份后,存在多个日志文件的备份,备份程序会按照它们建立的时间依次将其恢复。
另一种被称为log shipping的过程可以提供更强的数据库备份能力。当log shipping配置好后,它可以将数据库整个复制到另一台服务器上。在这种情况下,交易日志也会定期发送到备份服务器上供恢复数据使用。这使得服务器一直处于热备份状态,当数据发生改变时它也随之更新。另一个服务器被称作监视(monitor)服务器,可以用来监视按规定时间间隔发送的shipping信号。如果在规定时间内没有收到信号,监视服务器会将这一事件记录到事件日志。这种机制使得log shipping经常成为灾难恢复计划中使用的方案。
SQL Server数据库优化其索引小技巧
五 2nd
关于索引的常识:影响到数据库性能的最大因素就是索引。由于该问题的复杂性,我只可能简单的谈谈这个问题,不过关于这方面的问题,目前有好几本不错的书籍可供你参阅。我在这里只讨论两种SQL Server索引,即clustered索引和nonclustered索引。当考察建立什么类型的索引时,你应当考虑数据类型和保存这些数据的column。同样,你也必须考虑数据库可能用到的查询类型以及使用的最为频繁的查询类型。
索引的类型
如果column保存了高度相关的数据,并且常常被顺序访问时,最好使用clustered索引,这是因为如果使用clustered索引,SQL Server会在物理上按升序(默认)或者降序重排数据列,这样就可以迅速的找到被查询的数据。同样,在搜寻控制在一定范围内的情况下,对这些column也最好使用clustered索引。这是因为由于物理上重排数据,每个表格上只有一个clustered索引。
与上面情况相反,如果columns包含的数据相关性较差,你可以使用nonculstered索引。你可以在一个表格中使用高达249个nonclustered索引——尽管我想象不出实际应用场合会用的上这么多索引。
当表格使用主关键字(primary keys),默认情况下SQL Server会自动对包含该关键字的column(s)建立一个独有的cluster索引。很显然,对这些column(s)建立独有索引意味着主关键字的唯一性。当建立外关键字(foreign key)关系时,如果你打算频繁使用它,那么在外关键字cloumn上建立nonclustered索引不失为一个好的方法。如果表格有clustered索引,那么它用一个链表来维护数据页之间的关系。相反,如果表格没有clustered索引,SQL Server将在一个堆栈中保存数据页。
数据页
当索引建立起来的时候,SQLServer就建立数据页(datapage),数据页是用以加速搜索的指针。当索引建立起来的时候,其对应的填充因子也即被设置。设置填充因子的目的是为了指示该索引中数据页的百分比。随着时间的推移,数据库的更新会消耗掉已有的空闲空间,这就会导致页被拆分。页拆分的后果是降低了索引的性能,因而使用该索引的查询会导致数据存储的支离破碎。当建立一个索引时,该索引的填充因子即被设置好了,因此填充因子不能动态维护。
为了更新数据页中的填充因子,我们可以停止旧有索引并重建索引,并重新设置填充因子(注意:这将影响到当前数据库的运行,在重要场合请谨慎使用)。DBCC INDEXDEFRAG和DBCC DBREINDEX是清除clustered和nonculstered索引碎片的两个命令。INDEXDEFRAG是一种在线操作(也就是说,它不会阻塞其它表格动作,如查询),而DBREINDEX则在物理上重建索引。在绝大多数情况下,重建索引可以更好的消除碎片,但是这个优点是以阻塞当前发生在该索引所在表格上其它动作为代价换取来得。当出现较大的碎片索引时,INDEXDEFRAG会花上一段比较长的时间,这是因为该命令的运行是基于小的交互块(transactional block)。
填充因子
当你执行上述措施中的任何一个,数据库引擎可以更有效的返回编入索引的数据。关于填充因子(fillfactor)话题已经超出了本文的范畴,不过我还是提醒你需要注意那些打算使用填充因子建立索引的表格。
在执行查询时,SQL Server动态选择使用哪个索引。为此,SQL Server根据每个索引上分布在该关键字上的统计量来决定使用哪个索引。值得注意的是,经过日常的数据库活动(如插入、删除和更新表格),SQL Server用到的这些统计量可能已经“过期”了,需要更新。你可以通过执行DBCC SHOWCONTIG来查看统计量的状态。当你认为统计量已经“过期”时,你可以执行该表格的UPDATE STATISTICS命令,这样SQL Server就刷新了关于该索引的信息了。
建立数据库维护计划
SQL Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导(Database Maintenance Plan Wizard ,DMPW)的工具也包括了对索引的优化。如果你运行这个向导,你会看到关于数据库中关于索引的统计量,这些统计量作为日志工作并定时更新,这样就减轻了手工重建索引所带来的工作量。如果你不想自动定期刷新索引统计量,你还可以在DMPW中选择重新组织数据和数据页,这将停止旧有索引并按特定的填充因子重建索引。
