基于SQL Server的大数据解决方案设计及实现
SQL Server数据库性能调整与优化
摘要:数据库技术是计算机系统的核心技术，数据库的稳定性与否直接影响计算机的运行效果，SQL SERVER数据库具有广泛的应用平台，作为高度可优化的软件产品———SQL SERVER数据库，其性能的调整与优化对提高计算机运行效果具有重要的现实意义。
关键词:数据库性能调整与优化SQL SERVER数据库作为计算机系统的核心，基于SQL SERVER数据库性性能的调整与优化主要目的就是通过将网络流通、磁盘I/O和CPU时间减到最低，减少每个查询时间，以此提高数据库服务的吞吐量。
SQL SERVER 数据库性能调整与优化是提高计算机系统稳定性的重要技术支撑。
1SQL SERVER数据库的特点①具有高性能设计和先进的管理系统。
高性能设计就是说其可以利用windows NT为计算机提供优越的服务，并且通过先进的管理系统实现计算机功能的全面，比如可以为计算机使用者提供支持本地以及远程的管理与配置，同时也具有图形化管理功能。
②具有强大的处理功能和兼容性。
SQL SERVER数据库性具有事务处理功能，它可以根据具体的计算机系统要求正确的保持数据的完整，实现相关数据的安全，同时SQL SERVER数据库性可以兼容不同的计算机系统，能够根据不同的计算机系统为使用者提供一个稳定的数据库平台。
2SQL SERVER数据库性能调整与优化的方法无论什么原因导致计算机数据管理系统出现问题都会影响数据库的运行效率，因此要想提高SQL Server数据库性能发挥最大效率，应该不断调整与优化SQL Server数据库系统，实现SQL Server数据库系统各个功能的最大发挥。
2.1SQL SERVER数据库设计优化要想提高SQL SERVER数据库性能的稳定性，就必须首先提高数据库的设计，保证数据库设计方案的性能做大优化。
2.1.1数据库的事务设计。
数据库事务系统是由不同的SQL语句模块所构成的，事务处理是由计算机系统的应用程序实现的，因此事务处理的起止点也应该由应用系统完成，基于此程序，数据库事务设计，要遵循运行效率的最大化原则，要保证数据库短事务，实现事务中的SQL语句能够科学的占有与释放系统资源，避免在系统运行中占用过多的资源而导致系统运行速度的下降。
SQL Server数据库技术及应用教程(SQL Server 2016)第5章 数据库的创建与管理
• SQL Server 数据库具有以下三种类型的文件。
• （1）主数据文件
• 主数据文件是数据库的起点，指向数据库中的 其他文件。每个数据库都有一个主数据文件。 主数据文件的推荐文件扩展名是.mdf。例如， 某销售管理系统的主数据文件名为 Sales_data.mdf。
• （2）次要数据文件
在“常规”页中可以查看数据库的基本信息，包括：数 据库上次备份日期、名称、状态等。
在“文件”页和“文件组”页中可以修改数据库的所有 者。“文件”页如图5-14所示。 在“选项”页中，可以设置数据库的故障恢复模式和排 序规则。
“选项”页中的其他属性和“权限”页、“扩展属性”页、
“镜像”页等属性是数据库的高级属性，通常保持默认值 即可。如果要进行设置或定义可参考SQL Server 2016联机帮 助。
/*更改文件属性*/
|MODIFY NAME=新数据库名称
/*更改数据库名称*/
|MODIFY FILEGROUP 文件组名称{文件组属性|NAME=新文件组名称}
/*更改文件组属性，包括更改文件组名称*/
• ③ 显示“新建数据库”窗口，窗口左上方的“选择页” 框中有三个选项，分别对应“常规”页、“选项”页和 “文件组”页，这里只设置“常规”页，其他页使用系 统默认设置。
• 在“选择页”框中选择“常规”页，在窗口右侧将显示 相应的设置内容，在“数据库名称”框中填写要创建的 数据库名称“StudentMark”，也可以在“所有者”框 中指定数据库的所有者，如sa。这里使用默认值，其他 属性也按默认值设置，如图5-3所示。
• ② 单击“执行”按钮，然后在对象资源管理器中刷新， 展开“数据库”结点就能看到刚创建的Teacher数据库， 如图5-12所示。
SQLserver数据库优化
SQLserver数据库优化在使用索引字段作为条件时，如果该索引是联合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用。
iv. 如果临时表的数据量较大，需要建立索引，那么应该将创建查询速度慢的原因很多，常见如下几种：1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足5、网络速度慢6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列10、查询语句不好，没有优化可以通过如下方法来优化查询:1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb 应放在RAID0上，SQL2000不在支持。
