iT邦幫忙

DAY 3
4

Oracle and MS SQL系列 第 3

[Day 3]SQL SERVER善用Partition Table#2測試

  • 分享至 

  • xImage
  •  

在上一篇我大概介紹了Partition table,這篇我們就來測試PT的相關應用
Partition Table如果應用恰當,其實不難發現為什麼當初微軟會大力宣傳該技術(小弟認為還是有很大進步空間拉!)
這篇小弟將簡單測試Partition Table兩個應用方向。

改善select效能
1.先建立Partition function
這裡我簡單切partition function
create partition function PF_Nabk_FromDate(datetime2(0))
as
range right for values (
'1990-01-01',
'1991-01-01',
'1992-01-01',
'1993-01-01',
'1994-01-01',
'1995-01-01',
'1996-01-01',
'1997-01-01',
'1998-01-01')
Go

2.建立partition schema
(當然你不一定都要放在primary group,存放不同filegroup效能會更好)
create partition scheme PS_NABK
as
partition PF_Nabk_FromDate
all to ([primary])
go
3.建立partition table
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
SET ANSI_PADDING ON
GO
CREATE TABLE [dbo].PTNABK

insert data

查看partition table中每個partition資料筆數及邊界值(因為測試所以沒詳細切割)

Select partition table

執行計畫

Select none partition table

執行計畫

相同的SQL語句卻產生那麼不同的效能結果

改善資料維護作業效能
這是小弟朋友遇到的問題,SQL2008環境有個Table快4千萬筆(1~12月分資料)
同時因為一些必要的SQL該Table總共有6個Index(還好沒破10~XD),雖然Index可以增加查詢效能
但也相對的影響Insert 、update和 delete效能(所以Oracle發展reverse index來改善,但SQLSERVER似乎沒有)
由於每個月底都要維護該Table資料,要先insert當月新資料就得先Delete Table舊資料
而每個月新資料平均約5百萬筆左右(舊資料也破5百萬筆以上)
所以整個時間約3~4小時完成(算他很有耐心這樣搞~XD)
當小弟建議他使用Partition Table後,從此以後在也看不到他MSN上掛者月底加班鬱卒表情和充滿無奈的MSN敘述(30分鐘內搞定)
小弟就來大概模擬當時資料維護情況
一般作法:
先刪除舊資料(假設條件from_date >='1998-01-01';)

新增資料(這裡應該塞原本Table,不過模擬所以我先塞到中繼Table,方便後續測試)

Partition table做法:
先清空分區(partition 10)
Switch the data from Partition table to non partition table (不到一秒時間就清空資料)
ALTER TABLE dbo.PTNABK SWITCH PARTITION 10 TO TEMPNABK ;
確認分區10筆數

將資料先新增至中繼Table(之前我們已執行過,約花307550ms)
insert完後將中繼TABLE資料轉換至partition table
Switch the data to Partition table(不到一秒時間完成資料轉換)

確認最後筆數

結果一覽表

當然有時隨者資料的更新和累積,可能就要再繼續切Partition或合併Partition
或者變更partition_scheme和filegroup...等
微軟也幫DBA想到了這些實用的功能,更多的資訊可以參考
ALTER PARTITION FUNCTION
ALTER PARTITION SCHEME

SQLSERVER Partition Table就告一段落了


上一篇
[Day 2]SQL SERVER善用Partition Table#1簡介
下一篇
[Day 4]SQL SERVER善用Indexed View#1簡介
系列文
Oracle and MS SQL34
圖片
  直播研討會
圖片
{{ item.channelVendor }} {{ item.webinarstarted }} |
{{ formatDate(item.duration) }}
直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言