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分区表说明
阅读量:5317 次
发布时间:2019-06-14

本文共 3704 字,大约阅读时间需要 12 分钟。

 用分区表,以下是说明和方法!
SQL code
高性能网站建设之 MS Sql Server数据库分区 什么是数据库分区? 数据库分区是一种对表的横向分割,Sql server 2005企业版和之后的Sql server版本才提供这种技术,这种对表的横向分割不同于2000中的表分割,它对访问用户是透明的,用户并不会感觉的表被横向分割了。(2000中的表横向分割是建n个表例如按时间建表每月一个表,表名不同,最后需要做一个大视图) 关于具体的如何做分区,请参考数据库分区演练http:
//
www.cnblogs.com
/
yukaizhao
/
archive
/
2008
/
05
/
07
/
sql_partition_test.html 为什么要分区? 显而易见分区是为了提高数据库的读写性能,提高数据库的效率; 分区是否总是可以提高效率? 分区是一把双刃剑,并不总能提高效率,这和具体情况有关系。 之所以有分区技术,分区技术用的好的话可以提高性能,是因为一方面分区把一大块数据分成了n小块,这样查询的时候很快定位到某一小块上,在小块中寻址要快很多;另一方面CPU比磁盘IO快很多倍,而硬件上又有多个磁盘,或者是RAID(廉价磁盘冗余阵列),可以让数据库驱动CPU同时去读写不同的磁盘,这样才有可能可以提高效率。 分区在有些时候并不能提高读写效率,比如说我们经常看到的按照日期字段去分区MSDN例子,这个实例中是按照记录的生成时间来分区的,把一年的数据分割成12个分区,每月一个。这样的分区导致分区并不能实现CPU同步写并提高写入性能,因为在同一个时段CPU总是要写入到最新的那一个分区对应的磁盘中。另一个问题是:这样分区是否可以提高读取性能呢?答案是不一定,要看根据什么字段来查询,如果是根据时间来查询,根据时间生成报表那么这种分区肯定会提高查询的效率,但是如果是按照某个客户查询客户最近1年内的账单数据,这样数据分布到不同的分区上,这样的话效率就不一定能提高了,这要看数据在同一个分区上连续分布的读性能高,还是CPU从几个磁盘上同步读取,然后在合并数据的性能更高一些,这和读取数据的记录数也有关系。 如何分区?用什么字段做分区依据? 具体如何分区和涉及的业务有关系,要看业务上最经常的写入和读取操作是什么,然后再考虑分区的策略。 既然与具体业务相关,我们就假定一个业务环境,假如我们要做一个论坛,对论坛的帖子和回复表进行分区。 论坛中最常见的写操作是1)发帖
2
)回复帖子, 最常见的读操作是
1
) 根据帖子id显示帖子详情和分页的帖子回复
2
) 根据帖子版面帖子列表页根据版面id分页读取帖子列表数据 怎么分区更合适呢?现在还没有准确答案,我有两种可能的方案,写下来,大家讨论看看。 方案1. 根据帖子ID区域段分区(
1
-
300w一个分区、300w
-
600w一个分区…),这样理论上可以提高帖子详细页的读取速度,而对于写操作性能没有益处,对于根据版面id读取帖子列表页有可能有益 方案2. 根据版面id进行分区,这样对于写性能应该有提高,不同的分区对应不同的版面,当有两个版面同时有发帖回帖操作时,有可能可以并发写。对于根据版面id获得帖子列表页数据也可以提高性能,而对于帖子详细信息页没有性能影响。 多大的数据量才需要分区? 这个问题我只能说一个内部标准,如果一张表的记录超过在超过1000w,并以每月百万的数据量增长,那就需要分区。大家有不同的看法请回复讨论 关于具体的如何做分区,请参考数据库分区演练http:
//
www.cnblogs.com
/
yukaizhao
/
archive
/
2008
/
05
/
07
/
sql_partition_test.html
[
code=SQL
]
代码加注释,希望对初学者有用。
USE
[
master
]
GO
if
exists
(
select
*
from
sys.databases
where
name
=
'
Test_1
'
)
drop
database
Test_1
GO
--
创建新库,要演练分区所以我们会多创建两个文件组Test_A,Test_B,以便在后面的分区方案中使用。
CREATE
DATABASE
[
Test_1
]
ON
PRIMARY
( NAME
=
N
'
test_1
'
, FILENAME
=
N
'
D:\sqldata\test_1.mdf
'
, SIZE
=
10240KB , MAXSIZE
=
UNLIMITED, FILEGROWTH
=
1024KB ), FILEGROUP
[
test_A
]
( NAME
=
N
'
Test_A
'
, FILENAME
=
N
'
D:\sqldata\test_A.ndf
'
, SIZE
=
1024KB , MAXSIZE
=
UNLIMITED, FILEGROWTH
=
1024KB ), FILEGROUP
[
test_B
]
( NAME
=
N
'
Test_B
'
, FILENAME
=
N
'
D:\sqldata\test_B.ndf
'
, SIZE
=
1024KB , MAXSIZE
=
UNLIMITED, FILEGROWTH
=
1024KB )
LOG
ON
( NAME
=
N
'
Test_log
'
, FILENAME
=
N
'
D:\sqldata\Test_log.ldf
'
, SIZE
=
7616KB , MAXSIZE
=
2048GB , FILEGROWTH
=
10
%
) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS
GO
USE
[
Test_1
]
GO
--
若分区函数存在则先drop掉
IF
EXISTS
(
SELECT
*
FROM
sys.partition_functions
WHERE
name
=
N
'
test_partition
'
)
DROP
PARTITION
FUNCTION
[
test_partition
]
GO
/**//*
创建分区函数给后面的分区方案使用,分区函数很简单就是指定一个范围确定在某个值为什么的时候放在那个分区上
*/
--
新建一个简单的分区函数,该函数以1000为界分两个区
create
partition
function
test_partition(
int
)
AS
RANGE
LEFT
FOR
VALUES
(
1000
)
go
/**//*
看分区方案是否存在,若存在先drop掉
*/
IF
EXISTS
(
SELECT
*
FROM
sys.partition_schemes
WHERE
name
=
N
'
test_scheme
'
)
DROP
PARTITION SCHEME test_scheme
GO
--
创建分区方案,分区方案需要指定一个分区函数,并指定在分区函数中分的区需要放在哪一个文件组上
create
partition scheme test_scheme
AS
PARTITION
[
test_partition
]
TO
(test_A,test_B)
GO
--
创建分区表
if
object_id
(
'
student
'
,
'
U
'
)
is
not
null
drop
table
student;
go
create
table
student ( id
int
identity
(
1
,
1
)
not
null
, name
varchar
(
10
)
not
null
, class
int
not
null
, grade
int
)
on
test_scheme(class)
--
在此处指定该表要使用的分区方案,并将指定分区依据列
go
--
随便插入几条数据
insert
into
student
values
(
'
AQU
'
,
10
,
100
);
--
这条数据在A分区上
insert
into
student
values
(
'
AQU_边界
'
,
1000
,
89
);
--
这边数据也在A分区上是个边界,因为我们上面在函数中指定的是RANGE LEFT,所以1000在A分区上
insert
into
student
values
(
'
BQU
'
,
1001
,
90
);
--
这一条肯定是在B分区上了。
go
--
最后看看结果。$partition.分区函数(分区列)可以返回某一行所在的分区序号
select
*
,分区序号
=
$partition.test_partition(class)
from
student
GO
[/code]

转载于:https://www.cnblogs.com/wala-wo/archive/2012/01/16/5119514.html

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