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  •  多数据库水平分区解决方案。  1. 简介   Hibernate 的一个扩展,用于处理多数据库水平分区架构。   由google工程师 2007年 捐献给 Hibernate社区。   http://www.hibernate.org/414.html   目前...
    HibernateShard
     
    
        多数据库水平分区解决方案。 

    1. 简介  
         Hibernate 的一个扩展,用于处理多数据库水平分区架构。 
         由google工程师 2007年 捐献给 Hibernate社区。  
          http://www.hibernate.org/414.html  
         目前版本:   3.0.0 beta2, 未发GA版。 
         条件:Hibernate Core 3.2, JDK 5.0 

    2. 水平分区原理  
         一个库表如 Order 存在于多个数据库实例上。按特定的分区逻辑,将该库表的数据存储在这些实例中,一条记录的主键 PK,在所有实例中不得重复。 
        
        水平分区在大型网站,大型企业应用中经常采用。 
        目的出于海量数据分散存储,分散操作,分散查询以便提高数据处理量和整体数据处理性能。 
       
        使用: 
          google工程师的设计还是非常好的,完全兼容 Hibernate本身的主要接口。 
    Java代码   收藏代码
    1. org.hibernate.Session  
    2. org.hibernate.SessionFactory   
    3.  org.hibernate.Criteria   
    4.  org.hibernate.Query   

         因此程序员开发变化不大,甚至不需要关心后台使用了分区数据库。程序迁移问题不大。而且配置上比较简明。 

    3. 三种策略:  
       1) ShardAccessStrategy, 查询操作时,到那个分区执行。 
          默认提供两个实现: 
          顺序策略:SequentialShardAccessStrategy, 每个query按顺序在所有分区上执行。 
          平行策略:ParallelShardAccessStrategy, 每个query以多线程方式并发平行的在所有分区上执行。 此策略下,需要使用线程池机制满足特定的性能需要,java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。 

       2) ShardSelectionStrategy, 新增对象时,存储到哪个分区。 
             框架默认提供了一个轮询选择策略 RoundRobinShardSelectionStrategy, 但一般不这样使用。 
            通常采用“attribute-based sharding”机制,基于属性分区。一般是用户根据表自己实现一个基于属性分区的策略类ShardSelectionStrategy ,例如,以下WeatherReport基于continent属性选择分区: 
    Java代码   收藏代码
    1.   public class WeatherReportShardSelectionStrategy implements ShardSelectionStrategy {  
    2. public ShardId selectShardIdForNewObject(Object obj) {  
    3.     if(obj instanceof WeatherReport) {  
    4.         return ((WeatherReport)obj).getContinent().getShardId();  
    5.     }  
    6.     throw new IllegalArgumentException();  
    7. }  

      

       3) ShardResolutionStrategy, 该策略用于查找单个对象时,判断它在哪个或哪几个分区上。 
          默认使用 AllShardsShardResolutionStrategy ,可以自定义例如: 
    Java代码   收藏代码
    1. public class WeatherReportShardResolutionStrategy extends AllShardsShardResolutionStrategy {  
    2.     public WeatherReportShardResolutionStrategy(List<ShardId> shardIds) {  
    3.         super(shardIds);  
    4.     }  
    5.   
    6.     public List<ShardId> selectShardIdsFromShardResolutionStrategyData(  
    7.             ShardResolutionStrategyData srsd) {  
    8.         if(srsd.getEntityName().equals(WeatherReport.class.getName())) {  
    9.             return Continent.getContinentByReportId(srsd.getId()).getShardId();  
    10.         }  
    11.         return super.selectShardIdsFromShardResolutionStrategyData(srsd);  
    12.     }  
    13. }  



    4. 水平分区下的查询  

       对于简单查询 HibernateShard 可以满足。 

       水平分区下多库查询是一个挑战。主要存在于以下三种操作: 
       1) distinct 
             因为需要遍历所有shard分区,并进行合并判断重复记录。 
       2) order by 
             类似 1) 
       3) aggregation 
             count,sim,avg等聚合操作先分散到分区执行,再进行汇总。 
             是不是有点类似于 MapReduce ? 呵呵。 
       
       目前 HibernateShard 不支持 1), 2), 对 3) 部分支持 

        HibernateShard 目前通过 Criteria 接口的实现对 聚合提供了较好的支持, 因为 Criteria 以API接口指定了 Projection 操作,逻辑相对简单。 

