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怎的玩转千万级别的数据

2013-11-03 
怎样玩转千万级别的数据上图虽然不能很清晰的表达表分区的执行过程,但是可以看出表分区要用到那些对象,比

怎样玩转千万级别的数据

上图虽然不能很清晰的表达表分区的执行过程,但是可以看出表分区要用到那些对象,比如数据文件,文件组,分区方案,分区函数等。

  我们以一个用户表(TestUser)为例,假设这个表准备用来存储中国部分公民的数据,每条数据记录着每个人所属的省份(Area),以及每个人的姓名(UserName),如下图所示。当数据量达到1千万的时候,查询就比较慢了,这时候的数据优化就迫在眉睫。

怎的玩转千万级别的数据

在优化之前,根据数据的结构,读写操作等,肯定会提出若干个解决方案。在这儿就以分区表的方案来优化数据库的查询,这儿以区域来分别存储数据,比如广东的公民存放在AreaFile01.MDF文件中,湖南的公民存放在AreaFile02.MDF的文件中,四川的公民存放在AreaFile03.MDF的文件中,以此类推其它省份,为了实现这个功能我们就得做分区方案。在做分区方案时,首先要搞清楚分区方案要涉及到的四个对象:文件组,文件,分区函数,分区方案。

a:文件组,用来组织数据文件(.MDF)的一个虚拟名称,一个文件组可以添加多个数据文件(.MDF)。打开SQL管理器,找到具体的数据库,然后右键【属性】,进入到【文件组】选项卡,添加Area01,Area02,Area03,Area04四个文件组。如图:

怎的玩转千万级别的数据

?b:然后选择中【文件】选项卡,添加AreaFile01,AreaFile02,AreaFile03,AreaFile04,AreaFile05,AreaFile06六个数据文件(.MDF),然后指定每个文件属于那个文件组(一个文件组可以存储多个数据文件),以及这个文件的物理路径。在这儿大家已经看明白了,这些数据文件,就是物理上来分割一个数据表的数据的。也就是说一个表的数据有可能存储在AreaFile01中,也有可能存储在AreaFile02中,只要用某种方法来指定他们的存储规则就行了。

?怎的玩转千万级别的数据

c:分区函数,就是指定数据的存储规则。就是告诉SQL,把新增的数据如何分区。创建一个分区函数,可以用下边的SQL语句来实现。

CREATE PARTITION SCHEME partitionSchemeAreaAS PARTITION partitionFunAreaTO (    Area01,    Area02,    Area03,    Area04)

经过紧张的四步操作,一个分区方案就呈现在我们的眼前了。接下来的事,就是我们要怎样来消费这个分区方案。


首先我们创建一人普通的表,然后给这个表指定一个分区方案。如下代码。

INSERT TestUser ([Area],[UserName]) Values('四川','肖一');INSERT TestUser ([Area],[UserName]) Values('四川','肖二');INSERT TestUser ([Area],[UserName]) Values('四川','肖三');INSERT TestUser ([Area],[UserName]) Values('四川','肖四');INSERT TestUser ([Area],[UserName]) Values('广东','张一');INSERT TestUser ([Area],[UserName]) Values('广东','张二');INSERT TestUser ([Area],[UserName]) Values('广东','张三');INSERT TestUser ([Area],[UserName]) Values('湖南','杨一');INSERT TestUser ([Area],[UserName]) Values('湖南','杨二');

查询所有的数据,可以用select * from TestUser; 按分区查询:就用如下方法:

?你们看我一个简单的表的分区是不是就已经完成了。呵呵,当然在实际应用中,仅仅掌握这点是不够的,比如在原分区方案上添加一个分区删除一个分区

?

