利用DW架构提升SQLserver性能-猿码集

1. 前言

随着数据规模的不断扩大和用户对数据处理速度的要求越来越高，企业级应用对数据库性能的要求也越来越高。而Microsoft SQL Server是一个相对成熟和稳定的企业级数据库系统，也是众多开发人员和企业用户的首选。在实际应用场景中，如何通过合理的架构设计和优化来提高SQL Server的性能是非常重要的。

2. DW架构介绍

2.1 什么是DW架构

DW架构（Data Warehouse Architecture）是一种以数据仓库为核心，将OLTP、ETL和BI工具有机结合起来的数据管理架构。在该架构下，数据从OLTP系统中经过ETL（Extract、Transform、Load）的处理，被转移到一个数据仓库中，随后进行报表、分析等BI操作。

2.2 DW架构的特点

DW架构有三个显著的特点：

集中式存储：使用DW架构可以将企业中所有的数据集中存储到一个位置，便于管理和分析。

历史数据：主要针对BI操作和数据分析，DW架构提供了对历史数据的存储和分析能力。

灵活性：DW架构提供了对多源数据集成和快速数据分析的支持，使得企业可以更好地处理不同类型、来源和格式的数据，并更好地服务于企业的决策层。

3. DW架构优化技巧之索引设计

在DW架构下，索引是提高数据查询效率的关键，合理的索引设计可以显著提高SQL Server的性能。

3.1 进行合理的索引设计

在数据仓库的设计中，我们往往会建议设计师使用星型或雪花型模型。在索引设计中，我们可以利用这两种模型来帮助我们提高查询性能。我们可以将数据表分成两类：

事实表：包含原始数据，例如订单、发票、库存等。

维度表：包含用于分析原始数据的属性，例如时间、位置、款式、颜色等。

在DW架构下，我们应该按照以下原则进行索引设计：

主键和唯一键：对于事实表和维度表中的每个表，都应该定义一个主键。对于维度表来说，还应该定义唯一键。主键和唯一键可以提高查询性能，还可以保证数据库中不会出现重复的数据。

聚集索引：对于事实表来说，可以考虑使用聚集索引。聚集索引按照主键值的顺序存储数据，可以提高查询性能，并且在进行范围查询时效果尤为显著。

非聚集索引：对于维度表来说，可以考虑使用非聚集索引。非聚集索引按照非聚集索引的顺序存储数据，可以提高查询性能，并且在对多个属性进行组合查询时效果尤为显著。

--创建主键
ALTER TABLE [dbo].[Orders]
    ADD CONSTRAINT [PK_Orders] PRIMARY KEY CLUSTERED 
    (
        [OrderID] ASC
    )
    WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) 
--创建唯一键
ALTER TABLE [dbo].[Customers]
    ADD CONSTRAINT [AK_Customers_EmailAddress] UNIQUE NONCLUSTERED 
    (
        [EmailAddress] ASC
    )
    WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON)
--创建聚集索引
CREATE CLUSTERED INDEX [CI_Orders] ON [dbo].[Orders]
(
    [OrderDate] ASC
)
--创建非聚集索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX [NCI_Customers_Country] ON [dbo].[Customers]
(
    [Country] ASC
)

3.2 避免创建过多的索引

过多的索引会对数据库的性能产生负面影响，因此需要避免创建过多的索引。同时，需要注意的是，过多的索引并不一定能够提高查询性能。在进行索引设计时，应该根据业务需求和查询频率来判断需要创建哪些索引。

4. DW架构优化技巧之存储过程

存储过程是一个预先编译的SQL语句集合，通过使用存储过程可以提高查询性能，并减少对数据库的访问次数和网络流量。在DW架构下，存储过程可以方便地用于ETL和BI操作，并且能够提高SQL Server的性能。

4.1 将SQL代码封装到存储过程中

通过将SQL代码封装到存储过程中，可以缩短查询语句的执行时间，减少对数据库的访问次数，并且可以减少网络流量。

--创建存储过程
CREATE PROCEDURE [dbo].[usp_GetOrdersByCountry]
    @Country NVARCHAR(50)
AS
BEGIN
    SET NOCOUNT ON;
    SELECT OrderID,OrderDate FROM Orders WHERE Country = @Country
END
GO
--调用存储过程
EXEC [dbo].[usp_GetOrdersByCountry] @Country = N'USA'

4.2 避免使用动态SQL

动态SQL是指通过字符串拼接生成SQL语句的方式，这种方式容易受到SQL注入等攻击，而且不能被编译优化，性能较差。因此，在使用存储过程时应该尽量避免使用动态SQL。

5. DW架构优化技巧之表分区

表分区是指将大表分成若干个较小的子表，从而提高查询性能。在DW架构下，由于数据量往往非常大，表分区可以提高查询性能和数据管理效率。

5.1 对大表进行分区

对于数据量较大的表，可以考虑对表进行分区。表分区可以提高数据的查询速度，同时也可以提高数据的插入、删除和更新速度。在表分区中，我们可以按照时间、区域等维度进行分区。

--创建分区表
CREATE PARTITION FUNCTION [pf_OrderDate]
    (DATETIME)
    AS RANGE RIGHT 
FOR VALUES ('2018-01-01', '2019-01-01', '2020-01-01', '2021-01-01')
CREATE PARTITION SCHEME [ps_OrderDate]
    AS PARTITION [pf_OrderDate]
    TO ([PRIMARY], [fg_2018], [fg_2019], [fg_2020], [fg_2021])
CREATE CLUSTERED INDEX [CI_Orders]
    ON [dbo].[Orders]
    (
        [OrderDate] ASC
    )
    ON ps_OrderDate(OrderDate)
GO

5.2 利用分区表查询大量数据

在分区表设计中，通过查询分区中的子表，可以减少数据的扫描范围，从而提高查询性能。例如，通过将数据表按照时间维度进行分区，查询某个时间段内的数据可以仅仅访问与该时间段相关的分区，而不访问其他分区。

6. 结语

本文主要介绍了利用DW架构来提升SQL Server性能的技巧，并重点介绍了索引设计、存储过程和表分区等技术。通过应用这些技术，可以显著提高SQL Server的性能，提高企业应用的响应速度和用户体验。

利用DW架构提升SQLserver性能