分区表     测试版本:        Microsoft SQL Server 2014 - 12.0.2000.8 (X64)     Feb 20 2014 20:04:26     Copyright (c) Microsoft Corporation     Enterprise Edition (64-bit) on Windows NT 6.1 <X64> (Build 7601: Service Pack 1) ------新加文件组------ ALTER DATABASE

项目问题:有一张日志表,插入和查询为主,每天记录数据为200多万,大小为2G-4G之间.一开始开发人员使用delete语句手动删除,保留7天数据,经常造成阻塞和性能瓶颈.但是如果不删除数据随着表越来越大,查询效率很低,由于应用有超时设置,经常出现timeout. 优化思路:采用分区表来实现日志表的自动随时间窗口滚动,即每天新增明天分区,并将7天前数据归档至日志表.以8月份为例子,当日日期为8号,流程如下图: 具体步骤: 1.建立32个文件组,32个数据库文件,对应于每月31天,每月对31个文件进

什么是分区表 一般情况下,我们建立数据库表时,表数据都存放在一个文件里. 但是如果是分区表的话,表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理.这样文件的大小随着拆分而减小,还得到硬件系统的加强,自然对我们操作数据是大大有利的. 所以大数据量的数据表,对分区的需要还是必要的,因为它可以提高select效率,还可以对历史数据经行区分存档等.但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦,因为表分区会对数据库产生不必要的

我们知道很多事情都存在一个分治的思想,同样的道理我们也可以用到数据表上,当一个表很大很大的时候,我们就会想到将表拆 分成很多小表,查询的时候就到各个小表去查,最后进行汇总返回给调用方来加速我们的查询速度,当然切分可以使用横向切分,纵向 切分,比如我们最熟悉的订单表,通常会将三个月以外的订单放到历史订单表中,这里的三个月就是将订单表进行切分的依据. 好了,分区表的好处我想大家都很清楚了,下面我们看看如何实现. 一:分区表 这里我们做个例子,创建一个test数据库,表名为shop,以createti

原文地址:https://www.cnblogs.com/libingql/p/4087598.html 1. 分区表简介 分区表在逻辑上是一个表,而物理上是多个表.从用户角度来看,分区表和普通表是一样的.使用分区表的主要目的是为改善大型表以及具有多个访问模式的表的可伸缩性和可管理性. 分区表是把数据按设定的标准划分成区域存储在不同的文件组中,使用分区可以快速而有效管理和访问数据子集. 1.1> 适合做分区表的情况 ◊ 数据库中某个表的数据很多,在查询数据时会明显感觉到速度很慢,这个时候需要考虑

1. 分区表简介 分区表在逻辑上是一个表,而物理上是多个表.从用户角度来看,分区表和普通表是一样的.使用分区表的主要目的是为改善大型表以及具有多个访问模式的表的可伸缩性和可管理性. 分区表是把数据按设定的标准划分成区域存储在不同的文件组中,使用分区可以快速而有效管理和访问数据子集. 1.1> 适合做分区表的情况 ◊ 数据库中某个表的数据很多,在查询数据时会明显感觉到速度很慢,这个时候需要考虑分区表: ◊ 数据是分段的,如以年份为分隔的数据,对于当年的数据经常进行增删改查操作,而对于往年的数据几乎

背景:对NEWISS数据库创建分区表T_SALES的SQL.按照日期来进行分区步骤:1:创建文件组2:创建数据文件3:创建分区函数4:创建分区方案5:创建表及聚集索引6:导入测试数据(此处略),并查询数据分区情况7:测试交换分区8:测试合并分区9:测试拆分分区 --创建7个文件组 ALTER DATABASE [NEWISS] ADD FILEGROUP [FG_SALES_SYSDATE_1] ALTER DATABASE [NEWISS] ADD FILEGROUP [FG_SALES_SY

对于提高查询性能非常有效,因此,一般应该考虑应该考虑为分区表建立索引,为分区表建立索引与为普通表建立索引的语法一直,但是,其行为与普通索引有所差异. 默认情况下,分区表中创建的索引使用与分区表相同分区架构和分区列,这样,索引将于表对齐.将表与其索引对齐,可以使管理工作更容易进行,对于滑动窗口方案尤其如此.若要启动分区切换,表的所有索引都必须对齐. 尽管可以从已分区索引的基表中单独实现已分区索引,但通常的做法是 先设计一个已分区表,然后为该表创建索引.执行此操作时,SQL Server 将使用与该

首先祝大家新年快乐,身体健康,万事如意. 一般来说一个系统最先出现瓶颈的点很可能是数据库.比如我们的生产系统并发量很高在跑一段时间后,数据库中某些表的数据量会越来越大.海量的数据会严重影响数据库的读写性能. 这个时候我们会开始优化系统,一般会经过这么几个过程: 找出SQL慢查询,针对该SQL进行优化,比如改进SQL的写法,查看执行计划对全表扫描的字段建立索引 引入缓存,把一部分读压力加载到内存中 读写分离 引入队列,把并发的请求使其串行化,来减轻系统瞬时压力 分表/分库 对于第五点优化方案我们来

1.sqlserver 2008 R2 on windows server 2008 R2群集中,有节点A.B,现在需要停机新添加一个节点C进来替换现有节点B,请列出必要的步骤. 2.sqlserver 2008 R2 on windows server 2008 R2群集中,有节点A.B,A节点内存比B节点内存大一倍,为当前的主节点,为了业务需要,需要释放A节点内存即重新启动sqlserver,在尽可能短 时间的前提下,如何让群集服务不发生切换即操作过程中不切换到A节点,请列出操作步骤. 3.

一步一步在Windows中使用MyCat负载均衡 http://www.cnblogs.com/zhangs1986/p/6408981.html   mycat+sqlServer简单demo配置 https://blog.csdn.net/a13631477685/article/details/80415774     Mycat学习实战-Mycat读写分离  -- Pomelo.Data.MyCat https://www.linuxba.com/archives/8016     *M