數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu)是每一個(gè)優(yōu)秀SQL Server管理員最終的責(zé)任。雖然保證數(shù)據(jù)的安全和可用性是我們的的目標(biāo)，但是假如數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序無(wú)法滿足用戶的要求，那么DBA們會(huì)因?yàn)樾阅艿拖碌脑O(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)而受到指責(zé)。SQL Server 2005在數(shù)據(jù)庫(kù)性能方面得到了很多提高，尤其是表分區(qū)的技術(shù)。如果你還沒(méi)不了解表分區(qū)的特征，那么請(qǐng)你花點(diǎn)時(shí)間讀這篇文章。
表分區(qū)的概念不是一個(gè)新的概念;只要你當(dāng)過(guò)一段時(shí)間的SQL Server DBA，那么你可能已經(jīng)對(duì)一些頻繁訪問(wèn)的表進(jìn)行過(guò)歸檔，當(dāng)這個(gè)表中的歷史數(shù)據(jù)變的不再經(jīng)常被訪問(wèn)的時(shí)候。比如，假設(shè)你有一個(gè)打印時(shí)間報(bào)表的應(yīng)用，你的報(bào)告很少會(huì)查詢1995年的數(shù)據(jù)，因?yàn)榻^大部分的預(yù)算規(guī)劃會(huì)基于最近幾年的數(shù)據(jù)。
在SQL Server的早期版本中，你可以創(chuàng)建多個(gè)表。每一個(gè)表都具有相同的列結(jié)構(gòu)，用來(lái)保存不同年份的數(shù)據(jù)。這樣，當(dāng)存在著對(duì)歷史數(shù)據(jù)訪問(wèn)的必要的時(shí)候，你可以創(chuàng)建一個(gè)視圖來(lái)對(duì)這些表進(jìn)行查詢處理。將數(shù)據(jù)保存在多個(gè)表中是很方便的，因?yàn)橄鄬?duì)于查詢時(shí)掃描整個(gè)大表，掃描小表會(huì)更快。但是這種好處只有在你預(yù)先知道哪些時(shí)間段的數(shù)據(jù)會(huì)被訪問(wèn)。同時(shí)，一旦數(shù)據(jù)過(guò)期，你還需要?jiǎng)?chuàng)建新表并且轉(zhuǎn)移新產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)。
SQL Server 7和SQL Server 2000支持分布式分區(qū)視圖(distributed partitioned views，又稱為物化視圖，materialized views).分布式分區(qū)視圖由分布于多臺(tái)服務(wù)器上的、具有相同表結(jié)構(gòu)的表構(gòu)成，而且你還需要為每一個(gè)服務(wù)器增加鏈接服務(wù)器定義(linked server definitions)，最后在其中一臺(tái)服務(wù)器上創(chuàng)建一個(gè)視圖將每臺(tái)服務(wù)器上返回的數(shù)據(jù)合并起來(lái)。這里的設(shè)計(jì)思想是數(shù)據(jù)庫(kù)引擎可以利用多臺(tái)服務(wù)器的處理能力來(lái)滿足查詢。
但是，分布式分區(qū)視圖(DPV)受到很多限制，你可以在SQL Server的在線幫助文檔中閱讀到。雖然DPV在一些情況下能夠提供性能上的提高，但是這種技術(shù)不能被廣泛的應(yīng)用。已經(jīng)被證明它們不能滿足逐步增長(zhǎng)的企業(yè)級(jí)應(yīng)用的要求。何況，DPV的實(shí)現(xiàn)是一個(gè)費(fèi)力的過(guò)程，需要DBA進(jìn)行很多工作。