        而HQL,原生 SQL 还不支持此类操作。 

         
    5. 再分区和虚拟分区  
          当数据库规模增大,需要调整分区逻辑和数据存储时, 需要再分区。 
          两种方式: 1)数据库数据迁移其他分区; 2) 改变记录和分区映射关系。这两种方式都比较麻烦。尤其“改变记录和分区映射关系”,需要调整 ShardResolutionStrategy。 

         HibernateShard 提供了一种虚拟分区层。当需要调整分区策略时,只需要调整虚拟分区和物理分区映射关系即可。以下是使用虚拟分区时的配置创建过程: 

    Java代码   收藏代码
    1.    
    2.   Map<Integer, Integer> virtualShardMap = new HashMap<Integer, Integer>();  
    3. virtualShardMap.put(00);  
    4. virtualShardMap.put(10);  
    5. virtualShardMap.put(21);  
    6. virtualShardMap.put(31);  
    7. ShardedConfiguration shardedConfig =  
    8.     new ShardedConfiguration(  
    9.         prototypeConfiguration,  
    10.         configurations,  
    11.         strategyFactory,  
    12.         virtualShardMap);  
    13. return shardedConfig.buildShardedSessionFactory();  


    6.  局限:  
        1)HibernateShard 不支持垂直分区, 垂直+水平混合分区。 

        2) 水平分区下 查询功能受到一定限制,有些功能不支持。实践中,需要在应用层面对水平分区算法进行更多的考虑。 
        3) 不支持跨分区的 关系 操作。例如:删除A分区上的 s 表,B分区上的关联子表 t的记录无法进行参照完整性约束检查。 (其实这个相对 跨分区查询的挑战应该说小的多,也许google工程师下个版本会支持,呵呵) 

        4) 解析策略接口似乎和对象ID全局唯一性有些自相矛盾, 
    AllShardsShardResolutionStrategy 的接口返回的是给定对象ID所在的 shard ID集合,按理应该是明确的一个 shard ID. 

    参考资料:HibernateShard 参考指南。
    展开全文
  • 由于程序处理的数据量比较大,最高TPS有1000 ...分析了下,数据库是瓶颈,占了一半的时间,现在根据业务对数据库进行水平分区和垂直分区,看看性能能提高多少: 后续不上表结构,实现过程和测试结果。

    由于程序处理的数据量比较大,最高TPS有1000

    在处理报文的过程中要过数据库,现在一条报文过数据库的时间是10ms,已经处理不过来,上游会积Q,丢失报文,

    分析了下,数据库是瓶颈,占了一半的时间,现在根据业务对数据库进行水平分区和垂直分区,看看性能能提高多少:

    后续不上表结构,实现过程和测试结果。

    建表sql如下:

    -- Table: iv_push_partioned
    
    -- DROP TABLE iv_push_partioned;
    
    CREATE TABLE iv_push_partioned
    (
      updt timestamp without time zone,
      iv_raw bytea,
      intime timestamp without time zone,
      airline character varying NOT NULL,
      suffix character varying NOT NULL,
      fltnum numeric NOT NULL,
      ivkey numeric,
      flightdate character varying NOT NULL,
      CONSTRAINT iv_push_partioned_pkey PRIMARY KEY (airline, fltnum, suffix, flightdate)
    )
    WITH (
      OIDS=FALSE
    );
    ALTER TABLE iv_push_partioned
      OWNER TO dipdb;

    分表语句

    -- Table: iv_push_ca
    
    -- DROP TABLE iv_push_ca;
    
    CREATE TABLE iv_push_ca
    (
    -- Inherited from table iv_push_partioned:  updt timestamp without time zone,
    -- Inherited from table iv_push_partioned:  iv_raw bytea,
    -- Inherited from table iv_push_partioned:  intime timestamp without time zone,
    -- Inherited from table iv_push_partioned:  airline character varying NOT NULL,
    -- Inherited from table iv_push_partioned:  suffix character varying NOT NULL,
    -- Inherited from table iv_push_partioned:  fltnum numeric NOT NULL,
    -- Inherited from table iv_push_partioned:  ivkey numeric,
    -- Inherited from table iv_push_partioned:  flightdate character varying NOT NULL,
      CONSTRAINT iv_push_ca_airline_check CHECK (airline::text = 'CA'::text)
    )
    INHERITS (iv_push_partioned)
    WITH (
      OIDS=FALSE
    );
    ALTER TABLE iv_push_ca
      OWNER TO dipdb;
    


