Microsoft Soft SQL Server 大数据----分区表性能测试
分区表
MSSQL有一个大数据储存方案,可以提高效率那就是分区表。
使用起来跟普通表没有区别。至于具体原理自己度娘吧。
真正性能的提高,是依赖于硬件的加入。也是就说,当把一个表设置成分区表,每一个分区,应该储放在不同的硬盘的。
如果分区表使用的是同一块硬盘,那么性能是不会有提高。
组装电脑
本身案例,将使用三块硬盘储存,将一个表设三个分区。
好啦,吃饱就开始干活啦,先组装好电脑,为了三块硬盘,我将其它二台电脑,我把它们。。。

好了,开始装系统,Windows为了方便,我还是装GUI的系统吧。

成功安装windosw server 2008 r2 datacenter 版之后,再安装mssql 2008 r2

添加模拟数据
using System;
using System.Text;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Dapper;
using System.Data.SqlClient;
using System.Data;
using System.Threading.Tasks;
namespace Write
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("开始写入模拟数据");
//多线程写入
; i < ; i++)
{
Task.Run((Action)Add);
}
Console.ReadKey();
}
public static void Add()
{
var rand = new Random();
StringBuilder str1 = new StringBuilder();
str1.Append("赵、钱、孙、李、周、吴、郑、王、冯、陈、楮、卫、蒋、沈、韩、杨、朱、秦、尤、许、何、吕、施、张、孔、曹");
var familyNameItems = str1.ToString().Split("、");
StringBuilder str2 = new StringBuilder();
str2.Append("宏子 婷婷 蓉蓉 丽娜 娜 钰 天霞 官君 红梅 淑慧 海娟 洪山 ");
str2.Append("盼丽 艳红 甜甜 璨 彬彬 银红 晨曦 婷 广荣 蓓 小艳 欣如 辅仁 嘉 雯婷 玉红 晨霞 ");
str2.Append("涵 明 丽娜 青 茵 瑞微 逸群 思阳 臻 勇 志光 克涛 靖华 慧霞 卫伟 藜文 清华 莎 晓新 ");
str2.Append("安安 荌荌 安卉 安娜 安妮 安然 傲冬 傲晴 傲雪 白雪 白云 碧螺 碧菡 碧玉 冰蓝 ");
str2.Append("含烟 含玉 涵菡 晗蕾 涵韵 晗玥 寒凝 寒香 寒雁 和悌 和美 和怡 和雅 和璧 和玉 ");
str2.Append("红螺 虹雨 虹彩 虹英 虹颖 虹影 怀玉 慧心 慧颖 慧雅 慕青 问兰 尔岚 元香 曼文");
var firstNameItems = str2.ToString().Split(" ");
var departmentItems = new List<string> { "事业部", "文化部", "技术部", "客服部", "运营部" };
var positionItems = new List<string> { "文员", "业务员", "开发人员", "客服员", "销售经理" };
, , };
IDbConnection connection = new SqlConnection("Data Source=192.168.99.5;Initial Catalog=Test;User Id=sa;Password=123;");
var items = new List<OAUser>();
while (true)
{
var user = new OAUser
{
UserName = $"15{rand.Next(100000000, 999999999).ToString()}",
PassWord = ",
Salt = rand.Next(, ).ToString(),
NickName = familyNameItems[rand.Next(, familyNameItems.Count())]
+ firstNameItems[rand.Next(, firstNameItems.Count())],
IsFrozen = false,
Position = positionItems[rand.Next(, positionItems.Count())],
Department = departmentItems[rand.Next(, departmentItems.Count())],
Status = statusItems[rand.Next(, statusItems.Count())],
Balance = rand.Next(, ),
CreateTime = DateTime.Now
};
items.Add(user);
//批量数据写入,减少单条不断调用连接池次数
)
continue;
StringBuilder strSql = new StringBuilder();
strSql.Append("INSERT INTO [Test].[dbo].[OAUser]([Balance],[CreateTime],[Department],[IsFrozen] ,[NickName],[PassWord],[Position],[Salt],[Status] ,[UserName])");
strSql.Append(" VALUES (@Balance,@CreateTime,@Department,@IsFrozen,@NickName,@PassWord,@Position,@Salt,@Status,@UserName)");
connection.Execute(strSql.ToString(), items);
Console.WriteLine($"成功将用户{items.Count}资料写入");
items.Clear();
}
}
}
/// <summary>
/// 用户表
/// </summary>
public class OAUser
{
/// <summary>
/// 主健
/// </summary>
public int Id { set; get; }
/// <summary>
/// 用户账号
/// </summary>
public string UserName { set; get; }
/// <summary>
/// 用户密码
/// </summary>
public string PassWord { set; get; }
/// <summary>
/// 昵称
/// </summary>
public string NickName { get; set; }
/// <summary>
/// 加密盐
/// </summary>
public string Salt { set; get; }
/// <summary>
/// 是否冻结
/// </summary>
public bool IsFrozen { set; get; }
/// <summary>
/// 余额
/// </summary>
public decimal Balance { set; get; }
/// <summary>
/// 部门
/// </summary>
public string Department { set; get; }
/// <summary>
/// 职位
/// </summary>
public string Position { set; get; }
/// <summary>
/// 状态(1在职 2离职 3兼职)
/// </summary>
public int Status { set; get; }
/// <summary>
/// 创建时间
/// </summary>
public DateTime CreateTime { set; get; }
}
}

