(转)SQLServer_十步优化SQL Server中的数据访问五

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　　第九步：合理组织数据库文件组和文件

　　创建SQL Server数据库时，数据库服务器会自动在文件系统上创建一系列的文件，之后创建的每一个数据库对象实际上都是存储在这些文件中的。SQL Server有下面三种文件：

　　1).mdf文件

　　这是最主要的数据文件，每个数据库只能有一个主数据文件，所有系统对象都存储在主数据文件中，如果不创建次要数据文件，所有用户对象(用户创建的数据库对象)也都存储在主数据文件中。

　　2).ndf文件

　　这些都是次要数据文件，它们是可选的，它们存储的都是用户创建的对象。

　　3).ldf文件

　　这些是事务日志文件，数量从一到几个不等，它里面存储的是事务日志。

　　默认情况下，创建SQL Server数据库时会自动创建主数据文件和事务日志文件，当然也可以修改这两个文件的属性，如保存路径。

　　文件组

　　为了便于管理和获得更好的性能，数据文件通常都进行了合理的分组，创建一个新的SQL Server数据库时，会自动创建主文件组，主数据文件就包含在主文件组中，主文件组也被设为默认组，因此所有新创建的用户对象都自动存储在主文件组中(具体说就是存储在主数据文件中)。

　　如果你想将你的用户对象(表、视图、存储过程和函数等)存储在次要数据文件中，那需要：

　　1)创建一个新的文件组，并将其设为默认文件组;

　　2)创建一个新的数据文件(.ndf)，将其归于第一步创建的新文件组中。

　　以后创建的对象就会全部存储在次要文件组中了。

　　注意：事务日志文件不属于任何文件组。

　　文件/文件组组织最佳实践

　　如果你的数据库不大，那么默认的文件/文件组应该就能满足你的需要，但如果你的数据库变得很大时(假设有1000MB)，你可以(应该)对文件/文件组进行调整以获得更好的性能，调整文件/文件组的最佳实践内容如下：

　　1)主文件组必须完全独立，它里面应该只存储系统对象，所有的用户对象都不应该放在主文件组中。主文件组也不应该设为默认组，将系统对象和用户对象分开可以获得更好的性能;

　　2)如果有多块硬盘，可以将每个文件组中的每个文件分配到每块硬盘上，这样可以实现分布式磁盘I/O，大大提高数据读写速度;

　　3)将访问频繁的表及其索引放到一个单独的文件组中，这样读取表数据和索引都会更快;

　　4)将访问频繁的包含Text和Image数据类型的列的表放到一个单独的文件组中，最好将其中的Text和Image列数据放在一个独立的硬盘中，这样检索该表的非Text和Image列时速度就不会受Text和Image列的影响;

　　5)将事务日志文件放在一个独立的硬盘上，千万不要和数据文件共用一块硬盘，日志操作属于写密集型操作，因此保证日志写入具有良好的I/O性能非常重要;

　　6)将“只读”表单独放到一个独立的文件组中，同样，将“只写”表单独放到一个文件组中，这样只读表的检索速度会更快，只写表的更新速度也会更快;

　　7)不要过度使用SQL Server的“自动增长”特性，因为自动增长的成本其实是很高的，设置“自动增长”值为一个合适的值，如一周，同样，也不要过度频繁地使用“自动收缩”特性，最好禁用掉自动收缩，改为手工收缩数据库大小，或使用调度操作，设置一个合理的时间间隔，如一个月。

　　第十步：在大表上应用分区

　　什么是表分区?