方法2:用xml类型代替主从表设计,从而达到提高查询性能。

  优化和提高数据库的性能,是从一个良好的数据库设计开始的。以一个会议预订系统为例,一个预订会议系统包括了会议时间,会议地点,主持人,参与人,知会人,记录者等相关信息。在的TDD,DDD模型主导的时代,在这儿为了更好的想表达我要阐述的问题,还是以表驱动模型来进行开发。

用户需求:

  a:一个会议可能有多个主持人,虽然这种情况比较少,但是也有可能有。

  b:一个会议有多个参与人,这个不难理解。

  c:一个会议有可能要让某人知晓,这人可以参与或不参与会议,一般为高层。

  d:一个会议有可能有零个或者多个记录者。

  e:一个会议需要远程视频,投影仪,电脑,麦克风等会议设备中的某些设备。

  f:会议预订成功,或者会议时间,会议地点等重要信息修改后,邮件通知与会人员。

常规数据库设计:

  a:建一个Meeting的主表,用于存放会议名称,会议地点,会议时间等的相关信息。

  b:再建一个MeetingUser的表存储主持人,参与人,知会人,记录者。

  c:同样,会议所需要的设备用MeetingDevice表来存储相关的信息。如图:

怎的玩转千万级别的数据

这样的表结构,是比较常规的设计方法,但是在实际应用中,你会发现一些待改进的问题。比如:

  a:在提取一个会议的相关信息时,会连接多个表进行查询。这种查询在很大的程序上影响了数据库性能。

  b:在做修改操作时也够呛的,先修改主表的相关信息,再把主表关联的子表信息全部删除重新插入一次,这样的操作是否够吐血了。当然有人精益求精,会比较修改前和修改后的数据,再用增加,删除,修改的手段达到子表数据的更新。这样的操作在有些ORM操作中已经实现了,但当自己code代码来实现的时候,特别是在多次code的时候,感觉总是那么烦心。

  吐槽了这么多,是否有更好的解决方案呢?当然,在SQL里,我们可以XML数据类型来消除主从表的设计。如图:

怎的玩转千万级别的数据

  上面的表结构设计,是不是有一个小清新的感觉呢?很明显,可以把第一种表的设计缺陷给消除了。一个会议的相关信息都存储在了一个表的一条记录中,这样的数据看起来是不是更直观呢?

  a:获取一个预订会议的详细信息,我不需要进行多个表的连接查询,我要做的是只需用C#的Linq.Xml来解析查询出来的XML字符串即可。

  b:修改操作时,我只需要重新组合XML数据,一个Update就更新了与会议相关的信息,操作是不是简单多了。

  表面上看这种设计已经完美了,但是用户的需求是无止境的,有一天,你收到了一个需求,查询某个用户参与过的所有会议(就是只要主持人,参与人,或者记录者中包括了这个用户,就把这些记录都给查询出来),Oh!My God ?这种表结构设计应该怎么解决这个问题呢?其实可以用XQuery解决这个问题,还没接触过XQuery的那得赶快充一下电了。XQuery中最常用的有exist(),value()这些函数,这儿就不详细的介绍了,网上搜索一下有很多相关资料,如果有必要,我会把以前项目中用的XQuery技巧与大家分享。

  最后,如果博客对你有帮助,我将感觉到荣幸之至。别忘记了下面的【顶】,谢谢!


冒似都喜欢把百万,千万当做大数据处理,就我遇见的这个数据级别,就按照正常的用弄几个索引基本上ok,真有这么费劲?  连mysql撑上亿的数据都很常见,何况其它。                 有点过于大惊小怪了。    
10 楼 halbert918 2013-09-12   第2种,每次对数据操作都会重复解析xml,尤其是xml比较大的情况下,不会影响系统性能迈? 11 楼 weixiao2013 2013-09-12   楼主讲的很片面啊
大数据存储 有很多的
分区表  MDC多维集群表 索引存储/划分
还有表空间划分  日志存储都会影响到大数据量的数据库性能/或查询性能 12 楼 myloverjay 2013-09-12   引用 13 楼 xx521 2013-09-12   千万数据其实好处理
1、对关键字段进行索引,然后使用相应的分区分表,基本问题不大,对于应用吗,当然sql的优化还是有的,如:尽量使用分区字段、索引字段等作为条件。
2、第二对于数据库设计适量的冗余。不一定要完全遵从范式。范式只是个参考。
3、设计尽量简约,没有必要“弯弯曲曲”的
4、简约不是简单

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