优化SQLServer--表和索引的分区(二)
简介
之前一篇简单的介绍了语法和一些基本的概念,隔了一段时间,觉得有必要细致的通过实例来总结一下这部分内容。如之前所说,分区就是讲大型的对象(表)分成更小的块来管理,基本单位是行。这也就产生了很大优势, 比如在数据库维护备份还原操作的时候,比如在大量用户访问能导致死锁的时候等等。
接下来我们通过大量实例从分区到展示分区的效果以及一些实际案例来提高对这部分知识的理解。
|
--****************** --1.创建分区函数 --****************** --Create the partition function: dailyPF DECLARE @StartDay DATE=DATEADD(dd,-3,CAST(SYSDATETIME() AS DATE)); CREATE PARTITION FUNCTION DailyPF (DATETIME2(0)) AS RANGE RIGHT FOR VALUES (@StartDay, DATEADD(dd,1,@StartDay), DATEADD(dd,2,@StartDay), DATEADD(dd,3,@StartDay), DATEADD(dd,4,@StartDay) ); GO |
范围分区函数指定范围的边界,left和right关键字指定当数据库引擎按照剩余从左到右对区间值进行排序是,边界值属于那一边,默认为left。分区范围不能有间隔。
|
--****************** --2. 创建文件组 --****************** ALTER DATABASE PartitionThis ADD FILEGROUP DailyFG1 GO ALTER DATABASE PartitionThis ADD FILEGROUP DailyFG2 GO ALTER DATABASE PartitionThis ADD FILEGROUP DailyFG3 GO ALTER DATABASE PartitionThis ADD FILEGROUP DailyFG4 GO ALTER DATABASE PartitionThis ADD FILEGROUP DailyFG5 GO ALTER DATABASE PartitionThis ADD FILEGROUP DailyFG6 GO |
这里我们建立6个文件组,同时也可以为文件组创建文件,


接下来我为文件组创建分区方案:
|
--****************** --3. 创建分区架构 --****************** -- CREATE PARTITION SCHEME DailyPS AS PARTITION DailyPF TO (DailyFG1, DailyFG2, DailyFG3, DailyFG4, DailyFG5, DailyFG6); --****************** --4. 在分区架构上建表 --****************** if OBJECT_ID('OrdersDaily','U') is null CREATE TABLE OrdersDaily ( OrderDate DATETIME2(0) NOT NULL, OrderId int IDENTITY NOT NULL, OrderName nvarchar(256) NOT NULL ) on DailyPS(OrderDate) GO |
这里我们将分区函数映射到单个文件组里面,调用我们之前建立的分区函数即可。然后接着创建表在分区文件上,同时应用分区函数在
OrderDate时间上。这里我们还需要插入一部分测试数据便于观察,同时创建一个架构便于查询分区
|
--******************************* --创建架构 --******************************* --Create a schema for "partition helper" objects CREATE SCHEMA [ph] AUTHORIZATION dbo; GO --插入测试数据 INSERT OrdersDaily(OrderDate, OrderName) SELECT DATEADD(ss, t.N, DATEADD(dd,-3,CAST(CAST(SYSDATETIME() AS DATE) AS DATETIME2(0)))) AS OrderDate, CASE WHEN t.N % 3 = 0 THEN 'Robot' WHEN t.N % 4 = 0 THEN 'Badger' ELSE 'Pen' END AS OrderName FROM ph.tally AS t--tally是一个1到10万自增长的表,只有一个字段 N WHERE N < = 1000; INSERT OrdersDaily(OrderDate, OrderName) SELECT DATEADD(ss, t.N, DATEADD(dd,-2,CAST(CAST(SYSDATETIME() AS DATE) AS DATETIME2(0)))) AS OrderDate, CASE WHEN t.N % 3 = 0 THEN 'Flying Monkey' WHEN t.N % 4 = 0 THEN 'Junebug' ELSE 'Pen' END AS OrderName FROM ph.tally AS t WHERE N < = 2000; INSERT OrdersDaily(OrderDate, OrderName) SELECT DATEADD(ss, t.N, DATEADD(dd,-1,CAST(CAST(SYSDATETIME() AS DATE) AS DATETIME2(0)))) AS OrderDate, CASE WHEN t.N % 2 = 0 THEN 'Turtle' WHEN t.N % 5 = 0 THEN 'Eraser' ELSE 'Pen' END AS OrderName FROM ph.tally AS t WHERE N < = 3000; INSERT OrdersDaily(OrderDate, OrderName) SELECT DATEADD(ss, t.N, CAST(CAST(SYSDATETIME() AS DATE) AS DATETIME2(0))) AS OrderDate, CASE WHEN t.N % 3 = 0 THEN 'Lasso' WHEN t.N % 2 = 0 THEN 'Cattle Prod' ELSE 'Pen' END AS OrderName FROM ph.tally AS t WHERE N < = 4000; GO 随即在创建相关的索引 --****************** --7. 创建索引 --****************** --添加聚集索引 ALTER TABLE OrdersDaily ADD CONSTRAINT PKOrdersDaily PRIMARY KEY CLUSTERED(OrderDate,OrderId) GO --对齐索引 -- CREATE NONCLUSTERED INDEX NCOrderIdOrdersDaily ON OrdersDaily(OrderId) GO --非对齐索引 CREATE NONCLUSTERED INDEX NCOrderNameOrdersDailyNonAligned ON OrdersDaily(OrderName) ON [PRIMARY] GO |
