- •Оперативная обработка транзакций в sql Server 2008
- •О защите авторских прав
- •Оглавление Оперативная обработка транзакций в sql Server 2008 1
- •Масштабирование и производительность
- •Эффективное хранение данных
- •Эффективное использование памяти сервера
- •Сбалансированное распределение ресурсов
- •Оптимизация параллельной обработки
- •Высокая доступность
- •Повышение доступности бд с помощью зеркалирования
- •Кластеры с восстановлением после сбоев
- •Повышение гибкости доступа к данным с помощью репликации
- •Добавление процессоров и памяти без выключения серверов
- •Безопасность
- •Надежная и гибкая система безопасности
- •Полный аудит событий
- •Гибкое защищенное хранилище с прозрачным шифрованием данных
- •Простые консолидированные средства корпоративного шифрования и управления ключами
- •Управляемость
- •Декларативное управление экземплярами sql Server и бд с помощью политик
- •Консолидация администрирования серверов с помощью sql Server Management Studio
- •Централизованный сбор и управление статистикой серверов и бд
- •Заключение
Масштабирование и производительность
Современная тенденция к консолидации серверов и центров обработки данных, а также распространение удаленных и встроенных БД обуславливают важность таких параметров серверов БД, как масштабируемость и высокая производительность при обслуживании самых разных приложений. SQL Server 2008 позволяет построить мощную среду БД, способную масштабироваться в соответствии с вашими требованиями к обработке данных.
Эффективное хранение данных
Хотя стоимость места на диске обычно невысока, сокращение размеров БД дает множество преимуществ. Так, операции чтения-записи больших файлов снижают производительность. Один из способов решения этой проблемы в SQL Server 2008 — сжатие данных. Сжатие повышает эффективность хранения данных, снижает требования к устройствам хранения и существенно повышает производительность на задачах, интенсивно использующих операции дискового ввода-вывода данных. Кроме того, в SQL Server 2008 встроена поддержка сжатия данных при резервировании.
SQL Server 2008 обеспечивает эффективное использование места на диске за счет поддержки таких типов данных, как XML, VARCHAR(MAX), VARBINARY(MAX) и VARDECIMAL. У типа данных VARDECIMAL удаляются нули в начале и конце десятичных значений, что уменьшает место на диске, необходимое для их хранения. Кроме того, поддержка разреженных полей в SQL Server 2008 исключает неэффективный расход места на диске и снижение производительности из-за резервирования места для полей, допускающих NULL-значения.
Эффективное использование памяти сервера
Рост размеров и расширение функциональности БД требует от СУБД максимально эффективного использования установленной на сервер памяти. SQL Server 2008 поддерживает динамическое выделение памяти с использованием технологии AWE. В этом случае максимальный размер доступной оперативной памяти при работе под управлением Windows Server 2003 Datacenter Edition составляет 64 ГБ, чего достаточно для эффективного масштабирования БД в соответствии с требованиями пользователей.
Сбалансированное распределение ресурсов
SQL Server поддерживает динамическое управление памятью по мере роста систем обработки данных и консолидации серверов, тем не менее, требуется обеспечивать сбалансированную производительность экземпляров SQL Server на различных задачах. Этой цели служит Resource Governor — новое средство в составе SQL Server 2008, позволяющее ограничивать использование ресурсов и назначать приоритет задачам, выполняемым экземпляром SQL Server. С помощью Resource Governor предприятия смогут осуществлять консолидацию серверов без ущерба для производительности.
Оптимизация параллельной обработки
В крупных БД блокировка на уровне записей отнимает слишком много ресурсов и снижает производительность. Эта проблема решается в SQL Server 2008 улучшенным управлением эскалацией блокировок, позволяющим распространять блокировки на уровень секций и таблиц, что повышает производительность больших БД. Кроме того, благодаря возможности блокировки на уровне секций в SQL Server 2008 повышена производительность при обработке крупных секционированных таблиц. Это повышает эффективность параллельной обработки таких таблиц, а также оптимизирует производительность за счет блокировки более крупных фрагментов данных.