数据库优化包括数据库的优化、数据库表的优化和程序操作的优化三个部分。本文是第一部分。
优化：添加辅助数据文件，自动设置文件（粗数据分区）
1.1：增加辅助数据文件
从SQLServer2005数据库，默认不生成NDF数据文件，一般一个主数据文件（MDF）是足够的，但一些大型数据库，因为很多信息，和查询频繁，所以为了提高查询速度，可以把记录表或一些参加表分别存储在不同的数据文件
因为CPU和内存的速度远远高于硬盘的读写速度，所以你可以把不同的数据文件在不同的物理硬盘，所以查询的执行时间，可以查询多个硬盘，为了充分利用CPU和内存的性能，提高查询的速度。在这里是一个详细的原理说明，它写道，与数据文件（MDF，NDF）和日志文件（LDF）写法不同：
根据数据文件：SQLServer的所有文件相同的文件组内现有的自由空间的大小，根据新的数据分布到所有的空间数据文件的比例，如果有三个数据文件a.mdf，B.NDF，C.NDF，自由的大小分别为200MB，100MB，和50MB，然后写一70mb东西，他将一个ABC三文件40, 20, 10写数据，如果日志文件已满，不写它
日志文件：日志文件是按顺序编写的，一个是满的，另一个是写的。
从上面可以看出，如果能增加数据文件NDF，有利于大数据量的查询速度，但增加日志文件是无用的。
1.2：设置文件自动增长（大数据量，不需设置少量数据）
在SQLServer2005，初始默认的MDF文件大小5MB，增量1MB，无限生长，LDF初始1MB，10%的增长，达到一定的限制文件数量，一般的设计，设计可以使用SQL，但是设计的大型数据库，最好亲自其生长和初始设计的大小，如果初始值太小，则数据库将很快填补，填补在插入的话，会发生什么当数据文件是完整的和做一些操作，SQLServer将等待操作直到文件自动增长，和原来的操作可以继续。如果自我成长需要很长的时间，原来的操作将取消超时太晚（一般默认值为15秒）。不仅将操作回滚，但文件的自动增长也将被取消。也就是说，这一次的文件没有得到根据尺寸确定的增长自动生长时间的增加，如果太小，可能的增长可以满足运行多次的需要，如果它太大了，你需要等待很长的时间，所以设置的情况要注意以下几点：
1）应设置一个固定的大小，但不均衡。这样可以避免过多或过少的增长不必要的麻烦，建议设置一个增长50Mb空间曾经为一个比较小的数据库，大型数据库，集100MB到200MB一旦生长。
2）定期监视每个数据文件的使用，以确保每个文档的剩余空间是大的或预期的。
3）设置文件最大限度防止SQL Server文件增加生长影响操作系统的磁盘空间。
4）增长后，新的数据文件空间分配应及时检查，避免SQLServer总是写数据的个人档案。
因此，对于一个繁忙的数据库，推荐的设置是打开数据库自动增长选项，以防止数据库故障由于数据库空间的耗尽而应用，但严格避免自动增长的发生，同时尽量不要使用自动收缩功能。
1.3个数据和日志文件分别存储在不同的磁盘上。
数据文件和日志文件的操作会产生大量的我/ o.under可能的条件下，日志文件应该存放在硬盘上的，不同的数据和索引的数据文件，从而驱散我 / O，同时，有利于对数据库的灾难恢复。
优化：表分区、索引分区（优化1粗糙表分区、优化2到精确数据分区）
为什么桌子要被分割
当一个表中的数据量太大时，我们想做的最重要的事情是什么表分为两个或两个以上的点，但表仍然是表，只是为了存储它的内容，以便读取速度是n倍。
原理：表数据不能放在文件中，但是文件组可以放在文件中。表可以放在文件组中，因此表数据可以间接存储在不同的文件中。可以存储在分区中：表、索引和大对象数据。
SQLServer2005，介绍了分区表的概念，当表中数据的增加、查询速度慢、性能下降的应用，那么你应该考虑分区表，当大量的数据，可以在分裂成多个，因为要扫描的数据变少了，查询可以跑得更快，所以操作性能大大提高，表分区、逻辑表仍然是一个完整的清单，只有表中数据的物理存储在多个表空间（物理文件），所以查询数据，并不是每一个可以扫描整个表
2.1何时使用分区表：
1，表的大小超过2GB。
2。该表包含历史数据，新数据将添加到新分区中。
2.2个表分区的优点和缺点
表分区具有以下优点：
1，提高查询性能：分区对象的查询只能搜索您关心的分区，提高检索速度。
2。增强的可用性：如果表的分区失败，其他分区中的表的数据仍然可用；
3，维护方便：如果表的分区有故障，则需要修复数据，只需修复分区。
4，平衡I/O：可以将不同分区映射到磁盘，以平衡I/O，并提高整个系统的性能。
缺点：
分区表关联：现有表没有一种方法可以直接转换为分区表，但Oracle提供联机重新定义表的功能。
2.3个表分区的操作是三个步骤。
2.31创建分区函数
createpartitionfunctionxx1（int）
（1000020000）asrangeleftforvalues；
注意：创建分区函数：myrangepf2，int型的分区，间隔三，10000，1w-2w B，和2W以上C.
2.3.2创建分区架构
createpartitionschememyrangeps2
aspartitionxx1
到（a，b，c）；
注意：创建分区函数的分区结构：1 myrangeps2，间隔三A，B，和C，分别
A，B，C是三个文件组的名称，三个NDF必须附加到三个组，并且文件组在创建后不能修改。
2.3.3分区表
公共数据规范——数据空间类型被修改为分区方案，然后选择分区方案名称和分区列列表。结果如图所示。
它也可以用SQL语句生成。
createtable { } { }（avcache dbo。
{ } { } avnote varchar（300）空，
{ { }身份（1，1）
在myrangeps2）{ }（BB）；注意，这里使用的是myrangeps2 } {架构，基于BB分区
2.3.4查询表分区
SELECT *，$分区。{ myrangepf2 }（BB）fromdbo.avcache
这清楚地说明了表数据是如何分区的。
2.3.5创建索引分区
优化3：分布式数据库设计
分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，它非常简单，是将整个数据库分开，分布到各个地方，分布式数据库系统的本质分为两类：1。数据在逻辑上统一，物理上分散，分布式数据库是逻辑的统一体，物理上分别存储在不同的物理节点上，分布式数据库通常称为2。逻辑是分布式的，物理分布是，这是联邦分布式数据库，因为每个子联邦数据库系统。相对来说是自主的，这个系统可以容纳各种不同的用途，不同的数据库集成，更适合广泛的数据库。
分布式数据库是比较复杂的，这并不需要详细的，就比如现在的分布式多用户分区数据库系统的强大，如果一个国家的连锁店，每个店一般设计有自己的销售和库存信息，总部需要工人、供应商、存储信息，这种类型的数据库，数据库存储可以完全一致，许多系统也可能导致不一致，使各连锁店本地数据，从而提高速度的影响，减少沟通成本，在不同的场馆和数据分布，并有多个副本，即使个别站点故障，导致整个系统的瘫痪但是他也带来了很多问题例如：数据一致性问题、远程数据传输问题、通信开销降低等问题，使得分布式数据库系统的开发变得更加复杂，只是为了让大家了解原理，具体的用途没有做详细的介绍。
优化：整理数据库片段
如果你的表创建索引，但表现依然不好，很容易产生索引碎片，你需要整理的指标。
索引片段是什么
由于表上有过度的插入、修改和删除操作，索引页被划分成块，并形成索引片段。如果索引片段严重，扫描索引时间会变长，甚至索引不可用，那么数据检索操作就会慢下来。
如何知道索引片段是否已经发生
在SQLServer数据库，索引碎片是由dbccshowcontig或DBCCShowContig检查（表名），它能引导我们整理定期。
通过分析扫描密度（Guo Di）和扫描片段（太高）的结果，确定是否需要进行索引重建。以下两项如下：
scandensity { bestcount：actualcount } {扫描密度最佳值：实际值}：dbccshowcontig返回的最有用的一个百分比，这是最有价值的扩展盘区的实际价值的比例。比例应尽可能接近100%。下一个指示有外部碎片。
logicalscanfragmentation -逻辑扫描碎片：无序的页面的比例。比例应在0%和10%之间，和高度表明有外部碎片。
解决方案：
一是利用dbccindexdefrag组织索引碎片
二是用dbccdbreindex重建索引。
两次打电话给微软的区别如下：
的dbccindexdefrag命令在线操作，所以指数只有当命令运行时，它可以中断操作没有完成的工作。这种方法的缺点是，去除或重新创建操作是有效的没有聚集索引在数据重组。
聚集索引的再创作将重新组织数据，其结果是填充数据页，可以配置使用FILLFACTOR选项的填充度。这种方法的缺点是，该指数是去除/再创造周期中离线，和操作是一个原子的水平。如果中断创建索引，索引不会被重新创造出来的。也就是说，为了获得好的结果，或者用重建索引，你决定重建索引。