此时建立分区文件数据等条件后,我们可以看一下相应的文件及数据的情况,可以同过如下DMV来查看
|
SELECT SCHEMA_NAME(so.schema_id) AS schema_name , OBJECT_NAME(p.object_id) AS object_name , p.partition_number , p.data_compression_desc , dbps.row_count , dbps.reserved_page_count * 8 / 1024. AS reserved_mb , si.index_id , CASE WHEN si.index_id = 0 THEN '(heap!)' ELSE si.name END AS index_name , si.is_unique , si.data_space_id , mappedto.name AS mapped_to_name , mappedto.type_desc AS mapped_to_type_desc , partitionds.name AS partition_filegroup , pf.name AS pf_name , pf.type_desc AS pf_type_desc , pf.fanout AS pf_fanout , pf.boundary_value_on_right , ps.name AS partition_scheme_name , rv.value AS range_value FROM sys.partitions p JOIN sys.objects so ON p.object_id = so.object_id AND so.is_ms_shipped = 0 LEFT JOIN sys.dm_db_partition_stats AS dbps ON p.object_id = dbps.object_id AND p.partition_id = dbps.partition_id JOIN sys.indexes si ON p.object_id = si.object_id AND p.index_id = si.index_id LEFT JOIN sys.data_spaces mappedto ON si.data_space_id = mappedto.data_space_id LEFT JOIN sys.destination_data_spaces dds ON si.data_space_id = dds.partition_scheme_id AND p.partition_number = dds.destination_id LEFT JOIN sys.data_spaces partitionds ON dds.data_space_id = partitionds.data_space_id LEFT JOIN sys.partition_schemes AS ps ON dds.partition_scheme_id = ps.data_space_id LEFT JOIN sys.partition_functions AS pf ON ps.function_id = pf.function_id LEFT JOIN sys.partition_range_values AS rv ON pf.function_id = rv.function_id AND dds.destination_id = CASE pf.boundary_value_on_right WHEN 0 THEN rv.boundary_id ELSE rv.boundary_id + 1 END |
查询结果如图:

可以发现按照日期的分布产生了不同文件组的数据插入到了不同的文件里面和索引里面了。
接下来我们通过分区切换来更好的理解分区的意义,首先要建立新的文件组(DailyF7)来切换分区,同时创建一个分区表OrdersDailyLoad,并向这个表里面插入5000条数据创建索引等以上的操作单独对此表进行一遍重复操作,来实现对新分区的新标的对齐。注意5000条数据一定要在指定范围内,比如使用check约束使数据在11.30-12.1日内的数据。
代码:
在切换之前我们一定要禁用或者删除掉这个分区的对其的索引 ALTER INDEX NCOrderNameOrdersDailyNonAligned ON OrdersDaily DISABLE; GO ALTER TABLE OrdersDailyLoad SWITCH TO OrdersDaily PARTITION 6; GO
如图,分区切换后文件组6中变为了5000条数据,而7中变为了空。

如果需要切换回来执行
ALTER TABLE PARTITION 6 SWITCH TO OrdersDaily OrdersDailyLoad ; GO
如果需要合并分区
ALTER PARTITION FUNCTION DailyPF () MERGE RANGE (‘2015-11-27 00:00:00.000’)
结果:此界点两个分区将合并为一个
总结:
通过以上代码和实例的展示,我们能了解如何使用分区。同时我们要知道分区的意义。但是要知道分区也是一把双刃剑,它可以看做是一个性能选项、管理选项、可扩展工具,在提高数据查询、维护性能的同时也对数据库的备份还原策略、索引的维护、并发性以及变分区锁等有副作用,所以具体是否选用表分区要根据实际情况来判断,然后推荐一个工具(DataBase Tuning Adcisor)运行工作负载来提供是否分区的建议。
优化SQLServer--表和索引的分区(二)的更多相关文章
- ORACLE表、索引和分区详解
ORACLE表.索引和分区 一.数据库表 每种类型的表都有不同的特性,分别应用与不同的领域 堆组织表 聚簇表(共三种) 索引组织表 嵌套表 临时表 外部表和对象表 1.行迁移 建表过程中可以指定以下两 ...
