我还有一个 very large table in SQL Server (2008 R2 Developer Edition) 存在一些性能问题。
我想知道另一个 DBMS 是否更适合处理大型表。我主要只考虑以下系统:SQL Server 2008、MySQL 和 PostgreSQL 9.0。
或者，正如上面提到的问题所回避的那样，表的大小和性能是否主要是索引和缓存的一个因素？
此外，更大程度的规范化会提高性能还是阻碍性能？
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下面的评论之一声称我含糊不清。我有超过 2000 万行(20 年的股票数据和 2 年的期权数据)，我正试图弄清楚如何将性能提高一个数量级。我只关心读取/计算性能；我不关心写入性能。唯一的写入是在数据刷新期间，这些是 BulkCopy。
我已经有了一些索引，但希望我做错了什么，因为我需要大大加快速度。我也需要开始查看我的查询。
所提供的评论和答案已经帮助我了解了如何开始分析我的数据库。我是一名程序员，而不是 DBA(因此 Marco 的书籍推荐非常完美)。我没有太多的数据库经验，而且我以前从未分析过数据库。我会尝试这些建议并在必要时报告。谢谢!
最佳答案
80M 行并不大。您只需要学习如何设计和查询这种规模的数据。这可能包括规范化、非规范化、集群、索引，但通常权衡比它们看起来更深。添加索引实际上会损害性能即使是读取，例如，如果优化器不够好或决定了错误的统计信息。
我建议你阅读 Refactoring SQL Applications因为它不是从“数据库调谐器”而是从开发人员的角度来解决问题。
本书是The Art of SQL作者的作品，在多种场景下对Oracle、SQL Server和MySQL进行了比较。它很实用，并带有一些有用的图表。
除非被迫，否则我会远离 MySQL。根据“摇滚”的几种定义，Postgres 9.0 摇滚，但我仍会在生产中使用 8.4 几个月。
如果您希望人们帮助您处理此表，请提供尽可能多的详细信息:架构、索引、数据分布、使用模式等。
关于mysql - 哪个数据库 (DBMS) 最能处理大型表？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3241561/
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
Rackup通过Rack的默认处理程序成功运行任何Rack应用程序。例如:classRackAppdefcall(environment)['200',{'Content-Type'=>'text/html'},["Helloworld"]]endendrunRackApp.new但是当最后一行更改为使用Rack的内置CGI处理程序时，rackup给出“NoMethodErrorat/undefinedmethod`call'fornil:NilClass”:Rack::Handler::CGI.runRackApp.newRack的其他内置处理程序也提出了同样的反对意见。例如Rack
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
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