1. SQLServer大存储简介
SQLServer大存储是指针对企业级数据量大、存储需求高的场景，采用分布式存储的技术，配合SQLServer数据库引擎的高可靠性、高性能、高可扩展性等特点，实现数据存储与管理的解决方案。
相对于传统存储方案，SQLServer大存储具有如下优势：
1.1 分布式存储
SQLServer大存储基于分布式存储技术，可将数据分散到多个物理节点上，实现数据的分布式存储和管理，提高存储性能和可靠性。同时也支持节点的动态扩展和缩减，可根据实际需求自由调整存储规模和性能。
1.2 数据可靠性
SQLServer大存储采用分布式架构，数据分散在多个节点上，可提高数据的安全性，减少数据被损坏或丢失的风险。此外，SQLServer数据库引擎自身就具有多种数据保护和恢复机制，例如备份和还原、日志记录和远程镜像等，进一步提高了数据的可靠性。
1.3 高性能
SQLServer大存储采用分布式存储和缓存技术，可提高数据访问和处理的速度。同时，SQLServer数据库引擎还具有优秀的优化和执行机制，可优化SQL查询语句的执行计划，提高查询效率。
2. 扩大存储容量的方法
扩大SQLServer大存储的存储容量，通常有两种方法：
2.1 增加节点规模
SQLServer大存储采用分布式存储方式，可通过增加存储节点的数目来扩展存储容量。增加节点的数目可以直接增加存储空间和处理性能，提高系统的可扩展性和稳定性。
2.2 使用分区表
SQLServer数据库引擎可以使用分区表来实现对大型表的分区管理。分区表将表分为多个分区，每个分区独立管理数据。这样可以将数据分散到多个分区中，减小单个分区的数据总量，提高查询效率。
下面以增加节点规模的方法为例，介绍如何扩展SQLServer大存储的存储容量。
3. 增加节点规模的步骤
增加SQLServer大存储的节点规模，主要需要完成如下步骤：
3.1 添加节点
在SQLServer大存储的节点管理界面，选择添加节点。在添加节点时需要指定节点的IP地址或域名，并设置节点的角色和存储容量。
3.2 配置存储规则
增加节点后，需要配置存储规则，以指定存储数据的分布方式。存储规则可以根据数据的类型、大小等特征，将数据分配到不同的存储节点中，以实现数据的均衡分配和管理。
3.3 重新划分数据
配置完存储规则后，还需要重新划分原有数据，将数据重新分配到各个存储节点中。可以通过SQLServer数据库引擎提供的数据移动工具来实现数据的迁移和复制等操作，保证数据的完整性和一致性。
-- 创建新的数据文件组，用于存储新的数据文件
ALTER DATABASE BigData ADD FILEGROUP NewGroup
-- 创建新的数据文件，将其添加到新的文件组中
ALTER DATABASE BigData ADD FILE (NAME=BigDataNew,FILENAME='D:\Data\BigDataNew.ndf',SIZE=10GB) TO FILEGROUP NewGroup
-- 将文件组设置为可用
ALTER DATABASE BigData MODIFY FILEGROUP NewGroup READ_WRITE
-- 将表分散到新的文件组中
CREATE CLUSTERED INDEX [IX_BigData_TestColumn] ON [dbo].[Test]
(
[TestColumn] ASC
)
WITH (DROP_EXISTING = ON)
ON [NewGroup]
-- 删除旧的数据文件组和数据文件
ALTER DATABASE BigData REMOVE FILEGROUP OldGroup
通过上述操作，可以将原有的数据文件组和数据文件删除，并新建一个数据文件组和数据文件，将表分散到新的数据文件组中。
3.4 测试和优化
完成以上步骤后，需要进行测试和优化，验证扩展后的SQLServer大存储是否能够满足应用的需求。可以通过SQL查询分析器等工具，对SQL查询语句的执行计划进行优化，提高查询效率。
以上就是扩展SQLServer大存储存储容量的基本步骤和方法。在实际应用中，还需要考虑数据的备份和恢复、安全性等方面的问题，以确保存储系统的可靠性和稳定性。