- 优化SQLServer——表和分区索引
概念: 简单地说,分区是将大型的对象(如表)分成更小的且易于管理的小块.分区的基本单位是行,需要注意的是与分区视图不同的地方时,分区必须位于同一个数据库内. 分区的原因: 对于非 ...
- MySQL数据库性能优化:表、索引、SQL等
一.MySQL 数据库性能优化之SQL优化 注:这篇文章是以 MySQL 为背景,很多内容同时适用于其他关系型数据库,需要有一些索引知识为基础 优化目标 减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地 ...
- 【HICP Gauss】数据库 数据库管理(数据库对象 表空间 索引 序列 分区 视图)-8
什么是数据库对象 数据库对象包括 表 索引 分区 视图 序列 同义词 数据库支持对象存储过程 自定义函数 触发器 表空间 高级包 表 数据库中的数据结构 存储数据以及描述数据间的关系 表由行和列组成 ...
- sp_rename sqlserver 表 列 索引 类型重命名
--[语法] sp_rename [ @objname = ] 'object_name' , [ @newname = ] 'new_name' [ , [ @objtype = ] 'object ...
- 优化SQLServer——表和分区索引(二)
简介 之前一篇简单的介绍了语法和一些基本的概念,隔了一段时间,觉得有必要细致的通过实例来总结一下这部分内容.如之前所说,分区就是讲大型的对象(表)分成更小的块来管理,基本单位是行.这也就产生了 ...
- Oracle初始化数据库表空间、用户、表(索引、分区)等
[oracle@bogon orcl]$ sqlplus sys/sys as sysdba SQL*Plus: Release 11.2.0.1.0 Production on Wed Oct 8 ...
- SQL Server查询性能优化——堆表、碎片与索引(二)
本文是对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)的一些总结. 第一:先对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)中的例一的SET STATISTICS IO之 ...
- Phoenix表和索引分区优化方法
Phoenix表和索引分区,基本优化方法 优化方法 1. SALT_BUCKETS RowKey SALT_BUCKETS 分区 2. Pre-split RowKey分区 3. 分列族 4. 使用压 ...
随机推荐
- MVC5 网站开发之六 管理员 2、添加、删除、重置密码、修改密码、列表浏览
目录 奔跑吧,代码小哥! MVC5网站开发之一 总体概述 MVC5 网站开发之二 创建项目 MVC5 网站开发之三 数据存储层功能实现 MVC5 网站开发之四 业务逻辑层的架构和基本功能 MVC5 网 ...
- SQL Server-数据类型(七)
前言 前面几篇文章我们讲解了索引有关知识,这一节我们再继续我们下面内容讲解,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 数据类型 SQL Server支持两种字符 ...
- Task三个列子的分享
这次要分享的是C#Task任务的几个列子,感觉最实用的是封装的分页任务执行方法,这个方法步奏也是目前在我工作中执行多任务常用的,不知道各位也有这用的情况,那么开始吧. 1.顺序任务执行 //顺序任务执 ...
- ng-directive-选择数据
本文是用angularjs指令写的一个简易数据选择功能,其实就是两个下拉框,把两边的数据相互交换而已,这样的功能最早应该是用jquery写过,但移动端js框架angularjs如果还嵌套jquery来 ...
- 微信SDK开发——接口接入
园子里面很多关于微信接口开发的文章,Github也一堆的开源代码. 官方文档地址:http://mp.weixin.qq.com/wiki/home/index.html 接下来主要以代码为主,接口说 ...
- c 进程和系统调用
这一篇博客讲解进程和系统调用相关的知识 有这样一个场景,我需要输入一串文字,然后把我输入的文字加上一个本地的时间戳 保存在一个文件中,可以初步理解为一个备忘录也行 #include <stdio ...
- 前端MVC学习总结(二)——AngularJS验证、过滤器、指令
一.验证 angularJS中提供了许多的验证指令,可以轻松的实现验证,只需要在表单元素上添加相应的ng属性,常见的如下所示: <input Type="text" ng-m ...
- spring boot(四):thymeleaf使用详解
在上篇文章springboot(二):web综合开发中简单介绍了一下thymeleaf,这篇文章将更加全面详细的介绍thymeleaf的使用.thymeleaf 是新一代的模板引擎,在spring4. ...
- FFmpeg学习2:解码数据结构及函数总结
在上一篇文章中,对FFmpeg的视频解码过程做了一个总结.由于才接触FFmpeg,还是挺陌生的,这里就解码过程再做一个总结. 本文的总结分为以下两个部分: 数据读取,主要关注在解码过程中所用到的FFm ...
- oracle函数案例以及分页案例
--日期函数select sysdate from dual--返回两个日期select months_between(to_date('2017-1-7','yyyy-mm-dd'),to_date ...