由于资源限制，我在将数据从具有 600 万行的表迁移到 SQL Server 数据库中的另一个表时遇到困难。数据库相对较小，当我一次发送 100,000 行时，DTU 使用率飙升至 100%，这会损害系统的性能和稳定性。我尝试了多种迁移方法，包括：|| |使用Python进行批处理
使用INSERT SELECT命令
- 将CSV文件中的数据导入到目标表
- 但是，所有这些方法都会导致数据库过载，并且不能有效地实现平滑迁移。 ||在不导致数据库资源利用率过高的情况下迁移大量数据的最佳实践或技术是什么？是否有一种有效的方法可以将迁移分解为更小的步骤，而不会使处理花费太多时间，或者优化流程以最大程度地减少对数据库的影响？
- Importing data from a CSV file to the destination table
However, all these approaches have resulted in database overload and have not been effective for a smooth migration.
What are the best practices or techniques to migrate large volumes of data without causing high resource utilization in the database? Is there an efficient way to break the migration into smaller steps without making the processing take too many hours, or optimize the process to minimize the impact on the database?
说得对，从具有 600 万行的表中迁移数据而不会使数据库过载需要采用一种策略性的方法，尤其是在资源有限的情况下。以下是一些可以最大限度地减少对数据库影响的最佳实践、技术和将迁移分解为更小的步骤的方法：
1. 优化数据库和查询
- 为迁移操作添加索引： 在目标表中，为用于 INSERT 操作的列创建索引（如果尚不存在）。这可以通过减少插入新行时数据库必须执行的工作量来显着提高插入性能。迁移完成后，请记住删除这些索引或重新创建原始索引。
- 禁用约束： 在迁移过程中暂时禁用目标表上的外键约束和检查约束可以提高性能。迁移完成后重新启用它们，并对数据运行完整性检查以确保没有任何问题。
-
增加批处理大小：
尝试增加用于 Python 脚本中批处理操作或
INSERT语句的批处理大小。这可以通过减少发送到数据库的请求总数来提高性能。根据的系统，从 1,000 到 5,000 或 10,000 行开始，然后根据需要进行调整。 - 使用分区： 如果的 SQL Server 版本支持，请考虑对大型表进行分区。这可以使数据管理和迁移任务更加高效。可以分批迁移分区，从而最大限度地减少对整个数据库的影响。
2. 分步迁移
- 基于时间的切片： 不是一次性迁移所有 600 万行，而是根据创建时间戳或其他适合数据的日期列，将数据分成较小的块。例如，可以每天或每周迁移数据。
- 使用标识列分块： 如果的表有一个标识列或其他顺序列，可以使用它将数据分成块。例如，可以迁移 ID 从 1 到 100,000 的行，然后迁移 ID 从 100,001 到 200,000 的行，依此类推。
3. 最小化日志记录
- 使用最小记录或简单恢复模式： 如果适用，请考虑在迁移过程中暂时将数据库或目标表的恢复模式切换为“简单”或“批量记录”。这可以显着减少日志记录开销，但请注意，如果在迁移过程中发生故障，将无法恢复到该时间点。迁移完成后，请记住将恢复模式切换回原始设置。
-
使用
SELECT INTO： 如果适用，请考虑使用SELECT INTO语句将数据批量加载到新表中。这通常比INSERT语句更高效，因为它对事务日志的压力较小。
4. 使用链接服务器或 SSIS
-
链接服务器：
设置源数据库和目标数据库之间的链接服务器，并使用
INSERT INTO...SELECT语句通过链接服务器迁移数据。这使可以直接从目标服务器查询和插入数据，从而有可能减少网络开销。 - SQL Server Integration Services (SSIS)： SSIS 提供了一个强大的平台，用于构建和管理数据迁移包。它提供了用于优化和自动化整个过程的各种功能，包括数据流组件和变换。
5. 数据库外的迁移工具
- 第三方工具： 探索专门设计用于大量数据迁移的第三方工具。这些工具通常提供高级功能，例如自动化、并行处理和数据完整性验证，以简化和优化迁移过程。
监控和调整
在实施任何这些技术时，请务必密切监控数据库服务器的性能（CPU 利用率、内存使用率、磁盘 I/O）并在需要时进行调整。
请记住，没有一种万能的解决方案。为的特定情况选择最佳方法取决于各种因素，例如的数据库大小、资源约束、停机时间容忍度和对数据完整性的要求。彻底测试不同的选项并选择最适合的需求的选项非常重要。
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