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小編給大家分享一下在SQLServer中如何處理千萬單位記錄，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！
這是給某數據中心做的一個項目，項目難度之大令人發指，這個項目真正的讓我感覺到了，商場如戰場，而我只是其中的一個小兵，太多的戰術，太多的高層之間的較量，太多的內幕了。具體這個項目的情況，我有空再寫相關的博文出來。
這個項目是要求做環境監控，我們暫且把受監控的設備稱為采集設備，采集設備的屬性稱為監控指標。項目要求：系統支持不少于10w個監控指標，每個監控指標的數據更新不大于20秒，存儲延遲不超過120秒。那么，我們可以通過簡單的計算得出較理想的狀態——要存儲的數據為：每分鐘30w，每個小時1800w，也就是每天4億3千兩百萬。而實際，數據量會比這個大5%左右。（實際上大部分是信息垃圾，可以通過數據壓縮進行處理的，但是別人就是要搞你，能咋辦）
上面是項目要求的指標，我想很多有不少大數據處理經驗的同學都會呲之以鼻，就這么點？嗯，我也看了很多大數據處理的東西，但是之前沒處理過，看別人是頭頭是道，什么分布式，什么讀寫分離，看起來確實很容易解決。但是，問題沒這么簡單，上面我說了，這是一個非常惡劣的項目，是一個行業惡性競爭典型的項目。
沒有更多的服務器，而是這個服務器除了搭配數據庫、集中采集器(就是數據解析、告警、存儲的程序)，還要支持30w點的北向接口(SNMP)，在程序沒有優化之前CPU常年占用80%以上。因為項目要求要使用雙機熱備，為了省事，減少不必要的麻煩，我們把相關的服務放在一起，以便能夠充分利用HA的特性（外部購買的HA系統)
系統數據正確性要求極其變態，要求從底層采集系統到最上層的監控系統，一條數據都不能差
我們的系統架構如下，可以看到，其中數據庫壓力非常之大，尤其在LevelA節點：
硬件配置如下：
CPU：英特爾? 至強? 處理器 E5-2609 (4核, 2.40GHz, 10MB, 6.4 GT/s)
內存：4GB (2x2GB) DDR3 RDIMM Memory, 1333MHz,ECC
硬盤：500GB 7200 RPM 3.5’’ SATA3 硬盤，Raid5.
數據庫版本
采用的是SQLServer2012標準版，HP提供的正版軟件，缺少很多企業版的NB功能。
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首先遇到的第一個攔路虎就是，我們發現現有的程序下，SQLServer根本處理不了這么多的數據量，具體情況是怎樣的呢?
一般為了存儲大量的歷史數據，我們都會進行一個物理的分表，否則每天上百萬條的記錄，一年下來就是幾億條。因此，原來我們的表結構是這樣的：
CREATE TABLE [dbo].[His20140822]( [No] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [Dtime] [datetime] NOT NULL, [MgrObjId] [varchar](36) NOT NULL, [Id] [varchar](50) NOT NULL, [Value] [varchar](50) NOT NULL, CONSTRAINT [PK_His20140822] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [No] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]
No作為唯一的標識、采集設備Id(Guid)、監控指標Id(varchar(50))、記錄時間、記錄值。并以采集設備Id和監控指標Id作為索引，以便快速查找。
寫入當時是用BulKCopy，沒錯，就是它，號稱寫入百萬條記錄都是秒級的
public static int BatchInert(string connectionString, string desTable, DataTable dt, int batchSize = 500)
{
using (var sbc = new SqlBulkCopy(connectionString, SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction)
{
BulkCopyTimeout = 300,
NotifyAfter = dt.Rows.Count,
BatchSize = batchSize,
DestinationTableName = desTable })
{
foreach (DataColumn column in dt.Columns)
sbc.ColumnMappings.Add(column.ColumnName, column.ColumnName);
sbc.WriteToServer(dt);
}
return dt.Rows.Count;
}上面的架構，在每天4千萬的數據都是OK的。但是，調整為上述背景下的配置時，集中監控程序就內存溢出了，分析得知，接收的太多數據，放在了內存中，但是沒有來得及寫入到數據庫中，最終導致了生成的數據大于消費的數據，導致內存溢出，程序無法工作。
