SQL注入的原理

以往在Web应用程序访问数据库时一般是采取拼接字符串的形式，比如登录的时候就是根据用户名和密码去查询：

string sql = "SELECT TOP 1 * FROM [User] WHERE UserName = ‘” + userName + “‘ AND Password = ‘” + password + “‘”;

其中userName和password两个变量的值是由用户输入的。在userName和password都合法的情况下，这自然没有问题，但是 用户输入是不可信的，一些恶意用户只要用一些技巧，就可以绕过用户名、密码登录。

假设password的值是”1′ or ‘1′ = ‘1“，userName的值随便取，比如是”abc”，那变量sql的 值就是：

"SELECT TOP 1 * FROM [User] WHERE UserName = ‘abc’ AND Password = ‘1′ or ‘1′ = ‘1′”

由于’1′ = ‘1′恒为真，因此只要User表中有数据，不管UserName、Password的值是否匹配，这条SQL命令准能查出记录来。就这样，登录系统就被 破解了。

以往的防御方式

以前对付这种漏洞的方式主要有三种：

• 字符串检测：限定内容只能由英文、数字等常规字符，如果检查到用户输入有特殊字符，直接拒绝。但缺点是，系统 中不可避免地会有些内容包含特殊字符，这时候总不能拒绝入库。
• 字符串替换：把危险字符替换成其他字符，缺点是危险字符可能有很多，一一枚举替换相当麻烦，也可能有漏网之 鱼。
• 存储过程：把参数传到存储过程进行处理，但并不是所有数据库都支持存储过程。如果存储过程中执行的命令也是通 过拼接字符串出来的，还是会有漏洞。

参数化查询

近年来，自从参数化查询出现后，SQL注入漏洞已成明日黄花。

参数化查询（Parameterized Query 或 Parameterized Statement）是访问数据库时，在需要填入数值或数据的地方，使用参数 (Parameter) 来给值。

在使用参数化查询的情况下，数据库服务器不会将参数的内容视为SQL指令的一部份来处理，而是在数据库完成SQL指令的编译后，才 套用参数运行，因此就算参数中含有指令，也不会被数据库运行。Access、SQL Server、MySQL、SQLite等常用数据库都支持参数化查询。

在ASP程序中使用参数化查询

ASP环境下的参数化查询主要由Connection对象和Command对象完 成。

Access数据库只支持匿名参数，在传入参数的位置用问号代替即可。SQL Server数据库虽然支持匿名和非匿名的参数，但是在ASP中也仅能使用匿名参数。

var conn = Server.CreateObject("ADODB.Connection");
conn.ConnectionString = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=" + Server.MapPath("Test.mdb");
conn.Open();

var cmd = Server.CreateObject(“ADODB.Command”);
cmd.ActiveConnection = conn;
cmd.CommandType = 1;
cmd.CommandText = “SELECT TOP 1 * FROM [User] WHERE UserName = ? AND Password = ?“;
cmd.Parameters.Append(cmd.CreateParameter(”@UserName”, 200, 1, 20, “user01″));
cmd.Parameters.Append(cmd.CreateParameter(”@Password”, 200, 1, 16, “123456″));

var rs = cmd.Execute();
Response.Write(rs(”UserId”).value);

rs.Close();
conn.Close();

在ASP.NET程序中使用参数化查询

ASP.NET环境下的查询化查询也是通过Connection对象和Command对象完成。如果数据库是SQL Server，就可以用有名字的参数了，格式是“@”字符加上参数名。

SqlConnection conn = new SqlConnection("server=(local)\\SQL2005;user id=sa;pwd=12345;initial catalog=TestDb");
conn.Open();

SqlCommand cmd = new SqlCommand(“SELECT TOP 1 * FROM [User] WHERE UserName = @UserName AND Password = @Password“);
cmd.Connection = conn;
cmd.Parameters.AddWithValue(”UserName”, “user01″);
cmd.Parameters.AddWithValue(”Password”, “123456″);

SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
reader.Read();
int userId = reader.GetInt32(0);

reader.Close();
conn.Close();

MySQL的参数格式与SQL Server有点区别，是以“?”加上参数名。

MySqlConnection conn = new MySqlConnection("server=127.0.0.1;uid=root;pwd=12345;database=test;");
conn.Open();

MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(“SELECT * FROM `User` WHERE UserName = ?UserName AND Password = ?Password LIMIT 1″);
cmd.Connection = conn;
cmd.Parameters.AddWithValue(”UserName”, “user01″);
cmd.Parameters.AddWithValue(”Password”, “123456″);

MySqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
reader.Read();
int userId = reader.GetInt32(0);

reader.Close();
conn.Close();

