SQL Server四个系统表的知识讲解
作者:chenqiangdage 发布时间:2024-01-29 00:13:57
标签:sql,server,系统表
SQL SERVER 中有四个系统表
master, model, msdb,tempdb.这四个表有什么用?
一般DB使用中我们开发人员很少去关注这四个表。但是这四个表个人感觉很重要,掌握一些基本的知识会对自己有好处,于是我记录下来。
master
这个表保存了SQL server的系统信息,用于跟踪整个SQL系统;
model
这个是个模板表。可以基于这个表来得到一个副本,怎么说呢,就是说要改变新建标准数据库的样式的话,可以根据需要改变model ,是新建DB的模板;
msdb
是SQL 代理进程保存任意系统任务的地方;
tempdb
顾名思义,就是服务器主要的工作区,执行复杂的查询,如果需要建立中间表,那么这个中间表就在tempdb中。创建的临时表也在tempdb中;
比如说:
select tempT.a from (select *from salars ) as tempT
这里的select * from salars
就形成 了一个临时的中间表,那么这个表是存在tempdb中的;
每一次SQL 重新启动,tempdb中的数据将会完全的重建。所以这个表中是不能存永久数据的;
来源:https://blog.csdn.net/chenqiangdage/article/details/18424645


猜你喜欢
- 问题描述MySQL函数或者存储过程中使用group_concat()函数导致数据字符过长而报错CREATE DEFINER=`root`@`
- 一、安装github:https://github.com/kubernetes-client/python安装pip install ku
- show tables或show tables from database_name;解释:显示当前数据库中所有表的名称show datab
- 本文详细分析了smarty缓存的用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:一开始以为smarty只是用来做一些掩饰php代码功能,但是后来才
- 我们需要评估模型预测值来评估训练的好坏。 模型评估是非常重要的,随后的每个模型都有模型评估方式。使用TensorFlow时,需要把模型评估加
- mixins混合 (mixins) 是一种分发 Vue 组件中可复用功能的非常灵活的方式。混合对象可以包含任意组件选项。当组件使用混合对象时
- 前言这个只是使用面向对象的方法写的 构思和学生管理系统(JSON模块)是一样的file_manager.py""&quo
- 简介tuple1.元组是以圆括号“()”包围的数据集合,不同成员以“,”分隔。通过下标进行访问2.不可变序列,可以看做不可变的列表,与列表不
- 本文实例讲述了python提取内容关键词的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:一个非常高效的提取内容关键词的python代码,这段代码
- asp创建pdf文件代码,详见以下代码:<%Option ExplicitSub CheckXlDriver()&
- Django RBAC权限管理概述RBAC(Role-Based Access Control,基于角色的访问控制),通过角色绑定权限,然后
- forma格式化的用法format函数可以接受不限个参数,位置可以不按顺序。基本语法是通过{ }和:来代替c语言的%。>>>
- 一、聚合函数聚合函数:又叫组函数,用来对表中的数据进行统计和计算,结合group by分组使用,用于统计和计算分组数据常用聚合函数count
- 我就废话不多说了,直接上代码吧!import Imagefrom datetime import datetimeimport osstr
- 描述微软开发的两个动态库存在后门允许用户查看ASP文件源程序和下载整个网站详细随IIS和Frontpage Extention server
- K-Means聚类算法介绍K-Means又称为K均值聚类算法,属于聚类算法中的一种,而聚类算法在机器学习算法中属于无监督学习,在业务中常常会
- 忽略循环引用在 .NET 5 中,如果存在循环依赖, 那么序列化的时候会抛出异常, 而在 .NET 6 中, 你可以选择忽略它。Catego
- python以下是个人学习 python 研究判断ip连通性方法的集合。 缺点可能有办法解决,如有错误,欢迎矫正。方法一import osr
- Django中获取text,password名字:<input type="text" name="na
- 在照着Tensorflow官网的demo敲了一遍分类器项目的代码后,运行倒是成功了,结果也不错。但是最终还是要训练自己的数据,所以尝试准备加