SQLSERVER 表分区操作和设计方法,需要的朋友可以参考下。
一 .聚集索引
聚集索引的页级别包含了索引键,还包含数据页,因此,关于 除了键值以外聚集索引的叶级别还存放了什么的答案就是一切,也就是说,每行的所有字段都在叶级别种。
另一种说话是:数据本身也是聚集索引的一部分,聚集索引基于键值保持表中的数据有序。
SQL SERVER 中,所有的聚集索引都是唯一的,
二 .非聚集索引
对于非聚集索引,叶级别不包含全部的数据。除了键值以外,每个叶级别(树的最低层)中的索引行包含了一个书签(bookmark),告诉SQL Server 可以在哪里找到与索引键相应的数据行。一个书签课能有两种格式。如果表上存在聚集索引,书签就是相应的数据行的聚集索引键。如果表是堆(heap)结构 ,就是没有聚集索引的情况下 ,书签就是一个行标识符 row identifier,rid ,以 文件号 页号 槽号 的格式来定位实际的行。
三 .包含索引
索引键字段数量限制是16个,总共900个字节大小 ,包含性列只在叶级别中出现而且不以任何方式控制索引行的排序。这可能发生在索引建立于分区表 也就是我今天是发的博客 O(∩_∩)O (partitioned table )上没有指定 on filegroup 或者 no partition_scheme 的情况下。
一 .SQL SERVER 表分区介绍:
SQL Server 引入的表分区技术,让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中,提高这些磁盘的并行处理性能以优化查询性能……
二 .SQL SERVER 数据库表分区由三个步骤来完成:
1.创建分区函数
2.创建分区架构
3.对表进行分区
基于缓存更新机制,我使用时间来进行分区,这里大家根据业务的要求使用合适的字段来作为分区
创建数据库分区文件数量,这里存储一年的数据分成十二个分区,需要现在D盘建立好Data 的文件夹 里面包含Primary 文件夹和 FG1 FG2 FG3 FG4............
代码如下:
IF EXISTS (SELECT name FROM sys.databases WHERE name = N'AirAvCache')
DROP DATABASE [AirAvCache]
GO
CREATE DATABASE [AirAvCache]
ON PRIMARY
(NAME='Data Partition DB Primary FG',
FILENAME=
'D:\Data\Primary\AirAvCache Primary FG.mdf',
SIZE=5,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG1]
(NAME = 'AirAvCache FG1',
FILENAME =
'D:\Data\FG1\AirAvCache FG1.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG2]
(NAME = 'AirAvCache FG2',
FILENAME =
'D:\Data\FG2\AirAvCache FG2.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG3]
(NAME = 'AirAvCache FG3',
FILENAME =
'D:\Data\FG3\AirAvCache FG3.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG4]
(NAME = 'AirAvCache FG4',
FILENAME =
'D:\Data\FG4\AirAvCache FG4.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG5]
(NAME = 'AirAvCache FG5',
FILENAME =
'D:\Data\FG5\AirAvCache FG5.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG6]
(NAME = 'AirAvCache FG6',
FILENAME =
'D:\Data\FG6\AirAvCache FG6.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG7]
(NAME = 'AirAvCache FG7',
FILENAME =
'D:\Data\FG7\AirAvCache FG7.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG8]
(NAME = 'AirAvCache FG8',
FILENAME =
'D:\Data\FG8\AirAvCache FG8.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG9]
(NAME = 'AirAvCache FG9',
FILENAME =
'D:\Data\FG9\AirAvCache FG9.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG10]
(NAME = 'AirAvCache FG10',
FILENAME =
'D:\Data\FG10\AirAvCache FG10.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG11]
(NAME = 'AirAvCache FG11',
FILENAME =
'D:\Data\FG11\AirAvCache FG11.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 ),
FILEGROUP [AirAvCache FG12]
(NAME = 'AirAvCache FG12',
FILENAME =
'D:\Data\FG12\AirAvCache FG12.ndf',
SIZE = 5MB,
MAXSIZE=500,
FILEGROWTH=1 )
创建好后如图:
打开FG1 文件夹 看到多了AirAvCacheFG1.ndf 文件
创建分区函数
代码
代码如下:
USE AirAvCache
GO
-- 创建函数
CREATE PARTITION FUNCTION [AirAvCache Partition Range](DATETIME)
AS RANGE LEFT FOR VALUES ('2010-09-01','2010-10-01','2010-11-01','2010-12-01','2011-01-01','2011-02-01','2011-03-01','2011-04-01','2011-05-01','2011-06-01','2010-07-01');
创建分区架构
代码
代码如下:
CREATE PARTITION SCHEME [AirAvCache Partition Scheme]
AS PARTITION [AirAvCache Partition Range]
TO ([AirAvCache FG1], [AirAvCache FG2], [AirAvCache FG3],[AirAvCache FG4],[AirAvCache FG5],[AirAvCache FG6],[AirAvCache FG7],[AirAvCache FG8],
[AirAvCache FG9],[AirAvCache FG10],[AirAvCache FG11],[AirAvCache FG12]);
创建一个使用AirAvCache Partitiion Scheme 架构的表
代码如下:
CREATE TABLE [dbo].[AvCache](
[CityPair] [varchar](6) NOT NULL,
[FlightNo] [varchar](10) NULL,
[FlightDate] [datetime] NOT NULL,
[CacheTime] [datetime] NOT NULL DEFAULT (getdate()),
[AVNote] [varchar](300) NULL
) ON [AirAvCache Partition Scheme] (FlightDate); --注意这里使用[AirAvCache Partition Scheme]架构,根据FlightDate 分区
查询分区情况
代码如下:
-- 查看使用情况
SELECT *, $PARTITION.[AirAvCache Partition Range](FlightDate)
FROM dbo.AVCache
可以看到9 月和 10 月已经分开了。

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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