SQL Server中索引使用及维护简介
五 2nd
在应用系统中,尤其在联机事务处理系统中,对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准。而采用索引来加快数据处理速度也成为广大数据库用户所接受的优化方法。
在良好的数据库设计基础上,能有效地使用索引是SQL Server取得高性能的基础,SQL Server采用基于代价的优化模型,它对每一个提交的有关表的查询,决定是否使用索引或用哪一个索引。因为查询执行的大部分开销是磁盘I/O,使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描,因为全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页,如果有索引指向数据值,则查询只需读几次磁盘就可以了。所以如果建立了合理的索引,优化器就能利用索引加速数据的查询过程。但是,索引并不总是提高系统的性能,在增、删、改操作中索引的存在会增加一定的工作量,因此,在适当的地方增加适当的索引并从不合理的地方删除次优的索引,将有助于优化那些性能较差的SQL Server应用。实践表明,合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的,只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。本文就SQL Server索引的性能问题进行了一些分析和实践。
一、聚簇索引(clustered indexes)的使用
聚簇索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇索引的索引页面指针指向数据页面,所以使用聚簇索引查找数据几乎总是比使用非聚簇索引快。每张表只能建一个聚簇索引,并且建聚簇索引需要至少相当该表120%的附加空间,以存放该表的副本和索引中间页。建立聚簇索引的思想是:
1、大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争,在一个高事务的环境中,对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量。
2、在聚簇索引下,数据在物理上按顺序排在数据页上,重复值也排在一起,因而在那些包含范围检查(between、<、<=、>、>=)或使用group by或order by的查询时,一旦找到具有范围中第一个键值的行,具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索,避免了大范围扫描,可以大大提高查询速度。
3、在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时,不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上,否则会经常引起封锁冲突。
4、在聚簇索引中不要包含经常修改的列,因为码值修改后,数据行必须移动到新的位置。
5、选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。
聚簇索引的侯选列是:
1、主键列,该列在where子句中使用并且插入是随机的。
2、按范围存取的列,如pri_order > 100 and pri_order < 200。
3、在group by或order by中使用的列。
4、不经常修改的列。
5、在连接操作中使用的列。
二、非聚簇索引(nonclustered indexes)的使用
SQL Server缺省情况下建立的索引是非聚簇索引,由于非聚簇索引不重新组织表中的数据,而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。换句话说非聚簇索引具有在索引结构和数据本身之间的一个额外级。一个表如果没有聚簇索引时,可有250个非聚簇索引。每个非聚簇索引提供访问数据的不同排序顺序。在建立非聚簇索引时,要权衡索引对查询速度的加快与降低修改速度之间的利弊。另外,还要考虑这些问题:
1、索引需要使用多少空间。
2、合适的列是否稳定。
3、索引键是如何选择的,扫描效果是否更佳。
4、是否有许多重复值。
对更新频繁的表来说,表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本没有索引需要更多的额外开销。对移到新页的每一行而言,指向该数据的每个非聚簇索引的页级行也必须更新,有时可能还需要索引页的分理。从一个页面删除数据的进程也会有类似的开销,另外,删除进程还必须把数据移到页面上部,以保证数据的连续性。所以,建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情况:
1、某列常用于集合函数(如Sum,....)。
2、某列常用于join,order by,group by。
3、查寻出的数据不超过表中数据量的20%。
三、覆盖索引(covering indexes)的使用
