每天20W数据插入,数据表很快就会到亿级.请问后期查询时,如何提升查询性能?
如果要进行表分区,如何做?
还有开启了AWE.任务管理器中看不到内存使用.
如何查看它的内存使用?
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引用某人建表策略
1、大数据字段最好剥离出单独的表，以便影响性能
2、使用varchar，代替char，这是因为varchar会动态分配长度，char指定为20，即时你存储字符“1”，它依然是20的长度
3、给表建立主键，看到好多表没主键，这在查询和索引定义上将有一定的影响
4、避免表字段运行为null，如果不知道添加什么值，建议设置默认值，特别int类型，比如默认值为0，在索引查询上，效率立显。
5、建立索引，聚集索引则意味着数据的物理存储顺序，最好在唯一的，非空的字段上建立，其它索引也不是越多越好，索引在查询上优势显著，在频繁更新数据的字段上建立聚集索引，后果很严重，插入更新相当忙。
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每天20W数据插入,数据表很快就会到亿级.请问后期查询时,如何提升查询性能?
--> 建索引,良好的SQL写法,服务器磁盘用阵列Raid5,磁盘转速足够,服务器内存足够...
如果要进行表分区,如何做?
--> 建分区函数->建分区方案->建分区表.
还有开启了AWE.任务管理器中看不到内存使用.
如何查看它的内存使用?
--> windows任务管理器->进程->[内存]列即是内存使用量.
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正常的索引什么的不用讲。
这么大的数据量，肯定不可能是查明细吧？我以为真正想查的应该是某种程度上的汇总或统计结果。
所以，每天将当天20万的数据分类、汇总、统计成一个结果表，说不定只有几万、几千甚至几百数据了，这样就很容易查询了。