让SQL Server为工作负载高峰提前准备

核心提示： 缩小规模你还可以利用缩小规模的方法来将你的数据分散到多个工作机器上，不再让1000个用户都连接到一个SQL Server上，让SQL Server为工作负载高峰提前准备(2)，而是让10个SQL Server上分别连接100个用户，你的数据访问模式必须要与此相匹配，通过仔细查看工作流，系统

缩小规模

你还可以利用缩小规模的方法来将你的数据分散到多个工作机器上。不再让1000个用户都连接到一个SQL Server上，而是让10个SQL Server上分别连接100个用户。你的数据访问模式必须要与此相匹配，客户连接到哪个SQL Server都没关系，或者你必须要激活粘性会话。通过这种方式，每个客户在其会话长度内都连接到一个单个的SQL Server上。

例如，如果你的联盟中有10个SQL Server提供分类信息，并且在这10个SQL Server之间的数据也是相同的，那么客户连接到哪个SQL Server上，然后又重新连接到哪个SQL Server上，这都没有关系。SQL Server 2005中的点对点应用程序就被恰好是为这种类型的缩小规模设计的。

注意，SQL Server不能自动将负载分散给其他的SQL Server。你需要均衡网络负载，一边将负载分布到多个网络服务器上，并且联盟中的每个网络服务器上都安装一个或者多个SQL Server。

理解工作流

电子商务公司整年都在准备他们的旺季销售高峰。系统架构师研究工作流，以便于理解事务中的哪一个处理是必需的，哪一个可以是批量处理的，哪一个是可以从其他机器的并行处理中受益的。

考虑一下一般的下订单的操作。输入信用卡并且在网页上经过验证，确保数字以某个序列开始，并且满足一定的长度。这个步骤可以在浏览器上进行，这样就可以不用占用网络服务器的处理器周期。信用卡交费通常是没有经过授权的，因为网络服务呼叫会在这一点上慢下来，导致整体的可测量性解决方案等级下降。如果不需要网络服务呼叫认证每一个信用卡事务，那么电子商务网站就可以支持好几千个，甚至更多的页面。信用卡将会在稍后大批处理过程中进行处理。

正如上面的例子所演示等，通过仔细查看工作流，系统架构师辨认出可以异步执行的处理，那么整体的可测量性方案等级将会上升。