0

0

sqlserver 删除大数据

php中文网

php中文网

发布时间:2016-06-07 15:39:55

|

1646人浏览过

|

来源于php中文网

原创

一、写在前面 - 想说爱你不容易 为了升级数据库至SQL Server 2008 R2,拿了一台现有的PC做测试,数据库从正式库Restore(3个数据库大小夸张地达到100G),而机器内存只有可怜的4G,不仅要承担DB Server角色,同时也要作为Web Server,可想而知这台机器的命运是

一、写在前面 - 想说爱你不容易

  为了升级数据库至SQL Server 2008 R2,拿了一台现有的PC做测试,数据库从正式库Restore(3个数据库大小夸张地达到100G+),而机器内存只有可怜的4G,不仅要承担DB Server角色,同时也要作为Web Server,可想而知这台机器的命运是及其惨烈的,只要MS SQL Server一启动,内存使用率立马飙升至99%。没办法,只能升内存,两根8G共16G的内存换上,结果还是一样,内存瞬间被秒杀(CPU利用率在0%徘徊)。由于是PC机,内存插槽共俩,目前市面上最大的单根内存为16G(价格1K+),就算买回来估计内存还是不够(卧槽,PC机伤不起啊),看样子别无它法 -- 删数据!!!

  删除数据 - 说的容易, 不就是delete吗?靠,如果真这么干,我xxx估计能“知道上海凌晨4点的样子”(kb,sorry,谁让我是xxx的programmer,哥在这方面绝对比你牛x),而且估计会暴库(磁盘空间不足,产生的日志文件太大了)。

二、沙场点兵 - 众里寻他千百度

  为了更好地阐述我所遇到的困难和问题,有必要做一些必要的测试和说明,同时这也是对如何解决问题的一种探究。因为毕竟这个问题的根本是如何来更好更快的操作数据,说到底就是DELETE、UPDATE、INSERT、TRUNCATE、DROP等的优化操作组合,我们的目的就是找出最优最快最好的方法。为了便于测试,准备了一张测试表Employee

sqlserver 删除大数据

--Create table Employee
CREATE TABLE [dbo].[Employee] (
    [EmployeeNo] INT PRIMARY KEY,
    [EmployeeName] [nvarchar](50) NULL,
    [CreateUser] [nvarchar](50) NULL,
    [CreateDatetime] [datetime] NULL
);

sqlserver 删除大数据

1. 数据插入PK

1.1. 循环插入,执行时间为38026毫秒

sqlserver 删除大数据

--循环插入
SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Index INT = 1;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();

WHILE @Index <= 100000
BEGIN
    INSERT [dbo].[Employee](EmployeeNo, EmployeeName, CreateUser, CreateDatetime) VALUES(@Index, 'Employee_' + CAST(@Index AS CHAR(6)), 'system', GETDATE());
    SET @Index = @Index + 1;
END

SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;

sqlserver 删除大数据

1.2.   事务循环插入,执行时间为6640毫秒

sqlserver 删除大数据

--事务循环
BEGIN TRAN;
SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Index INT = 1;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();

WHILE @Index <= 100000
BEGIN
    INSERT [dbo].[Employee](EmployeeNo, EmployeeName, CreateUser, CreateDatetime) VALUES(@Index, 'Employee_' + CAST(@Index AS CHAR(6)), 'system', GETDATE());
    SET @Index = @Index + 1;
END

SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;

COMMIT;

sqlserver 删除大数据

1.3.   批量插入,执行时间为220毫秒

sqlserver 删除大数据

SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();

INSERT [dbo].[Employee](EmployeeNo, EmployeeName, CreateUser, CreateDatetime)
SELECT TOP(100000) EmployeeNo = ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY C1.[OBJECT_ID]), 'Employee_', 'system', GETDATE()
FROM SYS.COLUMNS AS C1 CROSS JOIN SYS.COLUMNS AS C2
ORDER BY C1.[OBJECT_ID]

SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;

sqlserver 删除大数据

1.4.   CTE插入,执行时间也为220毫秒

sqlserver 删除大数据

SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();

;WITH CTE(EmployeeNo, EmployeeName, CreateUser, CreateDatetime) AS(
    SELECT TOP(100000) EmployeeNo = ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY C1.[OBJECT_ID]), 'Employee_', 'system', GETDATE()
    FROM SYS.COLUMNS AS C1 CROSS JOIN SYS.COLUMNS AS C2
    ORDER BY C1.[OBJECT_ID]
)
INSERT [dbo].[Employee] SELECT EmployeeNo, EmployeeName, CreateUser, CreateDatetime FROM CTE;

SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;

sqlserver 删除大数据

小结:

  • 按执行时间,效率依次为:CTE和批量插入效率相当,速度最快,事务插入次之,单循环插入速度最慢;
  • 单循环插入速度最慢是由于INSERT每次都有日志,事务插入大大减少了写入日志次数,批量插入只有一次日志,CTE的基础是CLR,善用速度是最快的。

 

2.  数据删除PK

2.1.   循环删除,执行时间为1241240毫秒

sqlserver 删除大数据

SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();

DELETE FROM [dbo].[Employee];

SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;

sqlserver 删除大数据

2.2.  批量删除,执行时间为106毫秒

sqlserver 删除大数据

SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();

SET ROWCOUNT 100000;

WHILE 1 = 1
BEGIN
    BEGIN TRAN
    DELETE FROM [dbo].[Employee];
    COMMIT
    IF @@ROWCOUNT = 0
        BREAK;
END

SET ROWCOUNT 0;

SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;

sqlserver 删除大数据

2.3.  TRUNCATE删除,执行时间为0毫秒

sqlserver 删除大数据

SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();

TRUNCATE TABLE [dbo].[Employee];

SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;

sqlserver 删除大数据

 小结:

  • TRUNCATE太快了,清除10W数据一点没压力,批量删除次之,最后的DELTE太慢了;
  • TRUNCATE快是因为它属于DDL语句,只会产生极少的日志,普通的DELETE不仅会产生日志,而且会锁记录。

 

三、磨刀霍霍 - 犹抱琵琶半遮面

  由上面的第二点我们知道,插入最快和删除最快的方式分别是批量插入和TRUNCATE,所以为了达到删除大数据的目的,我们也将采用这两种方式的组合,其中心思想是先把需要保留的数据存放之新表中,然后TRUNCATE原表中的数据,最后再批量把数据插回去,当然实现方式也可以随便变通。

1. 保留需要的数据之新表中->TRUNCATE原表数据->还原之前保留的数据之原表中

  脚本类似如下

SELECT * INTO #keep FROM Original WHERE CreateDate > '2011-12-31'
TRUNCATE TABLE Original
INSERT Original SELECT * FROM #keep

  第一条语句会把所有要保留的数据先存放至表#keep中(表#keep无需手工创建,由SELECT INTO生效),#keep会Copy原始表Original的表结构。PS:如果你只想创建表结构,但不拷贝数据,则对应的脚本如下

SELECT * INTO #keep FROM Original WHERE 1 = 2

  第二条语句用于清除整个表中数据,产生的日志文件基本可以忽略;第三条语句用于还原保留数据。

几点说明:

  • 你可以不用SELECT INTO,自己通过写脚本(或拷贝现有表)来创建#keep,但是后者有一个弊端,即无法通过SQL脚本来获得对应的表生成Script(我的意思是和原有表完全一致的脚本,即基本列,属性,索引,约束等),而且当要操作的表比较多时,估计你肯定会抓狂;
  • 既然第一点欠妥,那考虑新建一个同样的数据库怎么样?既可以使用现有脚本,而且生成的数据库基本一致,但是我告诉你最好别这么做,因为第一要跨库,第二,你得准备足够的磁盘空间。

 

2. 新建表结构->批量插入需要保留的数据->DROP原表->重命名新表为原表

  CREATE TABLE #keep AS (xxx) xxx -- 使用上面提到的方法(使用既有表的创建脚本),但是不能够保证完全一致;

