SQL Server 分区表 处理海量数据

你是不是也在苦苦寻求优化自己的SQL Server数据库的方法?如果你的数据库里有不少非常大的表格,分区功能能够帮到你很大的忙……

【IT专家网独家】你是不是也在苦苦寻求优化自己的SQL Server数据库的方法?如果你的数据库里有不少非常大的表格,分区功能能够帮到你很大的忙,因为它可以把这些大表格分割成独立文件组。这个技术可以让你把数据分布在不同的物理磁盘中,并通过调节它们的并行性能来最优化你的查询性能。

对SQL Server数据表进行分区的过程分为三个步骤:

1)建立分区函数

2)建立分区方案

3)对表格进行分区

第一个步骤:建立分区函数

分区函数定义[u]how[/u],即你想要SQL Server如何对数据进行分区。这里就不以某一个表格作为例子,而是总体概括分割数据的技术。

分区是通过指定每个分区的分割界线实现的。例如,假定我们有一个Customers表格,里面包含了企业所有的客户的信息,客户信息以唯一的客户号进行辨识,客户号从1到1000000。我们可以运用以下的分区函数(这里称之为customer_Partfunc)把这个表格平均分为四个分区:

CREATE PARTITION FUNCTION customer_partfunc (int)
AS RANGE RIGHT
FOR VALUES (250000, 500000, 750000)

这些分割界线指定了四个分区。第一个分区包含所有值小于250000的记录。第二个分区包含所有值在250000和499999之间的记录。而第三个分区包含所有值在500000和749999之间的记录。其他所有大于或等于750000的记录都包含在第四个分区里。

注意这个例子中使用了“RANGE RIGHT”从句。这说明分界值是在分区的右边。同样,如果使用的是“RANGE LEFT”从句,那么第一个分区就会包含所有值小于或等于250000的记录;第二个分区就会包含所有值在250001和500000之间的记录,如此类推。

第二个步骤:建立分区方案

一旦建立完定义如何对数据进行分区的分区函数之后,下一步就是建立一个分区方案,定义[u]where[/u],即你想在哪里对数据进行分区。这是一个很直接明了的过程,例如,如果我有四个文件组,名称分别从“fg1”到“fg4”,那么就可以使用以下分区方案:

CREATE PARTITION SCHEME customer_partscheme
AS PARTITION customer_partfunc
TO (fg1, fg2, fg3, fg4)

注意我们现在把一个分区函数连接到了分区方案,但是我们还没有把分区方案连接到任何具体的数据库表格。这就是重复使用功能发挥功能的时候。我们可以通过这个功能把分区方案(或者只是分区函数)用于数据库表格的任何数据上。

第三个步骤:对表格进行分区

建立好分区方案之后,就可以开始对表格进行分区了。这是最简单的一个步骤,只需要在表格创建语句中添加“ON”从句,指定表格分区方案和要应用该分区方案的表列。你不需要指定分区函数,因为分区方案已经定义了分区函数。

举个例子,假设你想要用上述的分区方案来创建一个客户表格,你需要使用以下Transact-SQL语句:

CREATE TABLE customers (FirstName nvarchar(40), LastName nvarchar(40), CustomerNumber int)
ON customer_partscheme (CustomerNumber)

超大型数据库的大小常常达到数百GB,有时甚至要用TB来计算。而单表的数据量往往会达到上亿的记录,并且记录数会随着时间而增长。这不但影响着数据库的运行效率,也增大数据库的维护难度。除了表的数据量外,对表不同的访问模式也可能会影响性能和可用性。这些问题都可以通过对大表进行合理分区得到很大的改善。当表和索引变得非常大时,分区可以将数据分为更小、更容易管理的部分来提高系统的运行效率。如果系统有多个CPU或是多个磁盘子系统,可以通过并行操作获得更好的性能。所以对大表进行分区是处理海量数据的一种十分高效的方法。本文通过一个具体实例,介绍如何创建和修改分区表,以及如何查看分区表。