是因為RAID磁盤的問題？是數據結構的問題？是硬件的問題？是SQLServer版本的問題？是沒有分區表的問題？還是程序的問題？
當時時間只有一個星期，一個星期搞不好，項目監管就要我們滾蛋了，于是，有了連續工作48小時的壯舉，有了到處打電話求人的抓雞……
但是，這個時候需要的是冷靜，再冷靜……SQLServer版本？硬件？目前都不大可能換的。RAID磁盤陣列，應該不是。那么到底是什么，真TM的冷靜不下來。
大家可能體會不到現場那種緊張的氣氛，其實過了這么久，我自己也都很難再回到那種情境。但是可以這么說，或許我們現在有了各種方法，或者處于局外人我們有更多思考，但是當一個項目壓迫你快到放棄的時候，你那時的想法、考慮在現場環境因素的制約下，都可能出現重大的偏差。有可能讓你快速的思考，也有可能思維停滯。有些同事在這種高壓的環境下，甚至出現了更多的低級錯誤，思維已經完全亂了，效率更低了……36小時沒有合眼，或者只在工地上（下雨天到處都是泥巴，干了的話到時都是泥灰）瞇兩三個小時，然后繼續干，連續這么一個星期！或者還要繼續！
很多人給了很多想法，但是好像有用，又好像沒用。等等，為什么是“好像有用，又好像沒用”？我隱隱約約中，好像抓住了一絲方向，到底是什么？對了，驗證，我們現在是跑在現場環境下，之前沒有問題，不代表現在的壓力下沒有問題，要在一個大型系統中分析這么個小功能，影響太大了，我們應該分解它。是的，是“單元測試”，就是單個方法的測試，我們需要驗證每個函數，每個獨立的步驟到底耗時在哪里？
修改BulkCopy的參數
首先，我想到的是，修噶BulkCopy的各項參數，BulkCopyTimeout、BatchSize，不斷的測試調整，結果總是在某個范圍波動，實際并沒有影響。或許會影響一些CPU計數，但是遠遠沒有達到我的期望，寫入的速度還是在5秒1w~2w波動，遠遠達不到要求20秒內要寫20w的記錄。
按采集設備存儲
是的，上述結構按每個指標每個值為一條記錄，是不是太多的浪費？那么按采集設備+采集時間作為一條記錄是否可行?問題是，怎么解決不同采集設備屬性不一樣的問題？這時，一個同事發揮才能了，監控指標+監控值可以按XML格式存儲。哇，還能這樣？查詢呢，可以用for XML這種形式。
于是有了這種結構：No、MgrObjId、Dtime、XMLData
結果驗證，比上面的稍微好點，但是不是太明顯。
數據表分區???
那個時候還沒有學會這個技能，看了下網上的文章，好像挺復雜的，時間不多了，不敢嘗試。
停止其他程序
我知道這個肯定是不行的，因為軟件、硬件的架構暫時沒法修改。但是我希望驗證是不是這些因素影響的。結果發現，提示確實明顯，但是還是沒有達到要求。
難道是SQLServer的瓶頸?
沒轍了，難道這就是SQLServer的瓶頸？上網查了下相關的資料，可能是IO的瓶頸，尼瑪，還能怎么辦，要升級服務器，要更換數據庫了嗎，但是，項目方給嗎？
等等，好像還有個東西，索引，對索引！索引的存在會影響插入、更新
是的，去掉索引之后查詢肯定慢，但是我必須先驗證去掉索引是否會加快寫入。如果果斷把MgrObjId和Id兩個字段的索引去掉。
運行，奇跡出現了，每次寫入10w條記錄，在7~9秒內完全可以寫入，這樣就達到了系統的要求。
一個表一天要4億多的記錄，這是不可能查詢的，在沒有索引的情況下。怎么辦！？我又想到了我們的老辦法，物理分表。是的，原來我們按天分表，那么我們現在按小時分表。那么24個表，每個表只需存儲1800w條記錄左右。
然后查詢，一個屬性在一個小時或者幾個小時的歷史記錄。結果是：慢！慢！！慢！！！去掉索引的情況下查詢1000多萬的記錄根本是不可想象的。還能怎么辦？
繼續分表，我想到了，我們還可以按底層的采集器繼續分表，因為采集設備在不同的采集器中是不同的，那么我們查詢歷史曲線時，只有查單個指標的歷史曲線，那么這樣就可以分散在不同的表中了。
說干就干，結果，通過按10個采集嵌入式并按24小時分表，每天生成240張表(歷史表名類似這樣：His_001_2014112615)，終于把一天寫入4億多條記錄并支持簡單的查詢這個問題給解決掉了！！！
在上述問題解決之后，這個項目的難點已經解決了一半，項目監管也不好意思過來找茬，不知道是出于什么樣的戰術安排吧。
過了很長一段時間，到現在快年底了，問題又來了，就是要拖死你讓你在年底不能驗收其他項目。
這次要求是這樣的：因為上述是模擬10w個監控指標，而現在實際上線了，卻只有5w個左右的設備。那么這個明顯是不能達到標書要求的，不能驗收。那么怎么辦呢？這些聰明的人就想，既然監控指標減半，那么我們把時間也減半，不就達到了嗎：就是說按現在5w的設備，那你要10s之內入庫存儲。我勒個去啊，按你這個邏輯，我們如果只有500個監控指標，豈不是要在0.1秒內入庫？你不考慮下那些受監控設備的感想嗎？
但是別人要玩你，你能怎么辦？接招唄。結果把時間降到10秒之后，問題來了，大家仔細分析上面邏輯可以知道，分表是按采集器分的，現在采集器減少，但是數量增加了，發生什么事情呢，寫入可以支持，但是，每張表的記錄接近了400w，有些采集設備監控指標多的，要接近600w，怎么破？
于是技術相關人員開會討論相關的舉措。
