文件组

什么是表分区 一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里 ，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 跟着做，分区如此简单 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> ---创建数据库文件组 alter database testSplit add filegroup ByIdGroup1

转载于： https://www.cnblogs.com/knowledgesea/p/3696912.html 什么是表分区 一般建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 实现步骤： 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> ---创建数据库文件组

转载收藏于：http://www.cnblogs.com/knowledgesea/p/3696912.html 什么是表分区 一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 跟着做，分区如此简单 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> --

什么是表分区 一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 跟着做，分区如此简单 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> ---创建数据库文件组 alter database testSplit add filegroup ByIdGroup1

什么是表分区 一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 跟着做，分区如此简单 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> ---创建数据库文件组 alter database testSplit add filegroup ByIdGroup1

在谈论分区表这个话题之前，先和大家分享一个案例： 2008 年秋天的某天，我的团队接到成都市 XX 局一个 SQL 调优的 ESS 单子。客户反映查询统计一次各地市局上报的数据汇总，需要 6 到 15 秒才能获得真正想要的数据，当我和销售人员赶到客户数据中心现场后，发现里面布置了很多柜式服务器，每台服务器都是 8 核 16G 内存。和相关技术负责人沟通以及演示业务系统之后，可以肯定不是服务器性能的问题，我详细分析了他们的数据库，统计慢的几张表往往一周的上报数据便会增加 1 百多万行，导致他们这个系统刚上线没多久，某些表产生的数据已经在 2000 万行以上，最终我提出了优化方案，业务逻辑层采用存储过程代替普通的 SQL 语句，并启用相关开发平台的缓存技术；数据库系统中采用增强索引和规划分区表进行优化，最终问题解决。 事实上数据库性能优化是每个优秀的数据库工程师必须具备的素质之一，而这一节讨论的分区表便是性能调优的一种技术。在企业级应用系统中，一个表存储 2 千万行的数据很常见，不可预期的数据也会在逐渐增长，所以数千万级别的表 DBA 会常常碰到，而 TB 级别的数据最终也在所难免，因此了解和掌握性能调优的 18 般兵器非常重要。 我计划用三篇博文介绍分区表这个主题，分别为： 1， 分区表理论解析 2， 实战分区表 3， 分区表前传 大凡在应用系统和数据库系统中行走江湖多年的朋友

转自： http://landmine.javaeye.com/blog/519101 今天遇到难题公司做股票交易系统数据量比较大光备份文件从03-09年就有500G 虽然现在硬盘换到1500GB 但要解决怎样将这些年的数据都附加到一个数据库当中很是头痛 在网上泡了一天终于找到比较理想的方案，希望有所帮助 超大型数据库的大小常常达到数百 GB ，有时甚至要用 TB 来计算。而单表的数据量往往会达到上亿的记录，并且记录数会随着时间而增长。这不但影响着数据库的运行效率，也增大数据库的维护难度。除了表的数据量外，对表不同的访问模式也可能会影响性能和可用性。这些问题都可以通过对大表进行合理分区得到很大的改善。当表和索引变得非常大时，分区可以将数据分为更小、更容易管理的部分来提高系统的运行效率。如果系统有多个 CPU 或是多个磁盘子系统，可以通过并行操作获得更好的性能。所以对大表进行分区是处理海量数据的一种十分高效的方法。本文通过一个具体实例，介绍如何创建和修改分区表，以及如何查看分区表。 1 SQL Server 2005 SQL Server 2005 是微软在推出 SQL Server 2000 后时隔五年推出的一个数据库平台，它的数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使用户可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。此外 SQL Server

