#大規模な SQL Server データベースを処理するには、次の 8 つの方法があります。 古いデータのアーカイブ テーブルとインデックスの圧縮 インデックスの最適化 テーブル パーティションの使用 データベースの再構築と縮小 ファイルグループの使用 ストアド プロシージャと関数の実装 他のツールの使用
大きすぎる SQL Server データベースの処理方法
SQL Server データベースは時間の経過とともに非常に大きくなり、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。そしてメンテナンスの困難さ。大規模な SQL Server データベースに対処する方法は次のとおりです:1. 古いデータのアーカイブ
- 頻繁に使用されない古いデータを別のデータベースに移動します。またはテーブル。
- パーティションを使用してテーブルを分割し、古いデータを別のファイル グループに移動することを検討してください。
- データ クリーニング ツールを使用して、不要なデータを定期的に削除します。
2. テーブルとインデックスの圧縮
- 頻繁にアクセスされる大きなテーブルのページ圧縮と行圧縮を有効にします。
- インデックスを圧縮すると、サイズが削減され、クエリのパフォーマンスが向上します。
3. インデックスの最適化
- 頻繁にアクセスされるインデックスを定期的に再構築および再編成します。
- 不要なインデックスまたは非効率なインデックスを削除します。
- インデックス ヒントを使用して、クエリに特定のインデックスを使用するように指示します。
4. テーブル パーティショニングを使用する
- 大きなテーブルを小さなパーティションに分割し、各パーティションに特定の範囲のデータを保存します。
- これにより、クエリのパフォーマンスが向上し、管理が簡素化されます。
5. データベースの再構築と縮小
- データベースを定期的に再構築して、未使用の領域を再利用します。
- データベースを縮小すると、未使用の領域が解放され、データベースのサイズが削減されます。
6. ファイル グループを使用する
- テーブルとインデックスを別のファイル グループに割り当て、高負荷のアクティビティを別のディスクに分離します。
- ファイル グループを使用して、データのバックアップと復元を保存することもできます。
7. ストアド プロシージャとストアド関数の実装
- 複雑なクエリと計算ロジックをストアド プロシージャとストアド関数にカプセル化します。
- これにより、ネットワーク トラフィックが削減され、クエリのパフォーマンスが向上します。
8. 他のツールを使用する
- SQL Server Management Studio (SSMS) を使用して、データベースのサイズとパフォーマンスを監視します。
- SQL Server パフォーマンス チューニング アドバイザなどのデータベース チューニング ツールを使用して、最適化の機会を特定します。
- データベースのサイズとパフォーマンスを管理するには、Azure SQL Database などのクラウド サービスの使用を検討してください。
以上がsqlserverデータベースが大きすぎる場合の対処方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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