优化 SQL 服务器中大型数据集的性能
Optimizing Performance of a Large Dataset in SQL Server
我在带有 8 个 SSD 的 Azure VM 上使用 SQL 服务器 运行。 SSD 在存储空间中组合在一起作为 1 个磁盘 - 为了增加容量并合并 IOPS/Throughput。但是，就我所有的 tests/benchmarks 而言，“结合 IOPS”部分似乎并没有发挥作用（“结合吞吐量”部分正在发挥作用）。事实上，看起来单个磁盘上的 SSD 性能 (IOPS) 比整个 8 物理磁盘虚拟磁盘要好。所以，我正在考虑忘记存储空间并将我的数据拆分到 8 个磁盘上。
但是最好的方法是什么？ （我对多个文件、文件组或分区表等没有太多经验。）
只需制作 8 个 mdf 文件（每个磁盘上 1 个）并让 SQL 服务器在所有这些文件中重新分配数据？如果是这样，我想知道 SQL 服务器如何知道给定记录在哪个磁盘上。这样做会加快速度吗？
也许也拆分 ldf 文件？
多个文件组呢？我真的不知道多个文件和文件组之间的实际区别是什么。
使用分区函数以某种方式拆分大表怎么样？这会有帮助吗，因为现在，也许，SQL 服务器将“更好地了解”给定记录的位置（在哪个文件中）——因为它是由分区函数定义的？
请不要试图结束这个问题，因为它看起来很笼统或开放式。生活已经够艰难了。这个问题问得好。而且我敢肯定，有很多人可以对此提供非常有帮助且经验丰富的答案，这将对很多人有所帮助。仅仅因为这个问题可能没有一个确切的答案，并不意味着它是一个糟糕的问题。无论如何，如果您考虑一下，这个问题有一个最佳答案 - 在这种非常常见的情况下，有一种最佳的做事方式。
您在单线程中询问的细节需要进行过多的深入研究。用例因项目而异。
我建议你去 in-depth 上 Storage: Performance best practices for SQL Server on Azure VMs，Microsoft 的官方文档。浏览 核对清单 详细信息。根据 IOPS 参考最适合您的用例的磁盘类型。您将在本文档中获得所有查询的答案。
我在带有 8 个 SSD 的 Azure VM 上使用 SQL 服务器 运行。 SSD 在存储空间中组合在一起作为 1 个磁盘 - 为了增加容量并合并 IOPS/Throughput。但是，就我所有的 tests/benchmarks 而言，“结合 IOPS”部分似乎并没有发挥作用（“结合吞吐量”部分正在发挥作用）。事实上，看起来单个磁盘上的 SSD 性能 (IOPS) 比整个 8 物理磁盘虚拟磁盘要好。所以，我正在考虑忘记存储空间并将我的数据拆分到 8 个磁盘上。
但是最好的方法是什么？ （我对多个文件、文件组或分区表等没有太多经验。）
只需制作 8 个 mdf 文件（每个磁盘上 1 个）并让 SQL 服务器在所有这些文件中重新分配数据？如果是这样，我想知道 SQL 服务器如何知道给定记录在哪个磁盘上。这样做会加快速度吗？
也许也拆分 ldf 文件？
多个文件组呢？我真的不知道多个文件和文件组之间的实际区别是什么。
使用分区函数以某种方式拆分大表怎么样？这会有帮助吗，因为现在，也许，SQL 服务器将“更好地了解”给定记录的位置（在哪个文件中）——因为它是由分区函数定义的？
请不要试图结束这个问题，因为它看起来很笼统或开放式。生活已经够艰难了。这个问题问得好。而且我敢肯定，有很多人可以对此提供非常有帮助且经验丰富的答案，这将对很多人有所帮助。仅仅因为这个问题可能没有一个确切的答案，并不意味着它是一个糟糕的问题。无论如何，如果您考虑一下，这个问题有一个最佳答案 - 在这种非常常见的情况下，有一种最佳的做事方式。
您在单线程中询问的细节需要进行过多的深入研究。用例因项目而异。
我建议你去 in-depth 上 Storage: Performance best practices for SQL Server on Azure VMs，Microsoft 的官方文档。浏览 核对清单 详细信息。根据 IOPS 参考最适合您的用例的磁盘类型。您将在本文档中获得所有查询的答案。