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sqlserver2008对字符串日期字段分区

WBOY
Release: 2016-06-07 15:59:11
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最近对公司产品的日志数据库做了一个数据分区,数据库使用的是sql server 2008,这里给大家提供一个参考。 需要特别说明的是,很多网上的例子分区字段都使用的是时间类型的,而这里由于时间字段原来设计数据库使用的是字符串类型的。所以这里的分区字段使用的

最近对公司产品的日志数据库做了一个数据分区,数据库使用的是sql server 2008,这里给大家提供一个参考。

需要特别说明的是,很多网上的例子分区字段都使用的是时间类型的,而这里由于时间字段原来设计数据库使用的是字符串类型的。所以这里的分区字段使用的是字符串类型的,进过我的测试,也能成功。

1:建立分区组:建立了十个分区组
go
alter database M2
add filegroup [FG1];
go
alter database M2
add filegroup [FG2];
go
alter database M2
add filegroup [FG3];
go
alter database M2
add filegroup [FG4];
go
alter database M2
add filegroup [FG5];
go
alter database M2
add filegroup [FG6];
go
alter database M2
add filegroup [FG7];
go
alter database M2
add filegroup [FG8];
go
alter database M2
add filegroup [FG9];

go
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2:为分区组指定分区文件,我把分区文件放到不同的盘符下面,这样读取文件就会更快,可以并行的读取文件。这个也是分区能够提高效率的原理。

alter database M2
addfile(name=FG1_data,filename='c:\esafenet\FG1_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG1];
alter database M2
addfile(name=FG2_data,filename='c:\esafenet\FG2_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG2];
alter database M2
addfile(name=FG3_data,filename='d:\esafenet\FG3_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG3];
alter database M2
addfile(name=FG4_data,filename='d:\esafenet\FG4_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG4];
alter database M2
addfile(name=FG5_data,filename='e:\esafenet\FG5_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG5];
alter database M2
addfile(name=FG6_data,filename='d:\esafenet\FG6_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG6];
alter database M2
addfile(name=FG7_data,filename='f:\esafenet\FG7_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG7];
alter database M2
addfile(name=FG8_data,filename='f:\esafenet\FG8_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG8];
alter database M2
addfile(name=FG9_data,filename='c:\esafenet\FG9_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG9];
go
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3:建立分区函数,这个需要和分区组表匹配

Create partitionfunction
Part_mediasec_func(nvarchar(30))as
range left
for values('2013123123:59:59',
           '20141231 23:59:59',
           '20151231 23:59:59',
           '20161231 23:59:59',
           '20171231 23:59:59',
           '20181231 23:59:59',
           '20191231 23:59:59',
           '20201231 23:59:59',
           '20211231 23:59:59');
go
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3:建立分区结构,将分区函数和分区组对应起来

Create partitionscheme Part_mediasec_scheme
as partitionPart_mediasec_func
to([FG1],[FG2],[FG3],[FG4],[FG5],[FG6],[FG7],[FG8],[FG9],[Primary]);
go
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4:建立分区索引

EXEC sp_helpindexN'SecureUsbLog' --查看原来索引
alter tableSecureUsbLog drop constraint PK__SecureUs__7839F64D1F98B2C1
go
create clusteredindex SecureUsbLog_index
onSecureUsbLog(logTime)
onPart_mediasec_scheme(logTime);
Go
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这次分区的特点有两个:

1:对已经使用的数据库进行分区,网上大多数例子是新建的分区和数据库。

2:对字符串类型日期进行分区。

这两点还是很有参考价值的。

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