1    SQL Server 2005

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它所带来的新特性,如T-SQL的增强、数据分区、服务代理和与.Net Framework的集成等,在易管理性、可用性、可伸缩性和安全性等方面都有很大的增强。

2    表分区的具体实现方法

表分区分为水平分区和垂直分区。水平分区将表分为多个表。每个表包含的列数相同,但是行更少。例如,可以将一个包含十亿行的表水平分区成 12 个表,每个小表表示特定年份内一个月的数据。任何需要特定月份数据的查询只需引用相应月份的表。而垂直分区则是将原始表分成多个只包含较少列的表。水平分区是最常用分区方式,本文以水平分区来介绍具体实现方法。

水平分区常用的方法是根据时期和使用对数据进行水平分区。例如本文例子,一个短信发送记录表包含最近一年的数据,但是只定期访问本季度的数据。在这种情况下,可考虑将数据分成四个区,每个区只包含一个季度的数据。

2.1     创建文件组

建立分区表先要创建文件组,而创建多个文件组主要是为了获得好的 I/O 平衡。一般情况下,文件组数最好与分区数相同,并且这些文件组通常位于不同的磁盘上。每个文件组可以由一个或多个文件构成,而每个分区必须映射到一个文件组。一个文件组可以由多个分区使用。为了更好地管理数据(例如,为了获得更精确的备份控制),对分区表应进行设计,以便只有相关数据或逻辑分组的数据位于同一个文件组中。使用 ALTER DATABASE,添加逻辑文件组名:

ALTER DATABASE [DeanDB] ADD FILEGROUP [FG1]

DeanDB为数据库名称,FG1文件组名。创建文件组后,再使用 ALTER DATABASE 将文件添加到该文件组中:

ALTER DATABASE [DeanDB] ADD FILE ( NAME = N'FG1', FILENAME = N'C:\DeanData\FG1.ndf' , SIZE = 3072KB , FILEGROWTH = 1024KB ) TO FILEGROUP [FG1]

类似的建立四个文件和文件组,并把每一个存储数据的文件放在不同的磁盘驱动器里。

2.2     创建分区函数

创建分区表必须先确定分区的功能机制,表进行分区的标准是通过分区函数来决定的。创建数据分区函数有RANGE “LEFT | / RIGHT”两种选择。代表每个边界值在局部的哪一边。例如存在四个分区,则定义三个边界点值,并指定每个值是第一个分区的上边界 (LEFT) 还是第二个分区的下边界 (RIGHT)[1]。代码如下:

CREATE PARTITION FUNCTION [SendSMSPF](datetime) AS RANGE RIGHT FOR VALUES ('20070401', '20070701', '20071001')

2.3     创建分区方案

创建分区函数后,必须将其与分区方案相关联,以便将分区指向至特定的文件组。就是定义实际存放数据的媒体与各数据块的对应关系。多个数据表可以共用相同的数据分区函数,一般不共用相同的数据分区方案。可以通过不同的分区方案,使用相同的分区函数,使不同的数据表有相同的分区条件,但存放在不同的媒介上。创建分区方案的代码如下:

CREATE PARTITION SCHEME [SendSMSPS] AS PARTITION [SendSMSPF] TO ([FG1], [FG2], [FG3], [FG4])

2.4     创建分区表

建立好分区函数和分区方案后,就可以创建分区表了。分区表是通过定义分区键值和分区方案相联系的。插入记录时,SQL SERVER会根据分区键值的不同,通过分区函数的定义将数据放到相应的分区。从而把分区函数、分区方案和分区表三者有机的结合起来。创建分区表的代码如下:

CREATE TABLE SendSMSLog

([ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,

[IDNum] [nvarchar](50) NULL,

[SendContent] [text] NULL

[SendDate] [datetime] NOT NULL,

) ON SendSMSPS(SendDate)

