简单的程式，海量的数据，速度有关问题求解
简单的程式，海量的数据，速度问题求解！
系统要求扫描产品的条码，保存进数据库，条码不能重复。
系统很简单，但每天的数据量非常大，基本要7万条/天，所以当数据总量达到200万的时候，系统插入记录时就会非常慢，我目前的检查重复是通过设置条码栏位为唯一索引，在程式中捕捉sql返回的错误来判断，这样比传统的用语句判断是否唯一已经快很多，但在数据量大时还是十分缓慢。数据库采用的sql2000.现在没办法只能定期转移数据，实在是非常麻烦。
请教是否有更好的方法处理，谢谢！！！
------解决方案--------------------
------解决方案--------------------
我提供一个思路：
1.建立一个日期字段（精确到秒），并在此字段建立聚集索引；
2.不要把主键建立在条码上，建立int类型的主键字段；
3.修改条码的组合方式，加入日期组合，这样在查询重复时先分离出日期，利用聚集索引缩小搜索范围，减少查询时间；
4.楼上有人说利用分区表的方式，但是sql2000的分区表是利用分区视图实现的，效果不理想，在7万条/天的数据量上维护索引的开销是很大的。建立以天为单位的缓冲表比较实在；
------解决方案--------------------
1.一秒之内都应该可以接受
2.并发输入在30台电脑左右
3.数据库服务器的配置志强2.8双核CPU两个，内存2G
4. 条码不能重复是指表中任意时期记录的条码都不能重复
5. 应用系统是局域网
可以开sql跟踪,看慢在哪里啊,cpu,IO,哪里慢解决哪里问题
数据库服务器CPU足够了, 条件允许的话再加2G内存, 硬盘加满;
如果有6个硬盘1,2硬盘RAID1(操作系统,数据库软件); 3,4,5,6硬盘RAID10; 数据库文件放在RAID10盘上
如果有8个硬盘1,2硬盘RAID1(操作系统,数据库软件); 3,4硬盘RAID10(数据库使用文件组,放索引文件);
5,6,7,8硬盘RAID10放数据文件
操作系统和数据库可以升级到X64版本,数据用sql server 2005或2008版本
定期做碎片整理及重建索引工作;
数据记录的表用条码字段做主键,聚集索引,如果要写入快表的索引尽量少.
是否对表分区看具体应用了,条码字段是全局索引,如果只考虑对条码字段唯一性,分区没什么意义.
写表使用存储过程.
你的这种要求insert的sql也能满足,使用绑定变量方法,减少sql的解析时间.
系统要求扫描产品的条码，保存进数据库，条码不能重复。
系统很简单，但每天的数据量非常大，基本要7万条/天，所以当数据总量达到200万的时候，系统插入记录时就会非常慢，我目前的检查重复是通过设置条码栏位为唯一索引，在程式中捕捉sql返回的错误来判断，这样比传统的用语句判断是否唯一已经快很多，但在数据量大时还是十分缓慢。数据库采用的sql2000.现在没办法只能定期转移数据，实在是非常麻烦。
请教是否有更好的方法处理，谢谢！！！
------解决方案--------------------
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我提供一个思路：
1.建立一个日期字段（精确到秒），并在此字段建立聚集索引；
2.不要把主键建立在条码上，建立int类型的主键字段；
3.修改条码的组合方式，加入日期组合，这样在查询重复时先分离出日期，利用聚集索引缩小搜索范围，减少查询时间；
4.楼上有人说利用分区表的方式，但是sql2000的分区表是利用分区视图实现的，效果不理想，在7万条/天的数据量上维护索引的开销是很大的。建立以天为单位的缓冲表比较实在；
------解决方案--------------------
1.一秒之内都应该可以接受
2.并发输入在30台电脑左右
3.数据库服务器的配置志强2.8双核CPU两个，内存2G
4. 条码不能重复是指表中任意时期记录的条码都不能重复
5. 应用系统是局域网
可以开sql跟踪,看慢在哪里啊,cpu,IO,哪里慢解决哪里问题
数据库服务器CPU足够了, 条件允许的话再加2G内存, 硬盘加满;
如果有6个硬盘1,2硬盘RAID1(操作系统,数据库软件); 3,4,5,6硬盘RAID10; 数据库文件放在RAID10盘上
如果有8个硬盘1,2硬盘RAID1(操作系统,数据库软件); 3,4硬盘RAID10(数据库使用文件组,放索引文件);
5,6,7,8硬盘RAID10放数据文件
操作系统和数据库可以升级到X64版本,数据用sql server 2005或2008版本
定期做碎片整理及重建索引工作;
数据记录的表用条码字段做主键,聚集索引,如果要写入快表的索引尽量少.
是否对表分区看具体应用了,条码字段是全局索引,如果只考虑对条码字段唯一性,分区没什么意义.
写表使用存储过程.
你的这种要求insert的sql也能满足,使用绑定变量方法,减少sql的解析时间.