覆盖索引是指那些索引项中包含查寻所需要的全部信息的非聚簇索引,这种索引之所以比较快也正是因为索引页中包含了查寻所必须的数据,不需去访问数据页。如果非聚簇索引中包含结果数据,那么它的查询速度将快于聚簇索引。
但是由于覆盖索引的索引项比较多,要占用比较大的空间。而且update操作会引起索引值改变。所以如果潜在的覆盖查询并不常用或不太关键,则覆盖索引的增加反而会降低性能。
四、索引的选择技术
p_detail是住房公积金管理系统中记录个人明细的表,有890000行,观察在不同索引下的查询运行效果,测试在C/S环境下进行,客户机是IBM PII350(内存64M),服务器是DEC Alpha1000A(内存128M),数据库为SYBASE11.0.3。
1、 select count(*) from p_detail where op_date>’19990101’ and op_date<’
19991231’ and pri_surplus1>300
2、 select count(*),sum(pri_surplus1) from p_detail
where op_date>’19990101’ and
pay_month between‘199908’ and’199912’
不建任何索引查询1 1分15秒
查询2 1分7秒
在op_date上建非聚簇索引查询1 57秒
查询2 57秒
在op_date上建聚簇索引查询1 <1秒
查询2 52秒
在pay_month、op_date、pri_surplus1上建索引查询1 34秒
查询2 <1秒
在op_date、pay_month、pri_surplus1上建索引查询1 <1秒
查询2 <1秒
从以上查询效果分析,索引的有无,建立方式的不同将会导致不同的查询效果,选择什么样的索引基于用户对数据的查询条件,这些条件体现于where从句和join表达式中。一般来说建立索引的思路是:
(1)、主键时常作为where子句的条件,应在表的主键列上建立聚簇索引,尤其当经常用它作为连接的时候。
(2)、有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列,或者非常频繁地被访问的列,可考虑建立聚簇索引。
(3)、经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询,并把查询引用最频繁的列作为前导列,如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。
(4)、如果知道索引键的所有值都是唯一的,那么确保把索引定义成唯一索引。
(5)、在一个经常做插入操作的表上建索引时,使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂,同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引,则可以把fillfactor置为100。
(6)、在选择索引键时,设法选择那些采用小数据类型的列作为键以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针,通过这种方式,可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外,尽可能地使用整数为键值,因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。
五、索引的维护
上面讲到,某些不合适的索引影响到SQL Server的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。索引的维护包括:
1、重建索引
随着数据行的插入、删除和数据页的分裂,有些索引页可能只包含几页数据,另外应用在执行大块I/O的时候,重建非聚簇索引可以降低分片,维护大块I/O的效率。重建索引实际上是重新组织B-树空间。在下面情况下需要重建索引:
(1)、数据和使用模式大幅度变化。
(2)、排序的顺序发生改变。
(3)、要进行大量插入操作或已经完成。
(4)、使用大块I/O的查询的磁盘读次数比预料的要多。
(5)、由于大量数据修改,使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算。
(6)、dbcc检查出索引有问题。
当重建聚簇索引时,这张表的所有非聚簇索引将被重建。
2、索引统计信息的更新
当在一个包含数据的表上创建索引的时候,SQL Server会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息:分布表和密度表。优化器利用这个页来判断该索引对某个特定查询是否有用。但这个统计信息并不动态地重新计算。这意味着,当表的数据改变之后,统计信息有可能是过时的,从而影响优化器追求最有工作的目标。因此,在下面情况下应该运行update statistics命令:
(1)、数据行的插入和删除修改了数据的分布。
(2)、对用truncate table删除数据的表上增加数据行。
(3)、修改索引列的值。
六、结束语
实践表明,不恰当的索引不但于事无补,反而会降低系统的执行性能。因为大量的索引在插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。例如下面情况下建立的索引是不恰当的:
