关于 sqlserver
面向 SQL Server 使用者的核心知识技能,涵盖常见数据类型、查询结构、索引与排障。也提供最佳实践和 SQL 示例,帮助查阅 SQL Server 特性。
主要功能
- 01数据类型参考
- 02日期与字符串函数
- 03JSON 查询示例
- 04索引与分区示例
- 05常见问题排查
适用场景
- 01查找 SQL Server 数据类型
- 02编写日期或 JSON 查询
- 03检查索引与查询性能
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ claude-dev-suite/ claude-dev-suite --skill sqlserver安装后在 Claude Code 中输入/sqlserver确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
quick-ref/datatypes.mdindexes.mdpartitioning.md详细介绍
SQL Server 核心知识
深入了解:使用
mcp__documentation__fetch_docs,并将技术指定为sqlserver,获取全面的文档。
数据类型
数值类型
| 类型 | 说明 | 范围 |
|---|---|---|
BIT | 布尔值(0/1) | 0、1、NULL |
TINYINT | 1 字节整数 | 0 到 255 |
SMALLINT | 2 字节整数 | -32,768 到 32,767 |
INT | 4 字节整数 | -2^31 到 2^31-1 |
BIGINT | 8 字节整数 | -2^63 到 2^63-1 |
DECIMAL(p,s) | 固定精度 | p:1-38 位数字 |
NUMERIC(p,s) | 与 DECIMAL 相同 | p:1-38 位数字 |
FLOAT | 8 字节浮点数 | 约 15 位精度 |
REAL | 4 字节浮点数 | 约 7 位精度 |
MONEY | 8 字节货币类型 | ±922 万亿 |
SMALLMONEY | 4 字节货币类型 | ±214,748 |
字符串类型
| 类型 | 说明 | 最大大小 |
|---|---|---|
CHAR(n) | 固定长度 | 8,000 字节 |
VARCHAR(n) | 可变长度 | 8,000 字节 |
VARCHAR(MAX) | 大型可变长度 | 2 GB |
NCHAR(n) | Unicode 固定长度 | 4,000 个字符 |
NVARCHAR(n) | Unicode 可变长度 | 4,000 个字符 |
NVARCHAR(MAX) | 大型 Unicode | 1 GB |
TEXT | 旧版大型类型(已弃用) | 2 GB |
NTEXT | 旧版 Unicode(已弃用) | 1 GB |
日期/时间类型
| 类型 | 说明 | 范围 |
|---|---|---|
DATE | 仅日期 | 0001-01-01 到 9999-12-31 |
TIME(n) | 仅时间(n=0-7 精度) | 00:00:00 到 23:59:59 |
DATETIME | 日期 + 时间 | 1753-01-01 到 9999-12-31 |
DATETIME2(n) | 扩展日期时间 | 0001-01-01 到 9999-12-31 |
DATETIMEOFFSET(n) | 带时区 | 同上 + 时区 |
SMALLDATETIME | 精度较低 | 1900-01-01 到 2079-06-06 |
其他类型
| 类型 | 说明 |
|---|---|
UNIQUEIDENTIFIER | 16 字节 GUID |
BINARY(n) | 固定长度二进制 |
VARBINARY(n) | 可变长度二进制 |
VARBINARY(MAX) | 大型二进制(2 GB) |
XML | XML 数据 |
JSON | JSON(以 NVARCHAR 存储) |
GEOGRAPHY | 空间数据 |
GEOMETRY | 几何数据 |
HIERARCHYID | 层次结构位置 |
CREATE TABLE example (
id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
uuid UNIQUEIDENTIFIER DEFAULT NEWID(),
name NVARCHAR(100) NOT NULL,
price DECIMAL(10,2),
quantity INT DEFAULT 0,
is_active BIT DEFAULT 1,
created_at DATETIME2 DEFAULT SYSDATETIME(),
metadata NVARCHAR(MAX), -- For JSON
document VARBINARY(MAX) -- For files
);
标识列
-- Auto-increment
CREATE TABLE employees (
id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
name NVARCHAR(100)
);
-- Get last identity
SELECT SCOPE_IDENTITY(); -- Current scope
SELECT @@IDENTITY; -- Any scope (avoid)
SELECT IDENT_CURRENT('employees'); -- Specific table
-- Insert with identity off
SET IDENTITY_INSERT employees ON;
INSERT INTO employees (id, name) VALUES (100, 'Admin');
SET IDENTITY_INSERT employees OFF;
-- Reseed identity
DBCC CHECKIDENT ('employees', RESEED, 0);
序列(2012+)
-- Create sequence
CREATE SEQUENCE dbo.OrderSeq
AS INT
START WITH 1
INCREMENT BY 1
MINVALUE 1
NO MAXVALUE
NO CYCLE
CACHE 20;
-- Use sequence
INSERT INTO orders (id, customer_id)
VALUES (NEXT VALUE FOR dbo.OrderSeq, 1);
-- In DEFAULT
ALTER TABLE orders