数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要.2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)3、升级硬件4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。
注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。
索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段5、提高网速;6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。
运行Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5 倍。
如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。
SQLServerIntegrationServices
SQL Server Integration Services：从Project REAL 中获得的经验教训摘要：在Project REAL 中，我们将使用来自真实公司的大量真实数据和方案，以便使用早期版本的Microsoft SQL Server 来实现商务智能系统。
在该过程中，将开发最佳实施策略并揭露潜在的问题。
本文报告了在完成Project REAL 第一阶段的数据提取、转换和加载(ETL) 部分的过程中获得的一些经验教训。
本页内容简介：Project REAL第 1 阶段的实现从SQL Server DTS 升级使用迁移向导迁移向导注意事项Beta 2 和大众预览版迁移注意事项执行手动升级在SQL Server Integration Services 下运行SQL Server DTS 软件包在开发SQL Server Integration Services 软件包的过程中获得的经验教训实现最佳实施策略属性表达式避免在失败后重新启动优先级约束编辑器软件包执行Analysis Services 分区克隆使用自定义源和转换组件来扩展DTS 数据流任务高级编辑器性能提示和诀窍遇到的问题产品增强请求小结简介：Project REALProject REAL 是一种为了通过创建基于实际客户方案的引用实现来发现基于Microsoft SQL Server®创建商务智能应用程序的最佳实施策略所做的努力。
这意味着客户数据将被带到企业内部，并用于解决客户在部署过程中面临的相同问题。
这些问题包括：∙架构的设计。
∙数据提取、转换和加载(ETL) 过程的实现。
∙用于生产的系统的大小调整。
∙系统的动态管理和维护。
通过处理真实的部署方案，我们可以彻底了解如何使用有关工具。
我们的目标是努力解决大型公司在它们自己的实际部署过程中可能面临的全部问题。
本文描述了在完成Project REAL 第1 阶段的ETL 部分的过程中获得的一些经验教训。
《sqlserver数据库》课程设计范例
《sqlserver数据库》课程设计范例一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握SQL Server数据库的基本理论、操作方法和应用技巧。
通过本课程的学习，学生将能够：1.知识目标：理解数据库的基本概念、原理和SQL Server数据库的特点；掌握SQL语言的基本语法和用法，包括数据定义、数据查询、数据更新和数据控制；了解数据库设计和建立的基本步骤。
2.技能目标：能够使用SQL Server数据库管理系统进行数据库的创建、维护和管理；能够编写简单的SQL查询语句进行数据的增、删、改、查操作；能够进行数据库的安全性和完整性设置。
3.情感态度价值观目标：培养学生对数据库技术的兴趣和好奇心，提高学生的问题解决能力和创新意识；培养学生的团队协作精神和良好的编程习惯。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.SQL Server数据库的基本概念和特点：数据库的概念、发展历程、数据模型、SQL Server的特点。
2.SQL语言的基本语法和用法：数据定义语言（DDL）、数据查询语言（DQL）、数据更新语言（DML）、数据控制语言（DCL）。
3.数据库的创建和管理：数据库的创建、维护、备份和恢复。
4.数据的增、删、改、查操作：使用SQL语句进行数据的添加、删除、修改和查询。
5.数据库的安全性和完整性设置：用户管理、权限分配、约束设置等。
三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，以激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：讲解SQL Server数据库的基本概念、原理和SQL语言的语法。