　　表分区就是将大表拆分成多个小表，以免检索数据时扫描的数据太多，这个思想参考了“分而治之”的理论。

　　当你的数据库中有一个大表(假设有上百万行记录)，如果其它优化技巧都用上了，但查询速度仍然非常慢时，你就应该考虑对这个表进行分区了。首先来看一下分区的类型：

　　水平分区：假设有一个表包括千万行记录，为了便于理解，假设表有一个自动增长的主键字段(如id)，我们可以将表拆分成10个独立的分区表，每个分区包含100万行记录，分区就要依据id字段的值实施，即第一个分区包含id值从1-1000000的记录，第二个分区包含1000001-2000000的记录，以此类推。这种以水平方向分割表的方式就叫做水平分区。

　　垂直分区：假设有一个表的列数和行数都非常多，其中某些列被经常访问，其余的列不是经常访问。由于表非常大，所有检索操作都很慢，因此需要基于频繁访问的列进行分区，这样我们可以将这个大表拆分成多个小表，每个小表由大表的一部分列组成，这种垂直拆分表的方法就叫做垂直分区。

　　另一个垂直分区的原则是按有索引的列无索引列进行拆分，但这种分区法需要小心，因为如果任何查询都涉及到检索这两个分区，SQL引擎不得不连接这两个分区，那样的话性能反而会低。

　　本文主要对水平分区做一介绍。

　　分区最佳实践

　　1)将大表分区后，将每个分区放在一个独立的文件中，并将这个文件存放在独立的硬盘上，这样数据库引擎可以同时并行检索多块硬盘上的不同数据文件，提高并发读写速度;

　　2)对于历史数据，可以考虑基于历史数据的“年龄”进行分区，例如，假设表中存储的是订单数据，可以使用订单日期列作为分区的依据，如将每年的订单数据做成一个分区。

　　如何分区?

　　假设Order表中包含了四年(1999-2002)的订单数据，有上百万的记录，那如果要对这个表进行分区，采取的步骤如下：

　　1)添加文件组

　　使用下面的命令创建一个文件组:

　　ALTER DATABASE OrderDB ADD FILEGROUP [1999]

　　ALTER DATABASE OrderDB ADD FILE (NAME = N‘1999‘, FILENAME

　　= N‘C:\OrderDB\1999.ndf‘, SIZE = 5MB, MAXSIZE = 100MB, FILEGROWTH = 5MB) TO

　　FILEGROUP [1999]

　　通过上面的语句我们添加了一个文件组1999，然后增加了一个次要数据文件“C:\OrderDB\1999.ndf”到这个文件组中。

　　使用上面的命令再创建三个文件组2000，2001和2002，每个文件组存储一年的销售数据。

　　2)创建分区函数

　　分区函数是定义分界点的一个对象，使用下面的命令创建分区函数：

　　CREATE PARTITION FUNCTION FNOrderDateRange (DateTime) AS

　　RANGE LEFT FOR VALUES (‘19991231‘, ‘20001231‘, ‘20011231‘)

　　上面的分区函数指定：

　　DateTime<=1999/12/31的记录进入第一个分区;

　　DateTime > 1999/12/31 且 <= 2000/12/31的记录进入第二个分区;

　　DateTime > 2000/12/31 且 <= 2001/12/31的记录进入第三个分区;

　　DateTime > 2001/12/31的记录进入第四个分区。

　　RANGE LEFT指定应该进入左边分区的边界值，例如小于或等于1999/12/31的值都应该进入第一个分区，下一个值就应该进入第二个分区了。如果使用RANGE RIGHT，边界值以及大于边界值的值都应该进入右边的分区，因此在这个例子中，边界值2000/12/31就应该进入第二个分区，小于这个边界值的值就应该进入第一个分区。

　　3)创建分区方案

　　通过分区方案在表/索引的分区和存储它们的文件组之间建立映射关系。创建分区方案的命令如下：

　　CREATE PARTITION SCHEME OrderDatePScheme AS PARTITION FNOrderDateRange

　　TO ([1999], [2000], [2001], [2002])

　　在上面的命令中，我们指定了：

　　第一个分区应该进入1999文件组;

　　第二个分区就进入2000文件组;

　　第三个分区进入2001文件组;

　　第四个分区进入2002文件组。

　　4)在表上应用分区

　　至此，我们定义了必要的分区原则，现在需要做的就是给表分区了。首先使用DROP INDEX命令删除表上现有的聚集索引，通常主键上有聚集索引，如果是删除主键上的索引，还可以通过DROP CONSTRAINT删除主键来间接删除主键上的索引，如下面的命令删除PK_Orders主键：

