最近由於工作需要，對db進行公升級。
需要將sqlserver2000公升至sqlserver2008.
先簡要說說主要步驟吧：
1，將db檔案，（將sqlserver字尾名為：.mdf,.ldf的作好備份）
2，卸掉sqlserver2000(並沒採取在2000基礎上進行公升級，因為太麻煩了)
3，裝sqlserver2008
完成後，將先前備份好的檔案copy過去，啟動sqlserver2008就開始執行了。
但剛開始的一兩天內發現速度好慢，甚至還不如之前的sqlserver2000，經過檢視2008的相關配置，發現好多沒有配置。原來在2000上設計的索引也全沒了。
嘗試做了以下幾個事情：
1，分別設定2008的伺服器記憶體選項內設定：最小伺服器記憶體及最大伺服器記憶體，並提公升sqlserver的優先順序
2，設定索引，這個關鍵需要結果**來進行，特別是設定聚集索引時。由於在我的程式中按時間來進行查詢這樣的sql很多，所以聚集索引設定在需要「查詢時間的字段」上。
設定索引特別是聚集索引很重要，設定好了查詢速度能呈幾何數量級的增長。
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一、深入淺出理解索引結構
實際上，您可以把索引理解為一種特殊的目錄。微軟的sql server提供了兩種索引：聚集索引（clustered index，也稱聚類索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也稱非聚類索引、非簇集索引）。下面，我們舉例來說明一下聚集索引和非聚集索引的區別：
其實，我們的漢語字典的正文本身就是乙個聚集索引。比如，我們要查「安」字，就會很自然地翻開字典的前幾頁，因為「安」的拼音是「an」，而按照拼音排序漢字的字典是以英文本母「a」開頭並以「z」結尾的，那麼「安」字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以「a」開頭的部分仍然找不到這個字，那麼就說明您的字典中沒有這個字；同樣的，如果查「張」字，那您也會將您的字典翻到最後部分，因為「張」的拼音是「zhang」。也就是說，字典的正文部分本身就是乙個目錄，您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內容。我們把這種正文內容本身就是一種按照一定規則排列的目錄稱為「聚集索引」。
如果您認識某個字，您可以快速地從自動中查到這個字。但您也可能會遇到您不認識的字，不知道它的發音，這時候，您就不能按照剛才的方法找到您要查的字，而需要去根據「偏旁部首」查到您要找的字，然後根據這個字後的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。但您結合「部首目錄」和「檢字表」而查到的字的排序並不是真正的正文的排序方法，比如您查「張」字，我們可以看到在查部首之後的檢字表中「張」的頁碼是672頁，檢字表中「張」的上面是「馳」字，但頁碼卻是63頁，「張」的下面是「弩」字，頁面是390頁。很顯然，這些字並不是真正的分別位於「張」字的上下方，現在您看到的連續的「馳、張、弩」三字實際上就是他們在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的對映。我們可以通過這種方式來找到您所需要的字，但它需要兩個過程，先找到目錄中的結果，然後再翻到您所需要的頁碼。我們把這種目錄純粹是目錄，正文純粹是正文的排序方式稱為「非聚集索引」。
通過以上例子，我們可以理解到什麼是「聚集索引」和「非聚集索引」。進一步引申一下，我們可以很容易的理解：每個表只能有乙個聚集索引，因為目錄只能按照一種方法進行排序。
二、何時使用聚集索引或非聚集索引
下面的表總結了何時使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
動作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引
列經常被分組排序 應 應
返回某範圍內的資料 應 不應
乙個或極少不同值 不應 不應
小數目的不同值 應 不應
大數目的不同值 不應 應
頻繁更新的列 不應 應
外來鍵列 應 應
主鍵列 應 應
頻繁修改索引列 不應 應
事實上，我們可以通過前面聚集索引和非聚集索引的定義的例子來理解上表。如：返回某範圍內的資料一項。比如您的某個表有乙個時間列，恰好您把聚合索引建立在了該列，這時您查詢2023年1月1日至2023年10月1日之間的全部資料時，這個速度就將是很快的，因為您的這本字典正文是按日期進行排序的，聚類索引只需要找到要檢索的所有資料中的開頭和結尾資料即可；而不像非聚集索引，必須先查到目錄中查到每一項資料對應的頁碼，然後再根據頁碼查到具體內容。
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3,設計好了索引之後，我又仔細地檢視大表中的資料，發現有幾個常用表中的資料都超過300萬了，而且這些資料全都是經過當天處理好後都很少或者說幾不再處理的資料，於是對這些資料進行備份。具體說是：按表中時間如「2012-01」的資料備份到乙個專門的表中，然後刪掉表中已備份的資料。經過資料備份之後，此表資料不到20萬了。
此時，再來看應用伺服器處理情況，發現（沒做以上三個步驟）之前需要7s甚至》12s才能處理完的一條資料，現在只需要200毫秒左右就可以了，速度大副度提公升。
從2.3——2.8號五個執行緒跑了將近七天沒跑完的資料（1，2號也在8號當天下午才跑完），第二天（2.9號上午10：00左右）我上班時全部跑完了（8號下午3點左右的不到兩個小時內跑完了7000多條資料）。
第一階段調優成功，資料庫優化嶄告一段落。
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