今天遇到难题公司做股票交易系统数据量比较大光备份文件从03-09年就有500G 虽然现在硬盘换到1500GB 但要解决怎样将这些年的数据都附加到一个数据库当中很是头痛 在网上泡了一天终于找到比较理想的方案，希望有所帮助 超大型数据库的大小常常达到数百 GB ，有时甚至要用 TB 来计算。而单表的数据量往往会达到上亿的记录，并且记录数会随着时间而增长。这不但影响着数据库的运行效率，也增大数据库的维护难度。除了表的数据量外，对表不同的访问模式也可能会影响性能和可用性。这些问题都可以通过对大表进行合理分区得到很大的改善。当表和索引变得非常大时，分区可以将数据分为更小、更容易管理的部分来提高系统的运行效率。如果系统有多个 CPU 或是多个磁盘子系统，可以通过并行操作获得更好的性能。所以对大表进行分区是处理海量数据的一种十分高效的方法。本文通过一个具体实例，介绍如何创建和修改分区表，以及如何查看分区表。 1 SQL Server 2005 SQL Server 2005 是微软在推出 SQL Server 2000 后时隔五年推出的一个数据库平台，它的数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使用户可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。此外 SQL Server 2005 结合了分析、报表、集成和通知功能。这使企业可以构建和部署经济有效的 BI 解决方案

重做日志文件时为了数据库恢复的物理文件，其中保存了数据库的变更操作信息。 通过重做日志文件通常是通过重做（REDO）或者是回退（UNDO）实现的。 重做（REDO）就是有些原因到导致事务对数据库的操作的修改在写入数据文件之前丢失了，此时就可以利用重做日志文件做该事务对数据库的变更。 回退（UNDO）如果用户在事务提交之前想回滚事务，那么可以利用重做日志文件撤销事务对数据库所做的变更。 重做日志文件的工作原理：每个数据库至少有两个重做日志文件，采用循环邪写的方式进行工作。这样就能保证当一个重做日志文件在进行归档时，还有另一个重做日志文件可用。当一个重做日志文件被写满后，后台进行就 开始写下一个重做日志文件。当所有的重做日志文件都写满后，LGWR进程再重新开始写入第一个重做日志文件，开始新的循环。 通常LGWR进程再开始下一个重做日志之前要确定： 该重做日志文件中的所有重做记录所对应的变更操作结果必须全部写入数据文件中。如果数据库处于“归档模式”，要确定对该重做日志文件进行了归档。 重做日志文件切换与日志序列号 重做日志文件切换是指LGWR对一个重做日志文件停止写入，开始对另一个重做日志文件写入的过程。 日志序列号：当每次发生重做日志切换时，数据库赋予重做日志文件一个日志序列号（log sequence number）,LGWR进程将该序列号写入相应的重做日志文件。

如何重置数据库Suppect(置疑)状态 一、 出现这种情况的原因 如果在日常运行当中，数据库的文件或日志增长方式设为以下两种模式： 1、 文件不自动增长 此种状态下，如果数据库中的数据或日志增长到设定的文件大小时，继续添加数据时就没有足够的空间时，MS SQL SERVER将把数据库标记为Suspect（置疑） 2、 文件自动增长但限制最大文件大小 此种状态下，如果数据库中的数据或日志增长到设定的最大文件大小时，继续添加数据时就没有足够的空间时，MS SQL SERVER将把数据库标记为Suspect（置疑） 3、 文件自动增长也没限制文件大小，但存放文件的磁盘剩余空间不够了 4、 意外掉电，造成磁盘文件损坏 5、 二、解决方法： 3、 方法一： 释放含有相关数据库日志文件的任意磁盘驱动器上的磁盘空间。释放的磁盘空间使恢复系统可以自动地增长数据或事务日志文件。 执行 sp_resetstatus 重置置疑状态。 通过执行 DBCC DBRECOVER（数据库）运行恢复操作。 方法二： 释放另一个磁盘驱动器上的磁盘空间。 把可用磁盘空间不足的事务日志文件移动到第一步所指的磁盘驱动器上。 执行 sp_detach_db 分离数据库。 执行 sp_attach_db 附加数据库，指向被移动的文件。 方法三： 向置疑数据库添加一个日志文件，然后执行 sp_add_log_file