速度还不错,达 7.2M/s 快接近我的网线最高速度了,我们是百M网卡,最高也是10M/S 左右
普通表性能查询
哎,先写到这里吧,拖了两个星期,也没空,或没心情往下面写,先搁着吧,往后再补上了
Microsoft Soft SQL Server 大数据----分区表性能测试的更多相关文章
- SQL Server 大数据搬迁之文件组备份还原实战
一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) ...
- C# & SQL Server大数据量插入方式对比
以下内容大部分来自: http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4360030 部分内容出自互联网,实验结果为亲测. 最近自己开发一个向数据库中插入大 ...
- [转]Sql server 大数据量分页存储过程效率测试附代码
本文转自:http://www.cnblogs.com/lli0077/archive/2008/09/03/1282862.html 在项目中,我们经常遇到或用到分页,那么在大数据量(百万级以上)下 ...
- SQL Server 大数据量insert into xx select慢的解决方案
最近项目有个需求,把一张表中的数据根据一定条件增删改到另外一张表.按理说这是个很简单的SQL.可是在实际过程中却出现了超级长时间的执行过程. 后来经过排查发现是大数据量insert into xx s ...
- SQL Server 大数据量分页建议方案
简单的说就是这个 select top(20) * from( select *, rowid = row_number() over(order by xxx) from tb with(noloc ...
- sql server 大数据, 统计分组查询,数据量比较大计算每秒钟执行数据执行次数
-- 数据量比较大的情况,统计十分钟内每秒钟执行次数 ); -- 开始时间 ); -- 结束时间 declare @num int; -- 结束时间 set @begintime = '2019-08 ...
- sql server 大数据跨服务器迁移表数据——使用链接服务器
1.创建链接服务器(填写链接服务器.远程登录.使用密码) 2.188.188.1.177是远程的 select count(*) from [188.188.1.177].BigDataAnalysi ...
- SQL SERVER大数据分页
select * from (select rownum r, a.* from (select * from table_name order by ndatetime desc ) a wher ...
- SQL Server 大数据量批量插入
private void AddShuJu_Click(object sender, RoutedEventArgs e) { Stopwatch wath = new Stopwatch(); wa ...
随机推荐
- CodeFirst学习笔记
一.概要 本文主要是学习CodeFirst思想.技术上的实现是C#(.net framework4.6.1) 控制台 + PostgreSQL 10.2.1 代码:https://pan.baidu. ...
- PHP随机函数-集锦
1 PHP随机函数收藏 function random_string($len = 6) { $chars = array( "a", "b", "c ...
- Python标准库概览
Python标准库通常被称为"自带的电池",自然地提供了广泛的功能,涵盖了大概200个左右的包与模块.不断有高质量的包或模块被开发出来,极大的丰富了标准库.但有些模块放在标准库中很 ...
- javascript ES5、ES6的一些知识
ES6 标签(空格分隔): ES6 严格模式 "use strict" 注意:严格模式也有作用域,如果在某个函数内部声明的话,只在该函数内部有作用 1) 严格模式下全局变量声明必须 ...
- Django---视图
全过程:用户填写相关数据,提交相关请求,链接到对应的视图上,在此视图上(有用户传过来的数据[就是视图要处理的数据],在视图里面对数据进行业务处理,在数据库中crub数据,然后把对应的界面和界面显示需要 ...
- systemd的作用
早上群上讨论了一下systemd的作用,还导致了一个人的直接退群,出于求知心理,搜索了一些systemd,对此也作出了一些相应的整理: 一.systemd的诞生: 学习嵌入式bootloader与ke ...
- 作为一个懒虫,如何优雅的使用windows
懒虫windows系列(一) 首先是快捷键,因为自己太懒了,觉得用鼠标很麻烦,下面总结一下自己最常用的快捷键(windows10 ) Ctrl+Shift+N:新建文件夹 F2:重命名 Ctrl + ...
- 8086的分段寻址技术学习总结(Segmented Addressing)
计算机最小粒度的数据单位是bit,但是为每个bit都分配地址不仅浪费资源,同时存取效率低.因此转而用8bits(也就是1个字节,1byte)来占用一个地址. 那么16位的地址线能够访问的地址空间大小为 ...
- Lintcode249 Count of Smaller Number before itself solution 题解
[题目描述] Give you an integer array (index from 0 to n-1, where n is the size of this array, data value ...
- 对于最近线上服务以及京东等大型互联网公司对java工程师要求的一些思考
当下线上服务为了减少上线,经常搞成配置化,配置化对于版本以及持续集成本身是很大破坏,对于此,我个人持保留态度, 是反对过多东西进行配置化,其实配置化本身没有什么问题,关键是动态对配置进行修改而没有与代 ...