分布sqlserver,分布式光伏

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sqlserver分组问题

客户可以利用很多种第三方应用程序、工具。对开发商来说是很大的支持。而SQL Server却只能在Windows上运行了，这个就显得比较单调了，但SQL Sever在Window平台上的表现，和Windows操作系统的整体结合程度，使用方便性，和Microsoft开发平台的整合性都比Oracle强的很多。但Windows操作系统的稳定性及可靠性大家是有目共睹的，再说Microsoft公司的策略目标是将客户都锁定到Windows平台的环境当中，只有随着Windows性能的改善，SQL Server才能进一步提高。从操作平台这点上Oracle是完全优胜于SQL Server的了。从资料上可以看到，Oracle的安全认证获得最高认证级别的ISO标准认证，而SQL Server并没有获得什么安全认证。这方面证明了Oracle的安全性是高于SQL Server的。购买一个产品，首先考虑的当然是产品的性能了，当考虑性能的同时当然少不了究竟要花多少钱在这产品也是个很关键的问题。要建立并运行一个数据库系统。不仅仅包含最初购置软件、硬件的费用，还包含了培训及以后维护的费用。Orcale数据库的价格是远比SQL Server数据库要高，为什么Oracle数据库比SQL Server数据库价格上要高出那么多，一方面Oracle的初始花费相对较高，特别是在考虑工具软件的时候，Oracle很多工具软件需要另外购买，与Microsoft提供免费的SQL Server工具软件相比，Oracle更显价格的不菲。但由于SQL Server只能在Windows下运行的原因，普遍认为SQL Server数据库的可靠性是比较差的。Oracle的性能优势体现在他的多用户上,而SQL Server的性能优势在多用户上就显得力不从心了。操作上SQL Server明显要比Orcale简单，如果你用过Java和DOTNET的开发平台，区别的基本就是Oracle和SQL Server不同，Oracle的界面基本是基于Java的，大部分的工具是Dos界面的，甚至SQLPlus也是， SQL Server是跟VB一样，全图形界面，很少见到DOS窗口。SQL Server中的企业管理器给用户提供一个全图形界面的集成管理控制台来集中管理多个服务器。Oracle也有自己的企业管理器，而且它的性能在某些方面甚至超过了SQL Server的企业管理器，但它安装较为困难。 Orcale数据库和SQL Server数据库那个更快?其实是一个很难答的问题，因为存在许多不定因素，包括处理类型、数据分布以及硬件基础设施等。 SQL Server 是一个具备完全Web支持的数据库产品，提供了可扩展标记语言核心支持以及Internet上和防火墙外进行查询的能力，具有可伸缩性、灵活性、扩充性好，而且价格便宜等特点，而Oracle则有着可靠安全性，速度比SQL Server快上百倍，但其价格在实施中却比SQL Server它高出了几百倍。其实各行业考虑选择那种数据库，是由数据库的特点以及根据自己的业务需求和基础设施综合考虑来决定的。

SqlServer是如何管理，分配存储空间的呢

Sql Server 区管理(GAM,SGAM)

大家都知道Sql Server 中数据文件存储的最小单位是页面(Page),但实际SQLSERVE并不是以页面为单位给数据分配空间的，Sql Server默认的存储分配单位是盘区(Extend)。这样做的主要原因是为了避免频繁的读写IO，提升性能。在表或其它对象分配存储空间，不是直接分配一个8K的页面，而是以一个盘区(Extend)为存储分配单位，一个盘区为8个页面(Size = 8＊8K＝64K)。

这样，对区得操作就会非常频繁，也要求Sql Server有自己的一套系统管理着数量众多的区。其中最突出的出一个问题，那就是在存储那些只有少量数据，不足8K的对象，如果也是分配给一个盘区，就会存在存储空间上的浪费，降低了空间分配效率。

为解决上述问题，SQLSERVER提供了一种解决方案，定义了两种盘区类型,统一盘区和混合盘区。

全局分配映射表 (GAM) ：统一盘区，GAM 页记录已分配的区。每个 GAM 包含 64,000 个区，相当于近 4 GB 的数据。GAM 用一个位来表示所涵盖区间内的每个区的状态。如果位为 1，则区可用；如果位为 0，则区已分配。

