TechNet MSSQL 2000完結篇

TechNet中文網絡廣播在之前已經推出了sql server 2000的基礎系列和管理專家系列，使廣大聽眾認識並掌握了SQL Server 2000的管理技巧。本次系列作為前兩次系列課程的完結篇，將會從性能調優及維護的角度為廣大聽眾提供了一道實用而精致的大餐，本次系列精心打造，深入講解，案例分析，專家答疑，徹底闡述SQL Server 2000內部構造，提供性能優化和維護的最佳方法和使用工具。趕緊來參加本次SQL Server 2000最後一次系列吧！

徹底掌握SQL Server 2000體系結構（一）-引擎結構

講師信息：陳亮
2006年09月06日 10:00-11:30
Level: 300

本次課程將深入剖析SQL Server 2000的引擎結構、內存結構以及進程結構，使廣大聽眾掌握為SQL Server 2000進行內存優化以及CPU優化的正確方法。

徹底掌握SQL Server 2000體系結構（二）-存儲結構

講師信息：王輝
2006年09月08日 10:00-11:30
Level: 300

本次課程將深入揭密SQL Server 2000內部的存儲機制，使廣大聽眾能清楚的了解SQL Server 2000數據是如何被管理和存儲的，以及如何對SQL Server 2000存儲進行優化。

數據並發-徹底掌握SQL Server 2000事務機制

講師信息：王輝
2006年09月13日 10:00-11:30
Level: 300

本次課程將深入揭密SQL Server 2000的事務機制，例如事務的模式，調度機制，隔離性級別等，並同時會講解SQL Server 2000中的事務編程。

徹底掌握SQL Server 2000日志工作機制與檢查點機制

講師信息：王輝
2006年09月25日 10:00-11:30
Level: 300

本次課程將向廣大聽眾深入揭密SQL Server 2000日志是如何工作的，SQL Server 2000基於日志的數據庫恢復機制以及日志檢查點的工作機制。

使用DBCC命令來進行數據庫的維護及性能調節

講師信息：王輝
2006年09月27日 10:00-11:30
Level: 300

本次課程將會將DBCC命令分門別類的進行介紹，讓大家掌握DBCC命令，可以使用它對SQL Server 2000進行維護和性能調節，以及對數據庫進行狀態驗證，並且會向大家介紹很多未公開的DBCC的命令。

設計高效的SQL語句進行查詢優化

講師信息：王輝
2006年09月29日 14:00-15:30
Level: 300

本次課程將詳細介紹SQL語句如何被執行以及如何進行優化，並會在課程中詳細分析SQL優化與數據庫的性能關系，同時向聽眾介紹能對SQL查詢語句進行智能優化的工具SQL Export及優化經驗。

SQL Server 2000索引優化詳解

講師信息：陳亮
2006年10月10日 14:00-15:30
Level: 300

本次課程將針對索引從性能優化的角度進行詳細的講解，使聽眾掌握使用索引的正確方法，影響索引性能的因素，如何對索引進行優化，並且會給出創建、設計索引的合理化的建議，例如如何設計索引的填充因子。最後將以案例形式對索引的應用進行總結。

SQL Server 2000過程優化詳解

講師信息：陳亮
2006年10月12日 14:00-15:30
Level: 300

本次課程將會對存儲過程、游標進行深入的剖析，對他們的執行效率進行對比，介紹各自的使用場景，並提出合理優化的建議和參考。

專業的SQL Server 2000性能管理工具

講師信息：陳亮
2006年10月13日 14:00-15:30
Level: 200

專業的工具無疑對SQL Server 2000的管理員來說會使數據庫管理工作更加的得心應手，本次課程將會向廣大聽眾詳細介紹微軟提供的可免費下載的SQL Server 2000性能調整和維護工具，例如：Microsoft SQL Server Best Practices Analyzer、SQL Server Health and History Tool、SQLIO Disk Subsystem Benchmark Tool等等。

SQL Server 2000性能優化答疑

講師信息：陳亮
2006年10月17日 14:00-15:30
Level: 200

本次課程作為本次系列的最後一次課程，將由微軟資深講師為廣大聽眾現場答疑。

 

引用地址: http://www.microsoft.com/china/technet/webcasts/class/SQL_2000.mspx

 

有興趣的可以參加 微軟最後一次 MSSQL 2000 的廣播, 而且內容非常好 值得推薦.

祝大家都能寫出 優秀的數據應用

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