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主要考虑到数据均衡的
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SQLServer支持多CPU并发,CPU越多,效率越好,一般来说,百万级也有用SQLSERVER的,
但如果超过百万级,达到千万或更多,就应该考虑用ORACLE了..
至强E5-2640 为六核心 十二线程的 看的出你得服务器上有两个处理器，此类处理器还是带的动500人同时访问，没必要换。你的内存使用量太高了，建议关闭不必要后台。如果你要找出是数据库的造成问题 那么你得把数据库代码发出来 不然是无法为你找的 你给的只是CPU和内存在任务管理器里使用率，服务器长时间不关机 也是导致运行缓慢的原因之间，windows系统开时间长了系统占用资源很大临时文件很多，建议使用linux或unix系统关闭不必要的端口服务 数据库建议使用oracle或者my sql数据库。
希望我的回答对你有帮助
硬件性能瓶颈 内存 内存对SQL Server性能的影响胜过任何其他硬件。因此，对SQL Server系统的内存使用情况进行定期监视以确保内存的可用百分比高于20%是很有必要的。如果用户遭遇性能问题，同时可用内存百分比低于20%，那么此问题一定是内存分配不足导致的。这要求技术人员密切关注显示平均页面预期寿命的性能计数器，并确保平均页面预期寿命总是高于300秒（5分钟）。一旦放生少于此标准的情况，就说明要么是糟糕的索引设计导致了磁盘输入/输出（I/O）的增加，要么就是对内存的利用效率很低，或者是实际的内存不足。技术人员需要监视SQL Server系统上的分页率，并确保它们常规为1000页每秒。检查PerfMon object MSSQL Buffer Manager（性能监视对象MSSQL缓冲管理器）和Memory Performance Counters（内存性能计数器）。 同样，还要监视计数器，即PerfMon object SQL Server Memory Manager Counters中的Memory Grants Pending。此计数器显示的是每秒钟等待工作负载分配的进程总数。一般来讲，小型OLTP事务不需要大内存分配。
对于DBA来讲，我们都会做新服务器的性能测试。我会从TPC的基准测试入手，使用HammerDB做整体性能评估（前身是HammerOra），跟厂商数据对比。再使用DiskSpd针对性的测试磁盘IO性能指标（前身是SQLIO），再到SQLIOSIM测试存储的完整性，再到ostress并发压力测试，对于数据库服务器迁移，我们还会收集和回放Profiler Trace，并收集期间关键性能计数器做对比。
下面我着重谈谈使用HammerDB的TPC-C来做SQL Server基准测试。
自己写负载测试代码很困难
为了模拟数据库的负载，你想要有多个应用程序用户和混合数据读写的语句。你不想总是对单一行更新相同的值，或者只是重复插入假的值。
自己动手使用Powershell、C#等语言写负载测试脚本也不是不可能，只是太消耗时间，你需要创建或者恢复数据库，并做对应的测试。
免费而简单的压测SQL Server：使用HammerDB模拟OLTP数据库负载
HammerDB是一个免费、开源的工具，允许你针对SQL Server、Oracle、MySQL和PostgreSQL等运行TPC-C和TPC-H基准测试。你可以使用HammerDB来针对一个数据库生成脚本并导入测试。HammerDB也允许你配置一个测试运行的长度，定义暖机阶段，对于每个运行的虚拟用户的数量。
首先，HammerDB有一个自动化队列，让你将多个运行在不同级别的虚拟用户整合到一个队列--你可以以此获得在什么级别下虚拟用户性能平稳的结果曲线。你也可以用它来模拟用于示范或研究目的的不同负载。
用于SQL Server上的HammerDB的优缺点