SQL Server 2005開(kāi)始支持表分區(qū)，這種技術(shù)允許所有的表分區(qū)都保存在同一臺(tái)服務(wù)器上。每一個(gè)表分區(qū)都和在某個(gè)文件組(filegroup)中的單個(gè)文件關(guān)聯(lián)。同樣的一個(gè)文件/文件組可以容納多個(gè)分區(qū)表。
在這種設(shè)計(jì)架構(gòu)下，數(shù)據(jù)庫(kù)引擎能夠判定查詢過(guò)程中應(yīng)該訪問(wèn)哪個(gè)分區(qū)，而不用掃描整個(gè)表。如果查詢需要的數(shù)據(jù)行分散在多個(gè)分區(qū)中，SQL Server使用多個(gè)處理器對(duì)多個(gè)分區(qū)進(jìn)行并行查詢。你可以為在創(chuàng)建表的時(shí)候就定義分區(qū)的索引。 對(duì)小索引的搜索或者掃描要比掃描整個(gè)表或者一張大表上的索引要快很多。因此，當(dāng)對(duì)大表進(jìn)行查詢，表分區(qū)可以產(chǎn)生相當(dāng)大的性能提升。
現(xiàn)在讓我們通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)了解表分區(qū)是如何發(fā)揮作用的。在這篇文章中，我不想深入到分區(qū)的語(yǔ)法細(xì)節(jié)當(dāng)中，這些你可以在SQL Server的在線幫助文檔中找到。下面的例子基于存儲(chǔ)著一個(gè)時(shí)間報(bào)表系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。除了默認(rèn)的文件組，我另外創(chuàng)建了7個(gè)文件組，每一個(gè)文件組僅包含一個(gè)文件，這個(gè)文件將存儲(chǔ)由分區(qū)函數(shù)定義的一部分?jǐn)?shù)據(jù)。
為了測(cè)試表分區(qū)的性能提升，我向這個(gè)分區(qū)表中插入了一千五百萬(wàn)行，同時(shí)向另外一個(gè)具有相同表結(jié)構(gòu)、但是沒(méi)有進(jìn)行分區(qū)的表插入了同樣的數(shù)據(jù)。對(duì)分區(qū)表執(zhí)行的INSERT語(yǔ)句運(yùn)行的更快一些。甚至在我的內(nèi)存不到1G的筆記本電腦上，對(duì)分區(qū)表的INSERT語(yǔ)句比不分區(qū)的表的INSERT語(yǔ)句要快上三倍。當(dāng)然，查詢的執(zhí)行時(shí)間依據(jù)硬件資源的差異而所有變化，但是你還是能夠在你的環(huán)境中感到不同程度的提升。
表分區(qū)的概念不是一個(gè)新的概念;只要你當(dāng)過(guò)一段時(shí)間的SQL Server DBA，那么你可能已經(jīng)對(duì)一些頻繁訪問(wèn)的表進(jìn)行過(guò)歸檔，當(dāng)這個(gè)表中的歷史數(shù)據(jù)變的不再經(jīng)常被訪問(wèn)的時(shí)候。比如，假設(shè)你有一個(gè)打印時(shí)間報(bào)表的應(yīng)用，你的報(bào)告很少會(huì)查詢1995年的數(shù)據(jù)，因?yàn)榻^大部分的預(yù)算規(guī)劃會(huì)基于最近幾年的數(shù)據(jù)。
在SQL Server的早期版本中，你可以創(chuàng)建多個(gè)表。每一個(gè)表都具有相同的列結(jié)構(gòu)，用來(lái)保存不同年份的數(shù)據(jù)。這樣，當(dāng)存在著對(duì)歷史數(shù)據(jù)訪問(wèn)的必要的時(shí)候，你可以創(chuàng)建一個(gè)視圖來(lái)對(duì)這些表進(jìn)行查詢處理。將數(shù)據(jù)保存在多個(gè)表中是很方便的，因?yàn)橄鄬?duì)于查詢時(shí)掃描整個(gè)大表，掃描小表會(huì)更快。但是這種好處只有在你預(yù)先知道哪些時(shí)間段的數(shù)據(jù)會(huì)被訪問(wèn)。同時(shí)，一旦數(shù)據(jù)過(guò)期，你還需要?jiǎng)?chuàng)建新表并且轉(zhuǎn)移新產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)。
