Март выдался на удивление богатым на события. Не успел выйти SQL Server 2016 RC0, как уже доступен для загрузки RC1. Нововведений в последнем не сильно много, поэтому интересного обзора увы не получится.
На той неделе пришлось разбираться в логике работы одного бесплатного тула. Почти детективная история вышла с ее автором, который впоследствии оказался индусом канадского происхождения проживающим в Южной Америке.
SELECT
LogTruncations = (
SELECT TOP 1 SUM(cntr_value)
FROM ##tbl_cnt
WHERE counter_name = 'Log Truncations'
),
LogShrinks = (
SELECT TOP 1 SUM(cntr_value)
FROM ##tbl_cnt
WHERE counter_name = 'Log Shrinks'
),
LogGrowths = (
SELECT TOP 1 SUM(cntr_value)
FROM ##tbl_cnt
WHERE counter_name = 'Log Growths'
),
...
SELECT
LogTruncations = SUM(CASE WHEN counter_name = 'Log Truncations' THEN cntr_value END),
LogShrinks = SUM(CASE WHEN counter_name = 'Log Shrinks' THEN cntr_value END),
LogGrowths = SUM(CASE WHEN counter_name = 'Log Growths' THEN cntr_value END),
...
FROM ##tbl_cnt
select * from $1 where ...;
В ежедневной работе часто встает задача ясно и просто ссылаться на большие списки колонок и выражений в выборке, и/или обходиться с громоздкими и неясными условиями в предложении where. Обычно для этих целей используются представления, что вполне удобно и наглядно.
Давным-давно (кажется, в прошлую среду) попался ко мне в руки дамп базы данных MySQL, который следовало немедленно развернуть на моей машине. Зачем это было нужно и откуда взялся дамп, рассказывать не буду, вряд ли это кому-то интересно. Важно то, что дамп был от MySQL 4.1.22 и снят он был при помощи одного широко известного инструмента (версии 5.23). 
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Sort (cost=146.63..148.65 rows=808 width=138) (actual time=55.009..55.012 rows=71 loops=1)
Sort Key: n.nspname, p.proname, (pg_get_function_arguments(p.oid))
Sort Method: quicksort Memory: 43kB
-> Hash Join (cost=1.14..107.61 rows=808 width=138) (actual time=42.495..54.854 rows=71 loops=1)
Hash Cond: (p.pronamespace = n.oid)
-> Seq Scan on pg_proc p (cost=0.00..89.30 rows=808 width=78) (actual time=0.052..53.465 rows=2402 loops=1)
Filter: pg_function_is_visible(oid)
-> Hash (cost=1.09..1.09 rows=4 width=68) (actual time=0.011..0.011 rows=4 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 1kB
-> Seq Scan on pg_namespace n (cost=0.00..1.09 rows=4 width=68) (actual time=0.005..0.007 rows=4 loops=1)
Filter: ((nspname <> 'pg_catalog'::name) AND (nspname <> 'information_schema'::name))
