Microsoft SQL Server 2008数据库类型和特点详解

Microsoft SQL Server 2008系统提供了多种内置函数，可以根据功能和操作类型分为14种。每种函数都具有特定的功能，详细的类型和主要功能可以参考表5-8。 第页

随着技术的不断进步，数据库管理系统中的索引类型日益多样化。在Microsoft SQL Server 2008系统中，主要包括聚集索引和非聚集索引两种基本类型，以及唯一性索引、包含性列索引、索引视图、全文索引、XML索引等。这些索引不仅仅是数据库引擎的核心组成部分，更是理解数据库性能优化和数据访问方式的关键。本节将重点探讨聚集索引和非聚集索引的结构和应用，以及它们在数据检索和管理中的作用。

学习Microsoft SQL Server 2008的基础教程，从理论到实践，逐步深入探讨SQL Server 2008系统的各种技术。每章均包括简明扼要的引言，预告本章内容要点。

《Microsoft SQL Server 2008技术内幕：T-SQL查询含源代码及附录A》详细探讨了SQL Server 2008中的T-SQL查询语言，涵盖数据检索、更新、插入和删除等关键操作。内容包括T-SQL基础、查询语法、多种联接类型、子查询、集合和聚合函数、窗口函数、存储过程和触发器的使用。这些功能不仅提升了数据库管理效率，还支持复杂的业务逻辑处理。

SQL Server 2008 提供多种数据类型以满足不同数据存储和处理需求。 1. 数字数据类型: 用于存储数值数据，包括整数和近似数值。 整数类型：BIGINT、INT、SMALLINT、TINYINT、BIT 精确数值类型：DECIMAL、NUMERIC、MONEY、SMALLMONEY 近似数值类型：FLOAT、REAL 2. 字符数据类型: 用于存储字符数据。 定长字符类型：CHAR、NCHAR 变长字符类型：VARCHAR、NVARCHAR 大容量文本类型：TEXT、NTEXT 3. 日期和时间数据类型: 用于存储日期和时间信息。 DATE：存储日期信息 TIME：存储时间信息 DATETIME：存储日期和时间信息 SMALLDATETIME：存储日期和时间信息，精度低于 DATETIME DATETIME2：存储日期和时间信息，精度高于 DATETIME DATETIMEOFFSET：存储日期和时间信息，以及时区偏移量 4. 二进制数据类型: 用于存储二进制数据。 BINARY：存储固定长度的二进制数据 VARBINARY：存储可变长度的二进制数据 IMAGE：存储大型二进制数据，例如图像 5. 其他数据类型: SQL Server 2008 还提供一些特殊用途的数据类型。 CURSOR：用于处理结果集 SQL_VARIANT：可以存储多种数据类型的值 TABLE：表示一个表变量 TIMESTAMP：存储数据库中自动生成的唯一二进制数字 UNIQUEIDENTIFIER：存储全局唯一标识符 (GUID) XML：存储 XML 数据 HIERARCHYID：存储层次结构数据，这是 SQL Server 2008 中新增的数据类型

SQL Server 2008引入了多种数据类型，涵盖数字（如BIGINT、SMALLINT、DECIMAL）、字符（如CHAR、VARCHAR、NTEXT）、日期时间（如DATE、TIME、DATETIMEOFFSET）、二进制（如BINARY、VARBINARY、IMAGE）等领域。此外，还新增了CURSOR、SQL_VARIANT、TABLE等特殊数据类型，丰富了数据库的应用场景。

SQL SERVER技术内幕系列。建议多次阅读，并按照示例自行编写代码以加深理解。此资源包含两个压缩包，建议从第二个开始。

《Microsoft SQL Server 2008 Reporting Services：逐步学习指南》是专为希望深入了解和掌握SQL Server 2008报表服务的读者准备的详尽教材。本书由Stacia Misner撰写，由Microsoft Press出版，版权所有，未经许可的复制或传播均属违法。书籍详细介绍了如何在SQL Server 2008中创建、管理和部署报表，支持多种数据源和安全性管理，适合IT专业人员阅读。报表服务的核心组件包括报表服务器、报表管理器和报表设计器，支持数据集定义、表达式计算、样式格式化以及图表图形的应用。报表服务不仅适用于Web服务器模式和本机模式，还可以将报表嵌入企业门户或独立应用程序中。

在学习SQL Server数据库时，理解其各种数据类型至关重要。将详细介绍SQL Server 2012提供的数据类型，包括数值型如int、float、decimal，日期时间型如datetime、date，以及字符串型如varchar、nvarchar等。每种数据类型的特点和应用场景将一一探讨，帮助读者深入理解和应用。