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本文为大家介绍19条 WordPress 实用的 SQL 查询语句，某天你可能就会用到。

使用方法：

进入你主机的phpmyadmin，选择你的WordPress数据，点击SQL选项卡，在文本框中输入SQL查询语句，执行！

高度注意：

在每次执行SQL语句前，请勿必备份你的WordPress数据库。

1. 删除所有未使用的标签

DELETE a,b,c
FROM wp_terms AS a
LEFT JOIN wp_term_taxonomy AS c ON a.term_id = c.term_id
LEFT JOIN wp_term_relationships AS b ON b.term_taxonomy_id = c.term_taxonomy_id
WHERE c.taxonomy = 'post_tag' AND c.count = 0

2. 删除所有文章修订版本(Revisions)以及它们的Meta数据

DELETE a,b,c
FROM wp_posts a
LEFT JOIN wp_term_relationships b ON (a.ID = b.object_id)
LEFT JOIN wp_postmeta c ON (a.ID = c.post_id)
WHERE a.post_type = 'revision'

3. 更改WordPress地址和首页地址

UPDATE wp_options
SET option_value = replace(option_value, 'http://www.旧网址.com', 'http://www.新网址.com')
WHERE option_name = 'home' OR option_name = 'siteurl'

4. 更改文章的GUID

UPDATE wp_posts
SET guid = REPLACE (guid, 'http://www.旧网址.com', 'http://www.新网址.com')

5. 更改正文中的链接地址

UPDATE wp_posts
SET post_content = REPLACE (post_content, 'http://www.旧网址.com', 'http://www.新网址.com')

6. 更新文章的Meta值

UPDATE wp_postmeta
SET meta_value = REPLACE (meta_value, 'http://www.旧网址.com', 'http://www.新网址.com'

7. 重设Admin密码

UPDATE wp_users
SET user_pass = MD5( 'new_password' )
WHERE user_login = 'admin'

8. 重设admin的用户名

UPDATE wp_users
SET user_login = 'newname'
WHERE user_login = 'admin'

9. 将作者a的文章全部转移到作者b

UPDATE wp_posts
SET post_author = 'b'
WHERE post_author = 'a'

10. 删除文章的meta标签

DELETE FROM wp_postmeta
WHERE meta_key = 'your-meta-key'

11. 导出所有评论中的邮件地址

SELECT DISTINCT comment_author_email
FROM wp_comments

12. 删除所有的Pingback

DELETE FROM wp_comments
WHERE comment_type = 'pingback'

13. 删除所有的垃圾评论

DELETE FROM wp_comments
WHERE comment_approved = 'spam'

14. 禁用所有激活的插件

UPDATE wp_options
SET option_value = ''
WHERE option_name = 'active_plugins'

15. 罗列所有未使用的Meta标签

SELECT *
FROM wp_postmeta pm
LEFT JOIN wp_posts wp ON wp.ID = pm.post_id
WHERE  wp.ID IS NULL

16. 关闭旧文章的留言

UPDATE wp_posts
SET comment_status = 'closed'
WHERE post_date < '2009-01-01' AND post_status = 'publish'

17. 更新留言者的网址

UPDATE wp_comments
SET comment_author_url = REPLACE( comment_author_url, 'http://旧网址.com', 'http://新网址.com' )

18. 更新正文内所有的’target=”_blank”‘为’rel=”nofollow”‘

UPDATE wp_posts
SET post_content = REPLACE (post_content, 'target="_blank',  'rel="nofollow')

19. 删除所有含链接的留言

DELETE FROM wp_comments
WHERE comment_content LIKE "%<a href=%" AND comment_type = ''

参考文章:

• 13 Useful WordPress SQL Queries You Wish You Knew Earlier
• WordPress : 10+ life saving SQL queries

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可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且 只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单据对应多个实体，或多张原始单据对应一个实体。这里的实体可以理解为基本 表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。

〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表： 员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单据对应多个实体”的典型例子。

2. 主键与外键

一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E－R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。

主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后，有个美 国数据库设计专家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思 想。因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。

3. 基本表的性质

基本表与中间 表、临时表不同，因为它具有如下四个特性：

(1) 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。

(2) 原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。

(3) 演绎性。由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。

(4) 稳定性。基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。

理解基本表的性质后，在设计数据库时，就能将基本表与中间表、临 时表区分开来。

4. 范式标准

基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间 换时间的目的。

〖例2〗：有一张存放商品的基本表，如表1所示。“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，因为 “金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“金额”这个冗余字段，可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作 法。

在Rose 2002中，规定列有两种类型：数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”，而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。

