如何在SQLServer中處理四億三千萬條記錄？

在實際開發中，絕大部分開發人員應該都沒有機會接觸到上億級別的數據，如果SQL Server中的數據量達到億級了，我們勢必要對數據庫服務器做一系列的優化措施，否則難以支撐這個量級。

海量數據庫優化措施

1、合理的索引

眾所周知，合理的索引可有效提升SELECT效率。但是，在大量寫入操作時，索引是要維護的，會降低寫入速度。所以要建立合理的索引，而不是索引數量越多越好。對于多余索引、低效索引都可以刪除掉。

2、分布式數據庫部署

我們可以按業務類型將數據做垂直領域劃分，不同業務存儲在不同數據庫服務器上，通過分布式部署將業務分離，有效緩解了數據庫壓力。不過這種分布式部署對于后期業務整合和綜合查詢不是太友好，架構如下圖示：

3、數據庫分區

默認情況下，數據庫里一張表的數據都會存儲在一個地方，但采用分區后，這些數據會均衡存儲在不同地方，這樣做能提高SELECT查詢效率。一旦某個分區損壞后，也可以利用修復工具對單分區進行修復。注意，數據庫分區只適用于海量數據前提下，數據量較少時不需要做，因為數據庫分區也有一定的性能消耗。

4、數據庫分表

數據庫本身都是有性能瓶頸的，我們可以采取橫向擴展方案來解決查詢效率問題。可以根據業務需求，按一定規則（比如：時間）來對數據進行分表存儲，這樣一個大的數據集被分割成很多小的數據集，每次查詢都在小的數據集合里查詢，性能會更高。

5、讀寫分離

讀寫分離顧名思義就是數據庫讀操作和寫操作在不同數據庫上。因為數據庫為了保證數據有效性，在寫入數據時往往會進行寫鎖操作，很多情況下會影響讀操作的性能。我們寫入數據時操作主庫，查詢數據時操作從庫，提高了數據并發性。

通過工具分析查詢性能

SQL Server提供了一個SQL Server Profile工具，通過它可以分析數據庫查詢效率。如下圖示：

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