主 题
首先ai一下Sqlserver 表数据太大问题怎么解决
ai答：
当单表数据达到500GB时，处理起来确实会遇到一些挑战，包括性能问题、备份和恢复时间增加、查询响应时间延长等。以下是一些建议来解决这个问题：
分区：
使用表分区将大表拆分为较小的、更易于管理的片段。例如，可以根据日期、ID范围或其他逻辑来分区。
分区可以提高查询性能，因为只需要扫描与查询相关的分区。
分区也简化了数据管理和备份，因为可以只针对特定分区进行操作。
归档旧数据：
如果表包含大量历史数据，可以考虑将其归档到另一个表或数据库中。
归档意味着将不经常访问的数据移动到成本较低的存储中，这样主表就可以保持较小且性能良好。
可以通过定期脚本或作业来自动化此过程。
水平拆分：
也称为分片，这是一种将数据分散到多个数据库或服务器上的策略。
可以根据某个列（如用户ID或地理区域）的值将数据拆分到不同的表中。
水平拆分可以提高查询性能和可扩展性。
垂直拆分：
将表拆分为两个或更多个表，每个表包含部分列。
这通常用于将大表拆分为规范化形式，其中某些列被移动到新表中，并通过关系键与原始表相关联。
压缩数据：
SQL Server 支持行级和页级压缩，可以减少磁盘空间使用并提高某些查询的性能。
考虑对表或索引使用压缩，特别是如果数据包含大量重复值或未使用的空间。
优化查询：
审查和优化经常运行的查询，确保它们尽可能高效。
使用索引视图、索引和适当的查询设计来提高查询性能。
硬件升级：
如果经常需要处理这么大的表，考虑升级硬件，包括更多的RAM、更快的CPU和更高效的存储。
SSD 可以显著提高I/O性能，特别是对于读密集型工作负载。
使用云服务：
考虑使用云服务，如 Azure SQL Database 或 Amazon RDS，它们提供了可扩展的存储和计算资源。
云服务通常提供了自动备份、故障转移和易于扩展的能力。
定期维护：
定期进行数据库维护，包括重建索引、更新统计信息和清理碎片。
这些操作可以保持数据库性能并减少查询响应时间。
考虑非关系型数据库：
对于某些用例，NoSQL 数据库（如 MongoDB 或 Cassandra）可能更适合存储大量数据，并且它们通常具有更好的扩展性。
在处理如此大的表时，务必在更改生产环境之前进行充分的测试，并确保有可靠的备份和恢复策略。此外，监控系统的性能并经常评估是否需要进一步调整或优化也是很重要的。
采纳建议1：归档旧数据
-- 定义一个testpp 需要定期归档表数据的转移 归档的主要执行sql 示例
create table testpp(id int,date datetime) on [primary]
DECLARE @max AS INT, @rc AS INT;
SET @max = 1000000;
SET @rc = 1;
INSERT INTO testpp VALUES(1,'2018-01-01');
WHILE @rc * 2 <= @max
BEGIN
INSERT INTO dbo.testpp SELECT id + @rc,DATEADD(MI,@rc,[date]) FROM dbo.testpp;
SET @rc = @rc * 2;
END
INSERT INTO dbo.testpp
SELECT id + @rc,DATEADD(MI,@rc,[date]) FROM dbo.testpp WHERE id + @rc <= @max;
go
-- 查看testpp表行数和大小
sp_spaceused testpp
--添加文件组、文件 对testpp表进行分区
use test
alter database test
add filegroup Before2019
alter database test
add filegroup After2019
alter database test
add file(name=N'Before2019',filename='D:\DB\testPartion\Before2019.ndf'
,size=1mb, filegrowth=1mb)
to filegroup Before2019
alter database test
add file(name=N'After2019',filename='D:\DB\testPartion\After2019.ndf'
,size=1mb, filegrowth=1mb)
to filegroup After2019
--创建分区函数
create partition function RangeTime(datetime)
as range left for values('2019-01-01')
--创建分区方案
create partition scheme RangeSchema_CreateTime
as partition [RangeTime]
to(Before2019,After2019)
GO
--为testpp表添加分区
USE [test]
GO
BEGIN TRANSACTION
CREATE CLUSTERED INDEX [ClusteredIndex_on_RangeSchema_CreateTime_636570819394124711] ON [dbo].[testpp]
(
[date]
)WITH (SORT_IN_TEMPDB = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF) ON [RangeSchema_CreateTime]([date])
DROP INDEX [ClusteredIndex_on_RangeSchema_CreateTime_636570819394124711] ON [dbo].[testpp]
COMMIT TRANSACTION
--收缩主文件
USE [test]
GO
DBCC SHRINKFILE(N'test', 0) with no_infomsgs
--参数说明
--emptyfile 转移数据到同文件组的其他文件
