sql server2000数据库

调整SQL Server 2000运行中数据库结构

在数据库开发和管理过程中，我们经常需要对数据库结构进行调整，这可能包括添加、删除或修改表、列、索引等，本文将介绍如何在SQL Server 2000中调整数据库结构。

1、添加表

要在SQL Server 2000中添加表，可以使用CREATE TABLE语句，以下是一个简单的示例：

CREATE TABLE Employees (
    EmployeeID int NOT NULL,
    FirstName varchar(50) NOT NULL,
    LastName varchar(50) NOT NULL,
    BirthDate date,
    HireDate date,
    DepartmentID int,
    PRIMARY KEY (EmployeeID)
);

这个语句创建了一个名为Employees的表，包含以下列：EmployeeID、FirstName、LastName、BirthDate、HireDate和DepartmentID，EmployeeID是主键。

2、删除表

要从SQL Server 2000中删除表，可以使用DROP TABLE语句，以下是一个简单的示例：

DROP TABLE Employees;

这个语句将删除名为Employees的表及其所有数据和索引，请注意，执行此操作后，表中的所有数据都将丢失，无法恢复。

3、修改表结构

要对SQL Server 2000中的表结构进行修改，可以使用ALTER TABLE语句，以下是一个简单的示例：

ALTER TABLE Employees
ADD Email varchar(100);

这个语句将在Employees表中添加一个名为Email的列，数据类型为varchar(100)。

4、添加索引

要在SQL Server 2000中为表添加索引，可以使用CREATE INDEX语句，以下是一个简单的示例：

CREATE INDEX idx_Employees_LastName ON Employees (LastName);

这个语句为Employees表的LastName列创建一个名为idx_Employees_LastName的索引，这将提高基于LastName查询的性能。

5、删除索引

要从SQL Server 2000中的表删除索引，可以使用DROP INDEX语句，以下是一个简单的示例：

DROP INDEX idx_Employees_LastName ON Employees;

这个语句将删除Employees表的LastName列上的名为idx_Employees_LastName的索引，请注意，删除索引可能会影响查询性能，在删除索引之前，请确保了解其对查询性能的影响。

6、修改索引属性

要修改SQL Server 2000中表的索引属性，可以使用ALTER INDEX语句，以下是一个简单的示例：

ALTER INDEX idx_Employees_LastName ON Employees REBUILD;

这个语句将重建Employees表的LastName列上的名为idx_Employees_LastName的索引，这将优化索引，提高查询性能，请注意，重建索引可能需要较长时间，并占用大量系统资源，在执行此操作时，请确保数据库的性能不受影响。

7、添加约束

要在SQL Server 2000中为表添加约束，可以使用CREATE CONSTRAINT语句，以下是一个简单的示例：

CREATE CONSTRAINT chk_Employees_Age CHECK (DATEDIFF(year, BirthDate, GETDATE()) >= 18);

这个语句为Employees表添加一个名为chk_Employees_Age的CHECK约束，要求员工的出生日期距离当前日期至少18年，这将确保表中的数据满足此条件。

8、删除约束

要从SQL Server 2000中的表删除约束，可以使用DROP CONSTRAINT语句，以下是一个简单的示例：

ALTER TABLE Employees NOCHECK CONSTRAINT chk_Employees_Age;
DROP CONSTRAINT chk_Employees_Age;
ALTER TABLE Employees CHECK CONSTRAINT all;

这个语句首先禁用Employees表上名为chk_Employees_Age的约束，然后删除该约束，最后重新启用所有约束，请注意，在禁用和启用约束之间，表中的数据可能会违反约束条件，在执行此操作时，请确保了解其对数据的影响。