對上億的表進行排序或者上億的表之間進行join，會導致系統(tǒng)失去響應。

◆1.我確實做了一個很大的查詢，涉及的數(shù)據(jù)表有兩億條記錄，而且有一個group by操作，造成CPU、內(nèi)存和磁盤開銷均很大。后來和微軟的人重新實驗了一下，我的查詢確實會造成系統(tǒng)反應變慢。后來我們也實驗了一下，在這個2億的表上統(tǒng)計一下行數(shù)，即select count(*) from table1，用了1分鐘，內(nèi)存漲了5G左右，磁盤子系統(tǒng)負荷很大，CPU也突然提高。這說明這種上億的表的操作會非常嚴重的降低效率。

◆2.整個服務器的磁盤分配是這樣的，網(wǎng)站訪問的數(shù)據(jù)庫庫位于磁盤陣列中，而我們的統(tǒng)計臨時庫位于D盤中，C和D好像是一個磁盤組，也就相當于是在C盤。我們的數(shù)據(jù)庫的大量磁盤I/O會導致系統(tǒng)的反應變慢。因此當我的查詢很大的時候，就會使服務器整個系統(tǒng)變慢。

◆3.數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)文件的自增長方式為每次1024k，數(shù)據(jù)文件的空間已經(jīng)接近用光，而要發(fā)生增長，而增長空間要求應該比較大，所以就會不停的申請增長，造成磁盤開銷較大。

◆4.操作中涉及到delete操作，會形成大量的日志，而上周擴容后，發(fā)現(xiàn)日志文件比以前縮小了，估計是重建了，昨天的操作會導致日志文件也要不斷增長，也會造成磁盤的負荷加大。

解決辦法：

針對一：

避免大表操作，所有的操作均可以按省或者時間分開，這樣無論從時間或者地域維度，基本上可以將大表拆成30張以上的小表操作，甚至更多。然后再對結果進行合并，應該可以避免上述問題。

針對二：

無解決方案，只是建議將我們的數(shù)據(jù)庫也單獨分到一組磁盤上去，不要跟系統(tǒng)競爭。

針對三：

及時刪除無用的臨時數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)庫空間，同時也可以做上空間監(jiān)控，一旦數(shù)據(jù)文件空間發(fā)生增長時，給DBA一個預警郵件，我們收到郵件后可以立即做相應處理。

針對四：

日志文件目前已經(jīng)漲得較大，我們執(zhí)行一下截斷日志的動作，將日志文件的空間使用保持在一個較低水平。