2.5     查看分区表信息

系统运行一段时间或者把以前的数据导入分区表后,我们需要查看数据的具体存储情况,即每个分区存取的记录数,那些记录存取在那个分区等。我们可以通过$partition.SendSMSPF来查看,代码如下:

SELECT $partition.SendSMSPF(o.SendDate)

                     AS [Partition Number]

       , min(o.SendDate) AS [Min SendDate]

       , max(o.SendDate) AS [Max SendDate]

       , count(*) AS [Rows In Partition]

FROM dbo.SendSMSLog AS o

GROUP BY $partition.SendSMSPF(o.SendDate)

ORDER BY [Partition Number]

在查询分析器里执行以上脚本,结果如图1所示:

图1 分区表信息


2.6    
维护分区

分区的维护主要设计分区的添加、减少、合并和在分区间转换。可以通过ALTER PARTITION FUNCTION的选项SPLIT,MERGE和ALTER TABLE的选项SWITCH来实现。SPLIT会多增加一个分区,而MEGRE会合并或者减少分区,SWITCH则是逻辑地在组间转换分区。

3    性能对比

我们对2650万数据,存储空间占用约 4G 的单表进行性能对比,测试环境为IBM365,CPU 至强 2.7G *2、内存 16G 、硬盘 136G *2,系统平台为Windows 2003 SP1+SQL Server 2005 SP1。测试结果如表1:

表1:分区和未分区性能对比表(单位:毫秒)

测试项目          分区            未分区

1             16546             61466

2                13                33

3             20140             61546

4             17140             61000

说明:

1:根据时间检索某一天记录所耗时间

2:单条记录插入所耗时间

3:根据时间删除某一天记录所耗时间

4:统计每月的记录数所需时间

从表1可以看出,对分区表进行操作比未分区的表要快,这是因为对分区表的操作采用了CPU和I/O的并行操作,检索数据的数据量也变小了,定位数据所耗时间变短。

4    结束语

对海量数据的处理一直是一个令人头痛的问题。分离的技术是所有设计者们首先考虑的问题,不管是分离应用程序功能还是分离数据访问,如果加以了 <strong class="kgb" οnmοuseοver="isShowAds = false;isShowAds2 = false;isShowGg = true;InTextAds_GgLayer="_u5408_u7406";KeyGate_ads.ShowGgAds(this,"_u5408_u7406",event)" style="border-right: 0px; padding-right: 0px; border-top: 0px; padding-left: 0px; font-weight: normal; padding-bottom: 0px; margin: 0px; border-left: 0px; cursor: hand; color: #0000ff; padding-top: 0px; border-bottom: 0px; text-decoration: underline" οnclick="javascript:window.open("http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/iclk?sa=l&ai=BAuhPftmkSOC3NI3-vAOPvKjiB6iiile4tqzABMCNtwHQyhYQAhgCIKy8kQooFDgAUK7V_ZADYJ2h34HYBaABnJmw-wOyAQ93d3cuY25ibG9ncy5jb23IAQHaATtodHRwOi8vd3d3LmNuYmxvZ3MuY29tLzEzNTkwL2FyY2hpdmUvMjAwNy8wNy8wOS84MTA3NzAuaHRtbIACAakCwBp42leQgz7IApru0wSoAwHoA9cC6AOMA-gDDegDBegDA4gEAZAEAZgEAA&num=2&adurl=http://www.bestengine.com.cn&client=ca-pub-1681215984289622");GgKwClickStat("合理","www.bestengine.com.cn","afc","2000072864");" οnmοuseοut="isShowGg = false;InTextAds_GgLayer="_u5408_u7406"">合理 规划,都能十分有效的解决大数据表的运行效率低和维护成本高等问题。SQL Server 2005新增的表分区功能,可以对数据进行合理分区,当用户在访问部分数据时,SQL Server最佳化引擎可以根据数据的实体存放,找出最佳的执行方案,而不至于大海捞针。

转载于:https://www.cnblogs.com/dfsxh/archive/2009/09/09/1563200.html

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