数据仓库、数据挖掘系统的显著优势之一是可以在分析的过程中对某个数据DrillThrough to detail。数据仓库较之普通数据库系统，对数据仓库的查询分析要比数据库快许多，这是因为数据仓库在ETL过程中已经对Integrating的数据源做了各种各样的预先统计处理，并增加了多倍的额外空间保存这些处理结果，才取得了对查询的快速反映优势。

虽然分区可以带来众多的好处，但也增加了实现对象的管理费用和复杂性，这可能是得不偿失的。尤其是，您可能不需要为较小的表或目前满足性能和维护要求的表分区。

其HTTP访问机制和SQL2000 Analysis 的一样，通过在IIS中增加应用程序映射（ISAPI扩展）来实现对Analysis服务器的访问。

现在让我们来介绍两个IPVOT和NIPVOT的例子，给做相关开发的朋友提供一个参考：DECLARE @t TABLE(student varchar(50),class varchar(50),grade int)INSERT INTO @tSELECT '孙小美','数学',10 UNION ALLSELECT '孙小美'

有表tb，如下： id values 1 aa，bb 2 aaa，bbb，ccc 欲按，分拆values列，分拆后结果如下： id value 1 aa

整合式开发环境（Integrated Development Environment，IDE）以往仅扮演工具的角色，但近来面对软件在商业应用日趋复杂所带来的「突显特性（Emergent Property）」，这类性质难以在项目初期事前预测，却影响着上线后整体系统运作的稳定性与可靠度，而这也是客户非常在意的两个结案重点。

1、你可以用SQLCMD执行交互式动作，如： C:\sqlcmdsqlcmd 1 SELECT name from sys.databases 2 GO 你也可以试着键入如下命令，现实服务器列表 1:ServerList SERVERS: WUYZ 1如果想看其他命令的使用，可以键入:Help /? 2、执行SQL脚本文件 你可以在SQLCMD命令上加入参数I来执行SQL脚本文件，例如： C:\s