SQL Server 2008 的 Transact-SQL 语言增强（1）
作者：张洪举 Microsoft MVP
应用于：SQL Server 2008
日期：2008/9/1
Microsoft SQL Server 2008 对 Transact-SQL 语言进行了进一步增强，主要包括：ALTER DATABASE 兼容级别设置、复合运算符、CONVERT 函数、日期和时间功能、GROUPING SETS、MERGE 语句、SQL 依赖关系报告、表值参数和 Transact-SQL 行构造函数。
1．ALTER DATABASE 兼容级别设置
某些数据库行为与 SQL Server 版本有关，通过 ALTER DATABASE 下面新增的语法，可以设置数据库兼容级别，它取代了以前版本中的 sp_dbcmptlevel 过程。
ALTER DATABASE database_name
SET COMPATIBILITY_LEVEL = { 80 | 90 | 100 }
可用的设置值80、90、100分别代表 SQL Server 2000、2005和2008。
2．复合运算符
SQL Server 2008 现在支持如下复合运算符，可执行操作并将变量设置为结果。
运算符
操作
+=
将原始值加上一定的量，并将原始值设置为结果
-=
将原始值减去一定的量，并将原始值设置为结果
*=
将原始值乘上一定的量，并将原始值设置为结果
/=
将原始值除以一定的量，并将原始值设置为结果
%=
将原始值除以一定的量，并将原始值设置为余数
&=
对原始值执行位与运算，并将原始值设置为结果
^=
对原始值执行位异或运算，并将原始值设置为结果
|=
对原始值执行位或运算，并将原始值设置为结果
如：
DECLARE @x1 int = 27;
SET @x1 += 2 ;
SELECT @x1 -- 返回29
3．CONVERT 函数
CONVERT 函数现在允许在二进制和字符十六进制值之间进行转换。函数语法格式如下：
CONVERT ( data_type [ ( length ) ] , expression [ , style ] )
expression 是被转换的有效的表达式，data_type 目标数据类型（不能使用别名数据类型），length 指定目标数据类型长度的可选整数，style 指定 CONVERT 函数如何转换 expression 的整数表达式。
如果 expression 为 binary(n)、varbinary(n)、char(n) 或 varchar(n)，则 style 可以为下表中显示的值之一。
值 输出 0（默认值）
将 ASCII 字符转换为二进制字节，或者将二进制字节转换为 ASCII 字符。每个字符或字节按照 1:1 进行转换。
如果 data_type 为二进制类型，则会在结果左侧添加字符 0x。
1, 2
对于 style 1，将在转换后的结果左侧添加字符 0x。作为要转换的二进制表达式，字符 0x 必须为表达式中的前两个字符。
在style为2的情况下，生成的二进制值不会包含字符 0x。作为要转换的二进制表达式，也不需要在字符前面包含字符 0x。
如果 data_type 为二进制类型，则表达式必须为字符表达式。
如果转换后的表达式长度大于 data_type 长度，则会在右侧截断结果。
如果固定长度 data_types 大于转换后的结果，则会在结果右侧添加零。
如果 data_type 为字符类型，则表达式必须为二进制表达式。每个二进制字符均转换为两个十六进制字符。如果转换后的表达式长度大于 data_type 长度，则会在右侧截断结果。
如果 data_type 为固定大小的字符类型，并且转换后的结果长度小于其 data_type 长度，则会在转换后的表达式右侧添加空格，以使十六进制数字的个数保持为偶数。
参考下面的示例代码：
--转换二进制值 0x4E616d65 到一个字符值
SELECT CONVERT(char(8), 0x4E616d65, 0) AS 'Style 0, 二进制到字符'
--下面的示例演示了 Style 为 1 的情况下,如何强行截断结果值。
--产生的结果值由于包含字符 0x ，所以被截断
SELECT CONVERT(char(8), 0x4E616d65, 1) AS 'Style 1, 二进制到字符'
--下面的示例演示了 Style 为 2 的情况下，没有截断结果值。
--这是因为 0x 字符未包含在结果中
SELECT CONVERT(char(8), 0x4E616d65, 2) AS 'Style 2, 二进制到字符'
--转换字符值 Name 到一个二进制值
SELECT CONVERT(binary(8), 'Name', 0) AS 'Style 0, 字符到二进制'
