隨著企業(yè)收集和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)信息越來(lái)越多，企業(yè)的數(shù)據(jù)需要通過(guò)不斷優(yōu)化來(lái)適應(yīng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需要。中培偉業(yè)《SQL Server2014數(shù)據(jù)庫(kù)高級(jí)管理與性能調(diào)優(yōu)》培訓(xùn)專家姜老師對(duì)大數(shù)據(jù)量下的SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)自身優(yōu)化進(jìn)行了介紹。

1.1：增加次數(shù)據(jù)文件

從SQL SERVER 2005開(kāi)始，數(shù)據(jù)庫(kù)不默認(rèn)生成NDF數(shù)據(jù)文件，一般情況下有一個(gè)主數(shù)據(jù)文件(MDF)就夠了，但是有些大型的數(shù)據(jù)庫(kù)，由于信息很多，而且查詢頻繁，所以為了提高查詢速度，可以把一些表或者一些表中的部分記錄分開(kāi)存儲(chǔ)在不同的數(shù)據(jù)文件里

由于CPU和內(nèi)存的速度遠(yuǎn)大于硬盤(pán)的讀寫(xiě)速度，所以可以把不同的數(shù)據(jù)文件放在不同的物理硬盤(pán)里，這樣執(zhí)行查詢的時(shí)候，就可以讓多個(gè)硬盤(pán)同時(shí)進(jìn)行查詢，以充分利用CPU和內(nèi)存的性能，提高查詢速度。 在這里詳細(xì)介紹一下其寫(xiě)入的原理，數(shù)據(jù)文件(MDF、NDF)和日志文件(LDF)的寫(xiě)入方式是不一樣的：

數(shù)據(jù)文件：SQL Server按照同一個(gè)文件組里面的所有文件現(xiàn)有空閑空間的大小，按這個(gè)比例把新的數(shù)據(jù)分布到所有有空間的數(shù)據(jù)文件里，如果有三個(gè)數(shù)據(jù)文件A.MDF，B.NDF，C.NDF，空閑大小分別為200mb，100mb，和50mb，那么寫(xiě)入一個(gè)70mb的東西，他就會(huì)向ABC三個(gè)文件中一次寫(xiě)入40、20、10的數(shù)據(jù)，如果某個(gè)日志文件已滿，就不會(huì)向其寫(xiě)入

日志文件：日志文件是按照順序?qū)懭氲模粋€(gè)寫(xiě)滿，才會(huì)寫(xiě)入另外一個(gè)。由上可見(jiàn)，如果能增加其數(shù)據(jù)文件NDF,有利于大數(shù)據(jù)量的查詢速度，但是增加日志文件卻沒(méi)什么用處。

1.2：設(shè)置文件自動(dòng)增長(zhǎng)(大數(shù)據(jù)量，小數(shù)據(jù)量無(wú)需設(shè)置)

在SQL Server 2005中，默認(rèn)MDF文件初始大小為5MB，自增為1MB，不限增長(zhǎng)，LDF初始為1MB，增長(zhǎng)為10%，限制文件增長(zhǎng)到一定的數(shù)目，一般設(shè)計(jì)中，使用SQL自帶的設(shè)計(jì)即可，但是大型數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中，最好親自去設(shè)計(jì)其增長(zhǎng)和初始大小，如果初始值太小，那么很快數(shù)據(jù)庫(kù)就會(huì)寫(xiě)滿，如果寫(xiě)滿，在進(jìn)行插入會(huì)是什么情況呢？當(dāng)數(shù)據(jù)文件寫(xiě)滿，進(jìn)行某些操作時(shí)，SQL Server會(huì)讓操作等待，直到文件自動(dòng)增長(zhǎng)結(jié)束了，原先的那個(gè)操作才能繼續(xù)進(jìn)行。如果自增長(zhǎng)用了很長(zhǎng)時(shí)間，原先的操作會(huì)等不及就超時(shí)取消了(一般默認(rèn)的閾值是15秒)，不但這個(gè)操作會(huì)回滾，文件自動(dòng)增長(zhǎng)也會(huì)被取消。

1.3 數(shù)據(jù)和日志文件分開(kāi)存放在不同磁盤(pán)上

數(shù)據(jù)文件和日志文件的操作會(huì)產(chǎn)生大量的I/O。在可能的條件下，日志文件應(yīng)該存放在一個(gè)與數(shù)據(jù)和索引所在的數(shù)據(jù)文件不同的硬盤(pán)上以分散I/O，同時(shí)還有利于數(shù)據(jù)庫(kù)的災(zāi)難恢復(fù)。

當(dāng)一個(gè)表的數(shù)據(jù)量太大的時(shí)候，我們最想做的一件事是什么？將這個(gè)表一分為二或者更多分，但是表還是這個(gè)表，只是將其內(nèi)容存儲(chǔ)分開(kāi)，這樣讀取就快了N倍了

原理：表數(shù)據(jù)是無(wú)法放在文件中的，但是文件組可以放在文件中，表可以放在文件組中，這樣就間接實(shí)現(xiàn)了表數(shù)據(jù)存放在不同的文件中。能分區(qū)存儲(chǔ)的還有：表、索引和大型對(duì)象數(shù)據(jù)