表1 商品表的表结构

商品名称 商品型号 单价 数量 金额

电视机 29吋 2,500 40 100,000

5. 通俗地理解三个范式

通俗地理解三个范式，对于数据库设计大有好处。在数据库设计中，为 了更好地应用三个范式，就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解，并不是最科学最准确的理解)：

第一范式：1NF是对 属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；

第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一 性；

第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。

没有冗余的数据库设计可以做到。但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法是： 在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余。

6. 要善于识别与正确处理多对多的关系

若两个实体之间存在多对多的关系，则应消除这种关系。消除的办法是，在两者之间增加第三个实 体。这样，原来一个多对多的关系，现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。这里的第三个实体，实质上是一个较复杂的 关系，它对应一张基本表。一般来讲，数据库设计工具不能识别多对多的关系，但能处理多对多的关系。

〖例3〗：在“图书馆信息系 统”中，“图书”是一个实体，“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系，是一个典型的多对多关系：一本图书在不同时间可以被多个读者借阅，一个读者又 可以借多本图书。为此，要在二者之间增加第三个实体，该实体取名为“借还书”，它的属性为：借还时间、借还标志(0表示借书，1表示还书)，另外，它还应 该有两个外键(“图书”的主键，“读者”的主键)，使它能与“图书”和“读者”连接。

7. 主键PK的取值方法

PK是供程序员使用的表间连接工具，可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时，建议字段的个数不要太多，多了不但索引占 用空间大，而且速度也慢。

8. 正确认识数据冗余

主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余，这个概念必须清楚，事实上有许多人还不清楚。非键字段的重复出现, 才是数据冗余！而且是一种低级冗余，即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现，而是字段的派生出现。

〖例4〗：商品中的“单 价、数量、金额”三个字段，“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的，它就是冗余，而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。只有低级冗 余才会增加数据的不一致性，因为同一数据，可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此，我们提倡高级冗余(派生性冗余)，反对低级冗余(重复性冗 余)。

9. E－R图没有标准答案

信息系统的E－R图没有标准答案，因为它的设计与画法不是惟一的，只要它 覆盖了系统需求的业务范围和功能内容，就是可行的。反之要修改E－R图。尽管它没有惟一的标准答案，并不意味着可以随意设计。好的E－图的标准是：结构清 晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有低级冗余。

10. 视图技术在数据库设计中很有用

与基本 表、代码表、中间表不同，视图是一种虚表，它依赖数据源的实表而存在。视图是供程序员使用数据库的一个窗口，是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法，是用户数据保密的一种手段。为了进行复杂处理、提高运算速度和节省存储空间, 视图的定义深度一般不得超过三层。 若三层视图仍不够用, 则应在视图上定义临时表, 在临时表上再定义视图。这样反复交迭定义, 视图的深度就不受限制了。

对于某 些与国家政治、经济、技术、军事和安全利益有关的信息系统，视图的作用更加重要。这些系统的基本表完成物理设计之后，立即在基本表上建立第一层视图，这层 视图的个数和结构，与基本表的个数和结构是完全相同。并且规定，所有的程序员，一律只准在视图上操作。只有数据库管理员，带着多个人员共同掌握的“安全钥 匙”，才能直接在基本表上操作。请读者想想：这是为什么？

11. 中间表、报表和临时表

中间表是存放统计数 据的表，它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的，有时它没有主键与外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的，存放临时记录，为个人所用。基 表和中间表由DBA维护，临时表由程序员自己用程序自动维护。

12. 完整性约束表现在三个方面

域的完整 性：用Check来实现约束，在数据库设计工具中，对字段的取值范围进行定义时，有一个Check按钮，通过它定义字段的值城。

参照完整性：用PK、FK、表级触发器来实现。

用户定义完整性：它是一些业务规则，用存储过程和触发器来实现。

13. 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则”

(1) 一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了，才能说明系统的E－R图少而精，去掉了重复的多余的实体，形成了对客观世界的高度抽象，进行了系统的数 据集成，防止了打补丁式的设计；

(2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用，一是建主键索引，二是做为子表的外键，所以组合主键的字段个数少了，不仅节省了运行时间，而且节省 了索引存储空间；

(3) 一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了，才能说明在系统中不存在数据重复，且很少有数据冗余，更重要的是督促读者学会“列变行”，这样就防止了 将子表中的字段拉入到主表中去，在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”，就是将主表中的一部分内容拉出去，另外单独建一个子表。这个方法很简单，有 的人就是不习惯、不采纳、不执行。

数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概 念，综合观点，不能孤立某一个原则。该原则是相对的，不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想：若覆盖系统同样的功能，一百个实体(共一千个属性) 的E－R图，肯定比二百个实体(共二千个属性)的E－R图，要好得多。