有同事提出了，where子句的順序，會影響查詢的結果，因為按你刷選之后的結果再處理，可以先刷選出一部分數據，然后繼續進行下一個條件的過濾。聽起來好像很有道理，但是SQLServer查詢分析器不會自動優化嗎？原諒我是個小白，我也是感覺而已，感覺應該跟VS的編譯器一樣，應該會自動優化吧。
具體怎樣，還是要用事實來說話：
結果同事修改了客戶端之后，測試反饋，有較大的改善。我查看了代碼：
難道真的有這么大的影響？等等，是不是忘記清空緩存，造成了假象？
于是讓同事執行下述語句以便得出更多的信息：
--優化之前DBCC FREEPROCCACHEDBCC DROPCLEANBUFFERSSET STATISTICS IO ONselect Dtime,Value from dbo.his20140825 WHERE Dtime>='' AND Dtime<='' AND MgrObjId='' AND Id=''SET STATISTICS IO OFF--優化之后DBCC FREEPROCCACHEDBCC DROPCLEANBUFFERSSET STATISTICS IO ONselect Dtime,Value from dbo.his20140825 WHERE MgrObjId='' AND Id='' AND Dtime>='' AND Dtime<=''SET STATISTICS IO OFF
結果如下：
優化之前反而更好了？
仔細查看IO數據，發現，預讀是一樣的，就是說我們要查詢的數據記錄都是一致的，物理讀、表掃描也是一直的。而邏輯讀取稍有區別，應該是緩存命中數導致的。也就是說，在不建立索引的情況下，where子句的條件順序，對查詢結果優化作用不明顯。
那么，就只能通過索引的辦法了。
建立索引不是簡單的事情，是需要了解一些基本的知識的，在這個過程中，我走了不少彎路，最終才把索引建立起來。
下面的實驗基于以下記錄總數做的驗證：
按單個字段建立索引
這個想法，主要是受我建立數據結構影響的，我內存中的數據結構為：Dictionary<MgrObjId,Dictionary<Id,Property>>。我以為先建立MgrObjId的索引，再建立Id的索引，SQLServer查詢時，就會更快。
先按MgrObjId建立索引，索引大小為550M，耗時5分25秒。結果，如上圖的預估計劃一樣，根本沒有起作用，反而更慢了。
按多個條件建立索引
OK，既然上面的不行，那么我們按多個條件建立索引又如何？CREATE NONCLUSTERED INDEX Idx_His20141008 ON dbo.his20141008(MgrObjId,Id,Dtime)
結果，查詢速度確實提高了一倍：
等等，難道這就是索引的好處？花費7分25秒，用1.1G的空間換取來的就是這些？肯定是有什么地方不對了，于是開始翻查資料，查看一些相關書籍，最終，有了較大的進展。
首先，我們需要明白幾個索引的要點：
索引之后，按索引字段重復最少的來排序，會達到最優的效果。以我們的表來說，如果建立了No的聚集索引，把No放在where子句的第一位是最佳的，其次是Id，然后是MgrObjId，最后是時間，時間索引如果表是一個小時的，最好不要用
where子句的順序決定了查詢分析器是否使用索引來查詢。比如建立了MgrObjId和Id的索引，那么where MgrObjId='' and Id='' and Dtime=''就會采用索引查找，而where Dtime='' and MgrObjId='' and Id=''則不一定會采用索引查找。
把非索引列的結果列放在包含列中。因為我們條件是MgrObjId和Id以及Dtime，因此返回結果中只需包含Dtime和Value即可，因此把Dtime和Value放在包含列中，返回的索引結果就有這個值，不用再查物理表，可以達到最優的速度。
跟上述幾點原則，我們建立以下的索引：CREATE NONCLUSTERED INDEX Idx_His20141008 ON dbo.his20141008(MgrObjId,Id) INCLUDE(Value,Dtime)
耗費時間為：6分多鐘，索引大小為903M。
我們看看預估計劃：
可以看到，這里完全使用了索引，沒有額外的消耗。而實際執行的結果，1秒都不到，竟然不用一秒就在1100w的記錄中把結果篩選了出來！！帥呆了！！
既然寫入完成了、讀取完成了，怎么結合呢？我們可以把一個小時之前的數據建立索引，當前一個小時的數據就不建立索引。也就是，不要再創建表的時候建立索引！！
可以嘗試讀寫分離，寫兩個庫，一個是實時庫，一個是只讀庫。一個小時內的數據查詢實時庫，一個小時之前的數據查詢只讀庫；只讀庫定時存儲，然后建立索引；超過一個星期的數據，進行分析處理再存儲。這樣，無論查詢什么時間段的數據，都能夠正確處理了——一個小時之內的查詢實時庫，一個小時到一個星期內的查詢只讀庫，一個星期之前的查詢報表庫。
如果不需要物理分表，則在只讀庫中，定時重建索引即可。
看完了這篇文章，相信你對“在SQLServer中如何處理千萬單位記錄”有了一定的了解，如果想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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