SQL Server 2005对海量数据处理

核心提示： ORDER BY [Partition Number]在查询分析器里执行以上脚本，结果如图1所示： 图1分区表信息2.6 维护分区分区的维护主要设计分区的添加、减少、合并和在分区间转换，SQL Server 2005对海量数据处理(4)，可以通过ALTER PARTITION FUNCTI

ORDER BY [Partition Number]

在查询分析器里执行以上脚本，结果如图1所示：

图1　分区表信息

2.6 维护分区

分区的维护主要设计分区的添加、减少、合并和在分区间转换。可以通过ALTER PARTITION FUNCTION的选项SPLIT，MERGE和ALTER TABLE的选项SWITCH来实现。SPLIT会多增加一个分区，而MEGRE会合并或者减少分区，SWITCH则是逻辑地在组间转换分区。

3 性能对比

我们对2650万数据，存储空间占用约4G的单表进行性能对比，测试环境为IBM365，CPU 至强2.7G*2、内存 16G、硬盘 136G*2，系统平台为Windows 2003 SP1+SQL Server 2005 SP1。测试结果如表1：

表1：分区和未分区性能对比表(单位：毫秒)

测试项目 分区 未分区

1 16546 61466

2 13 33

3 20140 61546

4 17140 61000

说明：

1：根据时间检索某一天记录所耗时间

2：单条记录插入所耗时间

3：根据时间删除某一天记录所耗时间

4：统计每月的记录数所需时间

从表1可以看出，对分区表进行操作比未分区的表要快，这是因为对分区表的操作采用了CPU和I/O的并行操作，检索数据的数据量也变小了，定位数据所耗时间变短。

4 结束语

对海量数据的处理一直是一个令人头痛的问题。分离的技术是所有设计者们首先考虑的问题，不管是分离应用程序功能还是分离数据访问，如果加以了合理规划，都能十分有效的解决大数据表的运行效率低和维护成本高等问题。SQL Server 2005新增的表分区功能，可以对数据进行合理分区，当用户在访问部分数据时，SQL Server最佳化引擎可以根据数据的实体存放，找出最佳的执行方案，而不至于大海捞针。