摘要: 摘要 在SQL Server备份专题分享中,前四期我们分享了:三种常见的数据库备份、备份策略的制定、如何查找备份链以及数据库的三种恢复模式与备份之间的关系。本次月报我们分享SQL Server如何利用文件组技术来实现数据库冷热数据隔离备份的方案。

摘要

在SQL Server备份专题分享中,前四期我们分享了:三种常见的数据库备份、备份策略的制定、如何查找备份链以及数据库的三种恢复模式与备份之间的关系。本次月报我们分享SQL Server如何利用文件组技术来实现数据库冷热数据隔离备份的方案。

场景引入

假设某公司有一个非常重要的超大的数据库(超过10TB),面临如下场景:

该数据库中存储了近10年的用户支付信息(payment),非常重要

每年的数据归档存储在年表中,历史年表中的数据只读不写(历史payment信息无需再修改),只有当前年表数据既读又写

每次数据库全备耗时太长,超过20小时;数据库还原操作耗时更长,超过30小时

如何优化设计这个数据库以及备份恢复系统,可以使得备份、还原更加高效?

文件组简介

文件组的详细介绍不是本次分享的重点,但是作为本文介绍的核心技术,有必要对其优点、创建以及使用方法来简单介绍SQL Server中的文件组。

使用文件组的优点

SQL Server支持将表、索引数据存放到非Primary文件组,这样当数据库拥有多个文件组时就具备了如下好处:

  • 分散I/O压力到不同的文件组上,如果不同文件组的文件位于不同的磁盘的话,可以分散磁盘压力。
  • 针对不同的文件组进行DBCC CHECKFILEGROUP操作,并且同一个数据库可以多个进程并行处理,减少大数据维护时间。
  • 可以针对文件组级别进行备份和还原操作,更细粒度控制备份和还原策略。

创建数据库时创建文件组

我们可以在创建数据库时直接创建文件组,代码如下:

USE master
GOEXEC sys.xp_create_subdir 'C:\SQLServer\Data\'
EXEC sys.xp_create_subdir 'C:\SQLServer\Logs\'CREATE DATABASE [TestFG]ON  PRIMARY
( NAME = N'TestFG', FILENAME = N'C:\SQLServer\Data\TestFG.mdf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FG2010]
( NAME = N'FG2010', FILENAME = N'C:\SQLServer\Data\FG2010.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FG2011]
( NAME = N'FG2011', FILENAME = N'C:\SQLServer\Data\FG2011.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FG2012]
( NAME = N'FG2012', FILENAME = N'C:\SQLServer\Data\FG2012.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB )LOG ON
( NAME = N'TestFG_log', FILENAME = N'C:\SQLServer\Logs\TestFG_log.ldf' , SIZE = 5MB , FILEGROWTH = 50MB)
GO

注意: 为了保证数据库文件组I/O的负载均衡能力,请将所有文件的初始大小和自动增长参数保持一致,以保证轮询调度分配算法正常工作。

单独创建创建组

如果数据库已经存在,我们也同样有能力添加文件组,代码如下:

--Add filegroup FG2013
USE master
GO
ALTER DATABASE [TestFG] ADD FILEGROUP [FG2013];-- Add data file to FG2013
ALTER DATABASE [TestFG]
ADD FILE (NAME = FG2013, SIZE = 5MB , FILEGROWTH = 50MB ,FILENAME = N'C:\SQLServer\Data\FG2013.ndf')
TO FILEGROUP [FG2013]
GOUSE [TestFG]
GO
SELECT * FROM sys.filegroups

最终文件组信息,展示如下:

使用文件组

文件组创建完毕后,我们可以将表和索引放到对应的文件组。比如: 将聚集索引放到PRIMARY文件组;表和索引数据放到FG2010文件组,代码如下:

USE [TestFG]
GO
CREATE TABLE [dbo].[Orders_2010]([OrderID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[OrderDate] [datetime] NULL,CONSTRAINT [PK_Orders_2010] PRIMARY KEY CLUSTERED ([OrderID] ASC) ON [PRIMARY]
) ON [FG2010]
GOCREATE NONCLUSTERED INDEX IX_OrderDate
ON [dbo].[Orders_2010] (OrderDate)
ON [FG2010];