共享全局分配映射表 (SGAM) ：由多个对象共同拥有该盘区，SGAM 页记录当前用作混合区且至少有一个未使用的页的区。每个 SGAM 包含 64,000 个区，相当于近 4 GB 的数据。SGAM 用一个位来表示所涵盖区间内的每个区的状态。如果位为 1，则区正用作混合区且有可用页。如果位为 0，则区未用作混合区，或者虽然用作混合区但其所有页均在使用中。

在实际为对象分配存储盘区时，为了提高空间利用率，默认的情况下，如果一个对象一开始大小小于8个页面，就尽量放在混合盘区中，如果该对象大小增加到8个页面后，SQLSERVER会为这个对象重新分配一个统一盘区。

据区当前的使用情况，GAM 和 SGAM 中每个区具有以下位模式：

这将简化区管理算法。若要分配统一区，数据库引擎将在 GAM 中搜索为 1 的位，并将其设置为 0。若要查找具有可用页的混合区，数据库引擎将在 SGAM 中搜索为 1 的位。若要分配混合区，数据库引擎将在 GAM 中搜索为 1 的位，将其设置为 0，然后将 SGAM 中对应的位设置为 1。若要释放区，数据库引擎确保将 GAM 位设置为 1，将 SGAM 位设置为 0。实际上，数据库引擎内部使用的算法比本主题中介绍的更为复杂，因为数据库引擎在数据库中均匀分布数据。但是，由于无需管理区分配信息链，因此即使是实际算法也会被简化。

管理Sql Server可用空间

首先摘录段 MSDN 的一段官方解释：

页可用空间 (PFS) 页记录每页的分配状态，是否已分配单个页以及每页的可用空间量。PFS 对每页都有一个字节，记录该页是否已分配。如果已分配，则记录该页是为空、已满 1% 到 50%、已满 51% 到 80%、已满 81% 到 95% 还是已满 96% 到 100%。

将区分配给对象后，数据库引擎将使用 PFS 页来记录区中的哪些页已分配或哪些页可用。数据库引擎必须分配新页时，将使用此信息。保留的页中的可用空间量仅用于堆和 Text/Image 页。数据库引擎必须找到一个具有可用空间的页来保存新插入的行时，使用此信息。索引不要求跟踪页的可用空间，因为插入新行的点是由索引键值设置的。

在数据文件中，PFS 页是文件头页之后的第一页（页码为 1）。接着是 GAM 页（页码为 2），然后是 SGAM 页（页码为 3）。第一个 PFS 页之后是一个大小大约为 8,000 页的 PFS 页。在第 2 页的第一个 GAM 页之后还有另一个 GAM 页（包含 64,000 个区），在第 3 页的第一个 SGAM 页之后也有另一个 SGAM 页（包含 64,000 个区）。下图显示了数据库引擎用来分配和管理区的页顺序。

看过之后，让人一头雾水，真是不知所云，真佩服这些 MSDN 是如何翻译的，看来中文 MSDN 太不靠谱，最后没办法，只能google了

其实上面说的意思就是：Sql Server 管理可用空间的方法是，查找每个每个页面是否使用，以及使用情况情况。这时就需要一个页面来记录各个页面的使用情况了，这就是 PFS 页。

PFS(Page Free Space)，也叫页面自由空间，该页面用来跟踪一个文件中每一个特定的页面的利用率情况。一个文件中第二个页面(页码1)就是PFS页面，该页面的每个字节都记录了相应页面的分配情况、页面类型、是否IAM页、是否包含删除记录、以及空间利用率信息;PFS能够管理和跟踪8088个页面的使用情况，即接近64M的空间，以后每8088个页面将再出现一次。