HammerDB是一个免费工具，它也极易访问和快速的启动基准测试和模拟负载的方法。它的自动程序特性也是的运行工作负载相当自动。
主要缺点是它有一个学习曲线。用户界面不是很直观，需要花费时间去习惯。再你使用这个工具一段时间之后，将会更加容易。
HammerDB也不是运行每一个基准测试。它不运行TPC-E基准，例如，SQL Server更热衷于当前更具发展的OLTP基准TPC-E。如果你用HammerDB运行一个TPC-C基准，你应该理解它不能直接与供应商提供的TPC-C基准结果相比较。但是，它是免费的、快速的、易用的。
基准测试使用案例
基准测试负载不能精确模拟你的应用程序的特点。每个负载是唯一的，在不同的系统有不同的瓶颈。对于很多使用案例，使用预定义的基准测试仍然是非常有效的,包括以下性能的比较：
多个环境（例如：旧的物理服务器，新的虚拟环境）
使用各种因素的不同及时点（例如：使用共享存储和共享主机资源的虚拟机的性能）
在配置改变前后的点
当然，对一个数据库服务器运行基准测试可以影响其他SQL Server数据库或者相同主机上其他虚拟机的性能，在生产环境你确保有完善的测试计划。
对于自学和研究来说，有预配置的负载非常棒。
开始使用基准测试
你可以从阅读HammerDB官方文档的“SQL Server OLTP Load Testing Guide”开始。
根据一些专家的调查分析，发现企业在使用数据库的时候，90%以上主要用来查询。有些企业这个比例甚至更高。也就说，用户对数据库的操作，其实更新操作占的比例很少。大部分的操走都只是查询操作。
如一些论坛，大部分用户只会看贴，而不会发帖。这就是一个典型的查询操作比例大大超过更新操作比例的例子。针对这种情况，其查询操作往往是其数据库性能的瓶颈。如何有效提高查询的性能，这就使各个数据库专家在考虑的问题。在SQL Server数据库中，已经有了一个现成的解决方案。数据库管理员可以利用缓存服务器来提高数据库的性能。笔者这里就以SQLServer2008为例，谈谈如何利用缓存服务器来实现负载均衡，来提高数据库的查询效率。
一、 数据查询与数据更新分开走。
如上图所示，如果用户要查看某个帖子，其就会打开某个连接。此时WEB应用服务器就会从后台数据库中查询相关的记录。这里需要注意的是，由于其只是查看帖子，而不涉及到更新的操作，为此WEB应用服务器就只从缓存服务器中读取数据。这个缓存服务器中的记录跟数据库服务器的内容是同步的。WEB应用服务器在从数据库缓存服务器读取数据之前，还会先判断一下哪台数据库服务器比较空。会优先连接到比较空闲的数据缓存服务器中，然后从这台服务器中读取数据。所以，当访问这个论坛的用户比较多时，这个数据缓存服务器能够实现负载均衡的需要。
如果用户看了某个帖子，现在需要发表一个评论，此时后台数据库会怎么操作呢?注意，当WEB应用服务器发送了一个 Update更新操作的时候，其应用服务器会自动连接到数据库服务器，而不会再连接到数据库缓存服务器。而是直接向数据库服务器发送更新操走的语句。当数据库服务器更新了相关的内容之后，会与数据库缓存服务器实现数据的同步。从上图中可以看出，整个数据查询与数据更新WEB应用服务器是分两条路走。其实这就好像是公路上分道行驶，机动车走机动车道;非机动车走非机动车道。
如此的话，就不会因为非机动车比较慢，而影响到机动车的速度。在这个方案中，将数据库的更新操作与查询操作分开来走，也是类似的道理。在查询时，数据流是单向流动的，所以能够在很大程度上提高查询的效率。从而让数据负载均衡的效果更加明显。总之，当某个应用程序查询操作大大超过更新操作时，通过在多个数据库间缓存只读数据，并在数据库间均匀连接客户端以分发负载，则就可以向外扩展工作负荷的读取分区，即实现负载均衡的目的。
二、 采用这个方案需要注意的地方。
在部署这个解决方案时，仍然有些数据库管理员需要关注的内容。如以下这些内容，数据库管理员需要根据企业的实际情况来进行调整，以提高这个方案的价值。