提倡“三少”原则，是叫读者学会利用数据库设计技术进行系 统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库，将应用数据库集成为主题数据库，将主题数据库集成为全局综合数据库。集成的程度越高，数据共 享性就越强，信息孤岛现象就越少，整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。

提倡“三少” 原则的目的，是防止读者利用打补丁技术，不断地对数据库进行增删改，使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”，或数据库表的“大杂院”，最后造成 数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章，不计其数，导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。

“三多”原则任何人都 可以做到，该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的原则，它要求有较高的数据库设计技巧与艺术，不是任何人都能做到的，因为 该原则是杜绝用“打补丁方法”设计数据库的理论依据。

14. 提高数据库运行效率的办法

在给定的系统硬件和 系统软件条件下，提高数据库系统的运行效率的办法是：

(1) 在数据库物理设计时，降低范式，增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。

(2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条)，复杂计算要先在数据库外面，以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后，最后才入库追加到表 中去。这是电信计费系统设计的经验。

(3) 发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是，以该表主键PK的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。若 发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表。

(4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化，即优化各种系统参数，如缓冲区个数。

(5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时，尽量采取优化算法。

总之，要提高数据库的运行效率，必须从数据库系统级优化、数据库 设计级优化、程序实现级优化，这三个层次上同时下功夫。

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1。关于大容量数据导入导出的一些方法
SQL SERVER提供多种工具用于各种数据源的数据导入导出，这些数据源包括本文文件、ODBC数据源、OLE DB数据源、ASCII文本文件和EXCEL电子表格。

2.常用工具
DTS:数据转换服务导入导出向导或者DTS设计器创建DTS包
使用SQL SERVER复制发布数据
BCP命令提示实用工具实现SQL SERVER实例和数据文件之间的数据导入导出
BULK INSERT实现从数据文件导入数据到SQL SERVER实例
分布式查询实现从一个数据源选择数据插入到SQL SERVER实例
SELECT INTO 语句插入数据表

3.导入导出的数据
1。导入数据的目标表必须存在。导出数据的目标文件如果存在，则将重写上面的内容。如果不存在，则BCP自动创建文件
2。数据文件中的数据必须是字符格式或是先前由bcp工具生成的格式(本机格式)
3。必须对相应的表拥有足够的权限

4.数据导入导出工具的简单用法a.DTS
DTS是一组图形工具和可编程对象，是开发者可以将取自完全的不同源的数据析取、转换并合并成一个或者多个。
它的特点就是可以融合完全不同源的数据源 这在企业改进中应用很大 。
这里涉及到一个DTS包，它是一个有组织的链接、DTS任务、DTS转换和工作流约束的集合。
关于DTS的操作请参看相关具体文献。

b.BCP
它常用于将大量的数据从另外的程序转移到SQL SERVER表中。当然也可以用于将表中数据传输到数据文件中。
下面是一些BCP的简单用法(关于很多的选项使用看相关文档)

SQL code

--前序,开启xp_cmdshell
--关于xp_cmdshell的一些知识 请看 http://blog.csdn.net/feixianxxx/archive/2009/08/14/4445603.aspx
EXEC sp_configure 'show advanced options', 1;RECONFIGURE;
EXEC sp_configure 'xp_cmdshell', 1;RECONFIGURE;
--环境
create table test
(
    id int,
    value varchar(100)
)
go
insert test values(1,'s1')
insert test values(2,'s2')
insert test values(3,'s3')
insert test values(4,'s4')
go
--1将表的数据导出到TEXT.txt文件中
exec master..xp_cmdshell 'bcp tempdb.dbo.test out e:\test.txt -c  -Usa -P123456'
--如果是WINDOWS身份 直接 xec master..xp_cmdshell 'bcp tempdb.dbo.test out e:\test.txt -T -c'

--2将TEXT.txt文件中的数据复制到test1表
select * into test1 from test where 1=2
exec master..xp_cmdshell 'bcp tempdb.dbo.test1 in e:\test.txt -c  -Usa -P123456'
select * from test1

--3将TEST表的ID字段复制到TEXT.txt中
exec master..xp_cmdshell 'bcp "SELECT id FROM tempdb.dbo.test" queryout e:\test.dat -T -c'

--4将test表中的第一行移动到text.txt中
exec master..xp_cmdshell 'bcp "SELECT top 1 * from tempdb.dbo.test "  queryout e:\test.txt -c  -Usa -P123456'

--关闭xp_cmdshell
EXEC sp_configure 'show advanced options', 1;RECONFIGURE;
EXEC sp_configure 'xp_cmdshell', 0;RECONFIGURE;

c.BULK INSERT
它只能用于数据导入到SQL SERVER实例中，但是我们一般会选择使用它，因为它比BCP使用工具快。
小例子：

SQL code

--truncate table test
BULK INSERT tempdb..test
   FROM 'E:\test.txt'
   WITH
      (
         FIELDTERMINATOR =',',--字段分割符号
         ROWTERMINATOR ='\n'--换行符号
      )
select * from test
/*
id          value
----------- -----------
1            s1
2            asds
3            sadsa
100          2asda*/

ps：只写最简单用法,具体参数很多，参考MSDN

d.分布式查询

SQL code

--包含访问 OLE DB 数据源中的远程数据所需的全部连接信息。
--当访问链接服务器中的表时，这种方法是一种替代方法，并且是一种使用 OLE DB 连接并访问远程数据的一次性的临时方法。
--对于较频繁引用 OLE DB 数据源的情况，请改为使用链接服务器。

--A.将 OPENROWSET 与 SELECT 和 SQL Server Native Client OLE DB 访问接口一起使用（MSDN）
以下示例使用 SQL Server Native Client OLE DB 访问接口访问 TEST.A 表，该表位于远程服务器 SERVER1 上的 POOFLY 数据库中.
SELECT a.*
FROM OPENROWSET('SQLNCLI', 'Server=SERVER1;Trusted_Connection=yes;',
     'SELECT GroupName, Name, DepartmentID
      FROM POOFLY.TEST.A
      ORDER BY GroupName, Name') AS a;

--B. 使用 Microsoft OLE DB Provider for Jet（MSDN）
以下示例通过 Microsoft OLE DB Provider for Jet 访问 Microsoft Access Northwind 数据库中的 Customers 表。
SELECT CustomerID, CompanyName
   FROM OPENROWSET('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0',
      'C:\Program Files\Microsoft Office\OFFICE11\SAMPLES\Northwind.mdb';
      'admin';'',Customers)
GO

--c.使用 OPENROWSET 将文件数据大容量插入 varchar(max) 列中
/*
为了导入大型对象数据，OPENROWSET BULK 子句支持三个选项，允许用户以单行或单列行集导入数据文件的内容。
你可以指定其中一个大型对象选项，而不是使用格式化文件。
大型对象选项包括：
SINGLE_BLOB
以单行读取 data_file 的内容，以 varbinary(max) 类型的单列行集返回内容。
SINGLE_CLOB
以字符读取指定数据文件的内容，以 varchar(max) 类型的单行、单列行集返回内容，使用的是当前数据库的排序规则，例如文本或 Microsoft Word 文档。
SINGLE_NCLOB
以 Unicode 读取指定数据文件的内容，以 nvarchar(max) 类型的单行、单列行集返回内容，并使用当前数据库的排序规则。
*/
以下示例创建一个用于演示的小型表，并将名为 Text1.txt 的文件中的文件数据插入 varchar(max) 列中。
CREATE TABLE my_Test(Document varchar(max))
GO
INSERT INTO  my_Test
 select * FROM OPENROWSET(BULK N'E:\test.txt', SINGLE_CLOB) AS Document
GO
select * from my_Test
/*
Document
-------------------------------------------------------
ASDSADASDSADSADSAFKJHFAS HKLASJHASHBKDSAHKJDHSAKJDHSAKDHSAKDHSA
*/

e.SELECT INTO

关于这个的用法 相信大家都很清楚了 我就不说明了。

5。优 化导入导出数据的一些方法1。使用最小日志记录:
a.恢复模式是简单模式或者大容量日志记录模式。如果你是完整模式，可以在进行操作前改成大容量日志模式，插入后改回来
b.目的表没有触发器,没有索引,指定了TABLOCK

2。将数据从 多个客户端并行导入到单个表:
a.如果是完整恢复模式，改成大容量日志模式
b.指定了TABLOCK
c.表上没有索引

3。使用批处理:通过设置BCP或者 BULK INSERT的相关选项，是用于可以指定在操作过程中发给SQL的每个批处理的行数。

4。禁用触发器和约束:默认情况下是禁用的。如果要检查，可以在复制完成后进行一次更 新操作(当然值不可以变)