方案设计

文件组的基本知识点介绍完毕后,根据场景引入中的内容,我们将利用SQL Server文件组技术来实现冷热数据隔离备份的方案设计介绍如下。

设计分析

由于payment数据库过大,超过10TB,单次全量备份超过20小时,如果按照常规的完全备份,会导致备份文件过大、耗时过长、甚至会因为备份操作对I/O能力的消耗影响到正常业务。我们仔细想想会发现,虽然数据库本身很大,但是,由于只有当前年表数据会不断变化(热数据),历史年表数据不会修改(冷数据),因此正真有数据变化操作的数据量相对整个库来看并不大。那么,我们将数据库设计为历史年表数据放到Read only的文件组上,把当前年表数据放到Read write的文件组上,备份系统仅仅需要备份Primary和当前年表所在的文件组即可(当然首次还是需要对数据库做一次性完整备份的)。这样既可以大大节约备份对I/O能力的消耗,又实现了冷热数据的隔离备份操作,还达到了分散了文件的I/O压力,最终达到数据库设计和备份系统优化的目的,可谓一箭多雕。

以上文字分析,画一个漂亮的设计图出来,直观展示如下:

设计图说明

以下对设计图做详细说明,以便对设计方案有更加直观和深入理解。 整个数据库包含13个文件,包括:

  • 1个主文件组(Primary File Group):用户存放数据库系统表、视图等对象信息,文件组可读可写。
  • 10个用户自定义只读文件组(User-defined Read Only File Group):用于存放历史年表的数据及相应索引数据,每一年的数据存放到一个文件组中。
  • 1个用户自定义可读写文件组(User-defined Read Write File Group):用于存放当前年表数据和相应索引数据,该表数据必须可读可写,所以文件组必须可读可写。
  • 1个数据库事务日志文件:用于数据库事务日志,我们需要定期备份数据库事务日志。

方案实现

设计方案完成以后,接下来就是方案的集体实现了,具体实现包括:

  • 创建数据库
  • 创建年表
  • 文件组设置
  • 冷热备份实现

创建数据库

创建数据库的同时,我们创建了Primary文件组和2008 ~ 2017的文件组,这里需要特别提醒,请务必保证所有文件组中文件的初始大小和增长量相同,代码如下:

USE master
GOEXEC sys.xp_create_subdir 'C:\DATA\Payment\Data\'
EXEC sys.xp_create_subdir 'C:\DATA\Payment\Log\'CREATE DATABASE [Payment]ON  PRIMARY
( NAME = N'Payment', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment.mdf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FGPayment2008]
( NAME = N'FGPayment2008', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2008.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FGPayment2009]
( NAME = N'FGPayment2009', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2009.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FGPayment2010]
( NAME = N'FGPayment2010', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2010.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FGPayment2011]
( NAME = N'FGPayment2011', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2011.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FGPayment2012]
( NAME = N'FGPayment2012', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2012.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FGPayment2013]
( NAME = N'FGPayment2013', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2013.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FGPayment2014]
( NAME = N'FGPayment2014', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2014.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FGPayment2015]
( NAME = N'FGPayment2015', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2015.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FGPayment2016]
( NAME = N'FGPayment2016', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2016.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB ), FILEGROUP [FGPayment2017]
( NAME = N'FGPayment2017', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2017.ndf' , SIZE = 5MB ,FILEGROWTH = 50MB )LOG ON
( NAME = N'Payment_log', FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Log\Payment_log.ldf' , SIZE = 5MB , FILEGROWTH = 50MB)
GO

考虑到每年我们都要添加新的文件组到数据库中,因此2018年的文件组单独创建如下:

--Add filegroup FGPayment2018
USE master
GO
ALTER DATABASE [Payment] ADD FILEGROUP [FGPayment2018];-- Add data file to FGPayment2018
ALTER DATABASE [Payment]
ADD FILE (NAME = FGPayment2018, SIZE = 5MB , FILEGROWTH = 50MB ,FILENAME = N'C:\DATA\Payment\Data\Payment_2018.ndf')
TO FILEGROUP [FGPayment2018]
GO

最终再次确认数据库文件组信息,代码如下:

USE [Payment]
GO
SELECT file_name = mf.name, filegroup_name = fg.name, mf.physical_name,mf.size,mf.growth
FROM sys.master_files AS mfINNER JOIN sys.filegroups as fgON mf.data_space_id = fg.data_space_id
WHERE mf.database_id = db_id('Payment')
ORDER BY mf.type;

结果展示如下图所示:

创建年表

数据库以及相应文件组创建完毕后,接下来我们创建对应的年表并插入一些测试数据,如下:

