如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的（数据库大数据处理）

Bertha 。 2022-05-28 11:44 125阅读 0赞

首先声明，我只是个程序员，不是专业的DBA，以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的，而不是一开始就给大家一个正确的结果，如果文中有不对的地方，请各位数据库大牛给予指正，以便我能够更好的处理此次业务。

## 项目背景 ##

这是给某数据中心做的一个项目，项目难度之大令人发指，这个项目真正的让我感觉到了，商场如战场，而我只是其中的一个小兵，太多的战术，太多的高层之间的较量，太多的内幕了。具体这个项目的情况，我有空再写相关的博文出来。

这个项目是要求做环境监控，我们暂且把受监控的设备称为采集设备，采集设备的属性称为监控指标。项目要求：系统支持不少于10w个监控指标，每个监控指标的数据更新不大于20秒，存储延迟不超过120秒。那么，我们可以通过简单的计算得出较理想的状态——要存储的数据为：每分钟30w，每个小时1800w，也就是每天4亿3千两百万。而实际，数据量会比这个大5%左右。（实际上大部分是信息垃圾，可以通过数据压缩进行处理的，但是别人就是要搞你，能咋办）

上面是项目要求的指标，我想很多有不少大数据处理经验的同学都会呲之以鼻，就这么点？嗯，我也看了很多大数据处理的东西，但是之前没处理过，看别人是头头是道，什么分布式，什么读写分离，看起来确实很容易解决。但是，问题没这么简单，上面我说了，这是一个非常恶劣的项目，是一个行业恶性竞争典型的项目。

1.  没有更多的服务器，而是这个服务器除了搭配数据库、集中采集器(就是数据解析、告警、存储的程序)，还要支持30w点的北向接口(SNMP)，在程序没有优化之前CPU常年占用80%以上。因为项目要求要使用双机热备，为了省事，减少不必要的麻烦，我们把相关的服务放在一起，以便能够充分利用HA的特性（外部购买的HA系统)  
    
2.  系统数据正确性要求极其变态，要求从底层采集系统到最上层的监控系统，一条数据都不能差  
    我们的系统架构如下，可以看到，其中数据库压力非常之大，尤其在LevelA节点：  
    ![如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的（数据库大数据处理） - 闭上眼想你 - 离。][SQLServer_ - _ -]  
    
3.  硬件配置如下：  
    CPU：英特尔? 至强? 处理器 E5-2609 (4核, 2.40GHz, 10MB, 6.4 GT/s)  
    内存：4GB (2x2GB) DDR3 RDIMM Memory, 1333MHz,ECC  
    硬盘：500GB 7200 RPM 3.5'' SATA3 硬盘，Raid5.  
    
4.  数据库版本  
    采用的是SQLServer2012标准版，HP提供的正版软件，缺少很多企业版的NB功能。

## 写入瓶颈 ##

首先遇到的第一个拦路虎就是，我们发现现有的程序下，SQLServer根本处理不了这么多的数据量，具体情况是怎样的呢?

#### 我们的存储结构 ####

一般为了存储大量的历史数据，我们都会进行一个物理的分表，否则每天上百万条的记录，一年下来就是几亿条。因此，原来我们的表结构是这样的：

CREATE TABLE [dbo].[His20140822]( [No] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [Dtime] [datetime] NOT NULL, [MgrObjId] [varchar](36) NOT NULL, [Id] [varchar](50) NOT NULL, [Value] [varchar](50) NOT NULL, CONSTRAINT [PK_His20140822] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [No] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY]

No作为唯一的标识、采集设备Id(Guid)、监控指标Id(varchar(50))、记录时间、记录值。并以采集设备Id和监控指标Id作为索引，以便快速查找。

#### 批量写入 ####

写入当时是用BulKCopy，没错，就是它，号称写入百万条记录都是秒级的

public static int BatchInert(string connectionString, string desTable, DataTable dt, int batchSize = 500)
        {
            using (var sbc = new SqlBulkCopy(connectionString, SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction)
            {
                BulkCopyTimeout = 300,
                NotifyAfter = dt.Rows.Count,
                BatchSize = batchSize,
                DestinationTableName = desTable
            })
            {
                foreach (DataColumn column in dt.Columns)
                    sbc.ColumnMappings.Add(column.ColumnName, column.ColumnName);
                sbc.WriteToServer(dt);
            }
    
            return dt.Rows.Count;
        }

#### 存在什么问题？ ####

上面的架构，在每天4千万的数据都是OK的。但是，调整为上述背景下的配置时，集中监控程序就内存溢出了，分析得知，接收的太多数据，放在了内存中，但是没有来得及写入到数据库中，最终导致了生成的数据大于消费的数据，导致内存溢出，程序无法工作。

#### 瓶颈到底在哪里？ ####

是因为RAID磁盘的问题？是数据结构的问题？是硬件的问题？是SQLServer版本的问题？是没有分区表的问题？还是程序的问题？

当时时间只有一个星期，一个星期搞不好，项目监管就要我们滚蛋了，于是，有了连续工作48小时的壮举，有了到处打电话求人的抓鸡……

但是，这个时候需要的是冷静，再冷静……SQLServer版本？硬件？目前都不大可能换的。RAID磁盘阵列，应该不是。那么到底是什么，真TM的冷静不下来。

大家可能体会不到现场那种紧张的气氛，其实过了这么久，我自己也都很难再回到那种情境。但是可以这么说，或许我们现在有了各种方法，或者处于局外人我们有更多思考，但是当一个项目压迫你快到放弃的时候，你那时的想法、考虑在现场环境因素的制约下，都可能出现重大的偏差。有可能让你快速的思考，也有可能思维停滞。有些同事在这种高压的环境下，甚至出现了更多的低级错误，思维已经完全乱了，效率更低了……36小时没有合眼，或者只在工地上（下雨天到处都是泥巴，干了的话到时都是泥灰）眯两三个小时，然后继续干，连续这么一个星期！或者还要继续！

很多人给了很多想法，但是好像有用，又好像没用。等等，为什么是“好像有用，又好像没用”？我隐隐约约中，好像抓住了一丝方向，到底是什么？对了，验证，我们现在是跑在现场环境下，之前没有问题，不代表现在的压力下没有问题，要在一个大型系统中分析这么个小功能，影响太大了，我们应该分解它。是的，是“单元测试”，就是单个方法的测试，我们需要验证每个函数，每个独立的步骤到底耗时在哪里？

#### 逐步测试验证系统瓶颈 ####

修改BulkCopy的参数  
首先，我想到的是，修噶BulkCopy的各项参数，`BulkCopyTimeout`、`BatchSize`，不断的测试调整，结果总是在某个范围波动，实际并没有影响。或许会影响一些CPU计数，但是远远没有达到我的期望，写入的速度还是在5秒1w~2w波动，远远达不到要求20秒内要写20w的记录。

按采集设备存储  
是的，上述结构按每个指标每个值为一条记录，是不是太多的浪费？那么按采集设备+采集时间作为一条记录是否可行?问题是，怎么解决不同采集设备属性不一样的问题？这时，一个同事发挥才能了，监控指标+监控值可以按XML格式存储。哇，还能这样？查询呢，可以用for XML这种形式。

于是有了这种结构：`No、MgrObjId、Dtime、XMLData`

结果验证，比上面的稍微好点，但是不是太明显。

数据表分区???  
那个时候还没有学会这个技能，看了下网上的文章，好像挺复杂的，时间不多了，不敢尝试。

停止其他程序  
我知道这个肯定是不行的，因为软件、硬件的架构暂时没法修改。但是我希望验证是不是这些因素影响的。结果发现，提示确实明显，但是还是没有达到要求。

难道是SQLServer的瓶颈?  
没辙了，难道这就是SQLServer的瓶颈？上网查了下相关的资料，可能是IO的瓶颈，尼玛，还能怎么办，要升级服务器，要更换数据库了吗，但是，项目方给吗？

等等，好像还有个东西，索引，对索引！索引的存在会影响插入、更新

#### 去掉索引 ####

是的，去掉索引之后查询肯定慢，但是我必须先验证去掉索引是否会加快写入。如果果断把MgrObjId和Id两个字段的索引去掉。

运行，奇迹出现了，每次写入10w条记录，在7~9秒内完全可以写入，这样就达到了系统的要求。

#### 查询怎么解决? ####

一个表一天要4亿多的记录，这是不可能查询的，在没有索引的情况下。怎么办！？我又想到了我们的老办法，物理分表。是的，原来我们按天分表，那么我们现在按小时分表。那么24个表，每个表只需存储1800w条记录左右。

然后查询，一个属性在一个小时或者几个小时的历史记录。结果是：慢！慢！！慢！！！去掉索引的情况下查询1000多万的记录根本是不可想象的。还能怎么办？

继续分表，我想到了，我们还可以按底层的采集器继续分表，因为采集设备在不同的采集器中是不同的，那么我们查询历史曲线时，只有查单个指标的历史曲线，那么这样就可以分散在不同的表中了。

说干就干，结果，通过按10个采集嵌入式并按24小时分表，每天生成240张表(历史表名类似这样：His\_001\_2014112615)，终于把一天写入4亿多条记录并支持简单的查询这个问题给解决掉了！！！

## 查询优化 ##

在上述问题解决之后，这个项目的难点已经解决了一半，项目监管也不好意思过来找茬，不知道是出于什么样的战术安排吧。

过了很长一段时间，到现在快年底了，问题又来了，就是要拖死你让你在年底不能验收其他项目。

这次要求是这样的：因为上述是模拟10w个监控指标，而现在实际上线了，却只有5w个左右的设备。那么这个明显是不能达到标书要求的，不能验收。那么怎么办呢？这些聪明的人就想，既然监控指标减半，那么我们把时间也减半，不就达到了吗：就是说按现在5w的设备，那你要10s之内入库存储。我勒个去啊，按你这个逻辑，我们如果只有500个监控指标，岂不是要在0.1秒内入库？你不考虑下那些受监控设备的感想吗？

但是别人要玩你，你能怎么办？接招呗。结果把时间降到10秒之后，问题来了，大家仔细分析上面逻辑可以知道，分表是按采集器分的，现在采集器减少，但是数量增加了，发生什么事情呢，写入可以支持，但是，每张表的记录接近了400w，有些采集设备监控指标多的，要接近600w，怎么破？

于是技术相关人员开会讨论相关的举措。

#### 在不加索引的情况下怎么优化查询？ ####

有同事提出了，where子句的顺序，会影响查询的结果，因为按你刷选之后的结果再处理，可以先刷选出一部分数据，然后继续进行下一个条件的过滤。听起来好像很有道理，但是SQLServer查询分析器不会自动优化吗？原谅我是个小白，我也是感觉而已，感觉应该跟VS的编译器一样，应该会自动优化吧。

具体怎样，还是要用事实来说话：

结果同事修改了客户端之后，测试反馈，有较大的改善。我查看了代码：  
![如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的（数据库大数据处理） - 闭上眼想你 - 离。][SQLServer_ - _ - 1]

难道真的有这么大的影响？等等，是不是忘记清空缓存，造成了假象？  
于是让同事执行下述语句以便得出更多的信息：

--优化之前
    DBCC FREEPROCCACHE
    DBCC DROPCLEANBUFFERS
    
    SET STATISTICS IO ON select Dtime,Value from dbo.his20140825 WHERE Dtime>='' AND Dtime<='' AND MgrObjId='' AND Id='' SET STATISTICS IO OFF --优化之后 DBCC FREEPROCCACHE DBCC DROPCLEANBUFFERS SET STATISTICS IO ON select Dtime,Value from dbo.his20140825 WHERE MgrObjId='' AND Id='' AND Dtime>='' AND Dtime<='' SET STATISTICS IO OFF

结果如下：  
![如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的（数据库大数据处理） - 闭上眼想你 - 离。][SQLServer_ - _ - 2]

优化之前反而更好了？

仔细查看IO数据，发现，预读是一样的，就是说我们要查询的数据记录都是一致的，物理读、表扫描也是一直的。而逻辑读取稍有区别，应该是缓存命中数导致的。也就是说，在不建立索引的情况下，where子句的条件顺序，对查询结果优化作用不明显。

那么，就只能通过索引的办法了。

#### 建立索引的尝试 ####

建立索引不是简单的事情，是需要了解一些基本的知识的，在这个过程中，我走了不少弯路，最终才把索引建立起来。

下面的实验基于以下记录总数做的验证：  
![如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的（数据库大数据处理） - 闭上眼想你 - 离。][SQLServer_ - _ - 3]

按单个字段建立索引  
这个想法，主要是受我建立数据结构影响的，我内存中的数据结构为：`Dictionary<MgrObjId,Dictionary<Id,Property>>`。我以为先建立MgrObjId的索引，再建立Id的索引，SQLServer查询时，就会更快。  
![如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的（数据库大数据处理） - 闭上眼想你 - 离。][SQLServer_ - _ - 4]

先按MgrObjId建立索引，索引大小为550M，耗时5分25秒。结果，如上图的预估计划一样，根本没有起作用，反而更慢了。

按多个条件建立索引  
OK，既然上面的不行，那么我们按多个条件建立索引又如何？`CREATE NONCLUSTERED INDEX Idx_His20141008 ON dbo.his20141008(MgrObjId,Id,Dtime)`

结果，查询速度确实提高了一倍：  
![如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的（数据库大数据处理） - 闭上眼想你 - 离。][SQLServer_ - _ - 5]

等等，难道这就是索引的好处？花费7分25秒，用1.1G的空间换取来的就是这些？肯定是有什么地方不对了，于是开始翻查资料，查看一些相关书籍，最终，有了加大的进展。

#### 正确的建立索引 ####

首先，我们需要明白几个索引的要点：

*  索引之后，按索引字段重复最少的来排序，会达到最优的效果。以我们的表来说，如果建立了No的聚集索引，把No放在where子句的第一位是最佳的，其次是Id，然后是MgrObjId，最后是时间，时间索引如果表是一个小时的，最好不要用  
    
 *  where子句的顺序决定了查询分析器是否使用索引来查询。比如建立了MgrObjId和Id的索引，那么`where MgrObjId='' and Id='' and Dtime=''`就会采用索引查找，而`where Dtime='' and MgrObjId='' and Id=''`则不一定会采用索引查找。  
    
 *  把非索引列的结果列放在包含列中。因为我们条件是MgrObjId和Id以及Dtime，因此返回结果中只需包含Dtime和Value即可，因此把Dtime和Value放在包含列中，返回的索引结果就有这个值，不用再查物理表，可以达到最优的速度。

跟上述几点原则，我们建立以下的索引：`CREATE NONCLUSTERED INDEX Idx_His20141008 ON dbo.his20141008(MgrObjId,Id) INCLUDE(Value,Dtime)`

耗费时间为：6分多钟，索引大小为903M。

我们看看预估计划：  
![如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的（数据库大数据处理） - 闭上眼想你 - 离。][SQLServer_ - _ - 6]

可以看到，这里完全使用了索引，没有额外的消耗。而实际执行的结果，1秒都不到，竟然不用一秒就在1100w的记录中把结果筛选了出来！！帅呆了！！

#### 怎么应用索引? ####

既然写入完成了、读取完成了，怎么结合呢？我们可以把一个小时之前的数据建立索引，当前一个小时的数据就不建立索引。也就是，不要再创建表的时候建立索引！！

#### 还能怎么优化 ####

可以尝试读写分离，写两个库，一个是实时库，一个是只读库。一个小时内的数据查询实时库，一个小时之前的数据查询只读库；只读库定时存储，然后建立索引；超过一个星期的数据，进行分析处理再存储。这样，无论查询什么时间段的数据，都能够正确处理了——一个小时之内的查询实时库，一个小时到一个星期内的查询只读库，一个星期之前的查询报表库。

如果不需要物理分表，则在只读库中，定时重建索引即可。

## 总结 ##

如何在SQLServer中处理亿万级别的数据(历史数据)，可以按以下方面进行：

*  去掉表的所有索引  
    
 *  用SqlBulkCopy进行插入  
    
 *  分表或者分区，减少每个表的数据总量  
    
 *  在某个表完全写完之后再建立索引  
    
 *  正确的指定索引字段  
    
 *  把需要用到的字段放到包含索引中(在返回的索引中就包含了一切)  
    
 *  查询的时候只返回所需的字段

原文地址：[https://blog.csdn.net/wybshyy/article/details/52064289][https_blog.csdn.net_wybshyy_article_details_52064289]

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