1. SQL Server的最大缩放能力
在当前的数据处理环境中，SQL Server已经成为了企业数据仓库的关键组成部分。但是，很多组织都需要进行扩展以应对日益增长的数据需要，以及应对组织内部的规模扩展。
本文将会介绍需要采取的关键步骤，以及确保扩展SQL Server的规模的最佳实践。
2. 扩展SQL Server的规模
2.1. 硬件
硬件是扩大SQL Server规模的关键组成部分。以下是SQL Server每个版本的最大限制（独立安装）：
-SQL Server 2000：32个CPU、64GB RAM、1,048,576TB Database Size
-SQL Server 2005：64个CPU、1TB RAM、524,272TB Database Size
-SQL Server 2008：64个CPU、2TB RAM、524,272TB Database Size
-SQL Server 2008 R2：64个CPU、2TB RAM、524,272TB Database Size
-SQL Server 2012：64个CPU、4TB RAM、524,272TB Database Size
-SQL Server 2014：640个CPU、4TB RAM、524,272TB Database Size
-SQL Server 2016：640个CPU、12TB RAM、524,272TB Database Size
-SQL Server 2017：640个CPU、12TB RAM、524,272TB Database Size
然而，你可以采用非独立安装以增加上述限制。采用最新版本的SQL Server，你可以采用以下最大限制：
-SQL Server 2019：640个CPU、24TB RAM、524,272TB Database Size
在SQL Server的最新版本中，可以使用“Always On Availability Groups”来实现高可用性和可扩展性。这项技术为SQL Server扩展提供了有用的解决方案，可以在多个数据中心之间进行数据基础设施复制，以求实现更高的数据健壮性。
2.2. 数据库设计
要扩展SQL Server的规模，还需要仔细考虑数据库的设计。以下是一些需要考虑的关键因素：
尽可能使用包括日期或时间戳等字段的自增长字段。
通过合并具有相同的数据模式，减少数据表的总数。
使用分区表预定义数据库表。
使用更有效率的SQL查询。
尽可能避免使用SQL Server 动态的“sp_executesql”语句，因为这可能导致频繁的缓存清空。
2.3. SQL Server缩放时需要避免的陷阱
当扩展SQL Server规模时，以下是应该避免的一些陷阱：
使用时间戳时，始终需要注意结果的时间敏感性。
不要滥用SQL Server聚合功能。虽然SQL Server可以处理大型数据表，但在数据集合非常大的情况下，聚合操作可能会变得非常耗时。
不要使用尚未测试的存储过程。
3. 总结
扩展SQL Server规模是一个需要仔细考虑的过程。二十二年来，SQL Server一直是企业数据仓库的最佳组成部分之一。所有的数据仓库都需要根据不断增长的数据量和组织的大小来扩展。SQL Server和其最新的Always On技术提供了一种扩展SQL Server规模的有用方式。