    分表的约束

    CREATE OR REPLACE RULE iv_push_insert_ca AS
        ON INSERT TO iv_push_partioned
       WHERE new.airline::text = 'CA'::text DO INSTEAD  INSERT INTO iv_push_ca (updt, iv_raw, intime, airline, suffix, fltnum, ivkey, flightdate) 
      VALUES (new.updt, new.iv_raw, new.intime, new.airline, new.suffix, new.fltnum, new.ivkey, new.flightdate);

    正常测试下结果平均:

    分表       不分表

    更新  8ms         20ms左右

    插入 16           20ms左右

    后续多测几次在补上数据

     
    



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  • 点击上方SQL数据库开发,关注获取SQL视频教程SQL专栏SQL数据库基础知识汇总SQL数据库高级知识汇总作者:ExceptionalBoy原文:https://blo...

    点击上方SQL数据库开发,关注获取SQL视频教程

    作者:ExceptionalBoy 

    原文:

    https://blog.csdn.net/ExceptionalBoy/article/details/78851327 

    1、需求说明

    将数据库Demo中的表按照日期字段进行水平分区分表。要求数据文件按一年一个文件存储,且分区的分割点会根据时间的增长自动添加(例如现在是2017年1月1日,将其作为一个分割点,即将2017年1月1日之前的数据存储到数据文件A中,将2017年1月1日的之后的数据存储到数据文件B中;当时间到2018年1月1日时,自动将2018年1月1日添加为一个新的分区分割点,并将2017年1月1日至2018年1月1日的数据存储在数据文件B中,将2018年1月1日之后的数据存储在一个新的数据文件C中,以此类推)。

    2、实现思路

    2.1 分区原理

    要实现这一功能,首先要了解数据库对水平分区表进行分区存储的原理。

    所谓水平分区分表,就是把逻辑上的一个表,在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件,便于我们对数据的管理。

    2.2 水平分区优点

    l  便于存档

    l  便于管理:备份恢复时可以单一的备份或者恢复某一个分区

    l  提高可用性:一个分区故障,不影响其他分区的正常使用

    l  提高性能:提升查询数据的速度

    2.3  实现思路

    ①     创建数据库

    ②     在创建的数据库中添加文件组

    ③     在文件组中添加新的文件

    ④     定义分区函数

    ⑤     定义分区架构

    ⑥     定义分区表

    ⑦     定义代理作业,自动添加分区分割点

    ⑧     测试数据

    注意:

    • 分区表依赖于分区架构,而分区架构又依赖与分区函数,所以在穿件分区函数、分区架构、分区表是要按照对应的顺序创建。

    • 分区函数并不属于具体的分区架构和分区表,它们之间仅仅是使用关系。

    • 分区表只能在创建的时候指定为分区表

    3、实现步骤

    3.1 代码创建分区表

    3.1.1创建数据库

    新建数据库,并将其命名为Demo

    3.1.2 添加文件组

    代码格式:

    ALTER DATABASE <数据库名称> ADD FILEGROUP<文件组名>

    代码示例:

    
      

    3.1.3 添加文件

    代码格式:

    ALTER DATABASE <数据库名称> ADD FILE <数据标识> TO FILEGROUP <文件组名称>

    注意:

    数据标识中name为逻辑文件名;

    filename为物理文件路径名;

    size为文件初始大小(单位:kb/mb/gb/tb);

    filegrowth为文件自动增量(单位:kb/mb/gb/tb);

    maxsize为文件增大的最大大小(单位:kb/mb/gb/tb/unlimited)

    代码示例:

    ALTER DATABASE Demo ADD FILE (
    NAME='DemoFile1',
    FILENAME='D:\ProgramFiles\Microsoft SQL Server\MSSQL11.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\DemoFile1.mdf',
    SIZE=5MB,
    FILEGROWTH=5MB)
    TO FILEGROUP DemoFileGroup

    (提示:可以左右滑动代码)