ADD CONSTRAINT df_order_id DEFAULT (NEXT VALUE FOR dbo.OrderSeq) FOR id;
-- Get current without incrementing
SELECT current_value FROM sys.sequences WHERE name = 'OrderSeq';
-- Reset sequence
ALTER SEQUENCE dbo.OrderSeq RESTART WITH 1;
日期/时间函数
-- Current date/time
SELECT GETDATE(); -- DATETIME
SELECT SYSDATETIME(); -- DATETIME2 (more precise)
SELECT GETUTCDATE(); -- UTC datetime
SELECT SYSUTCDATETIME(); -- UTC datetime2
SELECT SYSDATETIMEOFFSET(); -- With timezone
-- Date parts
SELECT YEAR(GETDATE());
SELECT MONTH(GETDATE());
SELECT DAY(GETDATE());
SELECT DATEPART(QUARTER, GETDATE());
SELECT DATENAME(WEEKDAY, GETDATE()); -- 'Monday'
-- Date arithmetic
SELECT DATEADD(DAY, 7, GETDATE()); -- Add 7 days
SELECT DATEADD(MONTH, -1, GETDATE()); -- Subtract 1 month
SELECT DATEDIFF(DAY, '2024-01-01', GETDATE()); -- Days between
-- Format (2012+)
SELECT FORMAT(GETDATE(), 'yyyy-MM-dd');
SELECT FORMAT(GETDATE(), 'dd/MM/yyyy HH:mm:ss');
-- Parse
SELECT CAST('2024-01-15' AS DATE);
SELECT CONVERT(DATETIME, '01/15/2024', 101); -- US format
SELECT PARSE('15 January 2024' AS DATE);
-- First/last of month
SELECT DATEADD(MONTH, DATEDIFF(MONTH, 0, GETDATE()), 0); -- First of month
SELECT EOMONTH(GETDATE()); -- Last of month (2012+)
字符串函数
-- Concatenation
SELECT 'Hello' + ' ' + 'World';
SELECT CONCAT('Hello', ' ', 'World');
SELECT CONCAT_WS(' ', 'Hello', 'World', NULL); -- With separator, ignores NULL
-- Substring
SELECT SUBSTRING('Hello World', 1, 5); -- 'Hello'
SELECT LEFT('Hello World', 5); -- 'Hello'
SELECT RIGHT('Hello World', 5); -- 'World'
-- Length
SELECT LEN('Hello'); -- 5 (chars, trims trailing spaces)
SELECT DATALENGTH('Hello'); -- 5 (bytes)
-- Case
SELECT UPPER('hello');
SELECT LOWER('HELLO');
-- Trim
SELECT TRIM(' hello ');
SELECT LTRIM(' hello');
SELECT RTRIM('hello ');
SELECT TRIM('x' FROM 'xxxhelloxxx'); -- 2017+
-- Replace
SELECT REPLACE('hello', 'l', 'L');
SELECT STUFF('Hello World', 7, 5, 'SQL'); -- 'Hello SQL'
-- Position
SELECT CHARINDEX('o', 'Hello World'); -- 5
SELECT CHARINDEX('o', 'Hello World', 6); -- 8 (start from 6)
-- Padding
SELECT RIGHT('0000000000' + '123', 10); -- '0000000123'
SELECT FORMAT(123, '0000000000'); -- 2012+
-- Split (2016+)
SELECT value FROM STRING_SPLIT('a,b,c', ',');
-- Aggregate strings (2017+)
SELECT STRING_AGG(name, ', ') FROM employees;
SELECT STRING_AGG(name, ', ') WITHIN GROUP (ORDER BY name) FROM employees;
JSON 支持
-- JSON functions (2016+)
DECLARE @json NVARCHAR(MAX) = '{"name":"John","age":30,"address":{"city":"NYC"}}';
-- Extract values
SELECT JSON_VALUE(@json, '$.name'); -- 'John'
SELECT JSON_VALUE(@json, '$.address.city'); -- 'NYC'
SELECT JSON_QUERY(@json, '$.address'); -- '{"city":"NYC"}'
-- Check if valid JSON
SELECT ISJSON(@json); -- 1
-- Modify JSON
SELECT JSON_MODIFY(@json, '$.age', 31);
SELECT JSON_MODIFY(@json, '$.email', '[email protected]');
-- Parse JSON array
DECLARE @arr NVARCHAR(MAX) = '[{"id":1,"name":"A"},{"id":2,"name":"B"}]';