5。对数据文件中的数据排序:通 过设置ORDER提示,提高性能。默认数据文件是不排序的。

6。控制锁 定行为:指定大容量操作过程获得一个大容量更新表级锁，这样可以减少表上锁的争夺。

7。回避DEFAULT:通过设置相关选项,回避在复制数据到表中时，对有 DEFAULT的列插入默认值，而是改成在列中值为NULL。

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HTML, XHTML, CSS2

CSS2 Cheat Sheet

不仅是一份完整的 CSS2 速查手册，还让你了解每个属性该怎么用。预览 | 下载 （PDF）

Gosquared CSS help sheets

设计和结构都很整齐，漂亮。下载（PDF）

addedbytes CSS2 Cheat Sheet

该速查手册只有一页纸，包含 CSS 2.1 全部选择器和属性，还包含一个盒子模型示例。下载（PDF | PNG）

Core css

将 CSS 的核心知识分成3部分，包含了 CSS 的方方面面。下载 （需免费注册）

CSS Shorthand Cheat Sheet

一些不容易记住的 CSS 元素。下载 （PDF）

CSS2 – Quick Reference Guide – PDF 下载（PDF）

XHTML 1.1 Cheat Sheet

XHTML 1.1 细则中涉及到的所有元素与属性。预览 | 下载

Gosquared html help sheets

设计漂亮，结构精良的 HTML 速查。下载（PDF）

HTML Cheat Sheet

一份 A4 纸大小的单页 HTML 速查表。下载 （PDF | PNG）

HTML5 Canvas Cheat Sheet

HTML5 Canvas 对象的速查手册，直接编译自 WHATWG specs 细则，只是更容易阅读一些。下载 （PDF | PNG）

HTML Character Entities Cheat Sheet

HTML 字符标识速查。下载 （ PDF | PNG）

HTML Character Entities Cheat Sheet

该表包含 HTML 4 字符标识，包括 ISO8859-1 (Latin-1) 中的字符。预览 | 下载

HTML Colors Cheat Sheet

该 HTML 颜色表包含 1050 种颜色，按色度区分，每个色度包含25中不同饱和度与亮度。还包含216种 Web 安全色。预览 | 下载（PDF）

RGB Hex Colour Chart

RGB 16进制颜色表。包含216种 Web 安全色。下载 （PNG | PDF）

Scripting 速查手册

JavaScript Cheat Sheet

包含 JavaScript 的 的方法与函数，正则表单时，以及 XMLHttpRequest 对象。下载（PNG | PDF）

JavaScript DOM Cheatsheet

JavaScript DOM 结构速查手册。下载（PDF）

jQuery 1.3 Cheat Sheet

jQuery 1.3 速查表。预览 | 下载（PDF）

jQuery Cheat Sheet 1.2 jQuery 1.2 速查手册 下载（PDF）

mootools 1.2 cheat sheet

另一个 JavaScript 库 MooTools 1.2 速查手册。下载（PDF）

prototype 1.5.0 JavaScript 库 Prototype 1.5 速查手册。下载 （PDF）

Prototype 1.6.0.2 Cheat Sheet

JavaScript 库 Prototype 1.6.0.2 速查手册。下载（PDF）

Addison-Wesley’s JavaScript Reference Card

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jQuery selectors

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–来自百度问吧

在统计系统中,需要求百分数,
如(sum(baseprice)-sum(quote))/sum(baseprice)*100)中,
如果sum(baseprice)为0,系统会报错,不能运行

把sum(baseprice) 改为
nullif(sum(isnull(baseprice,0)),0)
就可以了，除于0会出错，除于null就不会出错了

2.列出某年1-12月数据各产吕的销售数据

Select 产品ID AS 机型, SUM(CASE month(日期) WHEN 1 THEN 销售量 ELSE 0 END)
AS [一月], SUM(CASE month(日期) WHEN 2 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [二月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 3 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [三月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 4 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [四月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 5 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [五月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 6 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [六月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 7 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [七月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 8 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [八月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 9 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [九月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 10 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [十月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 11 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [十一月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 12 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [十二月]
FROM DezaiCN_Sale
Where datepart(year, 日期) = 2008
GROUP BY 产品ID

3.数据同比 环比分析
(参考邹捷的SQL）

程序代码

Create procedure DezaiCn_SaleAnalysisCompareByDate
@compareMonth int
as

–统计处理
declare   @o_dt1   datetime,@o_dt2   datetime,
@n_dt1   datetime,@beginStasticDate   datetime,@endStasticDate   datetime
–计算各期的统计时间
select
@beginStasticDate=cast(@compareMonth*100+1   as   char(8)),     –本期统计的开始日期
@endStasticDate=dateadd(month,1,@beginStasticDate),                 –本期统计的结束日期
@n_dt1=dateadd(month,-1,@beginStasticDate),               –上期统计的开始日期
@o_dt1=dateadd(year,-1,@beginStasticDate),                 –去年同期统计的开始日期
@o_dt2=dateadd(month,1,@o_dt1)                   –去年同期统计的结束日期

select
店铺名=isnull(a.店铺名,b.店铺名),

本期开始=CONVERT(varchar(12) , @beginStasticDate, 102 ),

本期结束=CONVERT(varchar(12) , @endStasticDate, 102 ),

上期结束=CONVERT(varchar(12) , @n_dt1, 102 ),

本期=isnull(b.销售量2,0),

上期=isnull(b.销售量1,0),
上期差异=isnull(b.销售量2,0)-isnull(b.销售量1,0)  ,
去年开始=CONVERT(varchar(12) , @o_dt1, 102 ),

