ORACLE中对大数据量表的处理方法

本文阐述了在ORACLE数据库应用系统中使用分区技术处理大数据量表的原理和方法,并给出实现的例子。

MS SQL Server中大数据量表的查询优化

在MS SQL Server中如何处理记录条数2000万以上且每日增加20万条的数据表,相信是很多开发人员面临的难题。本文以实际案例描述了此问题的解决方法及其存在的问题。在SQL Server 2000中,可以通过分区视图的定义来支持大数据量表的水平拆分和查询时的数据合并,且查询引擎提供的优化机制,使得SQL Server在大数据量条件下的查询性能得到了明显改进。最后,指出了本解决方法所带来的问题及其适用范围。

电网大数据量表设计优化技术及应用

阐述了在数据库设计阶段实施大数据量表设计优化工作的必要性.介绍了电网大数据量表的概念及产生原因,并针对因大数据量表而引发的数据库性能问题,提出了大数据量表设计优化相关的关键技术.在设备状态检修系统的数据库设计阶段,以设备状态评价功能为例进行实践应用.仿真实验表明对大数据量表实施设计优化后系统性能得到了显著提升.为后续系统稳定运行提供保障,也为类似的大数据量表设计优化应用提供了参考.

MS SQL Server2000中大数据量表的拆分与实现

在MS SQL Server的使用过程中,经常会遇到数据记录个数达几百万甚至上千万,每日新增数万、数十万条记录的表。以实际案例描述以时间的递增而记录数均匀递增的表的产生及解决过程,通过引入时间切片的观点,将此类表以时间的自然节点及查询要求进行拆分,以增加表的数量,减小表的记录个数,达到优化表的读写性能的目的。