“Sunaosquare”通过精心收集，向本站投稿了8篇sqlldr装载数据实现代码，以下是小编帮大家整理后的sqlldr装载数据实现代码，仅供参考，大家一起来看看吧。
篇1：sqlldr装载数据实现代码
-07-07sql 刷新视图
2009-11-11根据多条件查询临时表 想得到不同结果集的方法
-09-09整理一下SQLSERVER的排序规则
-05-05SQL Server中的T-SQL的基本对象
-12-12该行已经属于另一个表 的解决方法
-10-10小议sqlserver数据库主键选取策略
-11-11SQLServer按顺序执行多个脚本的方法（sqlcmd实用工具使用方法）
2013-11-11SQLSERVER ISNULL 函数与判断值是否为空的sql语句
-06-06MSSQL 基本语法及实例操作语句
2008-09-09SQL SERVER性能优化综述(很好的总结,不要错过哦)
篇2：sqlldr装载数据实现代码
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篇4：Python实现线程池代码
这篇文章主要介绍了Python实现线程池代码分享,本文直接给出实例代码,需要的朋友可以参考下
原理：建立一个任务队列，然多个线程都从这个任务队列中取出任务然后执行，当然任务队列要加锁，详细请看代码
import threadingimport timeimport signalimport os class task_info(object): def __init__(self): self.func = None self.parm0 = None self.parm1 = None self.parm2 = None class task_list(object): def __init__(self): self.tl = [] self.mutex = threading.Lock self.sem = threading.Semaphore(0) def append(self, ti): self.mutex.acquire() self.tl.append(ti) self.mutex.release() self.sem.release() def fetch(self): self.sem.acquire() self.mutex.acquire() ti = self.tl.pop(0) self.mutex.release() return ti class thrd(threading.Thread): def __init__(self, tl): threading.Thread.__init__(self) self.tl = tl def run(self): while True:tsk = self.tl.fetch()tsk.func(tsk.parm0, tsk.parm1, tsk.parm2) class thrd_pool(object): def __init__(self, thd_count, tl): self.thds = [] for i in range(thd_count):self.thds.append(thrd(tl)) def run(self): for thd in self.thds:thd.start() def func(parm0=None, parm1=None, parm2=None): print ‘count:%s, thrd_name:%s‘%(str(parm0), threading.currentThread().getName()) def cleanup(signo, stkframe): print (‘Oops! Got signal %s‘, signo)os._exit(0) if __name__ == ‘__main__‘: signal.signal(signal.SIGINT, cleanup) signal.signal(signal.SIGQUIT, cleanup) signal.signal(signal.SIGTERM, cleanup) tl = task_list() tp = thrd_pool(6, tl) tp.run() count = 0 while True: ti = task_info() ti.parm0 = count ti.func = func tl.append(ti) count += 1 time.sleep(2) pass
篇5：python 实现堆排序算法代码
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篇8：SQLSERVER 创建索引实现代码
什么是索引
拿汉语字典的目录页（索引）打比方：正如汉语字典中的汉字按页存放一样，SQL Server中的数据记录也是按页存放的，每页容量一般为4K，为了加快查找的速度，汉语字（词）典一般都有按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引），我们可以选择按拼音或笔画查找方式，快速查找到需要的字（词）。
同理，SQL Server允许用户在表中创建索引，指定按某列预先排序，从而大大提高查询速度。
SQL Server中的数据也是按页（4KB）存放
索引：是SQL Server编排数据的内部方法。它为SQL Server提供一种方法来编排查询数据。
索引页：数据库中存储索引的数据页；索引页类似于汉语字（词）典中按拼音或笔画排序的目录页。
索引的作用：通过使用索引，可以大大提高数据库的检索速度，改善数据库性能。
索引类型
唯一索引：唯一索引不允许两行具有相同的索引值
主键索引：为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的，并且不能为空
聚集索引(Clustered)：表中各行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，每个表只能有一个
非聚集索引(Non-clustered)：非聚集索引指定表的逻辑顺序。数据存储在一个位置，索引存储在另一个位置，索引中包含指向数据存储位置的指针。可以有多个，小于249个
索引类型：再次用汉语字典打比方，希望大家能够明白聚集索引和非聚集索引这两个概念。
唯一索引：
唯一索引不允许两行具有相同的索引值。
如果现有数据中存在重复的键值，则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。当新数据将使表中的键值重复时，数据库也拒绝接受此数据。例如，如果在stuInfo表中的学员员身份证号(stuID)列上创建了唯一索引，则所有学员的身份证号不能重复。
提示：创建了唯一约束，将自动创建唯一索引。尽管唯一索引有助于找到信息，但为了获得最佳性能，建议使用主键约束或唯一约束。
主键索引：
在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查询中使用主键索引时，它还允许快速访问数据。
聚集索引（clustered index）
在聚集索引中，表中各行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。表只能包含一个聚集索引。例如：汉语字（词）典默认按拼音排序编排字典中的每页页码。拼音字母a，b，c，d……x，y，z就是索引的逻辑顺序，而页码1，2，3……就是物理顺序。默认按拼音排序的字典，其索引顺序和逻辑顺序是一致的。即拼音顺序较后的字（词）对应的页码也较大。如拼音“ha”对应的字(词)页码就比拼音“ba”对应的字(词)页码靠后。
非聚集索引(Non-clustered)
如果不是聚集索引，表中各行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。聚集索引比非聚集索引（nonclustered index）有更快的数据访问速度。例如，按笔画排序的索引就是非聚集索引，“1”画的字（词）对应的页码可能比“3”画的字（词）对应的页码大（靠后）。
提示：SQL Server中，一个表只能创建1个聚集索引，多个非聚集索引。设置某列为主键，该列就默认为聚集索引
如何创建索引
使用T-SQL语句创建索引的语法：
复制代码代码如下:CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED|NONCLUSTERED]
INDEX index_name
ON table_name (column_name…)
[WITH FILLFACTOR=x] 复制代码代码如下:
USE stuDB
GO
IF EXISTS (SELECT name FROM sysindexes
WHERE name = 'IX_writtenExam')
DROP INDEX stuMarks.IX_writtenExam
/*--笔试列创建非聚集索引：填充因子为30％--*/
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_writtenExam
ON stuMarks(writtenExam)
WITH FILLFACTOR= 30
GO
/*-----指定按索引IX_writtenExam查询----*/
SELECT * FROM stuMarks (INDEX=IX_writtenExam)
WHERE writtenExam BETWEEN 60 AND 90
虽然我们可以指定SQL Server按哪个索引进行数据查询，但一般不需要我们人工指定，SQL Server将会根据我们创建的索引，自动优化查询。
索引的优缺点
优点
C 加快访问速度
C 加强行的唯一性
缺点
C 带索引的表在数据库中需要更多的存储空间
C 操纵数据的命令需要更长的处理时间，因为它们需要对索引进行更新
创建索引的指导原则
请按照下列标准选择建立索引的列。
C 该列用于频繁搜索
C 该列用于对数据进行排序
请不要使用下面的列创建索引：
C 列中仅包含几个不同的值。
C 表中仅包含几行。为小型表创建索引可能不太划算，因为SQL Server在索引中搜索数据所花的时间比在表中逐行搜索所花的时间更长