SELECT * FROM OPENJSON(@arr) WITH (id INT, name NVARCHAR(50));
-- Generate JSON
SELECT id, name, email
FROM employees
FOR JSON AUTO; -- Auto-structure
SELECT id, name, email
FROM employees
FOR JSON PATH, ROOT('employees'); -- Custom structure
索引类型
-- Clustered index (one per table, defines physical order)
CREATE CLUSTERED INDEX IX_emp_id ON employees(id);
-- Non-clustered index
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_emp_email ON employees(email);
-- Unique index
CREATE UNIQUE INDEX IX_emp_email ON employees(email);
-- Composite index
CREATE INDEX IX_emp_dept_name ON employees(department_id, last_name);
-- Included columns (covering index)
CREATE INDEX IX_emp_email ON employees(email)
INCLUDE (first_name, last_name, phone);
-- Filtered index
CREATE INDEX IX_active_emp ON employees(email)
WHERE is_active = 1;
-- Columnstore index (analytics)
CREATE COLUMNSTORE INDEX IX_sales_cs ON sales(product_id, amount, sale_date);
-- Or clustered columnstore
CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX IX_sales_ccs ON sales;
-- Full-text index
CREATE FULLTEXT CATALOG ft_catalog;
CREATE FULLTEXT INDEX ON documents(content) KEY INDEX PK_documents;
表分区
-- 1. Create partition function
CREATE PARTITION FUNCTION pf_sales_date (DATE)
AS RANGE RIGHT FOR VALUES ('2022-01-01', '2023-01-01', '2024-01-01');
-- 2. Create partition scheme
CREATE PARTITION SCHEME ps_sales_date
AS PARTITION pf_sales_date
TO (fg_2021, fg_2022, fg_2023, fg_2024);
-- 3. Create partitioned table
CREATE TABLE sales (
id INT IDENTITY(1,1),
sale_date DATE,
amount DECIMAL(10,2),
CONSTRAINT PK_sales PRIMARY KEY (id, sale_date)
) ON ps_sales_date(sale_date);
-- View partitions
SELECT
$PARTITION.pf_sales_date(sale_date) AS partition_number,
COUNT(*) AS row_count
FROM sales
GROUP BY $PARTITION.pf_sales_date(sale_date);
-- Split partition (add new)
ALTER PARTITION SCHEME ps_sales_date NEXT USED fg_2025;
ALTER PARTITION FUNCTION pf_sales_date() SPLIT RANGE ('2025-01-01');
-- Merge partitions
ALTER PARTITION FUNCTION pf_sales_date() MERGE RANGE ('2022-01-01');
-- Switch partition (instant move)
ALTER TABLE sales SWITCH PARTITION 1 TO sales_archive;
时态表(2016+)
-- Create temporal table
CREATE TABLE employees (
id INT PRIMARY KEY,
name NVARCHAR(100),
salary DECIMAL(10,2),
-- System time columns
valid_from DATETIME2 GENERATED ALWAYS AS ROW START,
valid_to DATETIME2 GENERATED ALWAYS AS ROW END,
PERIOD FOR SYSTEM_TIME (valid_from, valid_to)
)
WITH (SYSTEM_VERSIONING = ON (HISTORY_TABLE = dbo.employees_history));
-- Query historical data
SELECT * FROM employees FOR SYSTEM_TIME AS OF '2024-01-01';
SELECT * FROM employees FOR SYSTEM_TIME BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-06-01';
SELECT * FROM employees FOR SYSTEM_TIME ALL;
-- Disable versioning for maintenance
ALTER TABLE employees SET (SYSTEM_VERSIONING = OFF);
-- ... maintenance ...