去年结束=CONVERT(varchar(12) , @o_dt2, 102 ),

去年同期=isnull(a.销售量,0),

去年同期差异=isnull(b.销售量2,0)-isnull(a.销售量,0)

from(
–去年同期的统计
select   店铺名,销售量=sum(销售量)
from   DezaiCn_Sale
where   日期   between   @o_dt1   and   @o_dt2
group   by   店铺名
)a   full   join(
–今年及上期统计
select   店铺名,
销售量1=sum(case   when   日期<@beginStasticDate   then    销售量   end),
销售量2=sum(case   when   日期>@beginStasticDate   then   销售量   end)
from   DezaiCn_Sale
where   日期   between   @n_dt1   and   @endStasticDate
group   by   店铺名,店铺名
)b   on   a.店铺名=b.店铺名

GO

执行

程序代码

DECLARE @RC int
DECLARE @compareMonth int
Select @compareMonth = 200903
EXEC @RC = [TEST].[dbo].[DezaiCn_SaleAnalysisCompareByDate] @compareMonth
DECLARE @PrnLine nvarchar(4000)
PRINT ‘存储过程: TEST.dbo.DezaiCn_SaleAnalysisCompareByDate’
Select @PrnLine = ‘    返回代码 = ‘ + CONVERT(nvarchar, @RC)
PRINT @PrnLine

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程序代码

Create TABLE [dbo].[DezaiCn_Sale] (
[ID] int IDENTITY(1, 1) NOT NULL,
[日期] datetime NOT NULL,
[销售量] int NOT NULL,
[店铺名] char(10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_Test_Sale] PRIMARY KEY CLUSTERED ([ID])
)
ON [PRIMARY]
GO

如图：

生成测试数据：

程序代码

/* Data for the `dbo.DezaiCn_Sale` table  (Records 1 – 18) */

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080101′, 2500, N’A')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080101′, 2700, N’B')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080201′, 3600, N’C')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080201′, 5800, N’D')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080301′, 2500, N’A')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080301′, 2700, N’B')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080401′, 3600, N’C')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080401′, 5800, N’D')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080301′, 2500, N’A')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080101′, 2700, N’B')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080501′, 3600, N’C')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080701′, 4000, N’D')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20081201′, 2500, N’A')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080301′, 2700, N’B')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20081101′, 6500, N’C')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20081001′, 5800, N’D')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080601′, 3800, N’D')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (’20080801′, 5400, N’B')
GO

有了数据，游戏就开始了.呵呵.一个一个来吧，哈哈.

<1>查询所有数据

Select *
FROM DezaiCn_Sale

<2>查询指定销售商的数据

Select *
FROM DezaiCn_Sale where 店铺名=’A’

<3>查询指定销售商某日的数据

Select *
FROM DezaiCn_Sale
Where (店铺名 = ‘A’) AND (日期 = ’2008-12-1′)

<4>查询指定销售商某时间段的数据

Select *
FROM DezaiCn_Sale
Where (店铺名 = ‘A’) AND (日期 BETWEEN ’2008-1-1′ AND ’2008-9-1′)

注意：前面的日期要小于后面的日期,这里也可以用>= 与<=来实现同样的结果

<5>查询所有销售商按月统计的销售量

Select 日期, 店铺名, 销售量
FROM DezaiCn_Sale
GROUP BY 日期, 店铺名, 销售量
orDER BY 店铺名

这里其实就是排列了一下数据.与<1>中的结果没有什么多大变化.

<6>查询各销售商的销售总量

Select 店铺名, SUM(销售量) AS 销售总量
FROM DezaiCn_Sale
GROUP BY 店铺名

<6>查询指定销售商指定时间段的销售总量

Select 店铺名, SUM(销售量) AS 销售总量
FROM DezaiCn_Sale
Where (店铺名 = ‘A’) AND (日期 BETWEEN ’2008-1-1′ AND ’2008-9-1′)
GROUP BY 店铺名

<7>查询具体时间的总的销售总量

Select SUM(销售量) AS 销售总量, 日期
FROM DezaiCn_Sale
Where (日期 = ’2008-3-1′)
GROUP BY 日期

上 面列了这么多，我觉得大家应该很清楚其中的变化了。无非就是Sum(),Count(),Max()函数及Between的利用 再加Group By 的使用，而以上这些都是很基础又很实用的。上面这些在统计中一般用于进行数据统计时用.如果再增加一个字段列为产品名称或产品分类，也是要利用Group By去实现统计数据功能。

