百万级MSSQL数据库表咋管理，实践中遇到的那些事儿和经验分享

这事儿说起来，都是实战里一点点摸爬滚打出来的，当年第一次接手一个几百万行数据的表，感觉还挺牛，结果没过多久，查询就慢得像蜗牛，页面转圈圈能转半天，用户投诉电话都快打爆了，从那以后,就开始了跟大数据表斗智斗勇的日子。

第一关，也是最重要的，就是给表找个好“目录”——索引。

刚开始啥也不懂，就觉得主键有个索引就够了，后来发现大错特错，这就像一本超厚的电话簿，如果没有按姓氏拼音排序，你想找个人得从头翻到尾，累死也找不到，索引就是那个拼音排序，但索引也不是乱建的，建多了， insert、update、delete的时候就得更新所有相关的索引，写操作就慢了，相当于你每在电话簿里加个人，都得重新排序一遍,也挺费劲。

经验是，得盯着那些经常用在where条件、order by排序和join连接上的字段来建索引，比如用户表，按注册时间、最后登录时间、状态这些字段建组合索引，效果立竿见影，有个教训挺深刻，有次我们有个查询突然变慢，查了半天，发现是因为数据量上去后，一个原本选择性很好的索引变得没那么好了，就是重复值太多了，索引效率下降，后来只好调整了索引字段的顺序，才解决问题，这事儿让我明白，索引不是一劳永逸的，得定期复查，看看有没有“失效”的或者需要优化的。

第二关，得学会给表“分家”——分区。

当表真的大到千万级甚至更多，光靠索引就有点力不从心了，这时候就得考虑分区，简单说，就是把一张大表按某个规则（比如时间，按月或按年）切成很多个小物理文件，但逻辑上还是一张表，好处太大了！比如我们要查询最近一个月的数据，数据库可以只扫描存放最近一个月数据的那个分区，不用去翻一整年的历史数据，速度飞快，还有备份和归档，我们可以只备份最新的分区，或者把最早的那个分区整个切出来，移到便宜的存储上做历史数据归档,大大节省空间和备份时间。

实践中分区键的选择是关键，我们有个日志表，开始傻乎乎地按自增ID分区，结果屁用没有，因为查询永远是按时间查，后来改成按日志创建时间分区，查询性能提升了几十倍，还有一次，做数据归档删除旧数据，如果是普通表，一个delete语句能锁表锁到天荒地老，业务直接停摆，用了分区后，直接switch出去那个旧分区，然后truncate，几乎是瞬间完成，对业务零影响,这个体验真的太爽了。

第三关，是跟SQL语句本身“较劲”。

很多时候慢，不是数据库的锅，是写的SQL太烂了，比如动不动就select *，把不需要的字段全捞出来，网络传输和内存占用都浪费，还有那种复杂的嵌套查询，有时候拆成几个简单的语句，用程序逻辑处理，反而更快，多表连接的时候，连接条件没写好，可能造成笛卡尔积,数据量爆炸式增长。

我们养成的一个好习惯是，上线前一定要用SQL Server自带的“执行计划”功能看看，这个功能能图形化地告诉你，数据库是怎么执行你这句SQL的，是在全表扫描（最差的情况）？还是用了索引查找（好的情况）？哪里开销最大，一目了然，很多性能问题,一看执行计划就找到病根了。

第四关，日常的“保养”不能少。

数据库跟车一样，需要定期保养，比如索引碎片多了，查询效率就会降低，得定期重建或者重新组织索引，还有统计信息，这玩意是数据库用来决定怎么执行查询的“天气预报”，如果信息过时了，数据库可能就会选一条傻乎乎的执行路径,所以我们设置了自动更新统计信息的任务。

说说心态。

管理百万级的数据库，不能等到出问题了再救火，得有监控，时刻关注磁盘空间、CPU、内存压力、慢查询日志，很多时候，一个潜在的慢查询，在数据量小的时候没事，一旦数据量上来了就是灾难，所以要有前瞻性,提前优化。

这块儿没什么银弹，就是一个不断优化、不断调整的过程，从索引、分区、SQL写法到日常维护，每个环节都做好了，大数据表也能变得服服帖帖，这些经验，都是实打实从坑里爬出来后总结的,希望对你有用。