USE [Payment]
GO
CREATE TABLE [dbo].[Payment_2008]([Payment_ID] [bigint] IDENTITY(12008,100) NOT NULL,[OrderID] [bigint] NOT NULL,CONSTRAINT [PK_Payment_2008] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Payment_ID] ASC) ON [FGPayment2008]
) ON [FGPayment2008]
GOCREATE NONCLUSTERED INDEX IX_OrderID
ON [dbo].[Payment_2008] ([OrderID])
ON [FGPayment2008];CREATE TABLE [dbo].[Payment_2009]([Payment_ID] [bigint] IDENTITY(12009,100) NOT NULL,[OrderID] [bigint] NOT NULL,CONSTRAINT [PK_Payment_2009] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Payment_ID] ASC) ON [FGPayment2009]
) ON [FGPayment2009]
GOCREATE NONCLUSTERED INDEX IX_OrderID
ON [dbo].[Payment_2009] ([OrderID])
ON [FGPayment2009];--这里省略了2010-2017的表创建,请参照以上建表和索引代码,自行补充
CREATE TABLE [dbo].[Payment_2018]([Payment_ID] [bigint] IDENTITY(12018,100) NOT NULL,[OrderID] [bigint] NOT NULL,CONSTRAINT [PK_Payment_2018] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Payment_ID] ASC) ON [FGPayment2018]
) ON [FGPayment2018]
GOCREATE NONCLUSTERED INDEX IX_OrderID
ON [dbo].[Payment_2018] ([OrderID])
ON [FGPayment2018];

这里需要特别提醒两点:

  • 限于篇幅,建表代码中省略了2010 - 2017表创建,请自行补充
  • 每个年表的Payment_ID字段初始值是不一样的,以免查询所有payment信息该字段值存在重复的情况

其次,我们检查所有年表的文件组分布情况如下:

USE [Payment]
GO
SELECT table_name = tb.[name], index_name = ix.[name], located_filegroup_name = fg.[name]
FROM sys.indexes ixINNER JOIN sys.filegroups fgON ix.data_space_id = fg.data_space_idINNER JOIN sys.tables tbON ix.[object_id] = tb.[object_id]
WHERE ix.data_space_id = fg.data_space_id
GO

查询结果截取其中部分如下,我们看到所有年表及索引都按照我们的预期分布到对应的文件组上去了。

最后,为了测试,我们在对应年表中放入一些数据:

USE [Payment]
GO
SET NOCOUNT ON
INSERT INTO [Payment_2008] SELECT 2008;
INSERT INTO [Payment_2009] SELECT 2009;
--省略掉2010 - 2017,自行补充
INSERT INTO [Payment_2018] SELECT 2018;

文件组设置

年表创建完完毕、测试数据初始化完成后,接下来,我们做文件组读写属性的设置,代码如下:

USE master
GO
ALTER DATABASE [Payment] MODIFY FILEGROUP [FGPayment2008] READ_ONLY;
ALTER DATABASE [Payment] MODIFY FILEGROUP [FGPayment2009] READ_ONLY;
--这里省略了2010 - 2017文件组read only属性的设置,请自行补充
ALTER DATABASE [Payment] MODIFY FILEGROUP [FGPayment2018] READ_WRITE;

最终我们的文件组读写属性如下:

USE [Payment]
GO
SELECT name, is_default, is_read_only FROM sys.filegroups
GO

截图如下:

冷热备份实现

所有文件组创建成功,并且读写属性配置完毕后,我们需要对数据库可读写文件组进行全量备份、差异备份和数据库级别的日志备份,为了方便测试,我们会在两次备份之间插入一条数据。备份操作的大体思路是:

  • 首先,对整个数据库进行一次性全量备份
  • 其次,对可读写文件组进行周期性全量备份
  • 接下来,对可读写文件组进行周期性差异备份
  • 最后,对整个数据库进行周期性事务日志备份
--Take a one time full backup of payment database
USE [master];
GO
BACKUP DATABASE [Payment]TO DISK = N'C:\DATA\Payment\BACKUP\Payment_20180316_full.bak' WITH COMPRESSION, Stats=5
;
GO-- for testing, init one record
USE [Payment];
GO
INSERT INTO [dbo].[Payment_2018] SELECT 201801;
GO--Take a full backup for each writable filegoup (just backup FGPayment2018 as an example)
BACKUP DATABASE [Payment]FILEGROUP = 'FGPayment2018'TO DISK = 'C:\DATA\Payment\BACKUP\Payment_FGPayment2018_20180316_full.bak' WITH COMPRESSION, Stats=5
;
GO-- for testing, insert one record
INSERT INTO [dbo].[Payment_2018] SELECT 201802;
GO--Take a differential backup for each writable filegoup (just backup FGPayment2018 as an example)
BACKUP DATABASE [Payment]FILEGROUP = N'FGPayment2018'TO DISK = N'C:\DATA\Payment\BACKUP\Payment_FGPayment2018_20180316_diff.bak'WITH DIFFERENTIAL, COMPRESSION, Stats=5;
GO-- for testing, insert one record
INSERT INTO [dbo].[Payment_2018] SELECT 201803;
GO-- Take a transaction log backup of database payment
BACKUP LOG [Payment]
TO DISK = 'C:\DATA\Payment\BACKUP\Payment_20180316_log.trn';
GO

