如何提高海量数据表关联查询的效率
现在的情况，是有一个表很大，有一亿的记录，而搜索查询量又很大，而且更新量也很大，基本每天更新三分之一到三分之二左右，而且需要和其他相关的表进行关联查询，不知道有啥好的解决方法

一般情况下，都是要水平拆分表的，这样会导致，拆分后的表，不好与其他的相关表进行关联查询,没用过分区视图的功能,听同事说,性能不好,如果拆分的表在不同DB上,每次访问的时候,需要用连接服务器验证访问,性能很差.没测试过,有哪位有分区视图的心得不?


如果不拆表，一亿数据全放在一个表里，做读写分离，通过索引优化来提高性能，或采用一些全文检索的方法，就需要做复制分发，但是如果这个表更新频繁，做复制分发，性能又是一个问题,没测试过,凭直觉认为复制分发对于更新频繁的表不适合做
这种策略




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帮顶 搜索量大 更新量大 索引就会非常麻烦 索引的更新开销也会很大
sqlserver2005支持数据分区
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听老大说，有一个分区表的概念
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2005以上的数据库建议使用分区表来实现
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每 天更新的数据是都最近的吗？有没有规律
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探讨

现在的情况，是有一个表很大，有一亿的记录，而搜索查询量又很大，而且更新量也很大，基本每天更新三分之一到三分之二左右，而且需要和其他相关的表进行关联查询，不知道有啥好的解决方法

一般情况下，都是要水平拆分表的，这样会导致，拆分后的表，不好与其他的相关表进行关联查询,没用过分区视图的功能,听同事说,性能不好,如果拆分的表在不同DB上,每次访问的时候,需要用连接服务器验证访问,性能很差.没测试过,有哪位有分区视图的心得不?


如果不拆表，一亿数据全放在一个表里，做读写分离，通过索引优化来提高性能，或采用一些全文检索的方法，就需要做复制分发，但是如果这个表更新频繁，做复制分发，性能又是一个问题,没测试过,凭直觉认为复制分发对于更新频繁的表不适合做
这种策略

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探讨

分区表知道

主要是我们的数据记录不是按时间增长成线性增长,增长还是比较慢,总的数据量是比较稳定
也就是客户需要每天把自己的不要的数据删除掉,添加新的数据,还有把一些旧的数据内容进行修改操作.

我所说的每天更新量有三分之一到三分二左右,就是这些更新量.


相对来说这个更新量还是很频繁的,

用分区表的话,插入的时候,把数据插到不同的子表中,查询的时候,用汇总表,但是与其他相关表做关联查询的时候,性能会不会不好?

而且网站的流量大的话,肯定分区子表不能放在一台DB服务器上,肯定是放在不同的DB上,这样汇总表的时候,需要用linkserver,好像这个每次连接的时候,需要身份验证,性能很不好.

不知道myspace网站怎么做的,