　　ALTER TABLE Orders DROP CONSTRAINT PK_Orders;

　　在分区方案上重新创建聚集索引，命令如下：

　　CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX PK_Orders ON Orders(OrderDate) ON

　　OrderDatePScheme (OrderDate)

　　假设OrderDate列的数据在表中是唯一的，表将基于分区方案OrderDatePScheme被分区，最终被分成四个小的部分，存放在四个文件组中。如果你对如何分区还有不清楚的地方，建议你去看看微软的官方文章“SQL Server 2005中的分区表和索引”(地址：http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms345146%28SQL.90%29.aspx)。

　　第十一步：使用TSQL模板更好地管理DBMS对象(额外的一步)

　　为了更好地管理DBMS对象(存储过程，函数，视图，触发器等)，需要遵循一致的结构，但由于某些原因(主要是时间限制)，我们未能维护一个一致的结构，因此后来遇到性能问题或其它原因需要重新调试这些代码时，那感觉就像是做噩梦。

　　为了帮助大家更好地管理DBMS对象，我创建了一些TSQL模板，利用这些模板你可以快速地开发出结构一致的DBMS对象。

　　如果你的团队有人专门负责检查团队成员编写的TSQL代码，在这些模板中专门有一个“审查”段落用来描写审查意见。

　　我提交几个常见的DBMS对象模板，它们是：

　　 Template_StoredProcedure.txt：存储过程模板(http://www.codeproject.com/KB/database/OrganizeFilesAndPartition/Template_StoredProcedure.txt)

　　 Template_View.txt：视图模板(http://www.codeproject.com/KB/database/OrganizeFilesAndPartition/Template_Trigger.txt)

　　 Template_Trigger.txt：触发器模板(http://www.codeproject.com/KB/database/OrganizeFilesAndPartition/Template_ScalarFunction.txt)

　　 Template_ScalarFunction.txt：标量函数模板(http://www.codeproject.com/KB/database/OrganizeFilesAndPartition/Template_TableValuedFunction.txt)

　　 emplate_TableValuedFunction.txt：表值函数模板(http://www.codeproject.com/KB/database/OrganizeFilesAndPartition/Template_View.txt)

　　1)如何创建模板?

　　 首先下载前面给出的模板代码，然打开SQL Server管理控制台，点击“查看”*“模板浏览器”;

　　 点击“存储过程”节点，点击右键，在弹出的菜单中选择“新建”*“模板”，为模板取一个易懂的名字;

　　 在新创建的模板上点击右键，选择“编辑”，在弹出的窗口中输入身份验证信息，点击“连接”;

　　 连接成功后，在编辑器中打开下载的Template_StoredProcedure.txt，拷贝文件中的内容粘贴到新建的模板中，然后点击“保存”。

　　上面是创建一个存储过程模板的过程，创建其它DBMS对象过程类似。

　　2)如何使用模板?

　　创建好模板后，下面就演示如何使用模板了。

　　 首先在模板浏览器中，双击刚刚创建的存储过程模板，弹出身份验证对话框，输入对应的身份信息，点击“连接”;

　　 连接成功后，模板将会在编辑器中打开，变量将会赋上适当的值;

　　 按Ctrl+Shift+M为模板指定值，如下图所示;

　　图 1 为模板参数指定值

　　 点击“OK”，然后在SQL Server管理控制台中选择目标数据库，然后点击“执行”按钮;

　　如果一切顺利，存储过程就创建成功了。你可以根据上面的步骤创建其它DBMS对象。

　　小结

　　优化讲究的是一种“心态”，在优化数据库性能时，首先要相信性能问题总是可以解决的，然后就是结合经验和最佳实践努力进行优化，最重要的是要尽量预防性能问题的发生，在开发和部署期间，要利用一切可利用的技术和经验进行提前评估，千万不要等问题出现了才去想办法解决，在开发期间多花一个小时实施最佳实践，最后可能会给你节约上百小时的故障诊断和排除时间，要学会聪明地工作，而不是辛苦地工作!

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