SQL SERVER 2008的数据压缩
一、 数据 库版本 数据 压缩 在Sql Server 2008上才支持,2005不行,并且还要是企业版。我常常忘了这一点,在2005的Studio上闹出语法错误的状况,折腾浪费了好一阵才醒悟过来。 二、 压缩 状况 大约可以节省20%-50%的空间,并且行 压缩 和页 压缩 有所区别。
一、数据库版本
数据压缩在Sql Server 2008上才支持,2005不行,并且还要是企业版。我常常忘了这一点,在2005的Studio上闹出语法错误的状况,折腾浪费了好一阵才醒悟过来。
二、压缩状况
大约可以节省20%-50%的空间,并且行压缩和页压缩有所区别。
但让我失望的是,像含有Varchar(max),xml这种字段类型的,反而似乎压缩不起什么作用。其实我觉得最需要压缩的就是它们。
三、行压缩与页压缩
行压缩是将固定长度类型存储为可变长度存储类型。页压缩除了行压缩,还有字典压缩等等。就是说,页级比行级压得更狠,更厉害。通常,表的话我采用页压缩;索引,行压缩。不为什么,想当然耳。
四、开始压缩
压缩的时候,硬盘要有空余的空间,因为压缩需要消耗额外的磁盘。比如说,我压缩一个190GB的表,大概还要额外占用90GB的空间。压缩完了以后,可以通过收缩数据库文件释放。释放了以后空间就连本带利多上一点。
非分区表页级压缩
ALTER TABLE [table1] REBUILD WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE);
GO
分区表页级压缩
ALTER TABLE [partitiontable1]
REBUILD PARTITION = ALL
WITH
(
DATA_COMPRESSION = PAGE ON PARTITIONS(1 TO 11)
);
GO
非分区索引行级压缩
ALTER INDEX ix_id
ON table1
REBUILD WITH ( DATA_COMPRESSION = ROW ) ;
GO
分区索引行级压缩
ALTER INDEX Ix_Id ON partitiontable1
REBUILD PARTITION = ALL
WITH
(
DATA_COMPRESSION = ROW ON PARTITIONS(1 TO 16)
);
GO
五、压缩以后收缩数据库文件
DBCC SHRINKFILE ([数据库文件逻辑名], 收缩至多大(以M为单位));
GO
如
DBCC SHRINKFILE ([data_0], 5371);
GO
这个收缩后大小,我是先在Studio中,选中数据库,鼠标右键,在菜单中选任务,收缩,然后得到这个收缩后的最小尺寸,再抄到脚本上的。
其实帮助里面说,DBCC SHRINKFILE 不会将文件收缩到小于存储文件中的数据所需要的大小。例如,如果使用 10 MB 数据文件中的 7 MB,则带有 target_size 为 6 的 DBCC SHRINKFILE 语句只能将该文件收缩到 7 MB,而不能收缩到 6 MB。那么我们将5371写成1,岂不快哉?我没有试,可能可以。
六、经验总结
压缩和收缩分区表、分区索引消耗好多时间。有个几十G的分区表,我压缩完了以后,收缩花了2天又19个小时,是用脚本执行的,一口气不停歇。
非分区表则很快,100多G的文件,1、2小时就搞定了。
七、为什么要压缩
我觉得数据库服务器的瓶颈往往在于硬盘。象我们的服务器,8个核,平常时CPU很少上到10%,到30%已经顶天了。压缩的意义,就是将硬盘的压力转一部分到CPU,正中下怀。
另一个就是,现在我们网站功能逐渐多了以后,数据增长也很快。几年下来,数据积累相当可观,现在已经用了600多G了。
八、不要用操作系统的文件压缩
不要去使用只读用户定义文件组和只读数据库的 NTFS 压缩。结果没有压缩多少,反倒是想将数据库只读去掉,还要先解压。死未?

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

HQL dan SQL dibandingkan dalam rangka kerja Hibernate: HQL (1. Sintaks berorientasikan objek, 2. Pertanyaan bebas pangkalan data, 3. Keselamatan jenis), manakala SQL mengendalikan pangkalan data secara langsung (1. Piawaian bebas pangkalan data, 2. Boleh laku kompleks pertanyaan dan manipulasi data).

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Mengenai Llama3, keputusan ujian baharu telah dikeluarkan - komuniti penilaian model besar LMSYS mengeluarkan senarai kedudukan model besar Llama3 menduduki tempat kelima, dan terikat untuk tempat pertama dengan GPT-4 dalam kategori Bahasa Inggeris. Gambar ini berbeza daripada Penanda Aras yang lain Senarai ini berdasarkan pertempuran satu lawan satu antara model, dan penilai dari seluruh rangkaian membuat cadangan dan skor mereka sendiri. Pada akhirnya, Llama3 menduduki tempat kelima dalam senarai, diikuti oleh tiga versi GPT-4 dan Claude3 Super Cup Opus yang berbeza. Dalam senarai tunggal Inggeris, Llama3 mengatasi Claude dan terikat dengan GPT-4. Mengenai keputusan ini, ketua saintis Meta LeCun sangat gembira, tweet semula dan

Saya mendapati bahawa pakej termampat yang dimuat turun dari laman web muat turun tertentu akan lebih besar daripada pakej termampat asal selepas penyahmampatan Perbezaannya ialah berpuluh-puluh Kb dan berpuluh-puluh Mb jika fail kecil, jika terdapat banyak fail, kos penyimpanan akan meningkat dengan banyak. Saya telah membuat beberapa kajian mengenainya dan boleh belajar daripadanya jika perlu. Tahap mampatan: 9-mampatan melampau Saiz kamus: 256 atau 384, semakin dimampatkan kamus, semakin perlahan perbezaan kadar mampatan lebih besar sebelum 256MB dan tiada perbezaan dalam kadar mampatan selepas 384MB: maksimum 273 Parameter: f=BCJ2, uji dan tambah kadar mampatan parameter akan lebih tinggi

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh
