相信不少的朋友,无论是做开发.架构的,还是DBA等,都经常听说“调优”这个词.说起“调优”,可能会让很多技术人员心头激情澎湃,也可能会让很多人感觉苦恼,不知道如何入手.当然,也有很多人对此不屑一顾,因为并不是每个人做的项目都对性能要求很高. 在主流的企业级开发和互联网应用中,数据库的重要性是不言而喻的,而数据库的性能对于整个系统的性能而言也是至关重要的,这里无庸赘述. sqlserver的性能调优,其实是个很宽广的话题.坦白讲,想从概念到实践的完全讲清楚并掌握透彻,可能至少需要几本书的内容.本文

sqlserver 事务日志过大,可能会导致备份失败或者数据库出现异常,所以要定期清除sqlserver 事务日志 建议:为了防止日志文件无限扩大,可以对日志文件作一些限制. 清除sqlserver事务日志有以下两种方法: 方法是:数据库上右键点"属性",点  "事务日志",里面设置,将文件增长限制为xxxxMB 以下是2种方法的具体操作过程 第一:收缩数据库方法  1.备份数据库  对应数据库名称后缀mdf与ldf的文件 2.在需要收缩日志文件大小的数据库上点&q

sqlserver使用在windows系统中,如果文件超上百GB了,我们还直接删除不了,这个问题我以前的apache日志就碰到过,至今还没删除呢,那么Sqlserver数据库日志太大如何快速删除呢,有没有办法,答案是肯定的,下面我给各位介绍两删除方法.   简单恢复模式下 使用backup log with NO_log是否没有意义?1.清空日志   DUMP  TRANSACTION  库名  WITH  NO_LOG   2.截断事务日志:   BACKUP LOG 数据库名 WITH NO

Sqlserver 高并发和大数据存储方案 随着用户的日益递增,日活和峰值的暴涨,数据库处理性能面临着巨大的挑战.下面分享下对实际10万+峰值的平台的数据库优化方案.与大家一起讨论,互相学习提高!  案例:游戏平台. 1.解决高并发 当客户端连接数达到峰值的时候,服务端对连接的维护与处理这里暂时不做讨论.当多个写请求到数据库的时候,这时候需要对多张表进行插入,尤其一些表 达到每天千万+的存储,随着时间的积累,传统的同步写入数据的方式显然不可取,经过试验,通过异步插入的方式改善了许多,但与此同时,

原文:单线程的redis为什么吞吐量可以这么大 一.Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 二.为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基

  SqlServer 数据库中与备份和恢复相关的日志文件有MDF和LDF文件 存在于\\sqlserver_install_dir\MSSQL\Data\1.文件解释.mdf文件    MDF是SQL Server数据库文件. .ldf文件    LDF是SQL的日志文件,是不能直接打开的.LDF记录每一个操作:SELECT.INSERT.DELETE.UPDATE..日志 2.通过MDF和LDF文件恢复数据库的方法:1).sql语句下面的示例将   pubs   中的两个文件附加到当前服务器

一.Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间.   二.为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,R

当我们需要在SQLServer数据库里面执行一个比较大的文件(比如2GB)时,会发现数据库根本无法打开该脚本文件,原因是因为查询分析器只能执行100M以内的文件,所以脚本过大就会造成内存溢出.下面是具体的解决方法: 1.管理员身份运行CMD命令提示符: 2.输入如下格式的命令 osql -S .\SQL2012 -U sa -P 123456 -i D:\Test.sql 其中.\SQL2012是数据库服务器名称: sa是数据库登录名称 123456是数据库登录密码 D:\Test.sql是具体

因为项目中需要复制数据库,作为外网测试的数据库,但是数据库特别大,复制特别费劲,即使只复制主文件,主文件也特别大. 然后百度了下,发现数据库有个收缩功能,数据库右键——任务——收缩,可以对数据库进行收缩,减小数据库的可用空间占比大小,然后数据库文件就变小了.