    在此我们重复执行示例代码,在示例文件组下添加三个文件。

    3.1.4  定义分区函数

     分区函数是用于判定数据行该属于哪个分区,通过分区函数中设置边界值来使得根据行中特定列的值来确定其分区。

    代码格式:

    CREATE PARTITION FUNCTION partition_function_name( input_parameter_type )

    AS  RANGE  [ LEFT | RIGHT ]

    FOR  VALUES  ( [ boundary_value [ ,...n ] ] )

    [ ; ]

    其中“LEFT”和“RIGHT”决定了“VALUES”中的边界值被划分到哪一个分区中(即,边界值属于左侧分区还是右侧分区)。

    代码示例:

    CREATE PARTITION FUNCTION DemoPartitionFunction( datetime2(0) )
    AS RANGE RIGHT
    FOR VALUES ('2016-01-01 00:00:00','2017-01-01 00:00:00')

    查看分区函数是否创建成功:

    
      

    3.1.5  定义分区架构

    定义完分区函数仅仅是知道了如何将列的值区分到了不同的分区,而每个分区的存储方式,则需要分区构架来定义。分区构架仅仅是依赖分区函数.分区构架中负责分配每个区属于哪个文件组,而分区函数是决定如何在逻辑上分区。

    代码格式:

    CREATE PARTITION SCHEME partition_scheme_name

    AS PARTITION partition_function_name

    [ ALL ] TO ( { file_group_name | [ PRIMARY ] } [ ,...n ] )

    [ ; ]

    代码示例:

    CREATE PARTITION SCHEME DemoPartitionScheme
    AS PARTITION DemoPartitionFunction
    TO ( DemoFileGroup,[PRIMARY],DemoFileGroup)

    查看分区架构是否创建完成:

    
      

    3.1.6  定义分区表

    表在创建的时候就已经决定是否是分区表了。虽然在很多情况下都是你在发现已经表已经足够大的时候才想到要把表分区,但是分区表只能够在创建的时候指定为分区表。

    代码格式:

    CREATE TABLE table_name(

    ...

    ) ON 

    partition_scheme_name(column_name)

    代码示例:

    CREATE TABLE DemoTable(
    demo_id BIGINT,
    demo_date datetime2(0),
    demo_desc varchar(50)
    ) ON DemoPartitionScheme(demo_date)

    3.2 界面向导表分区

    在3.4、3.5、3.6中,我们已经详细的描述了如何定义分区函数、分区架构以及分区表,但这些都是通过代码实现的,下面,我们来通过SQL Server 2012 Management Studio的界面向导创建分区表。

    3.2.1 创建数据库

    右键点击“数据库”,选择第一项“新建数据库(N)…”,新建数据库,如图1所示:

    640?wx_fmt=png

    图1  新建数据库

    3.2.2  创建文件组

    右键数据库Demo,选择“属性”,如图2所示:

    640?wx_fmt=png

    图2  数据库属性界面

    在属性界面中,点击箭头所示的“文件组”选项,进入文件组编辑界面,如图3所示:

    640?wx_fmt=png

    图3  文件组管理界面

    在文件组管理界面中点击箭头①所示的“添加”选项,添加新的文件组,界面中会出现箭头②所示的属性框,并键入对应的属性值,之后点击“确定”,完成新建文件组。

    3.2.3  添加文件

    和添加文件组的方式一样,右键数据库Demo,选择“属性”,打开数据库属性界面,这次选择“文件”,打开文件管理界面,如图4所示:

    640?wx_fmt=png

    图4  文件管理界面

    在文件管理界面中,点击箭头①所示的“添加”选项,添加新的文件,在新添加的箭头②所示的区域,根据实际需求,填写对应的文件属性值,填写完成后点击“确定”。其中,一个文件组中可以添加多个文件,即“文件组”属性的值是可以重复的。

    3.2.4  定义分区表

    在SQL Server 2012 Management Studio的界面中,找到目标数据库下的“表”菜单,右键点击,选择“新建数据库表”,打开新建数据库表界面,新建一个分区表。如图5所示:

    640?wx_fmt=png

    图5  新建数据库表

    3.2.5  添加分区函数和分区架构

    完成新建分区表后,我们就可以在分区表上添加分区函数和分区架构了。右键点击分区表,选择“存储”,然后选择“创建分区”,开始添加分区函数和分区架构,如图6所示:

    640?wx_fmt=png

    图6  新建分区界面

    点击“下一步”,如图7所示:

    640?wx_fmt=png

    图7  选择分区列

    在图7所示的界面中,勾选分区列,勾选完成后,选择“下一步”,如图8所示:

    640?wx_fmt=png

    图8  填写分区函数

    在图8所示的界面填写分区函数名称,填写完成后点击“下一步”,如图9所示:

    640?wx_fmt=png

    图9  填写分区架构

    在图9所示的界面中填写需要创建的分区架构的名称,填写完成后点击“下一步”,如图10所示:

    640?wx_fmt=png

    图10  指定文件组

    如图10所示,按照图示箭头步骤,一步步设置文件组参数。首先选择分区边界值划分在左边界分区还是右边界分区,然后进行第二步,设置分区所属文件组,再设置分区边界值(该值要与分区表的分区字段类型对应),最后点击“预计存储空间(E)”对其他参数进行自动填充。设置完成后点击“下一步”,如图11所示:

    640?wx_fmt=png

    图11  脚本设置

    在图11所示的界面中,根据实际需求完成最后的设置(一般不做设置),然后点击“完成”,在下一个界面中再次点击“完成”,然后等待数据库执行操作,最后关闭界面。

    分区完成后,右键点击分区表,选择“属性”,然后选择“存储”,打开如图12所示界面:

    640?wx_fmt=png

    图12  表分区查看

    从图12中可以看到数据库表已经完成分区。

    3.3      动态添加分割点

    要完成动态的向分区函数中添加分割点的功能,首先我们来理一下思路:首先我们要向文件组中添加一个新的文件或者直接添加一个新的文件组,添加完成后,需要修改分区架构,来告知数据库新分的分区数据存储到那个文件或者文件组中,最后在分区函数中添加新的分割点,完成动态添加分区分割点的功能。

    根据这个思路,我编写的了一个存储过程,用于动态的添加分割点:

    CREATE proc[dbo].[Demo_FileGroup_Add]
    as
    declare
    @file_name varchar(20),--要添加的文件名称
    @add_sql nvarchar(max)--在文件组下添加新文件的SQL语句
    begin  
    set @file_name='DemoFile'+left((convert(varchar,(DATEADD(yy, DATEDIFF(yy,0,(DATEADD(YY,1,GETDATE()))), 0)),120)),4)--动态拼接文件名
    set @add_sql='
    ALTER DATABASE Demo ADD FILE (
    NAME='+@file_name+',
    FILENAME=''D:\ProgramFiles\Microsoft SQL Server\MSSQL11.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\'+@file_name+'.mdf'',
    SIZE=5MB,
    FILEGROWTH=5MB)
    TO FILEGROUP DemoFileGroup
    
    --执行向文件组中添加文件的SQL语句
    Exec sp_executesql@add_sql
    --告知数据库新建立的分区放在哪个文件组(修改分区架构)
    alter partition scheme DemoPartitionSchemenext used 'DemoFileGroup' 
    --在分区函数中添加分割点
    alter partition function DemoPartitionFunction() split range (CONVERT(VARCHAR,DATEADD(yy, DATEDIFF(yy,0,(DATEADD(YY,1,GETDATE()))), 0),120))
    end

    注意:

    在执行该存储过程之前,一定要确保文件组中没有即将添加的文件,并且在分区函数中,没有要添加的分割点,否则会报错,存储过程不能执行。

    4、测试数据

    4.1添加测试数据

    4.1.1新建测试表

    新建一个未分区的TestTable表,其表结构与分区表DemoTable表结构完全一致,代码如下:

    CREATE TABLE [dbo].[TestTable](
      [demo_id][bigint],
      [demo_date][datetime2](0),
      [demo_desc][varchar](50)
    )

    4.1.2  编写T-SQL添加测试数据

    T-SQL语句如下:

    declare
    @num bigint, --id
    @test_date datetime2(0),--时间
    @test_desc varchar(300),--描述
    @count int--计数器
    begin
    set @num= 0 --设置初始id
    set @test_date= '2015-01-01 00:00:00'--设置初始日期
    set @test_desc='屈贾谊于长沙,无非明主;窜梁鸿于海曲,岂乏明时?'
    while (@test_date<'2019-01-01 00:00:00') --设置日期上限
    begin
         set@count = 0
         while(@count<10)--每个时间点添加10条数据
            begin
                insertinto dbo.DemoTable 
                values(@num,@test_date,@test_desc+CAST(@count as varchar)) --添加数据
                set @count=@count+1 --计数自增
                set @num = @num +1 --id自增
            end
         set@test_date = DATEADD(MI,1,@test_date) --每一个时间点添加完10条数据后,时间自增1分
    end
    end