1、在查询中很少或从不引用的列不会受益于索引,因为索引很少或从来不必搜索基于这些列的行。
2、只有两个或三个值的列,如男性和女性(是或否),从不会从索引中得到好处。
另外,鉴于索引加快了查询速度,但减慢了数据更新速度的特点。可通过在一个段上建表,而在另一个段上建其非聚簇索引,而这两段分别在单独的物理设备上来改善操作性能。
用SQL Server数据库嵌套子查询
五 2nd
很多SQL Server程序员对子查询(subqueries)的使用感到困惑,尤其对于嵌套子查询(即子查询中包含一个子查询)。现在,就让我们追本溯源地探究这个问题。
有两种子查询类型:标准和相关。标准子查询执行一次,结果反馈给父查询。相关子查询每行执行一次,由父查询找回。在本文中,我将重点讨论嵌套子查询(nested subqueries)(我将在以后介绍相关子查询)。
试想这个问题:你想生成一个卖平垫圈的销售人员列表。你需要的数据分散在四个表格中:人员.联系方式(Person.Contact),人力资源.员工(HumanResources.Employee),销售.销售订单标题(Sales.SalesOrderHeader),销售.销售订单详情(Sales.SalesOrderDetail)。在SQL Server中,你从内压式(outside-in)写程序,但从外压式(inside-out)开始考虑非常有帮助,即可以一次解决需要的一个语句。
如果从内到外写起,可以检查Sales.SalesOrderDetail表格,在LIKE语句中匹配产品数(ProductNumber)值。你将这些行与Sales.SalesOrderHeader表格连接,从中可以获得销售人员IDs(SalesPersonIDs)。然后使用SalesPersonID连接SalesPersonID表格。最后,使用ContactID连接Person.Contact表格。
USE AdventureWorks ; GO
SELECT DISTINCT c.LastName, c.FirstName
FROM Person.Contact c JOIN HumanResources.Employee e
ON e.ContactID = c.ContactID WHERE EmployeeID IN
(SELECT SalesPersonID
FROM Sales.SalesOrderHeader
WHERE SalesOrderID IN
(SELECT SalesOrderID
FROM Sales.SalesOrderDetail
WHERE ProductID IN
(SELECT ProductID
FROM Production.Product p
WHERE ProductNumber LIKE’FW%’)));
GO
这个例子揭示了有关SQL Server的几个绝妙事情。你可以发现,可以用IN()参数替代SELECT 语句。在本例中,有两次应用,因此创建了一个嵌套子查询。
我是标准化(normalization)的发烧友,尽管我不接受其荒谬的长度。由于标准化具有各种查询而增加了复杂性。在这些情况下子查询就显得非常有用,嵌套子查询甚至更加有用。
当你需要的问题分散于很多表格中时,你必须再次将它们拼在一起,这时你可能发现嵌套子程序就很有用。
SQL Server SQL Agent服务使用小结
五 2nd
1.在查询分析器理启动或停止SQL Agent服务
启动
use master
go
xp_cmdshell ‘net start SQLSERVERAGENT’
停止
use master
go
xp_cmdshell ‘net stop SQLSERVERAGENT’
将服务的启动从手工方式改为自动启动方式
exec xp_cmdshell ‘scm -Action 7 -Service mssqlserver -SvcStartType 2′
直接用命令行执行引号内的内容也可以。
2、启动不正常原因和处理
表面上看SQL Server agent 服务启动正常,但在查看作业的属性与作业历史记录时都出现如下错误:
错误14258:当SQLServerAgent正在启动时,无法执行此操作。请稍后再试。
可能原因:
选择了”使用 Windows NT 纤程”,具体原因不明。
解决方法:
企业管理器–右键SQL实例–属性–处理器–取消选择”使用 Windows NT 纤程”
然后重新启动sql服务
修改了系统密码
解决方法:
a. 我的电脑–控制面板–管理工具–服务–右键 MS SQLServer–属性–登陆–登陆身份–选择”本地系统帐户”
或:
b.我的电脑–控制面板–管理工具–服务–右键 MS SQLServer–属性–登陆–登陆身份–选择”此帐户”–选择 administrator ,密码和确认密码中输入你的administrator密码.
两者的区别:
选择第一种方式,以后修改了administrator密码,不用再调整(但要求登陆操作系统的是系统管理员)
数据库非法DOWN机出现故障
解决方法:
用安装光盘重新安装,然后选择‘高级选项’—‘重建注册表’,然后一路下去……