ALTER TABLE employees SET (SYSTEM_VERSIONING = ON (HISTORY_TABLE = dbo.employees_history));
公用表表达式
-- Basic CTE
;WITH emp_stats AS (
SELECT department_id, COUNT(*) AS emp_count, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id
)
SELECT d.name, es.emp_count, es.avg_salary
FROM departments d
JOIN emp_stats es ON d.id = es.department_id;
-- Recursive CTE
;WITH hierarchy AS (
-- Anchor
SELECT id, name, manager_id, 0 AS level
FROM employees WHERE manager_id IS NULL
UNION ALL
-- Recursive
SELECT e.id, e.name, e.manager_id, h.level + 1
FROM employees e
JOIN hierarchy h ON e.manager_id = h.id
)
SELECT * FROM hierarchy OPTION (MAXRECURSION 100);
分页
-- OFFSET-FETCH (2012+)
SELECT id, name, email
FROM employees
ORDER BY id
OFFSET 20 ROWS
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;
-- With variable
DECLARE @PageNum INT = 3, @PageSize INT = 10;
SELECT id, name, email
FROM employees
ORDER BY id
OFFSET (@PageNum - 1) * @PageSize ROWS
FETCH NEXT @PageSize ROWS ONLY;
-- ROW_NUMBER (older method)
;WITH numbered AS (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS rn
FROM employees
)
SELECT * FROM numbered WHERE rn BETWEEN 21 AND 30;
不应使用此技能的情况
- T-SQL 编程 - 使用
tsql技能编写存储过程、函数和触发器 - PostgreSQL - 使用
postgresql技能了解 PostgreSQL 特有功能 - Oracle - 使用
oracle技能了解 Oracle 功能 - 基础 SQL - 使用
sql-fundamentals学习 ANSI SQL 基础知识
反模式
| 反模式 | 问题 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 不使用 SET NOCOUNT ON | 网络开销 | 在所有存储过程中添加 |
| 使用游标 | 性能缓慢 | 使用基于集合的操作 |
| 缺少聚集索引 | 堆扫描 | 添加聚集索引 |
| 未在索引中使用 INCLUDE | 键查找 | 使用覆盖索引 |
| 使用已弃用的 TEXT/NTEXT | 兼容性问题 | 使用 VARCHAR(MAX)/NVARCHAR(MAX) |
| 使用 @@IDENTITY 而非 SCOPE_IDENTITY | 标识值错误 | 使用 SCOPE_IDENTITY() |
快速故障排除
| 问题 | 诊断 | 修复 |
|---|---|---|
| 查询缓慢 | SET STATISTICS IO ON | 添加索引,检查执行计划 |
| 阻塞 | sp_who2 或活动监视器 | 终止阻塞进程,优化查询 |
| 死锁 | 扩展事件、跟踪标志 1222 | 保持访问顺序一致,缩短事务 |
| 标识问题 | DBCC CHECKIDENT | 重新设定种子,或使用 SCOPE_IDENTITY |
| TempDB 争用 | 检查等待统计信息 | 添加 TempDB 文件,优化查询 |
参考文档
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