    修改T-SQL语句中insert部分的表明,分别向两张表中添加测试数据,添加21038400行数据,结果如下:

    640?wx_fmt=png

    图13  分区表插入数据耗时统计

    640?wx_fmt=png

    图14  分区表存储信息

    640?wx_fmt=png

    图15 普通表插入数据耗时统计

    640?wx_fmt=png

    图16  普通表存储信息

    从图13与图15中可以看出,同样插入21038400行数据,分区表耗时3740秒,普通表耗时3920秒,分区表快4.6%。考虑到运行环境对测试数据的影响,在此我们先对此数据不做评价,毕竟4.6%不是很明显。

    而从图14与图16的对比中可以看出,分区表的索引空间为0.125MB,而普通表的索引空间为0.008MB。那么为什么分区表的索引空间要比普通表的索引空间大呢?其实这个问题个人理解大致是:创建分区表就是将数据存储在不同的文件中,然后数据库会根据分区函数和分区架构,以分区列为索引列,创建分区索引来管理数据存放的位置,所以分区表的索引空间理所当然会比普通标表的索引空间大。

    默认情况下,分区表中创建的索引使用与分区表相同分区架构和分区列,这样,索引将于表对齐。将表与其索引对齐,可以使管理工作更容易进行,对于滑动窗口方案尤其如此。若要启动分区切换,表的所有索引都必须对齐。

    在创建索引时,也可以指定不同的分区方案(Schema)或单独的文件组(FileGroup)来存储索引,这样SQL Server 不会将索引与表对齐。

    在已分区的表上创建索引(分区索引)时,应该注意以下事项:

    l  唯一索引

    建立唯一索引(聚集或者非聚集)时,分区列必须出现在索引列中。此限制将使SQL Server只调查单个分区,并确保表中宠物的新键值。如果分区依据列不可能包含在唯一键中,则必须使用DML触发器,而不是强制实现唯一性。

    l  非唯一索引

    对非唯一的聚集索引进行分区时,如果未在聚集键中明确指定分区依据列,默认情况下SQL Server 将在聚集索引列中添加分区依据列。

    对非唯一的非聚集索引进行分区时,默认情况下SQL Server 将分区依据列添加为索引的包含性列,以确保索引与基表对齐,若果索引中已经存在分区依据列,SQL Server 将不会像索引中添加分区依据列。

    5、补充说明

    5.1分区分表理解

    分区分表分为垂直分区分表和水平分区分表,根据我自己查阅资料,总结如下:

    垂直分区分表是在SQL Server 2005之前大量使用的,垂直分表相对很少见到和用到,因为这可能是数据库设计上的问题了。如果数据库中一张表有部分字段几乎从不不更改但经常查询,而部分字段的数据频繁更改,这种设计放到同一个表中就不合理了,相互影响太大了。在已存在改情况的表的时候,可以考虑按列拆分表,即垂直拆分。拆分完成后,通过分表之间设置外键关联,然后创建视图和触发器等对表进行增、删、改、查操作。

    而水平分区分表是SQL Server2005之后被大量使用的。其原理就是将逻辑上的一个表,在物理上拆分,将数据存储在不同的文件组中,这个我们前边已经讲过了,这里就不在赘述。

    5.2水平分区分表疑惑

    在自己学习水平分区分表的过程中发现一个问题,描述如下:

    在创建分区表的时候,似乎可以将不同分区的数据存放在同一个文件组下的不同文件中,也可以将不同分区的数据分别存放在不同的文件组,那么这两种存储数据的方式对数据查询的性能有影响吗?

    这个问题我觉得可以做一个小小的测试。

    5.3其它说明

    学习是永无止境的,这篇文章只是我个人在学习SQL Server水平分区分表的时候做的一些总结,其中添加了一些个人理解,如果有不对的地方,欢迎与我交流,大家相互学习,共同进步。

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