SELECT CONVERT(binary(4), '0x4E616D65', 1) AS 'Style 1, 字符到二进制'
SELECT CONVERT(binary(4), '4E616D65', 2) AS 'Style 2, 字符到二进制'
结果如下：
4．日期和时间功能
DATEPART ( datepart , date )函数用于返回 date中的指定 datepart 的整数。如：
SELECT DATEPART(YEAR,'2007-05-10') --返回2007
SQL Server 2008 包含对 ISO 周-日期系统的支持，即周的编号系统。每周都与该周内星期四所在的年份关联。例如，2004 年第 1 周 (2004W01) 从 2003 年 12 月 29 日星期一到 2004 年 1 月 4 日星期天。一年中最大的周数可能为 52 或 53。这种编号方式通常用于欧洲国家，但其他国家/地区很少用到。
下面分别是2010年和2009年1月份的日历。由于2010年第一个星期中的星期四是2010-1-7日，所以2010-1-3日及之前的日期会作为2009年的第53个星期，而不是2010年的第一个星期。而对于2009年1月份的日历，由于星期四是2009-1-1，所以该星期会作为2009年的第一个星期。当然，该星期也包含了2008-12-28至31的4天。
参考下面的代码：
SELECT DATEPART(ISO_WEEK,'2010-1-3') --返回53
SELECT DATEPART(ISO_WEEK,'2010-1-4') --返回1
SELECT DATEPART(ISO_WEEK,'2009-1-1') --返回1
5．ROLLUP、CUBE 和GROUPING SETS
在SQL Server 2008之前，进行分组统计汇总，可以在GROUP BY子句中使用WITH ROLLUP和WITH CUBE参数。ROLLUP指定在结果集内不仅包含由GROUP BY提供的行，还包含汇总行。按层次结构顺序，从组内的最低级别到最高级别汇总组。而CUBE参数则在使用ROLLUP参数所返回结果集的基础上，再将每个可能的组和子组组合在结果集内返回。
例如，假设dbo.T1表中存在下列数据：
执行下面的查询语句：
SELECT CustName,ProductID,SUM(Sales) AS 'SalesTotal'
FROM dbo.T1
GROUP BY CustName,ProductID
WITH CUBE
ORDER BY CustName,ProductID;
SELECT CustName,ProductID,SUM(Sales) AS 'SalesTotal'
FROM dbo.T1
GROUP BY CustName,ProductID
WITH ROLLUP
ORDER BY CustName,ProductID;
得到下面的结果集合，可以看出，使用WITH CUBE多出了对子组ProductID的两行汇总。
而在SQL Server 2008中，GROUPING SETS、ROLLUP 和 CUBE 运算符已添加到 GROUP BY 子句中。不再推荐使用不符合 ISO 的 WITH ROLLUP、WITH CUBE 和 ALL 语法。在SQL Server 2008中，可以将上面的WITH CUBE语句改写为如下的形式：
SELECT CustName,ProductID,SUM(Sales) AS 'SalesTotal'
FROM dbo.T1
GROUP BY CUBE(CustName,ProductID)
ORDER BY CustName,ProductID;
如果不需要获得由完备的 ROLLUP 或 CUBE 运算符生成的全部分组，则可以使用 GROUPING SETS 仅指定所需的分组。例如，下面的语句将得到分别按CustName和ProductID分组汇总结果集的并集。
SELECT CustName,ProductID,SUM(Sales) AS 'SalesTotal'
FROM dbo.T1
GROUP BY GROUPING SETS(CustName,ProductID)
ORDER BY CustName,ProductID;
结果集如下：
上面的语句等同于下面的UNION ALL语句：
SELECT CustName,NULL AS ProductID,SUM(Sales) AS 'SalesTotal'
FROM dbo.T1
GROUP BY CustName
UNION ALL
SELECT NULL AS CustName,ProductID,SUM(Sales) AS 'SalesTotal'
FROM dbo.T1
GROUP BY ProductID