2.案例分析法：通过实际案例让学生掌握数据库的创建、维护和管理方法。
3.实验法：让学生动手实践，进行数据库的创建、数据的增、删、改、查操作以及安全性和完整性设置。
4.讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得和经验，提高团队协作能力。
四、教学资源本课程所需的教学资源包括：1.教材：《SQL Server数据库教程》。
SQL-Server概述
多进程数据库引擎的缺点是占用较大的系统资 源。
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(2)单进程、多线程数据库引擎 多线程数据库引擎不依赖于多任务操作系统来为CPU
安排应用程序，因此，数据库引擎自身处理的能力将提供 更大的可移植性。
单进程、多线程数据库引擎具有对服务器内存需求不 高，节省硬件投资的优点，但也存在一个缺点，那就是多 线程DBMS的可扩展性还有待于进一步提高。 (3)Microsoft SQL Server的线程服务
SOL Server中最大的变化在于使用了线程，它不是模 拟数据库内核中的线程，而是使用Win32操作系统线程， 这就意味着这些线程运行于内存保护之下，它是由indows NT操作系统内核进行抢先式调度。
◇ 数据控制语言(Data．Control Language，简称DCL)， 用于数据访问权限的控制
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表1．1标准SQL的6个核心动词
┏━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ SQL功能 ┃ 动 词
┃
┣━━━━━━━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━┫
┃ 数据定义 ┃ CREATE
sqlserver按clientserver结构而设计客户机服务器结构减小了网络拥挤程度并将数据库操作分开运行像输入和显示数据这样需要用户频繁干预的任务集中在作为客户端的pc机上完成客户端可分别处理数据但若需读取共享数据必须依据网络管道向服务器端做存取申请而文件和查询处理等频繁需要数据的任务则集中在数据库服务器上完成共享数据存放在服务器端从而使每个系统各显其能
第1章 SQL Server概述
SQLServer2000数据库优化方案参考
1、6、7、SQL Server 2000 数据库优化方案参考查询速度慢的原因很多，常见如下几种：没有索引或者没有用到索引（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷）2、I/O 吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足5、网络速度慢查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）锁或者死锁（这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷）8、sp_lock,sp_who, 活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列10、查询语句不好，没有优化可以通过如下方法来优化查询1、把数据、日志、索引放到不同的I/O 设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAIDO上，SQL2000不在支持。
数据量（尺寸）越大，提高I/O 越重要.2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸（sp_spaceuse）3、升级硬件4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。
注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。
索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段5 、提高网速;6、扩大服务器的内存,Windows 2000 和SQL server 2000 能支持4-8G 的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。
运行Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5 倍。
如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3 倍。
将SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器CPU 个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。
数据服务企业大数据存储与管理系统解决方案设计
数据服务企业大数据存储与管理系统解决方案设计第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 企业业务需求概述 (3)1.1.1 数据规模与增长速度 (3)1.1.2 数据类型与多样性 (4)1.1.3 数据应用场景 (4)1.2 大数据存储与管理面临的挑战 (4)1.2.1 存储容量与扩展性 (4)1.2.2 数据安全与可靠性 (4)1.2.3 数据处理功能 (4)1.2.4 系统运维与成本控制 (4)1.3 技术与市场现状分析 (4)1.3.1 技术现状 (4)1.3.2 市场现状 (5)1.3.3 竞争态势 (5)1.3.4 政策与法规 (5)第2章大数据存储技术选型与评估 (5)2.1 存储技术概述 (5)2.2 分布式存储技术 (5)2.2.1 概述 (5)2.2.2 常见分布式存储技术 (5)2.2.3 分布式存储技术评估 (6)2.3 云存储技术 (6)2.3.1 概述 (6)2.3.2 常见云存储服务 (6)2.3.3 云存储技术评估 (6)2.4 存储技术评估与选型 (6)第3章大数据管理架构设计 (7)3.1 总体架构设计 (7)3.2 数据采集与预处理 (7)3.2.1 数据源接入 (7)3.2.2 数据预处理 (7)3.3 数据存储与组织 (7)3.3.1 存储架构 (7)3.3.2 数据组织 (7)3.4 数据查询与分析 (7)3.4.1 数据查询 (7)3.4.2 数据分析 (8)3.4.3 数据挖掘与可视化 (8)第4章数据存储系统设计与实现 (8)4.1.1 系统架构 (8)4.1.2 文件存储策略 (8)4.2 数据冗余与备份策略 (8)4.2.1 数据冗余 (8)4.2.2 数据备份 (9)4.3 存储功能优化 (9)4.3.1 写入功能优化 (9)4.3.2 读取功能优化 (9)4.4 存储系统扩展性设计 (9)4.4.1 横向扩展 (9)4.4.2 纵向扩展 (9)4.4.3 数据迁移与容错 (9)第5章数据管理系统设计与实现 (9)5.1 数据模型与元数据管理 (9)5.2 数据索引与查询优化 (10)5.3 数据安全与权限控制 (10)5.4 数据质量管理与监控 (10)第6章大数据分布式计算框架 (11)6.1 分布式计算技术概述 (11)6.2 MapReduce计算模型 (11)6.3 Spark计算框架 (11)6.4 分布式计算功能优化 (12)第7章数据分析与挖掘 (12)7.1 数据挖掘技术概述 (12)7.2 数据预处理与特征工程 (12)7.2.1 数据清洗 (13)7.2.2 数据变换 (13)7.2.3 特征提取与选择 (13)7.3 常见数据挖掘算法应用 (13)7.3.1 分类算法 (13)7.3.2 聚类算法 (13)7.3.3 预测算法 (13)7.4 深度学习与大数据分析 (14)7.4.1 深度学习简介 (14)7.4.2 深度学习应用 (14)第8章大数据可视化与决策支持 (14)8.1 数据可视化技术概述 (14)8.1.1 可视化技术的发展历程 (14)8.1.2 可视化技术的基本原理 (14)8.1.3 数据可视化在各领域的应用 (14)8.2 数据可视化设计方法 (14)8.2.1 需求分析 (15)8.2.2 数据预处理 (15)8.2.4 交互设计 (15)8.3 可视化工具与平台选型 (15)8.3.1 主流可视化工具与平台介绍 (15)8.3.2 可视化工具与平台对比分析 (15)8.3.3 选型建议 (15)8.4 决策支持系统设计与实现 (15)8.4.1 决策支持系统概述 (15)8.4.2 决策支持系统架构设计 (15)8.4.3 决策支持系统关键模块实现 (15)8.4.4 决策支持系统应用案例 (16)第9章系统集成与测试 (16)9.1 系统集成策略与方法 (16)9.1.1 系统集成策略 (16)9.1.2 系统集成方法 (16)9.2 系统测试方法与流程 (16)9.2.1 系统测试方法 (16)9.2.2 系统测试流程 (17)9.3 功能测试与优化 (17)9.3.1 功能测试方法 (17)9.3.2 功能优化措施 (17)9.4 系统稳定性与可靠性测试 (18)9.4.1 稳定性测试方法 (18)9.4.2 可靠性测试方法 (18)第10章项目实施与运维保障 (18)10.1 项目实施规划与组织 (18)10.2 系统部署与运维策略 (18)10.3 数据安全与隐私保护 (19)10.4 持续优化与运维支持 (19)第1章项目背景与需求分析1.1 企业业务需求概述信息技术的飞速发展，数据已逐渐成为企业核心竞争力的关键要素。