现在基本所有数据库都存在表分区的概念,但MSSQL表分区一些细节又不一样,我现在也是有一定的了解,因此本篇文章不做很细的原理性质的讲解,主要讲一下MSSQL表分区的创建过程。
首先创建新的文件,分别放到我本机的D:SPPartition文件夹下的FirstPart,SecondPart,ThirdPart文件夹,新建3个文件文件分别对应3个文件组,以我本机中存在的数据库CenterMy为例子,它现在有个表TestSP,这是一个用户表,现在测试数据只有1000多条数据,创建代码如下:
代码如下 | 复制代码 |
ALTER DATABASE CenterMy ADD FILEGROUP FGSP1 GO ALTER DATABASE CenterMy ADD FILE ( NAME = 'SPTestLevel1', FILENAME = 'D:SPPartitionFirstPartSPTestLevel1.ndf', SIZE = 5120 KB, MAXSIZE = UNLIMITED, FILEGROWTH = 5120 KB ) TO FILEGROUP FGSP1 GO |
代码如下 | 复制代码 |
ALTER DATABASE CenterMy ADD FILEGROUP FGSP2 GO ALTER DATABASE CenterMy ADD FILE ( NAME = 'SPTestLevel2', FILENAME = 'D:SPPartitionSecondPartSPTestLevel2.ndf', SIZE = 5120 KB, MAXSIZE = UNLIMITED, FILEGROWTH = 5120 KB ) TO FILEGROUP FGSP2 GO |
代码如下 | 复制代码 |
ALTER DATABASE CenterMy ADD FILEGROUP FGSP3 GO ALTER DATABASE CenterMy ADD FILE ( NAME = 'SPTestLevel3', FILENAME = 'D:SPPartitionThirdPartSPTestLevel3.ndf', SIZE = 5120 KB, MAXSIZE = UNLIMITED, FILEGROWTH = 5120 KB ) TO FILEGROUP FGSP3 GO |
查询当前数据库CenterMy的分组:
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM sys.filegrou |
查看当前数据文件:
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM sys.database_files |
下面创建分区函数,它将为分区中数据分布制定标准。
代码如下 | 复制代码 |
CREATE PARTITION FUNCTION TestSPFunction (INT) AS RANGE RIGHT FOR VALUES ( 500, 1000,1300) GO |
然后创建分区方案,它将创建的分区函数映射到文件组,文件组对应磁盘上的物理数据库文件。
代码如下 | 复制代码 |
CREATE PARTITION SCHEME TestSPScheme AS PARTITION TestSPFunction TO ([PRIMARY], FGSP1, FGSP2,FGSP3 ) GO |
然后把表链接到分区方案,这里使用SPNO主键作为分区列。
ALTER TABLE TestSP add CONSTRAINT [PK_SPNO] PRIMARY KEY CLUSTERED (SPNo)
ON TestSPScheme(SPNo)
通过上面的操作,表分区就创建好了,并且数据自动放到相应的分区中了,下面我们查询下各个分区对应的数据量。
*
FROM sys.partitions
WHERE OBJECT_NAME(OBJECT_ID)='TestSP'
可以看到主分区有467条记录,partion_number的1,2,3,4分别对应不同文件组对应的row数据条数。
最后查询表的时候,可以在完全不知道表分区的情况下查询,我们查看下数据对应的所在分区:
SELECT *, $PARTITION.TestSPFunction(SPNo)
FROM TestSP
发现SPNO为500的正好在第二个分区了,证明我们创建表分区成功了!
上面只是简单描述了下表分区的过程,MSSQL2008还新增了可视化界面来添加表分区,如图:
本文主要是展现了分区的过程,对于实际项目中,是否需要分区,怎么分区,分区部署到什么磁盘上,分区后索引创建以及是否能达到优化的效果,还需要再根据实际情况更多的考虑,

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.


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