首先需要考虑数据缓存服务器与数据库服务器之间同步的频率问题。这个同步操作是一把双刃剑。若同步的频率太高，会影响数据库服务器与缓存服务器的性能;若同步频率比较低的话，则数据库缓存服务器中的数据得不到及时的更新。
如此的话，用户查询时可能在短时间内无法获取最新的数据。所以，一般来说，系统滞后的时间应该尽量的短，即数据库服务器的更新内容必须尽快与数据库缓存服务器进行同步。
理想的状态时，在更新数据库服务器的同时更新数据库缓存服务器。但是，这么做是以牺牲数据库与数据库缓存服务器的性能为代价的。为此数据库管理员在实施这个解决方案时，往往不会这么做。而是设置在一段时间之后同步。如可以设置为10秒、60秒、300秒或者更长的时间后进行同步。
具体这个同步的时间间隔多少为好，没有一个统一的标准。这需要数据库管理员根据企业对数据同步的要求不同而定。一般来说，数据库管理员在满足用户需要的前期下，可以将这个时间设置的相对长一点。这可以避免因为过多的同步操作而降低了这个方案的价值。其实，对于大部分用户来说，60秒左右的时间差异还是可以接受的。如在论坛中，一个人发帖后，在一分钟之后看到一般不会有什么问题。对于人的感觉来说，这个一分钟时间不长。但是对于数据库服务器来说，这一分钟可以做很多事情。所以，适当延长这个同步时间，却可以在很大程度上提高数据库服务器性能。这个时间的代价，有时候还是值得的。
其次，在数据库服务器与数据库缓存服务器之间，应该建立比较直接的、快速的网络连接。当用户比较多时，数据库服务器与数据库缓存服务器之间若发生同步操作，则会造成很多的网络流量。有时候同步操作发生时，影响这个工作的效率可能并不是数据库服务器或者数据库缓存服务器本身，而是他们之间的网络连接。
由于其可用的带宽跟不少数据库服务器系统的吞吐量，从而影响到了同步操作的效率。为此，在数据库服务器与数据库缓存服务器之间的网路连接，应该尽量的直接。如最好不要在中间夹着其他的不必要的网络设备;也最好不要在他们之间配备防火墙等安全策略。这些安全策略与网络设备都会在很大程度上影响到这个同步操作的效率。
另外，最好也不要有其他的应用服务来争抢带宽。所以简单的说，如果可能的话，在数据库服务器上部署多张网卡，直接与数据库源服务器实现双机互联，而那传输同步操作需要的数据，这是一个很不错的手段。由于其数据传输更直接、而且其他设备或者应用服务也会来争夺其带宽，同时又可以克服他们的非法攻击。为此，只要他们之间多距离比较短的话，采用这种方案可能效果会比较好，可以在最大程度内缩短这个同步操作所需要的时间，从而让其他用户尽早看到更新的数据。
第三为同步选择合适的复制方案。
那么该如何实现数据库服务器与缓存服务器之间的同步呢?在SQLServer数据库中，有三个方案可供数据库管理员选择。这三个方案分别为快照复制、合并复制与事务复制。这三个复制模型各有各的特点。不过从最终效果来看，其都可以实现数据库服务器与数据库缓存服务器之间的同步。不过由于其内部的实现机制不同，为此其虽然结果相同，但是从性能等方面考虑，还是有差异的。
各种复制模型的原理与特点属于基本知识的范畴，笔者在这里就不做过多阐述了。笔者认为，在利用这个数据库缓存服务器来实现负载均衡的方案中，最好采用事务复制的同步方案。因为相比其他方案来说，事务日志能够满足事务的一致性、数据库服务器系统比较大的吞吐量、同步时尽量少的开销、以及系统比较短的滞后时间等等需求。
另外在有些企业中采用这个方案的话，还要考虑到表与记录的过滤需求。而通过事务复制的话，就可以实现对列和行的过滤。而其他复制模型的话，只能够部分满足这些需求。
所以，笔者认为，在选择数据同步方案时，可能选择事务复制来实现同步，更加的合适。不过最终是否真是如此，还是要求数据库管理员根据企业的实际需要，然后分别采用几个复制模型来进行测试，才能够得出真正合理的结果。
很多组织机构慢慢的在不同的服务器和地点部署SQL Server数据库——为各种应用和目的——开始考虑通过SQL Server集群的方式来合并。
