使用SQL-Server分割槽表功能提高資料庫的讀寫效能
阿新 • • 發佈：2021-02-18
首先祝大家新年快樂，身體健康，萬事如意。
一般來說一個系統最先出現瓶頸的點很可能是資料庫。比如我們的生產系統併發量很高在跑一段時間後，資料庫中某些表的資料量會越來越大。海量的資料會嚴重影響資料庫的讀寫效能。
這個時候我們會開始優化系統，一般會經過這麼幾個過程：
1. 找出SQL慢查詢，針對該SQL進行優化，比如改進SQL的寫法，檢視執行計劃對全表掃描的欄位建立索引
2. 引入快取，把一部分讀壓力載入到記憶體中
3. 讀寫分離
4. 引入佇列，把併發的請求使其序列化，來減輕系統瞬時壓力
5. 分表/分庫
對於第五點優化方案我們來細說一下。分表分庫通常有兩種拆分維度：1.垂直切分，垂直切分往往跟業務有強相關關係，比如把某個表的某些不常用的欄位遷移出去，比如訂單的明細資料可以獨立成一張表，需要使用的時候才讀取 2.水平切分，比如按年份來拆分，把資料庫按年或者按某些規則按時間段分成多個表。
拆分表之後每個表的資料量將會變小，帶來的好處是不言而喻的。不管是全表掃描，還是索引查詢都會有比較高的提升。如果把不同的表文件落在多個磁碟上那資料庫的IO效能還能進一步提高。
如果純手工拆分，比如按年份拆分成多個表，那麼上層業務程式碼也得進行調整。每次讀寫都得判斷該使用哪張表。如果是跨多個年份的分頁查詢更加難搞。人肉分表基本上不可能實現的，對於上層編碼簡直是個噩夢。所以針對分表分庫我們通常會使用某些中介軟體，比如Mycat，Sharding-JDBC等中介軟體。使用這些元件確實能實現分表分庫，並且對業務層程式碼遮蔽了資料庫架構的改動，但是配置略顯麻煩。如果你使用的是SQL Server資料庫，並且目前還不需要分庫，只需要分表，那麼其實使用內建的分割槽表功能是最簡單的方案。只需要開啟SQL Server Management Studio簡單設定幾下就可以了，對於你上層應用完全是無感的，你的程式碼、資料庫連線串都不需要改動。
以下我們通過2個簡單的測試，來簡單的演示下如何進行表分割槽操作，以及測試下分割槽前後效能變化。
## 測試寫效能
我們的測試方案：新建一張logs表，按年份寫入資料。2019年寫入1000000資料，2020年也寫入100000資料。為了加快寫入的速度，每個年份並行10個執行緒同時寫，每個執行緒寫100000資料，一共1000000資料。然後把logs表改成分割槽表再用同樣的方式寫入2000000資料。記錄耗時 比較兩次的耗時。
硬體為一臺14年產的筆記本，OS為win10。掛載2塊硬碟，1塊為5400轉的機械硬碟，1塊為15年加的SSD。磁碟效能可以說極為垃圾。未分割槽時表文件會落在機械硬碟上。
## 未分割槽情況下測試
使用指令碼建表：
```
CREATE TABLE [dbo].[logs](
[id] [uniqueidentifier] NOT NULL,
[log_txt] [varchar](200) NULL,
[log_time] [datetime] NULL,
CONSTRAINT [PK_logs] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[id] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
)
```
新建一個控制檯程式編寫程式碼：
```
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("Hello World!");
Task.Run(() =>
{
InsertData(2019);
});
Task.Run(() =>
{
InsertData(2020);
});
Console.ReadLine();
}
static void InsertData(int year)
{
var tasks =