  INSERT #keep SELECT * FROM Original where clause

  DROP TBALE Original

  EXEC SP_RENAME '#keep','Original'

  这种方式比第一种方法略快点,因为省略了数据还原(即最后一步的数据恢复),但是稍微麻烦点,因为你需要创建一张和以前原有一模一样的表结构,包括基本列、属性、约束、索性等等。

三、数据收缩 - 秋风少落叶

   数据删除后,发现数据库占用空间大小并没有发生变化,此时我们就用借助强悍的数据收缩功能了,脚本如下,运行时间不定,取决于你的数据库大小,多则几十分钟,少则瞬间秒杀

DBCC SHRINKDATABASE(DB_NAME)

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

通义千问
通义千问

阿里巴巴推出的全能AI助手

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
AO3官网入口与中文阅读设置 AO3网页版使用与访问
AO3官网入口与中文阅读设置 AO3网页版使用与访问

本专题围绕 Archive of Our Own(AO3)官网入口展开,系统整理 AO3 最新可用官网地址、网页版访问方式、正确打开链接的方法,并详细讲解 AO3 中文界面设置、阅读语言切换及基础使用流程,帮助用户稳定访问 AO3 官网,高效完成中文阅读与作品浏览。

8

2026.02.02

主流快递单号查询入口 实时物流进度一站式追踪专题
主流快递单号查询入口 实时物流进度一站式追踪专题

本专题聚合极兔快递、京东快递、中通快递、圆通快递、韵达快递等主流物流平台的单号查询与运单追踪内容,重点解决单号查询、手机号查物流、官网入口直达、包裹进度实时追踪等高频问题,帮助用户快速获取最新物流状态,提升查件效率与使用体验。

2

2026.02.02

Golang WebAssembly(WASM)开发入门
Golang WebAssembly(WASM)开发入门

本专题系统讲解 Golang 在 WebAssembly(WASM)开发中的实践方法,涵盖 WASM 基础原理、Go 编译到 WASM 的流程、与 JavaScript 的交互方式、性能与体积优化,以及典型应用场景(如前端计算、跨平台模块)。帮助开发者掌握 Go 在新一代 Web 技术栈中的应用能力。

1

2026.02.02

PHP Swoole 高性能服务开发
PHP Swoole 高性能服务开发

本专题聚焦 PHP Swoole 扩展在高性能服务端开发中的应用,系统讲解协程模型、异步IO、TCP/HTTP/WebSocket服务器、进程与任务管理、常驻内存架构设计。通过实战案例,帮助开发者掌握 使用 PHP 构建高并发、低延迟服务端应用的工程化能力。

1

2026.02.02

Java JNI 与本地代码交互实战
Java JNI 与本地代码交互实战

本专题系统讲解 Java 通过 JNI 调用 C/C++ 本地代码的核心机制,涵盖 JNI 基本原理、数据类型映射、内存管理、异常处理、性能优化策略以及典型应用场景(如高性能计算、底层库封装)。通过实战示例,帮助开发者掌握 Java 与本地代码混合开发的完整流程。

1

2026.02.02

go语言 注释编码
go语言 注释编码

本专题整合了go语言注释、注释规范等等内容,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

61

2026.01.31

go语言 math包
go语言 math包

本专题整合了go语言math包相关内容,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

52

2026.01.31

go语言输入函数
go语言输入函数

本专题整合了go语言输入相关教程内容,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

25

2026.01.31

golang 循环遍历
golang 循环遍历

本专题整合了golang循环遍历相关教程,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

31

2026.01.31

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
Django 教程
Django 教程

共28课时 | 3.8万人学习

PHP面向对象基础课程(更新中)
PHP面向对象基础课程(更新中)

共12课时 | 0.7万人学习

【李炎恢】ThinkPHP8.x 后端框架课程
【李炎恢】ThinkPHP8.x 后端框架课程

共50课时 | 4.6万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号