让我们首先了解一下PFS的页面管理字节的构造，管理单位为字节，每字节管理一个页面。

第0个bit为保留字节，始终为0

第1个bit表示该页面是否已分配，我们知道GAM页用来管理区是否已分配，但一个区包含8个页面，所以用该bit用来准确定位该区的某个页面是否已分配出去了。

第2个bit表示该页面是否混合分区的一个页面。

第3个bit表示该页面是否是一个IAM(索引分配映射)页面。

第4个bit表示该页面中是否包含幻影或已删除记录，这有助于SQL Server定期清理幻影或已删除记录。

第5~7个页面表示该页面的空间使用率情况。

为什么 sqlserver 慢

首先应该确定是谁慢的，往往是程序处理方面的问题而不是数据库的问题。

程序方面应该尽可能的减少数据查询返回的内容，减少IO压力，磁盘IO和网络IO是非常非常慢的。比如可以查询返回ID，然后再根据ID一条一条的查询具体内容，看似慢了，在数据量大的时候快很多

对于数据可以参照下面几点

1、优化SQL语句，SQL语句对查询速度影响最大的

2、对于经常查询的字段作索引。但是这样会增加修改时的压力

4、优化SQLServer，比如给其分配固定的内存，预先分配查询内存，调整CPU使用率等。SQL Server 可以占用几乎所有Windows的内存，但是申请内存开销很大。因此可以设定其使用固定大小内存，比如启动就分配1G以上内存。

5、优化硬件资源，比如使用更高的服务器或者硬盘，独立安排数据库的数据文件和索引文件，将数据文件分布于不同的物理硬盘上等等

6、考虑使用分布数据库或者对大表进行拆分

如何利用索引提高SQLServer数据处理的效率

在良好的数据库设计基础上，能有效地使用索引是SQL Server取得高性能的基础，SQL Server采用基于代价的优化模型，它对每一个提交的有关表的查询，决定是否使用索引或用哪一个索引。因为查询执行的大部分开销是磁盘I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需读几次磁盘就可以了。

所以如果建立了合理的索引，优化器就能利用索引加速数据的查询过程。但是，索引并不总是提高系统的性能，在增、删、改操作中索引的存在会增加一定的工作量，因此，在适当的地方增加适当的索引并从不合理的地方删除次优的索引，将有助于优化那些性能较差的SQL Server应用。实践表明，合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的，只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。本文就SQL Server索引的性能问题进行了一些分析和实践。

一、聚簇索引(clustered indexes)的使用

聚簇索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇索引的索引页面指针指向数据页面，所以使用聚簇索引查找数据几乎总是比使用非聚簇索引快。每张表只能建一个聚簇索引，并且建聚簇索引需要至少相当该表120%的附加空间，以存放该表的副本和索引中间页。建立聚簇索引的思想是：

1、大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争，在一个高事务的环境中，对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量。

2、在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在一起，因而在那些包含范围检查(between、、=、、=)或使用group by或order by的查询时，一旦找到具有范围中第一个键值的行，具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免了大范围扫描，可以大大提高查询速度。

3、在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时，不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上，否则会经常引起封锁冲突。

4、在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置。

5、选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。

聚簇索引的侯选列是：

1、主键列,该列在where子句中使用并且插入是随机的。

2、按范围存取的列，如pri_order 100 and pri_order 200。

3、在group by或order by中使用的列。

4、不经常修改的列。

5、在连接操作中使用的列。

二、非聚簇索引(nonclustered indexes)的使用

SQL Server缺省情况下建立的索引是非聚簇索引，由于非聚簇索引不重新组织表中的数据，而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。换句话说非聚簇索引具有在索引结构和数据本身之间的一个额外级。一个表如果没有聚簇索引时,可有250个非聚簇索引。每个非聚簇索引提供访问数据的不同排序顺序。在建立非聚簇索引时，要权衡索引对查询速度的加快与降低修改速度之间的利弊。另外，还要考虑这些问题：

1、索引需要使用多少空间。

2、合适的列是否稳定。

3、索引键是如何选择的，扫描效果是否更佳。

4、是否有许多重复值。

对更新频繁的表来说，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本没有索引需要更多的额外开销。对移到新页的每一行而言，指向该数据的每个非聚簇索引的页级行也必须更新，有时可能还需要索引页的分理。从一个页面删除数据的进程也会有类似的开销，另外，删除进程还必须把数据移到页面上部，以保证数据的连续性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情况：