SQL Server 7和SQL Server 2000支持分布式分區(qū)視圖(distributed partitioned views，又稱為物化視圖，materialized views).分布式分區(qū)視圖由分布于多臺(tái)服務(wù)器上的、具有相同表結(jié)構(gòu)的表構(gòu)成，而且你還需要為每一個(gè)服務(wù)器增加鏈接服務(wù)器定義(linked server definitions)，最后在其中一臺(tái)服務(wù)器上創(chuàng)建一個(gè)視圖將每臺(tái)服務(wù)器上返回的數(shù)據(jù)合并起來(lái)。這里的設(shè)計(jì)思想是數(shù)據(jù)庫(kù)引擎可以利用多臺(tái)服務(wù)器的處理能力來(lái)滿足查詢。
但是，分布式分區(qū)視圖(DPV)受到很多限制，你可以在SQL Server的在線幫助文檔中閱讀到。雖然DPV在一些情況下能夠提供性能上的提高，但是這種技術(shù)不能被廣泛的應(yīng)用。已經(jīng)被證明它們不能滿足逐步增長(zhǎng)的企業(yè)級(jí)應(yīng)用的要求。何況，DPV的實(shí)現(xiàn)是一個(gè)費(fèi)力的過(guò)程，需要DBA進(jìn)行很多工作。
SQL Server 2005開(kāi)始支持表分區(qū)，這種技術(shù)允許所有的表分區(qū)都保存在同一臺(tái)服務(wù)器上。每一個(gè)表分區(qū)都和在某個(gè)文件組(filegroup)中的單個(gè)文件關(guān)聯(lián)。同樣的一個(gè)文件/文件組可以容納多個(gè)分區(qū)表。
在這種設(shè)計(jì)架構(gòu)下，數(shù)據(jù)庫(kù)引擎能夠判定查詢過(guò)程中應(yīng)該訪問(wèn)哪個(gè)分區(qū)，而不用掃描整個(gè)表。如果查詢需要的數(shù)據(jù)行分散在多個(gè)分區(qū)中，SQL Server使用多個(gè)處理器對(duì)多個(gè)分區(qū)進(jìn)行并行查詢。你可以為在創(chuàng)建表的時(shí)候就定義分區(qū)的索引。 對(duì)小索引的搜索或者掃描要比掃描整個(gè)表或者一張大表上的索引要快很多。因此，當(dāng)對(duì)大表進(jìn)行查詢，表分區(qū)可以產(chǎn)生相當(dāng)大的性能提升。
現(xiàn)在讓我們通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)了解表分區(qū)是如何發(fā)揮作用的。在這篇文章中，我不想深入到分區(qū)的語(yǔ)法細(xì)節(jié)當(dāng)中，這些你可以在SQL Server的在線幫助文檔中找到。下面的例子基于存儲(chǔ)著一個(gè)時(shí)間報(bào)表系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。除了默認(rèn)的文件組，我另外創(chuàng)建了7個(gè)文件組，每一個(gè)文件組僅包含一個(gè)文件，這個(gè)文件將存儲(chǔ)由分區(qū)函數(shù)定義的一部分?jǐn)?shù)據(jù)。
為了測(cè)試表分區(qū)的性能提升，我向這個(gè)分區(qū)表中插入了一千五百萬(wàn)行，同時(shí)向另外一個(gè)具有相同表結(jié)構(gòu)、但是沒(méi)有進(jìn)行分區(qū)的表插入了同樣的數(shù)據(jù)。對(duì)分區(qū)表執(zhí)行的INSERT語(yǔ)句運(yùn)行的更快一些。甚至在我的內(nèi)存不到1G的筆記本電腦上，對(duì)分區(qū)表的INSERT語(yǔ)句比不分區(qū)的表的INSERT語(yǔ)句要快上三倍。當(dāng)然，查詢的執(zhí)行時(shí)間依據(jù)硬件資源的差異而所有變化，但是你還是能夠在你的環(huán)境中感到不同程度的提升。