这样备份的好处是,我们只需要对可读写的文件组(FGPayment2018)进行完整和差异备份(Primary中包含系统对象,变化很小,实际场景中,Primary文件组也需要备份),而其他的9个只读文件组无需备份,因为数据不会再变化。如此,我们就实现了冷热数据隔离备份的方案。 接下来的一个问题是,万一Payment数据发生灾难,导致数据损失,我们如何从备份集中将数据库恢复出来呢?我们可以按照如下思路来恢复备份集:

  • 首先,还原整个数据库的一次性全量备份
  • 其次,还原所有可读写文件组最后一个全量备份
  • 接下来,还原可读写文件组最后一个差异备份
  • 最后,还原整个数据库的所有事务日志备份
-- We restore full backup
USE master
GO
RESTORE DATABASE [Payment_Dev]
FROM DISK=N'C:\DATA\Payment\BACKUP\Payment_20180316_full.bak' WITH
MOVE 'Payment' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\Payment_dev.mdf',
MOVE 'FGPayment2008' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2008_dev.ndf',
MOVE 'FGPayment2009' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2009_dev.ndf',
MOVE 'FGPayment2010' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2010_dev.ndf',
MOVE 'FGPayment2011' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2011_dev.ndf',
MOVE 'FGPayment2012' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2012_dev.ndf',
MOVE 'FGPayment2013' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2013_dev.ndf',
MOVE 'FGPayment2014' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2014_dev.ndf',
MOVE 'FGPayment2015' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2015_dev.ndf',
MOVE 'FGPayment2016' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2016_dev.ndf',
MOVE 'FGPayment2017' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2017_dev.ndf',
MOVE 'FGPayment2018' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Data\FGPayment2018_dev.ndf',
MOVE 'Payment_log' TO 'C:\DATA\Payment_Dev\Log\Payment_dev_log.ldf',
NORECOVERY,STATS=5;
GO-- restore writable filegroup full backup
RESTORE DATABASE [Payment_Dev]FILEGROUP = N'FGPayment2018'FROM DISK = N'C:\DATA\Payment\BACKUP\Payment_FGPayment2018_20180316_full.bak'WITH NORECOVERY,STATS=5;
GO-- restore writable filegroup differential backup
RESTORE DATABASE [Payment_Dev]FILEGROUP = N'FGPayment2018'FROM DISK = N'C:\DATA\Payment\BACKUP\Payment_FGPayment2018_20180316_diff.bak'WITH NORECOVERY,STATS=5;
GO-- restore payment database transaction log backup
RESTORE LOG [Payment_Dev]
FROM DISK = N'C:\DATA\Payment\BACKUP\\Payment_20180316_log.trn'
WITH NORECOVERY;
GO-- Take database oneline to check
RESTORE DATABASE [Payment_Dev] WITH RECOVERY;
GO

最后检查数据还原的结果,按照我们插入的测试数据,应该会有四条记录。

USE [Payment_Dev]
GO
SELECT * FROM [dbo].[Payment_2018] WITH(NOLOCK)

展示执行结果,有四条结果集,符合我们的预期,截图如下:

最后总结

本篇月报分享了如何利用SQL Server文件组技术来实现和优化冷热数据隔离备份的方案,在大大提升数据库备份还原效率的同时,还提供了I/O资源的负载均衡,提升和优化了整个数据库的性能。

原文链接

干货好文,请关注扫描以下二维码:

MSSQL · 最佳实践 · 利用文件组实现冷热数据隔离备份方案相关推荐

  1. MSSQL · 最佳实践 · RDS SDK实现数据库迁移上阿里云RDS SQL Server

    title: MSSQL · 最佳实践 · RDS SDK实现数据库迁移上阿里云RDS SQL Server author: 风移 摘要 至今,我们完成了SQL Server备份还原专题系列七篇月报分 ...

  2. MSSQL · 最佳实践 · SQL Server备份策略

    摘要 在上一期月报中我们分享了SQL Server三种常见的备份技术及工作方式,本期月报将分享如何充分利用三者的优点来制定SQL Server数据库的备份和还原策略以达到数据库快速灾难恢复能力. 上期 ...