SQL SERVER 2005中，引入了表分區(qū)的概念， 當(dāng)表中的數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢數(shù)據(jù)的速度就會(huì)變慢，應(yīng)用程序的性能就會(huì)下降，這時(shí)就應(yīng)該考慮對(duì)表進(jìn)行分區(qū),當(dāng)一個(gè)表里的數(shù)據(jù)很多時(shí)，可以將其分拆到多個(gè)的表里,因?yàn)橐獟呙璧臄?shù)據(jù)變得更少 ,查詢可以更快地運(yùn)行,這樣操作大大提高了性能,表進(jìn)行分區(qū)后，邏輯上表仍然是一張完整的表，只是將表中的數(shù)據(jù)在物理上存放到多個(gè)表空間(物理文件上)，這樣查詢數(shù)據(jù)時(shí)，不至于每次都掃描整張表。

優(yōu)化③：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是在集中式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，理解起來(lái)也很簡(jiǎn)單，就是將整體的數(shù)據(jù)庫(kù)分開(kāi)，分布到各個(gè)地方，就其本質(zhì)而言，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)分為兩種：1.數(shù)據(jù)在邏輯上是統(tǒng)一的，而在物理上卻是分散的，一個(gè)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)在邏輯上是一個(gè)統(tǒng)一的整體，在物理上則是分別存儲(chǔ)在不同的物理節(jié)點(diǎn)上，我們通常說(shuō)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)都是這種2.邏輯是分布的，物理上也是分布的，這種也成聯(lián)邦式分布數(shù)據(jù)庫(kù)，由于組成聯(lián)邦的各個(gè)子數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是相對(duì)“自治”的，這種系統(tǒng)可以容納多種不同用途的、差異較大的數(shù)據(jù)庫(kù)，比較適宜于大范圍內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)的集成。

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)較為復(fù)雜，在此不作詳細(xì)的使用和說(shuō)明，只是舉例說(shuō)明一下，現(xiàn)在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)多用于用戶分區(qū)性較強(qiáng)的系統(tǒng)中，如果一個(gè)全國(guó)連鎖店，一般設(shè)計(jì)為每個(gè)分店都有自己的銷(xiāo)售和庫(kù)存等信息，總部則需要有員工，供應(yīng)商，分店信息等數(shù)據(jù)庫(kù)，這類型的分店數(shù)據(jù)庫(kù)可以完全一致，很多系統(tǒng)也可能導(dǎo)致不一致，這樣，各個(gè)連鎖店數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地，從而提高了影響速度，降低了通信費(fèi)用，而且數(shù)據(jù)分布在不同場(chǎng)地，且存有多個(gè)副本，即使個(gè)別場(chǎng)地發(fā)生故障，不致引起整個(gè)系統(tǒng)的癱瘓。 但是他也帶來(lái)很多問(wèn)題，如：數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題、數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳遞的實(shí)現(xiàn)、通信開(kāi)銷(xiāo)的降低等，這使得分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)變得較為復(fù)雜，只是讓大家明白其原理，具體的使用方式就不做詳細(xì)的介紹了。

優(yōu)化④：整理數(shù)據(jù)庫(kù)碎片

如果你的表已經(jīng)創(chuàng)建好了索引，但性能卻仍然不好，那很可能是產(chǎn)生了索引碎片，你需要進(jìn)行索引碎片整理。

什么是索引碎片?

由于表上有過(guò)度地插入、修改和刪除操作，索引頁(yè)被分成多塊就形成了索引碎片，如果索引碎片嚴(yán)重，那掃描索引的時(shí)間就會(huì)變長(zhǎng)，甚至導(dǎo)致索引不可用，因此數(shù)據(jù)檢索操作就慢下來(lái)了。

如何知道是否發(fā)生了索引碎片?

在SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)DBCC ShowContig或DBCC ShowContig(表名)檢查索引碎片情況，指導(dǎo)我們對(duì)其進(jìn)行定時(shí)重建整理。

通過(guò)對(duì)掃描密度(過(guò)低)，掃描碎片(過(guò)高)的結(jié)果分析，判定是否需要索引重建，主要看如下兩個(gè)：

Scan Density [Best Count:Actual Count]-掃描密度[最佳值:實(shí)際值]：DBCC SHOWCONTIG返回最有用的一個(gè)百分比。這是擴(kuò)展盤(pán)區(qū)的最佳值和實(shí)際值的比率。該百分比應(yīng)該盡可能靠近100%。低了則說(shuō)明有外部碎片。

Logical Scan Fragmentation-邏輯掃描碎片：無(wú)序頁(yè)的百分比。該百分比應(yīng)該在0%到10%之間，高了則說(shuō)明有外部碎片。

解決方式：

一是利用DBCC INDEXDEFRAG整理索引碎片

二是利用DBCC DBREINDEX重建索引。

兩者區(qū)別調(diào)用微軟的原話如下：

DBCC INDEXDEFRAG 命令是聯(lián)機(jī)操作，所以索引只有在該命令正在運(yùn)行時(shí)才可用，而且可以在不丟失已完成工作的情況下中斷該操作。這種方法的缺點(diǎn)是在重新組織數(shù)據(jù)方面沒(méi)有聚集索引的除去/重新創(chuàng)建操作有效。

重新創(chuàng)建聚集索引將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組織，其結(jié)果是使數(shù)據(jù)頁(yè)填滿。填滿程度可以使用 FILLFACTOR 選項(xiàng)進(jìn)行配置。這種方法的缺點(diǎn)是索引在除去/重新創(chuàng)建周期內(nèi)為脫機(jī)狀態(tài)，并且操作屬原子級(jí)。如果中斷索引創(chuàng)建，則不會(huì)重新創(chuàng)建該索引。也就是說(shuō)，要想獲得好的效果，還是得用重建索引，所以決定重建索引。