将SQL Server实例和数据库合并到一个中心的地点可以减低成本，尤其是维护和软硬件许可证。此外，在合并之后，可以减低所需机器的数量，这些机器就可以用于备用。
当寻找一个备用，比如高可用性的环境，企业常常决定部署Microsoft的集群架构。我常常被问到小的集群(由较少的节点组成)SQL Server实例和作为中心解决方案的大的集群哪一种更好。在我们比较了这两个集群架构之后，我让你们自己做决定。
什么是Microsoft集群服务器
MSCS是一个Windows Server企业版中的内建功能。这个软件支持两个或者更多服务器节点连接起来形成一个“集群”，来获得更高的可用性和对数据和应用更简便的管理。MSCS可以自动的检查到服务器或者应用的失效，并从中恢复。你也可以使用它来(手动)移动服务器之间的负载来平衡利用率以及无需停机时间来调度计划中的维护任务。
这种集群设计使用软件“心跳”来检测应用或者服务器的失效。在服务器失效的事件中，它会自动将资源(比如磁盘和IP地址)的所有权从失效的服务器转移到活动的服务器。注意还有方法可以保持心跳连接的更高的可用性，比如站点全面失效的情况下。
MSCS不要求在客户计算机上安装任何特殊软件，因此用户在灾难恢复的经历依赖于客户-服务器应用中客户一方的本质。客户的重新连接常常是透明的，因为MSCS在相同的IP地址上重启应用、文件共享等等。进一步，为了灾难恢复，集群的节点可以处于分离的、遥远的地点。
在集群服务器上的SQL Server
SQL Server 2000可以配置为最多4个节点的集群，而SQL Server 2005可以配置为最多8个节点的集群。当一个SQL Server实例被配置为集群之后，它的磁盘资源、IP地址和服务就形成了集群组来实现灾难恢复。
SQL Server 2000允许在一个集群上安装16个实例。根据在线帮助，“SQL Server 2005在一个服务器或者处理器上可以支持最多50个SQL Server实例，”但是，“只能使用25个硬盘驱动器符，因此如果你需要更多的实例，那么需要预先规划。”
注意SQL Server实例的灾难恢复阶段是指SQL Server服务开始所需要的时间，这可能从几秒钟到几分钟。如果你需要更高的可用性，考虑使用其他的方法，比如log shipping和数据库镜像。
单个的大的SQL Server集群还是小的集群
下面是大的、由更多的节点组成的集群的优点：
◆更高的可用新(更多的节点来灾难恢复)。
◆更多的负载均衡选择(更多的节点)。
◆更低廉的维护成本。
◆增长的敏捷性。多达4个或者8个节点，依赖于SQL版本。
◆增强的管理性和简化环境(需要管理的少了)。
◆更少的停机时间(灾难恢复更多的选择)。
◆灾难恢复性能不受集群中的节点数目影响。
下面是单个大的集群的缺点：
◆集群节点数目有限(如果需要第9个节点怎么办)。
◆在集群中SQL实例数目有限。
◆没有对失效的防护——如果磁盘阵列失效了，就不会发生灾难恢复。
◆使用灾难恢复集群，无法在数据库级别或者数据库对象级别，比如表，创建灾难恢复集群。
虚拟化和集群
虚拟机也可以参与到集群中，虚拟和物理机器可以集群在一起，不会发生问题。SQL Server实例可以在虚拟机上，但是性能可能会受用影响，这依赖于实例所消耗的资源。在虚拟机上安装SQL Server实例之前，你需要进行压力测试来验证它是否可以承受必要的负载。
在这种灵活的架构中，如果虚拟机和物理机器集群在一起，你可以在虚拟机和物理机器之间对SQL Server进行负载均衡。比如，使用虚拟机上的SQL Server实例开发应用。然后在你需要对开发实例进行压力测试的时候，将它灾难恢复到集群中更强的物理机器上。
集群服务器可以用于SQL Server的高可用性、灾难恢复、可扩展性和负载均衡。单个更大的、由更多的节点组成的集群往往比小的、只有少数节点的集群更好。大个集群允许更灵活环境，为了负载均衡和维护，实例可以从一个节点移动到另外的节点。
