介绍MSSQL
MSSQL，全称Microsoft SQL Server，是由微软公司开发的关系型数据库管理系统。它支持大规模数据存储和处理，包括管理和处理千万级别的数据。
MSSQL是企业级别的数据库系统，它具有可靠性、安全性、可扩展性和性能等方面的优势。这些优势是MSSQL被广泛应用的原因之一。
千万级数据的存储问题
数据存储需求
千万级别的数据存储是一个很大的问题。随着数据量的增加，会导致查询效率下降，响应时间变慢等问题，因此需要从存储方案入手，对数据进行规划和优化。
对于千万级别的数据存储，主要需要解决以下问题：
如何快速读取和写入数据？
如何管理和维护海量数据？
如何优化查询性能？
如何保证数据安全性？
存储方案选择
选择一种合适的存储方案，是千万级别数据存储最基本的要求。
当前比较流行的存储方案有：关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件存储系统等。
对于关系型数据库系统，MSSQL是其中一种，它支持高并发、大批量数据处理、灾难恢复、数据备份等功能。相较于其他数据库系统，MSSQL还具有更为灵活的存储方式和更大的存储容量。
MSSQL千万级数据处理优化措施
数据分区
对于大批量数据存储，数据分区是一种常见的存储方案。通过将数据分区存储，可以降低单个存储区域的存储压力，同时提高数据处理效率。
MSSQL支持对表和索引进行分区，实现数据分区存储。分区可以基于一定的数据规则进行划分，例如按时间、按地域等。良好的分区规则可以使得数据查询、维护、备份等操作变得更加高效。
索引优化
数据库索引是提高查询效率的必要手段。通过对查询频率较高的字段创建索引，可以快速查找到对应数据行，从而提高查询效率。
使用索引还可以避免全表扫描的情况，减少查询时间。
针对千万级别的数据，MSSQL支持对索引进行优化，包括创建分页索引、压缩索引等措施。
分表存储
对于数据量很大的表，MSSQL可以采用分表存储的方式来优化数据处理。将一个大表拆分成多个小表、每个小表中有相似的数据，如表中同一时间段内数据，可以较好地缓解查询时的压力。这些小表查询时可以通过联合查询来达到整体查询的效果。
MSSQL提供了分表存储的实现方式，支持对表进行分裂，使得大表数据分散存储于多个表中，提高数据查询的效率。
结论
根据以上三种措施的介绍，我们可以看出MSSQL是可以实现千万级数据存储和处理的。这不仅得益于MSSQL的数据存储优势，还需我们对数据存储方案进行规划和优化才能更好的达到千万级数据处理的效果。通过数据分区、索引优化和分表存储三种措施的优化，我们可以实现更快、更安全、更可靠的千万级数据处理。
-- 数据分区语句
CREATE PARTITION FUNCTION pf_test (DATETIME2(0))
AS RANGE LEFT FOR VALUES({d'2021-01-01'}, {d'2022-01-01'});
CREATE PARTITION SCHEME ps_test
AS PARTITION pf_test
TO ([partition_1], [partition_2]);