標題：SQL Server 2005中對海量數(shù)據(jù)處理的實現(xiàn)方法
1 SQL Server 2005
SQL Server 2005是微軟在推出SQL Server 2000后時隔五年推出的一個數(shù)據(jù)庫平臺，它的數(shù)據(jù)庫引擎為關系型數(shù)據(jù)和結構化數(shù)據(jù)提供了更安全可靠的存儲功能，使用戶可以構建和管理用于業(yè)務的高可用和高性能的數(shù)據(jù)應用程序。此外SQL Server 2005結合了分析、報表、集成和通知功能。這使企業(yè)可以構建和部署經(jīng)濟有效的BI解決方案，幫助團隊通過記分卡、Dashboard、Web Services和移動設備將數(shù)據(jù)應用推向業(yè)務的各個領域。無論是開發(fā)人員、數(shù)據(jù)庫管理員、信息工作者還是決策者，SQL Server 2005都可以提供出創(chuàng)新的解決方案，并可從數(shù)據(jù)中獲得更多的益處。
它所帶來的新特性，如T-SQL的增強、數(shù)據(jù)分區(qū)、服務代理和與.Net Framework的集成等，在易管理性、可用性、可伸縮性和安全性等方面都有很大的增強。
2 表分區(qū)的具體實現(xiàn)方法
表分區(qū)分為水平分區(qū)和垂直分區(qū)。水平分區(qū)將表分為多個表。每個表包含的列數(shù)相同，但是行更少。例如，可以將一個包含十億行的表水平分區(qū)成 12 個表，每個小表表示特定年份內一個月的數(shù)據(jù)。任何需要特定月份數(shù)據(jù)的查詢只需引用相應月份的表。而垂直分區(qū)則是將原始表分成多個只包含較少列的表。水平分區(qū)是最常用分區(qū)方式，本文以水平分區(qū)來介紹具體實現(xiàn)方法。
水平分區(qū)常用的方法是根據(jù)時期和使用對數(shù)據(jù)進行水平分區(qū)。例如本文例子，一個短信發(fā)送記錄表包含最近一年的數(shù)據(jù)，但是只定期訪問本季度的數(shù)據(jù)。在這種情況下，可考慮將數(shù)據(jù)分成四個區(qū)，每個區(qū)只包含一個季度的數(shù)據(jù)。
2.1 創(chuàng)建文件組
建立分區(qū)表先要創(chuàng)建文件組，而創(chuàng)建多個文件組主要是為了獲得好的 I/O 平衡。一般情況下，文件組數(shù)最好與分區(qū)數(shù)相同，并且這些文件組通常位于不同的磁盤上。每個文件組可以由一個或多個文件構成，而每個分區(qū)必須映射到一個文件組。一個文件組可以由多個分區(qū)使用。為了更好地管理數(shù)據(jù)(例如，為了獲得更精確的備份控制)，對分區(qū)表應進行設計，以便只有相關數(shù)據(jù)或邏輯分組的數(shù)據(jù)位于同一個文件組中。使用 ALTER DATABASE，添加邏輯文件組名：
ALTER DATABASE [DeanDB] ADD FILEGROUP [FG1]
DeanDB為數(shù)據(jù)庫名稱，F(xiàn)G1文件組名。創(chuàng)建文件組后，再使用 ALTER DATABASE 將文件添加到該文件組中：
ALTER DATABASE [DeanDB] ADD FILE ( NAME = N'FG1', FILENAME = N'C:DeanDataFG1.ndf' , SIZE = 3072KB , FILEGROWTH = 1024KB ) TO FILEGROUP [FG1]
類似的建立四個文件和文件組，并把每一個存儲數(shù)據(jù)的文件放在不同的磁盤驅動器里。
2.2 創(chuàng)建分區(qū)函數(shù)
創(chuàng)建分區(qū)表必須先確定分區(qū)的功能機制，表進行分區(qū)的標準是通過分區(qū)函數(shù)來決定的。創(chuàng)建數(shù)據(jù)分區(qū)函數(shù)有RANGE “LEFT | / RIGHT”兩種選擇。代表每個邊界值在局部的哪一邊。例如存在四個分區(qū)，則定義三個邊界點值，并指定每個值是第一個分區(qū)的上邊界 (LEFT) 還是第二個分區(qū)的下邊界 (RIGHT)[1]。代碼如下：
CREATE PARTITION FUNCTION [SendSMSPF](datetime) AS RANGE RIGHT FOR VALUES ('20070401', '20070701', '20071001')
2.3 創(chuàng)建分區(qū)方案