--notruncate 移动数据页到文件前段，但不释放空间
--truncateonly 不移动数据页，释放尾部空间
--with no_infomsgs 取消显示所有信息消息
GO
--在归档数据所在的分区文件组上创建和归档表结构相同的表
create table testpp2018(id int,date datetime) on Before2019
--查询partition_number 及其对应数据所在的文件组
;with cte as
(select
object_id
,OBJECT_NAME(i.object_id) tableName
,i.index_id
,dds.partition_scheme_id
,dds.destination_id as partition_number
,fg.groupid
,fg.groupname
,f.fileid
,f.name
,f.filename
--,p.partition_id
--,p.rows
from sys.destination_data_spaces dds,sys.indexes i,sys.sysfilegroups fg,sys.sysfiles f
where dds.partition_scheme_id=i.data_space_id
and dds.data_space_id=fg.groupid
and fg.groupid=f.groupid
)
,cte1 as(
select
ps.data_space_id as partition_scheme_id
,ps.name partiton_schemes_name
,pf.name partition_function_name
,pf.function_id
--,prv.value AS BoundaryValue
from sys.partition_schemes ps ,sys.partition_functions pf--,sys.partition_range_values prv
where ps.function_id=pf.function_id
--and pf.function_id=prv.function_id
)
select cte.tableName,cte.groupname,cte.name,cte.filename
,cte.partition_number,cte1.partiton_schemes_name,cte1.partition_function_name,p.rows
,prv.boundary_id,prv.value BoundaryValue
from cte
inner join cte1 on cte.partition_scheme_id=cte1 .partition_scheme_id
left join sys.partition_range_values prv on cte1.function_id=prv.function_id and cte.partition_number=prv.boundary_id
left join sys.partitions p on cte.object_id=p.object_id and cte.index_id=p.index_id and cte.partition_number=p.partition_number
where cte.object_id=OBJECT_ID('dbo.testpp','U')
--要移出2019年以前的数据,即partition_number=1 的分区，从分区表中移除归档数据到普通表
alter table testpp switch partition 1 to testpp2018
use test
go
--合并分区1
alter partition function RangeTime()
merge range('2019-01-01 00:00:00')
--移除归档分区的文件和文件组
alter database test remove file [Before2019]
alter database test remove filegroup [Before2019]
--通过创建聚集索引的方式将表数据从分区文件移动到主文件
CREATE CLUSTERED INDEX [ClusteredIndex-20180321-145814] ON [dbo].[testpp2018]
(
[id] ASC
) ON [PRIMARY]
GO
DROP INDEX [ClusteredIndex-20180321-145814] ON [dbo].[testpp2018] WITH ( ONLINE = OFF )
GO
--备份主文件
BACKUP DATABASE [test] FILEGROUP=N'PRIMARY'
TO DISK=N'D:\backup\test_PRIMARY_2018.bak'
WITH NOFORMAT,INIT, NAME =N'test-完整 数据库 备份',SKIP,NOREWIND,NOUNLOAD, STATS= 10
go
-- 数据恢复测试
RESTORE DATABASE [test1] FILE=N'test'
FROM DISK=N'D:\backup\test_PRIMARY.bak'
WITH FILE= 1,
MOVEN 'test' TO N'D:\DB\test1\test1.mdf',
MOVEN 'test_log' TO N'D:\DB\test1\test1_1.ldf',
RECOVERY, replace, STATS= 10
GO
--删除归档数据
truncate table [dbo].[testpp2018]
drop table [dbo].[testpp2018]归档后要考虑的问题
1、归档旧数据后的定期归档任务 避免发生数量太大的第二次问题
2、归档任务完成后的 旧数据查询问题
全部评论(0)