sqlserver大数据,sqlserver大数据量查询优化

sqlserver 大数据量的表怎么修改结构

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从理论上来说，修改表结构和数据量无关。

所以修改方法是一样的。。。

从实际情况看，您可以根据需要的结构建立新表使用。

原有数据根据情况迁移回来一部分，满足版本迭代的要求。

逐步弃用原表。。。

sqlserver大数据量update问题？

我拿到sql一看是update语句，想都没多想直接加并行，但是加了并行发现子查询根本没有用到并行，而且整体cost没有什么变化。我仔细想了想，这种写法oracle内部是通过单条跟新的方式进行，从p_t中那出一条记录去c_t中匹配，c_t中采用索引扫描，然后再通过rowid访问表取到name。所以优化器计算后，不会对子查询中的c_t应用并行，因为此时并行会采用全表扫描，效率肯定没有索引扫描快。语句和执行计划如下：

update /*+parallel(p_t,4)*/ p_t set name=(select /*+parallel(c_t,4)*/ name from c_t where p_t.id=c_t.id) where p_t.name is null;

Net+SqlServer 怎么解决 大数据量 高并发问题

凡是大型的系统，必然要分库，也就是根据逻辑进行数据拆分。比如用户的数据，你可以根据用户所在的省份划分，一个省份一个数据库，只有这样才能真正的保证大数量的并发。

另外要有效的利用读写分离，读写分离用sql server 2012的话可以直接用always on，一个用来写，若干用来读。数据库自身会保证数据的一致性的，这样就不会出现查备份库数据还没同步过来的问题了。

如何提高SQL Server大数据条件下的查询速度？

1.关于索引优化

建索引的选择必须结合SQL查询、修改、删除语句的需要，一般的说法是在WHERE里经常出现的字段建索引。如果在WHERE经常是几个字段一起出现而且是用AND连接的，那就应该建这几个字段一起的联合索引，而且次序也需要考虑，一般是最常出现的放前面，重复率低的放前面。

SQL

Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database

Maintenance

Plan

Wizard

，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。如果你运行这个向导，你会看到关于数据库中关于索引的统计量，这些统计量作为日志工作并定时更新，这样就减轻了手工重建索引或者DBCC

INDEXDEFRAG所带来的工作量。如果你不想自动定期刷新索引统计量，你还可以在DMPW中选择重新组织数据和数据页，这将停止旧有索引并按特定的填充因子重建索引。

2.

改善硬件（双CPU，Raid

5，增加内存）

tempdb这个临时数据库，它对性能的影响较大。tempdb和其他数据库一样可以增大，可以缩小。当数据文件需要增长的时候，通常不能保持剩余部分的连续性。这时文件就会产生碎片，这种碎片会造成性能下降。这种碎片属于外来性碎片。要阻止在tempdb中产生外来性碎片，必须保证有足够的硬盘空间。一般将tempdb的容量放到平均使用容量。而你也应该允许tempdb自动增长，比如你有个一个超大的join操作，它建立了一个超过tempdb容量的时候，该查询将失败。你还要设置一个合理的单位增长量。因为如果你设得太小，将会产生许多外来性碎片，反而会占用更多资源。sqlserver调优最有效的做法之一，就是把争夺资源的操作独立出去。tempdb就是一个需要独立出去的部分而tempdb和其他系统库一样是公用的，是存取最可能频繁的库，所有处理临时表、子查询、GROUP

BY、排序、DISTINCT、连接等等。它最适合放到一个具有快速读写能力的设备上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。

查询语句一定要使用存储过程；

3、查询尽量使用TOP子句

4.将表按一定的约束分成子表,(如按分类)创建约束,在用Like

时,先用分类

and

like

,

应该可能解决问题.

而且效果立秆见影!(你要确定SQL会认识你建的分区视图).我一个表有上百万的记录(700兆),用分区视图后,查询速度基本跟10万行一样.

如果还是太慢,还可以考滤分布式分区视图!这总可以解决问题了吧!

关键在于你能否把大表按某种约束分解成子表.