SQL Server 2005对海量数据处理(4)

ORDER BY [Partition Number] 8DY_S  
;rcV}yM56  
　　在查询分析器里执行以上脚本，结果如图1所示： 1_mK[uJB  

g.Ya2  
　　图1　分区表信息 \xl<loKQ&  
.qH* ;  
　　 Vdn/zOT  
aK8tvpb  
　　2.6 维护分区 6_A)I@;w  
e^Q *og)1  
　　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。 ?tka`4Y)on  
Wb'u35f  
　　3 性能对比  EM9vK)9  
8^y&3%Ud  
　　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： 'loRa-L-  
JzI5yVha~j  
　　表1：分区和未分区性能对比表(单位：毫秒) Zx)H
BZ_  
f}v }G  
　　测试项目 分区 未分区 F|_V~ZTJ9@  
Lr3G,w/e  
　　1 16546 61466 c>5R&wi{%  
Y)I, s  
　　2 13 33  3 :h  
):KD@e3a1  
　　3 20140 61546 +K'U tZ  
&N=7}}k  
　　4 17140 61000 C%z7QK]  
" ;Gyg02xn  
　　说明： 6q=!XjO?s7  
!grW o/z[  
　　1：根据时间检索某一天记录所耗时间 (.LTw h9  
>_ZHC87  
　　2：单条记录插入所耗时间 ?qL\ZUY _  
59<PSeL  
　　3：根据时间删除某一天记录所耗时间 Wx[CcJa0vz  
N9vYtKd"  
　　4：统计每月的记录数所需时间 KvUhhxE5P  
!^t#L+e j  
　　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。 4WA|<j?0  
M7&Fq] q  
　　4 结束语 1ljAE]73  
;\!P3  
　　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。