創(chuàng)建分區(qū)函數(shù)后，必須將其與分區(qū)方案相關聯(lián)，以便將分區(qū)指向至特定的文件組。就是定義實際存放數(shù)據(jù)的媒體與各數(shù)據(jù)塊的對應關系。多個數(shù)據(jù)表可以共用相同的數(shù)據(jù)分區(qū)函數(shù)，一般不共用相同的數(shù)據(jù)分區(qū)方案�？梢酝ㄟ^不同的分區(qū)方案，使用相同的分區(qū)函數(shù)，使不同的數(shù)據(jù)表有相同的分區(qū)條件，但存放在不同的媒介上。創(chuàng)建分區(qū)方案的代碼如下：
CREATE PARTITION SCHEME [SendSMSPS] AS PARTITION [SendSMSPF] TO ([FG1], [FG2], [FG3], [FG4])
2.4 創(chuàng)建分區(qū)表
建立好分區(qū)函數(shù)和分區(qū)方案后，就可以創(chuàng)建分區(qū)表了。分區(qū)表是通過定義分區(qū)鍵值和分區(qū)方案相聯(lián)系的。插入記錄時，SQL SERVER會根據(jù)分區(qū)鍵值的不同，通過分區(qū)函數(shù)的定義將數(shù)據(jù)放到相應的分區(qū)。從而把分區(qū)函數(shù)、分區(qū)方案和分區(qū)表三者有機的結合起來。創(chuàng)建分區(qū)表的代碼如下：
CREATE TABLE SendSMSLog
([ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[IDNum] [nvarchar](50) NULL,
[SendContent] [text] NULL
[SendDate] [datetime] NOT NULL,
) ON SendSMSPS(SendDate)
2.5 查看分區(qū)表信息
系統(tǒng)運行一段時間或者把以前的數(shù)據(jù)導入分區(qū)表后，我們需要查看數(shù)據(jù)的具體存儲情況，即每個分區(qū)存取的記錄數(shù)，那些記錄存取在那個分區(qū)等。我們可以通過$partition.SendSMSPF來查看，代碼如下：
SELECT $partition.SendSMSPF(o.SendDate)
AS [Partition Number]
, min(o.SendDate) AS [Min SendDate]
, max(o.SendDate) AS [Max SendDate]
, count(*) AS [Rows In Partition]
FROM dbo.SendSMSLog AS o
GROUP BY $partition.SendSMSPF(o.SendDate)
ORDER BY [Partition Number]
在查詢分析器里執(zhí)行以上腳本，結果如圖1所示：
圖1 分區(qū)表信息
2.6 維護分區(qū)
分區(qū)的維護主要設計分區(qū)的添加、減少、合并和在分區(qū)間轉換�？梢酝ㄟ^ALTER PARTITION FUNCTION的選項SPLIT，MERGE和ALTER TABLE的選項SWITCH來實現(xiàn)。SPLIT會多增加一個分區(qū)，而MEGRE會合并或者減少分區(qū)，SWITCH則是邏輯地在組間轉換分區(qū)。
3 性能對比
我們對2650萬數(shù)據(jù)，存儲空間占用約4G的單表進行性能對比，測試環(huán)境為IBM365，CPU 至強2.7G*2、內存 16G、硬盤 136G*2，系統(tǒng)平臺為Windows 2003 SP1+SQL Server 2005 SP1。測試結果如表1：
表1：分區(qū)和未分區(qū)性能對比表(單位：毫秒)
測試項目 分區(qū) 未分區(qū)
1 16546 61466
2 13 33
3 20140 61546
4 17140 61000
說明：
1：根據(jù)時間檢索某一天記錄所耗時間
2：單條記錄插入所耗時間
3：根據(jù)時間刪除某一天記錄所耗時間
4：統(tǒng)計每月的記錄數(shù)所需時間
從表1可以看出，對分區(qū)表進行操作比未分區(qū)的表要快，這是因為對分區(qū)表的操作采用了CPU和I/O的并行操作，檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量也變小了，定位數(shù)據(jù)所耗時間變短。
4 結束語
對海量數(shù)據(jù)的處理一直是一個令人頭痛的問題。分離的技術是所有設計者們首先考慮的問題，不管是分離應用程序功能還是分離數(shù)據(jù)訪問，如果加以了合理規(guī)劃，都能十分有效的解決大數(shù)據(jù)表的運行效率低和維護成本高等問題。SQL Server 2005新增的表分區(qū)功能，可以對數(shù)據(jù)進行合理分區(qū)，當用戶在訪問部分數(shù)據(jù)時，SQL Server最佳化引擎可以根據(jù)數(shù)據(jù)的實體存放，找出最佳的執(zhí)行方案，而不至于大海撈針。