苦战MSSQL：千万级连表查询大考验

前言

MSSQL是一种常用的关系型数据库，大多数企业都会用到。在数据量越来越大的情况下，企业需要进行更多的联表查询。联表查询的性能受到多种因素的影响，因此，如何解决MSSQL对于千万级的大数据查询成为了每个MSSQL开发工程师需要面对的问题。

千万级数据查询

1. 联表查询的性能瓶颈

MSSQL中的联表查询是使用JOIN语句进行连接操作，表与表之间通过关联键进行关联。这样做虽然简单易懂，但是随着数据量的增大，联表查询的性能会出现瓶颈。

联表查询的性能影响因素：

表与表之间的关联字段的索引数量

表中数据量的大小

硬件性能：CPU、内存、磁盘IO

2. 联表查询的优化方法

在MSSQL中，我们可以通过多种方式来优化千万级数据的联表查询操作。下面分别介绍其中的两种方式。

3. 数据库表分区

数据库表分区可以将表数据划分到不同的“逻辑片”中。每个“逻辑片”在物理上可以在不同的数据文件中，也可以放在同一个文件中。这样做的目的是将数据分散到不同的数据文件中，使得查询单个“逻辑片”时可以避免全表扫描，减少查询时需要读取的数据量。当数据表中包含大量的历史数据时，可以采用分区表的方式来快速筛选出最近一段时间的数据，优化查询效率。

为表分区的SQL代码示例：

  

ALTER PARTITION SCHEME 
    NEXT USED 
    ;
GO
  

4. 水平分割

水平分割是按行切割数据表，将表数据划分成若干个子集合来存放。其目的是提高查询效率，避免全表扫描。水平分割时必须要有一列可以作为划分标准的列，一般情况下使用时间类型字段作为划分标准。

水平分割的SQL代码示例：

  

SELECT *
FROM
(
    SELECT *,
           ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ) AS rn
    FROM 
) t
WHERE rn >= @start_index
  AND rn < @end_index;
  

总结

联表查询是MSSQL中常见的一种操作，也是面对千万级数据查询时需要面对的问题。为了优化查询效率，我们需要采取多种方法来实现，包括数据库表分区和水平分割。只有在正确地使用这些技术时，才能够实现更高效、更快速和更高性能的MSSQL联表查询。