SQL Server 解析行溢出数据的存储
SQL Server2000中最大数据行的大小为8060(我们可以使用的大小为8039),即创建表时所有列的大小总和不能超过8060。在2005中,对于定长的数据,依然保留了这个限制(不过在2005中,我们可以使用的大小为8053,而不是8039)。那么在SQL SERVER2005中对于一行是不
SQL Server2000中最大数据行的大小为8060(我们可以使用的大小为8039),即创建表时所有列的大小总和不能超过8060。在2005中,对于定长的数据,依然保留了这个限制(不过在2005中,我们可以使用的大小为8053,而不是8039)。那么在SQL SERVER2005中对于一行是不是只能存储最多8053字节的数据呢?能不能突破8060的这个限制呢?
在SQL SERVER2000中没有办法,但是在SQL SERVER2005中,是有可能的。在SQL SERVER2005使用变长数据,可以突破8060的限制。因为SQL SERVER2005中对数据每行记录的限制做了一定的调整,对于包含变长类型的表,每一列的长度仍然必须在每行8000以内,但是它们的合并宽度可以超过8060B的限制。
在SQL SERVER2005中,可以把变长列存储在行溢出页面。当一个列需要从一个常规页面转移到一个行溢出页面时,,SQL 2005会保留一个包含行溢出信息的指针作为原始记录的一部分,指针的大小为24B,并且对于每个变长列,无论该列是否存储在记录中,记录还需要2个字节。
【测试】
create table tb(col char(7000),col2 varchar(3000),col3 varchar(3000))
go
insert into tb
values('aaa',replicate('bbb',1000),replicate('ccc',1000))
go
dbcc ind(test,tb,-1) -–得到的页面号为89,80,6321,6315.其中89,6321为IAM页,80与6315为数据页
dbcc traceon(3604)
dbcc page(test,1,89,1)
dbcc page(test,1,80,1)
dbcc page(test,1,6321,1)
dbcc page(test,1,6315,1)
下面分别解析所生成的IAM页与数据页,就可以看到行溢出数据在SQL SERVER2005中是如何来进行存储的。
一、解析IAM页
因为89与6321页面结构是相同的,解析其中的第一即可,以89页为例。
dbcc traceon(3604)
dbcc page(test,1,89,1)
得到的结果:
1、 该页面总共两行
2、 第一行记录了该IAM记录的数据页(后面的注释说明了该数据的作用)
00000000: 00005e00 00000000 00000000 00000000 †--该行的长度
00000010: 00000000 00000000 00000000 00000000 †...............
00000020: 00000000 00000000 00000000 01005000 †--负责的数据页面id
00000030: 00000100 00000000 00000000 00000000 †...............
二、解析数据页
1、 解析80页面数据:
00000000: 30005c1b 61616120 20202020 20202020 –-前四个字节就不解释了
……
00001B50: 20202020 20202020 20202020 0300f802
-–0300总共有三列,f8 null位图,0200变长列有两列
00001B60: 007d9b95 9b020000 65010000 00f65c00
--虽然第二列和第三列的数据存储在另外的数据页,但每个列依然会占用两个字节。
00001B70: 00b80b00 00ab1800 00010000 00020000
00001B80: 65010000 00c04700 00b80b00 00ab1800
00001B90: 00010001 00
020000 65010000 00f65c00 00b80b00 00ab1800 00010000 00
第一个行溢出的指针
020000 65010000 00c04700 00b80b00 00ab1800 00010001 00
第二个行溢出的指针
一个长度为24字节的指针。24字节包含的部分分别如下:
0200
00
65
01000000
f65c0000
B80b0000
ab180000
0100
0000
溢出列类型
在B-树种的层次
暂时不用,无实际意义
Lob数据更新的次数
用于dbcc checktable使用的一个随机值,在lob存在的周期中不会改变
该列的长度。
(计算时为00000bb8)
该部分数据所在的页面号
该部分数据所在的文件号
该部分数据所在页面中的slot号
2、对于行溢出页面,使用的页面类型为LOB。对于该页面的记录方式,以后再进行叙述。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

DDREASE ialah alat untuk memulihkan data daripada fail atau peranti sekat seperti cakera keras, SSD, cakera RAM, CD, DVD dan peranti storan USB. Ia menyalin data dari satu peranti blok ke peranti lain, meninggalkan blok data yang rosak dan hanya memindahkan blok data yang baik. ddreasue ialah alat pemulihan yang berkuasa yang automatik sepenuhnya kerana ia tidak memerlukan sebarang gangguan semasa operasi pemulihan. Selain itu, terima kasih kepada fail peta ddasue, ia boleh dihentikan dan disambung semula pada bila-bila masa. Ciri-ciri utama lain DDREASE adalah seperti berikut: Ia tidak menimpa data yang dipulihkan tetapi mengisi jurang sekiranya pemulihan berulang. Walau bagaimanapun, ia boleh dipotong jika alat itu diarahkan untuk melakukannya secara eksplisit. Pulihkan data daripada berbilang fail atau blok kepada satu

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Baru-baru ini, bulatan tentera telah terharu dengan berita: jet pejuang tentera AS kini boleh melengkapkan pertempuran udara automatik sepenuhnya menggunakan AI. Ya, baru-baru ini, jet pejuang AI tentera AS telah didedahkan buat pertama kali, mendedahkan misterinya. Nama penuh pesawat pejuang ini ialah Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Ia diterbangkan sendiri oleh Setiausaha Tentera Udara AS untuk mensimulasikan pertempuran udara satu lawan satu. Pada 2 Mei, Setiausaha Tentera Udara A.S. Frank Kendall berlepas menggunakan X-62AVISTA di Pangkalan Tentera Udara Edwards Ambil perhatian bahawa semasa penerbangan selama satu jam, semua tindakan penerbangan telah diselesaikan secara autonomi oleh AI! Kendall berkata - "Sejak beberapa dekad yang lalu, kami telah memikirkan tentang potensi tanpa had pertempuran udara-ke-udara autonomi, tetapi ia sentiasa kelihatan di luar jangkauan." Namun kini,

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.
