sqlserver怎么分库分表

sql server 2008数据库分离 *** 作跟sql server 2005是一样的，以下具体介绍如何分离sql server 数据库：

1、打开 sql server 控制台（SQL Server Management Studio），然后登录。

2、登录时如果知道sa密码可以使用“SQL Server身份验证”模式登录，如果不知道sa密码可以使用“windows身份验证”模式登录就不需要密码登录。而sql server 2008的用户一般是在安装的时候自定义的用户，但也可以使用“windows身份验证”模式登录。

3、登录到控制到中之后，找到数据库点击展开，然后找到你所需要分离的数据库名称。选中数据库右键-任务-分离即可。

附件说明：分离数据库一般是需要将数据库拷贝到其他机器或者是移动磁盘时和不需要使用该数据库的情况下才做数据库分离。数据库一旦分离之后所对应的软件将无法正常使用和打开数据库。如果需要重新将数据库还原到数据库控制台中，选中数据库-右键-附加，找到你所要附件的数据所在的磁盘路径，选择以“MDF”为后缀的文件即可。

1通过系统的“性能”来查看：

开始->管理工具->性能（或者是运行里面输入 mmc）然后通过

添加计数器添加 SQL 的常用统计（MSSQL General Statistics） 然后在下面列出的项目里面选择 用户连接（User Connection） 就可以时时查询到sql server数据库连接数了。

2通过系统表来查询：

SELECT FROM

[Master][dbo][SYSPROCESSES] WHERE [DBID]

IN

(

SELECT

[DBID]

FROM

[Master][dbo][SYSDATABASES]

WHERE

NAME=’databaseName’

)

databaseName 是需要查看的数据库，然后查询出来的行数，就是当前的sql server数据库连接数。不过里面还有一些别的状态可以做参考用。

或者使用以下查询语句：

select from sysprocesses where dbid in (select dbid from sysdatabases where name=’MyDatabase’)

分表是分散数据库压力的好方法。

分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。

当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。

分表的分类

1、纵向分表

将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）

分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）

案例：

对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。

这样纵向分表后：

首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。

其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的 *** 作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。

其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。

2、横向分表

字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。

分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。

案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。

延伸：为什么要分表和分区？

日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

什么是分表？

分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，MYI索引文件，frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去 *** 作它。

什么是分区？

分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候 *** 作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。

MySQL分表和分区有什么联系呢？

1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。

2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。

3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。

4、表分区相对于分表， *** 作方便，不需要创建子表。

我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写 *** 作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。

1、分表

在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，

数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量

2、分库

分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。

数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量

3、即分表又分库

数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。

当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：

中间变量 = 关键字%（数据库数量单库数据表数量）

库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）

表 = （中间变量%单库数据表数量）

实例：

1、分库分表

很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：

复制代码 代码如下:

<php

for($i=0;$i< 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2members{$i} LIKE db1members

";

echo "INSERT INTO members{$i} SELECT FROM members WHERE mid%100={$i}

";

}

>

2、不停机修改mysql表结构

同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：

先创建一个临时表：

/创建临时表/

CREATE TABLE members_tmp LIKE members

然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了

接着重命名将新表替换上去：

/这是个颇为经典的语句哈/

RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;

就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候 *** 作是一个技巧。经过这个 *** 作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。

查询数据库中所有表名有两种方法：

1、select table_name from information_schematables where table_schema='当前数据库';

2、show tables；

其中，information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等。

再简单点，这台MySQL服务器上，到底有哪些数据库、各个数据库有哪些表，每张表的字段类型是什么，各个数据库要什么权限才能访问，等等信息都保存在information_schema表里面。

扩展资料：

Mysql的INFORMATION_SCHEMA数据库包含了一些表和视图，提供了访问数据库元数据的方式。

元数据是关于数据的数据，如数据库名或表名，列的数据类型，或访问权限等。有些时候用于表述该信息的其他术语包括“数据词典”和“系统目录”。

下面对一些重要的数据字典表做一些说明：

SCHEMATA表：提供了关于数据库的信息。

TABLES表：给出了关于数据库中的表的信息。

COLUMNS表：给出了表中的列信息。

STATISTICS表：给出了关于表索引的信息。

USER_PRIVILEGES表：给出了关于全程权限的信息。该信息源自mysqluser授权表。

SCHEMA_PRIVILEGES表：给出了关于方案（数据库）权限的信息。该信息来自mysqldb授权表。

TABLE_PRIVILEGES表：给出了关于表权限的信息。该信息源自mysqltables_priv授权表。

COLUMN_PRIVILEGES表：给出了关于列权限的信息。该信息源自mysqlcolumns_priv授权表。

CHARACTER_SETS表：提供了关于可用字符集的信息。

COLLATIONS表：提供了关于各字符集的对照信息。

COLLATION_CHARACTER_SET_APPLICABILITY表：指明了可用于校对的字符集。

TABLE_CONSTRAINTS表：描述了存在约束的表。

KEY_COLUMN_USAGE表：描述了具有约束的键列。

ROUTINES表：提供了关于存储子程序（存储程序和函数）的信息。此时，ROUTINES表不包含自定义函数（UDF）。

VIEWS表：给出了关于数据库中的视图的信息。

TRIGGERS表：提供了关于触发程序的信息。

连接查询。根据2张表关联的字段查询，比如学生表有学生id字段，成绩表如果也有这个id，则

select

from

[学生表]

inner

join

[成绩表]

on

[学生表]id=[成绩表]学生id

mysql和sql

server

数据库中

sql

语言应该都是一样的，但是函数。。。特有的肯定不一样的，

sql（结构化查询语言）语言都是一样的，你可以百度下sql看看到底什么意思

横向分表：例如将创建时间在05年之前的数据放在一个分区上，将05年到08年之间的数据放到另一个分区上，以此类推。

到底要根据那个列进行横向的分区和查询有关系，在建表的时候需要分析，会根据那个列进行查询。

思路这样，具体事情具体分析。

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