
大数据量的数据库表设计技巧
即使是一个非常简单的数据库应用系统,它的数据量增加到一定程度也会引起发一系列问题。如果在设计数据库的时候,就提前考虑这些问题,可以避免由于系统反映迟缓而引起的用户抱怨。
技巧1:尽量不要使用代码。比如性别这个字段常见的做法:1代表男,0代表女。这样的做法意味着每一次查询都需要关联代码表。
技巧2:历史数据中所有字段与业务表不要有依赖关系。如保存打印发票的时候,不要只保留单位代码,而应当把单位名称也保存下来。
技巧3:使用中间表。比如职工工资,可以把每一位职工工资的合计保存在一张中间表中,当职工某一工资项目发生变化的时候,同时对中间表的数据做相应更新。
技巧4:使用统计表。需要经常使用的统计数据,生成之后可以用专门的表来保存。
技巧5:分批保存历史数据。历史数据可以分段保存,比如2003年的历史数据保存在 《2003表名》中,而2004年的历史数据则保存在《2004表名》中。
技巧6:把不常用的数据从业务表中移到历史表。比如职工档案表,当某一职工离开公司以后,应该把他的职工档案表中的信息移动到《离职职工档案表》中。
1、经常查询的和不常用的分开几个表,也就是横向切分
2、把不同类型的分成几个表,纵向切分
3、常用联接的建索引
4、服务器放几个硬盘,把数据、日志、索引分盘存放,这样可以提高IO吞吐率
5、用优化器,优化你的查询
6、考虑冗余,这样可以减少连接
7、可以考虑建立统计表,就是实时生成总计表,这样可以避免每次查询都统计一次
8、用极量数据测试一下数据
速度,影响它的因数太多了,且数据量越大越明显。
1、存储将硬盘分成NTFS格式,NTFS比FAT32快,并看你的数据文件大小,1G以上你可以采用多数据库文件,这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。
2、tempdbtempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在RAID0上,这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长
3、日志文件日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上,这样也可以提高硬盘I/O性能。
4、分区视图就是将你的数据水平分割在集群服务器上,它适合大规模OLTP,SQL群集上,如果你数据库不是访问特别大不建议使用。
5、簇索引你的表一定有个簇索引,在使用簇索引查询的时候,区块查询是最快的,如用between,应为他是物理连续的,你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。
6、非簇索引非簇索引与物理顺序无关,设计它时必须有高度的可选择性,可以提高查询速度,但对表update的时候这些非簇索引会影响速度,且占用空间大,如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。
7、索引视图如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来,对与特定的查询性能可以提高很多,但同样对update语句时它也会严重减低性能,一般用在数据相对稳定的数据仓库中。
8、维护索引你在将索引建好后,定期维护是很重要的,用dbccshowcontig来观察页密度、扫描密度等等,及时用dbccindexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbccdbreindex来重建索引可以受到良好的效果。
不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能,5、6、8点你是必须做的,至于4、7点看你的需求,我个人是不建议的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15