1、某列常用于集合函数(如Sum,....)。

2、某列常用于join,order by,group by。

3、查寻出的数据不超过表中数据量的20%。

三、覆盖索引(covering indexes)的使用

覆盖索引是指那些索引项中包含查寻所需要的全部信息的非聚簇索引，这种索引之所以比较快也正是因为索引页中包含了查寻所必须的数据,不需去访问数据页。如果非聚簇索引中包含结果数据,那么它的查询速度将快于聚簇索引。

但是由于覆盖索引的索引项比较多,要占用比较大的空间。而且update操作会引起索引值改变。所以如果潜在的覆盖查询并不常用或不太关键，则覆盖索引的增加反而会降低性能。

四、索引的选择技术

p_detail是住房公积金管理系统中记录个人明细的表，有890000行，观察在不同索引下的查询运行效果，测试在C/S环境下进行，客户机是IBM PII350(内存64M),服务器是DEC Alpha1000A(内存128M),数据库为SYBASE11.0.3。

1、 select count(*) from p_detail where

op_date’19990101’ and op_date’

19991231’ and pri_surplus1300

2、 select count(*),sum(pri_surplus1) from p_detail

where op_date’19990101’ and

pay_month between‘199908’ and’199912’

不建任何索引查询1 1分15秒

查询2 1分7秒

在op_date上建非聚簇索引查询1 57秒

查询2 57秒

在op_date上建聚簇索引查询1 1秒

查询2 52秒

在pay_month、op_date、pri_surplus1上建索引查询1 34秒

查询2 1秒

在op_date、pay_month、pri_surplus1上建索引查询1 1秒

查询2 1秒

从以上查询效果分析，索引的有无，建立方式的不同将会导致不同的查询效果，选择什么样的索引基于用户对数据的查询条件,这些条件体现于where从句和join表达式中。一般来说建立索引的思路是：

(1)主键时常作为where子句的条件，应在表的主键列上建立聚簇索引，尤其当经常用它作为连接的时候。

(2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列，或者非常频繁地被访问的列，可考虑建立聚簇索引。

(3)经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询，并把查询引用最频繁的列作为前导列，如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。

(4)如果知道索引键的所有值都是唯一的，那么确保把索引定义成唯一索引。

(5)在一个经常做插入操作的表上建索引时，使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂，同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引，则可以把fillfactor置为100。

(6)在选择索引键时，设法选择那些采用小数据类型的列作为键以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外，尽可能地使用整数为键值，因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。

五、索引的维护

上面讲到,某些不合适的索引影响到SQL Server的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。索引的维护包括：

1、重建索引

随着数据行的插入、删除和数据页的分裂，有些索引页可能只包含几页数据，另外应用在执行大块I/O的时候，重建非聚簇索引可以降低分片，维护大块I/O的效率。重建索引实际上是重新组织B-树空间。在下面情况下需要重建索引：

(1)数据和使用模式大幅度变化。

(2)排序的顺序发生改变。

(3)要进行大量插入操作或已经完成。

(4)使用大块I/O的查询的磁盘读次数比预料的要多。

(5)由于大量数据修改，使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算。

(6)dbcc检查出索引有问题。

当重建聚簇索引时，这张表的所有非聚簇索引将被重建。

2、索引统计信息的更新

当在一个包含数据的表上创建索引的时候，SQL Server会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息：分布表和密度表。优化器利用这个页来判断该索引对某个特定查询是否有用。但这个统计信息并不动态地重新计算。这意味着，当表的数据改变之后，统计信息有可能是过时的，从而影响优化器追求最有工作的目标。因此，在下面情况下应该运行update statistics命令：

(1)数据行的插入和删除修改了数据的分布。

(2)对用truncate table删除数据的表上增加数据行。

(3)修改索引列的值。

六、结束语

实践表明，不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统的执行性能。因为大量的索引在插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。例如下面情况下建立的索引是不恰当的：

1、在查询中很少或从不引用的列不会受益于索引，因为索引很少或从来不必搜索基于这些列的行。

2、只有两个或三个值的列，如男性和女性(是或否)，从不会从索引中得到好处。

另外，鉴于索引加快了查询速度，但减慢了数据更新速度的特点。可通过在一个段上建表，而在另一个段上建其非聚簇索引，而这两段分别在单独的物理设备上来改善操作性能。