  3. (六)大白话MySQL是如何基于冷热数据分离的方案,来优化LRU算法?

    (一)大白话MySQL执行SQL的流程 (二)大白话InnoDB存储引擎的架构设计 (三)大白话MySQL Binlog是什么? (四)MySQL的Buffer Pool内存结构 (五)MySQL的B ...

  4. MSSQL - 最佳实践 - 如何打码隐私数据列

    摘要 在SQL Server安全系列专题月报分享中,我们已经分享了:如何使用对称密钥实现SQL Server列加密技术.使用非对称密钥加密方式实现SQL Server列加密.使用混合密钥实现SQL S ...

  5. MSSQL · 最佳实践 · 使用混合密钥实现列加密

    摘要 在SQL Server安全系列专题的上两期月报分享中,我们分别分享了:如何使用对称密钥实现SQL Server列加密技术和使用非对称密钥加密方式实现SQL Server列加密.本期月报我们分享使 ...

  6. 日志服务数据加工最佳实践: 从其他logstore拉取数据做富化

    概述 使用全局富化函数做富化时, 需要传递一个字典或者表格结构做富化. 参考构建字典与表格做数据富化的各种途径比较.  本篇介绍从使用资源函数res_log_logstore_pull从其他logst ...

  7. Flink 最佳实践之使用 Canal 同步 MySQL 数据至 TiDB

    摘要:本文将介绍如何将 MySQL 中的数据,通过 Binlog + Canal 的形式导入到 Kafka 中,继而被 Flink 消费的案例.内容包括: 背景介绍 环境介绍 部署 TiDB Clus ...

  8. oracle19C冷热数据隔离,浅谈Oracle Database 19c

    Oracle Database 19c是大多数客户将其升级目标定位的版本,Oracle已将稳定性作为此版本的核心目标. 在Oracle Database 19c中,开发人员专注于修复已知问题,而不是添 ...

  9. 最佳实践 ADO.NET实用经验无保留曝光

    ADO.NET作为微软最新的数据访问技术,已经在企业开发中得到了广泛的应用.对于一线的开发人员来说,掌握基本的概念和技术之后,提高应用水平和解决实际问题的最有效手段,莫过于相互交流彼此的最佳时间经验经 ...

最新文章

  1. 光测力学-栅线投影/面结构光技术
  2. HTML 事件属性_03
  3. Redis 字符串(String)
  4. 安装SAP Business One对软硬件有哪些要求
  5. String、int、Integer互转的常用方法
  6. XML文件解析之--DOM与SAX
  7. python2 爬虫value_53. Python 爬虫(2)
  8. C++程序调用python3
  9. vue 打包css路径不对_vue项目打包后css背景图路径不对的问题
  10. Cgroups控制cpu,内存,io示例
  11. homestead.yaml配置详解
  12. 机器学习实战笔记1——机器学习导论
  13. C++ 实现matlab高斯滤波函数imgaussfilt
  14. RS422--ARINC429通讯转换模块 RS422支持全双工通讯接口,通讯速率可设置,ARINC429支持发送和接收
  15. 2007年“网络十大炒女”排行榜
  16. python3 中文繁体转换简体,简体转换为繁体,汉字转换拼音
  17. 升华网第三次培训心得
  18. 计算机基础错题笔记_计算机一级
  19. 华为手机开发人员选项哪里去了
  20. Redis List 例子

热门文章

  1. 理发店管理系统java_美容美发店管理系统的设计与实现(JSP,SQLServer)(含录像)
  2. addeventlistener事件参数_Vue的钩子事件和程序化侦听
  3. python的tkinter按钮大小_如何使用python更改tkinter中按钮和帧的字体和大小?
  4. ipv6+ssh+java_IPv6的本地联网地址计算方法详解
  5. 用友 无法正确解析服务器,用友T3软件登陆软件时提示:“可能无法正确解析服务器名称或者相应的端口被禁用,请尝试输入服务器的IP地址”?...
  6. oracle 时间集合,oracle 日期函数集合(集中版本)第2/2页
  7. 武大计算机几天出录取结果,录取大概要几天 多久录取结果出来
  8. 用html5交换两个变量的值,Python判断两个对象相等的原理 python交换两个变量的值为什么不用中间变量...
  9. 高校教师实名举报基金申报书被同事抄袭,抄袭者顺利晋升职称!
  10. 天才王垠惊人言论炸翻网友:相对论是假说,爱因斯坦是民科!