How to process hundreds of millions of data in SQL Server ?
如何在SQLServer中处理亿万级别的数据(历史数据)，可以按以下六方面进行：
一. 用SqlBulkCopy进行插入
二.减少每个表的数据总量，避免大表操作，所有的操作均可以按省或者时间分开，这样无论从时间或者地域维度，基本上可以将大表拆成30张以上的小表操作，甚至更多。然后再对结果进行合并，应该可以避免上述问题。
三.正确使用索引：
(1) 索引之后，按索引字段重复最少的来排序，会达到最优的效果。
(2) 把非索引列的结果列放在包含列中。
(3) 查询的时候只返回所需的字段
四.读写分离：
可以尝试读写分离，写两个库，一个是实时库，一个是只读库。一个小时内的数据查询实时库，一个小时之前的数据查询只读库；只读库定时存储，然后建立索引；超过一个星期的数据，进行分析处理再存储。这样，无论查询什么时间段的数据，都能够正确处理了——一个小时之内的查询实时库，一个小时到一个星期内的查询只读库，一个星期之前的查询报表库。在只读库中，定时重建索引即可。
五.存储优化
(1) 建议将我们的数据库也单独分到一组磁盘上去，不要跟系统竞争。
(2) 使用SSD，强烈建议
六、使用最新的SQL Server版本，64位系统
以上建议思路，可以用作面试。
来源：51CTO
作者：songlihuan
链接：https://blog.51cto.com/songlihuan/2481152