01.SQLServer性能优化之----强大的文件组----分盘存储

 

前天有学弟问逆天：“逆天，有没有一种方式可以让我一个表存到两个数据库文件中，或者说怎么把一个表的数据平摊到其他数据库文件中？”

(⊙o⊙)…，逆天数据库优化不是很强悍，不过类似的情景倒是见过，可以给你一个思路。比如说我们在创建数据库的时候就可以好好利用文件组。

举个例子：

我们一般创建数据库都是这么来的：

create database BigValues
on primary                    --数据库文件，主文件组
(
    name='BigValues_Data', --逻辑名
    size=10mb,                --初始大小
    filegrowth=10%,            --文件增长
    maxsize=1024mb,            --最大值
    filename=N'E:SQLBigValues_Data.mdf'--存放路径（包含文件后缀名）
)
log on --日记
(
    name='BigValues_Log',
    size=5mb,
    filegrowth=5%,
    filename=N'E:SQLBigValues_log.ldf'
)

利用文件组就可以这么创建

--创建数据库
create database BigValues
on primary                    --数据库文件，主文件组
(
    name='BigValues_Data', --逻辑名
    size=10mb,                --初始大小
    filegrowth=10%,            --文件增长
    maxsize=1024mb,            --最大值
    filename=N'E:SQLBigValues_Data.mdf'--存放路径（包含文件后缀名）
),
(
    name='BigValues_Data1',
    size=10mb,
    filegrowth=10%,
    maxsize=1024mb,
    filename=N'F:WorkSQLBigValues_Data1.mdf'
),
filegroup TestData --TestData文件组（表创建到不同的文件组里面可以分担压力）
(
    name='BigValues_Data_Num1',
    size=10mb,
    filegrowth=10%,
    maxsize=1024mb,
    filename=N'E:SQLBigValues_Data_Num1.ndf'
),
(
    name='BigValues_Data_Num2',
    size=10mb,
    filegrowth=10%,
    maxsize=1024mb,
    filename=N'F:WorkSQLBigValues_Data_Num2.ndf'
)
log on --日记
(
    name='BigValues_Log1',
    size=5mb,
    filegrowth=5%,
    filename=N'E:SQLBigValues_log1.ldf'
),
(
    name='BigValues_Log2',
    size=5mb,
    filegrowth=5%,
    filename=N'F:WorkSQLBigValues_log2.ldf'
)
go

我们要是想查看文件组的信息就可以执行这个存储过程：（跟上图一起看）

exec sp_helpfilegroup --查看文件组

学弟的疑问就来了，为啥我创建表的时候都是在主文件组里呢？

那么想在指定文件组里创建表怎么搞呢？

看案例：（创建表的时候在最后写上 on 文件组名）

--在指定文件组中创建文件
create table Test
(
    Tid int primary key identity,
    Title01 nvarchar(100) default('标题01'),    
    Title02 nvarchar(100) default('标题02'),    
    Title03 nvarchar(100) default('标题03'),    
    DataStatus tinyint default(0) --0~255 size:1字节
) on TestData

我们插点数据看看吧：

有没有发现什么？数据平坦了哇（可以想象，如果平摊到多个文件各个盘，那么你的写入或者读写数据的效率是多么的高了~）