SQL Server 的事务日志意外增大或充满的处理方法 事务日志文件Transaction Log File是用来记录数据库更新情况的文件,扩展名为ldf. 在 SQL Server 7.0 和 SQL Server 2000 中,如果设置了自动增长功能,事务日志文件将会自动扩展. 一般情况下,在能够容纳两次事务日志截断之间发生的最大数量的事务时,事务日志的大小是稳定的,事务日志截断由检查点或者事务日志备份触发. 然而,在某些情况下,事务日志可能会变得非常大,以致用尽空间或变满.通常,在事务日

摘要: 下文讲述sqlserver中,更新脚本中常用if exists关键字的用法说明,如下所示: 实验环境:sql server 2008 R2 一.检测数据库是否存在于当前数据库引擎下 if exists (select * from sys.databases where name = ’数据库名称’) begin print '数据库名称--存在' end 二.检测数据表是否存在于指定数据库下 ) begin print '数据表名称---存在' end 三.检测存储过程是否存在的方法

问题:如题. 解决方法:右键数据库   属性——选项——恢复模式:简单

本文转载自:http://blog.csdn.net/iangujun/article/details/8136764 之前从没有用SqlServer数据库处理过大数据量的表,都是用Oracle,然后一般为数据量较大的表添加索引或主键都是用plsql工具,今天正好需要为一张保存于SqlServer数据库的千万级数据表增加索引,于是遇到了下面一系列的问题. 我开始想当然的右键需要增加索引的表名----设计----管理索引和建----添加索引----点击保存,一切看来顺其自然的事情,结果等待了几十秒

怎样查出SQLServer的性能瓶颈 --王成辉翻译整理,转贴请注明出自微软BI开拓者[url]www.windbi.com[/url]--原帖地址 如果你曾经做了很长时间的DBA,那么你会了解到SQLServe的性能调优不是一个精密的科学.即使是,对于为最佳的性能找到最佳的配置也是很困难的.这是因为对于调优来说很少东西是绝对的.例如,一个性能调优可能对某一方面有用,可是却会影响其他的性能. 我曾经做过DBA,在最后7年的日子里,我总结了一套SQLServer调优的清单.当第一次进行SQLSer

怎样查出SQLServer的性能瓶颈 --王成辉翻译整理,转贴请注明出自微软BI开拓者[url]www.windbi.com[/url]--原帖地址 如果你曾经做了很长时间的DBA,那么你会了解到SQLServe的性能调优不是一个精密的科学.即使是,对于为最佳的性能找到最佳的配置也是很困难的.这是因为对于调优来说很少东西是绝对的.例如,一个性能调优可能对某一方面有用,可是却会影响其他的性能. 我曾经做过DBA,在最后7年的日子里,我总结了一套SQLServer调优的清单.当第一次进行SQLSer

半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章,我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西.  1.SQLSERVER优点和缺点? 优点:支持索引.事务.安全性以及容错性高 缺点:数据量达到100万以上就需要开始优化了,一般我们会对 表进行水平拆分,分表.分区和作业同步等,这样做大大提高了逻辑的复杂性,难以维护,只有群集容错,没有多库负载均衡并行计算功能.  2.SQLSERVER真的不能处理大数据? 答案:当然可以的,打个比方:操作单一数据库称为一维操作,如果操作相同结构,分布在多个服务器上的

使用SQLSERVER存储过程可以很大的提高程序运行速度,简化编程维护难度,现已得到广泛应用.创建存储过程 和数据表一样,在使用之前需要创建存储过程,它的简明语法是: 引用: Create PROC 存储过程名称 [参数列表(多个以","分隔)] AS SQL 语句 例: 引用: Create PROC upGetUserName @intUserId INT, @ostrUserName NVARCHAR(20) OUTPUT -- 要输出的参数 AS BEGIN -- 将uName

1.概念 我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联,单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐 能力越低,反之越高.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量或者每秒钟最大能处理的请求数.系统吞吐量的几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间. QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理

1Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 作用:1发布和订阅消息流,这个功能类似于消息队列,这也是kafka归类为消息队列框架的原因 2以容错的方式记录消息流,kafka以文件的方式来存储消息流 3可以再消息发布的时候进行处理 用于;在系统或应用程序之间构建可靠的用于传输实时数据的管道,消息队列功能 构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流,数据处理功能 1.3.1 消息传输流程 Producer即生产者,向Kafka集群发送消息,在发

我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量.或者每秒钟最大能处理的请求数: QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理完.具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果.可以理解在server中有个counter,每处理一个请求加1,1秒后counter=QPS. TPS:每秒钟处理完的事务次数,一般TPS是对整个系统来讲的.一个应用系统1s能完成多少事务处理,一个事务在分布式

SQL Server 2008 R2运行越久,占用内存会越来越大. 第一种:有了上边的分析结果,解决方法就简单了,定期重启下SQL Server 2008 R2数据库服务即可,使用任务计划定期执行下边批处理: net stop sqlserveragentnet stop mssqlservernet start mssqlservernet start sqlserveragent 第二种:进入Sql server 企业管理器(管理数据库和表的,这个都不知道就不用往下看了),在数据库服务器名称