下面这个表基于增加了产品ID字段进行数据统计分析功能,主要是横向的比较了.关键是行转列，列转行的操作，如果是用存储过程，那就是拼字符串了。

<1>指定店铺在某时间段的销售数据(横向)

我这里用存储数据来实现,这里要注意的是拼字符串时单双引号的使用，我在此吃了不少苦头。

程序代码

Create procedure  DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDate  /*代理销售产品比较分析*/

@ProductIDArray varchar(1000), /*产品ID组*/

@begindate datetime, /*比较开始日期*/

@endDate datetime,/*比较结束日期*/

@Shop varchar(20) /*店铺名*/

as

declare @sql varchar(8000)

set @sql = ‘select 产品ID ‘

select @sql = @sql + ‘ , max(case Convert(Varchar(10),日期,120) when ”’ + Convert(Varchar(10),日期,120) + ”’ then 销售量 else 0 end) [' + Convert(Varchar(10),日期,120) + ']‘

from (select distinct 日期 from DezaiCn_Sale where 日期 between @begindate  and @endDate  ) as a

set @sql = @sql + ‘ from DezaiCn_Sale where   产品ID in (‘+@ProductIDArray+’) and 店铺名=”’+@Shop+”’  group by 产品ID’

exec(@sql)
GO

运行效果：

程序代码

DECLARE @RC int
DECLARE @ProductIDArray varchar(1000)
DECLARE @begindate datetime
DECLARE @endDate datetime
DECLARE @Shop varchar(20)
Select @ProductIDArray = ’1,3,4′
Select @begindate = ’2008-1-1′
Select @endDate = ’2008-9-1′
Select @Shop = ‘A’
EXEC @RC = [TEST].[dbo].[DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDate] @ProductIDArray, @begindate, @endDate, @Shop
DECLARE @PrnLine nvarchar(4000)
PRINT ‘存储过程: TEST.dbo.DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDate’
Select @PrnLine = ‘    返回代码 = ‘ + CONVERT(nvarchar, @RC)
PRINT @PrnLine

效果：

<2>指定产品在某时间段的所选销售商的销售量数据比较

在这里我加了一个店铺名ID的字段，因为用数字进行拼字符串比用字符拼要顺畅得多。(个人之见)

程序代码

/*
作者: Dezai
日期: 2008-12-01
作用:对具体某产品根据所选择的代理商进行销售比较分析
*/

Create procedure DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDateAndDetailProduct

@ShopArray varchar(1000), /*店铺ID数组*/

@begindate datetime, /*开始时间*/

@endDate datetime,/*结束时间*/

@产品ID varchar(10) /*具体产品ID*/

as

declare @sql varchar(8000)

set @sql = ‘select 店铺ID ‘

select @sql = @sql + ‘ , max(case Convert(Varchar(10),日期,120) when ”’ + Convert(Varchar(10),日期,120) + ”’ then 销售量 else 0 end) [' + Convert(Varchar(10),日期,120) + ']‘

from (select distinct 日期 from DezaiCn_Sale where 日期 between @begindate  and @endDate  ) as a

set @sql = @sql + ‘ from DezaiCn_Sale where 产品ID=’+@产品ID+’ and  店铺ID in (‘+@ShopArray+’) group by 店铺ID’

exec(@sql)
GO

效果:

程序代码

DECLARE @RC int
DECLARE @ShopArray varchar(1000)
DECLARE @begindate datetime
DECLARE @endDate datetime
DECLARE @product_ID varchar(10)
Select @ShopArray = ’1,3′
Select @begindate = ’2008-1-1′
Select @endDate = ’2008-12-1′
Select @product_ID = ’3′
EXEC @RC = [TEST].[dbo].[DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDateAndDetailProduct] @ShopArray, @begindate, @endDate, @product_ID
DECLARE @PrnLine nvarchar(4000)
PRINT ‘存储过程: TEST.dbo.DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDateAndDetailProduct’
Select @PrnLine = ‘    返回代码 = ‘ + CONVERT(nvarchar, @RC)
PRINT @PrnLine

结果：

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col_name COLLATE latin1_general_cs LIKE 'a%'
col_name LIKE 'a%' COLLATE latin1_general_cs
col_name COLLATE latin1_bin LIKE 'a%'
col_name LIKE 'a%' COLLATE latin1_bin

如果希望总是以区分大小写的方式处理列，可使用区分大小写的或二进制校对声明它。

简单的比较操作（>=, >, =, <, <=, 排序和分组）基于每个字符的“排序值”。具有相同排序值的字符（如‘E’, ‘e’,和‘é’）将被当作相同的写字符。

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