Найкращий спосіб дефрагментації / компактної бази даних для архівних цілей

У нас є екземпляр SQL Server, який використовується для архівації електронної пошти (надано стороннім пакетом архівування). Кожне так часто програмне забезпечення перекидається на нову порожню базу даних. Ми це робили щокварталу, але ми хочемо робити це щомісяця. Обсяг даних, що архівуються, становить приблизно 15 - 20 ГБ на місяць, а основна частина даних розміщується лише у кількох таблицях (зазвичай це 2 - 4).

Як тільки ми переходимо до нової бази даних, стара застосовується на суворій основі для читання. Що я хотів би зробити, це оптимізувати його в хороший, чіткий файл даних, при цьому всі таблиці / індекси є суміжними і мають дуже високий коефіцієнт заповнення, і не так багато порожнього місця в кінці файлу даних. Крім того, ми використовуємо Standard Edition на цьому сервері з усіма обмеженнями, що випливають (інакше я б уже використовував стиснення даних).

Я можу придумати кілька можливостей:

1. Індекси REBUILD / REORGANIZE, DBCC SHRINKFILE (Гаразд, це не розумний варіант, оскільки DBCC SHRINKFILE буде фрагментувати мозку від усього, до чого вона торкнеться, але я включаю це для повноти.)
2. Створіть нову базу даних із відключеною автоматичною статистикою. Сценарій та відтворення всіх таблиць із вихідної бази даних. Використовуйте bcp для експорту / імпорту даних у нову базу даних в порядку кластерного ключа. Сценарій і відтворення всіх індексів. Перерахуйте всю статистику за допомогою повного сканування.
3. Створіть нову базу даних із відключеною автоматичною статистикою. Сценарій та відтворення всіх таблиць із вихідної бази даних. Використовуйте SSIS або T-SQL для передачі даних у нову базу даних. Сценарій і відтворення всіх індексів. Перерахуйте всю статистику за допомогою повного сканування.

Останнім кроком у кожному випадку буде встановлення бази даних в режим лише для читання.

Які ще хороші / кращі варіанти є для цього? Моє занепокоєння полягає в тому, щоб перенести дані таким чином, щоб зберегти високий коефіцієнт заповнення та логічно суміжним способом.

Редагувати:

Слід зазначити, що, як видається, близько 75% даних зберігається у графі (LOB).

Для усунення фізичної фрагментації у файлах ви можете перемістити кластерний індекс із краплею існуючої у нову групу файлів. Оскільки вони будуть RO, вони зроблять їх усім наповнювачем на 100%, оскільки не потрібно місця для вставок, розбиття сторінок, викликане оновленнями.

Це також дозволить вам відновити поодиноку частину і дуже швидко вивести базу даних в Інтернет, якщо ви вирішили коли-небудь перейти в Enterprise. Підприємство також дозволяє індекси магазинного стовпця, крім того, що значно скорочують час запитів для цих даних лише для читання, що є масивним філе.

Ви можете скористатися параметром термоусадочного файлу один раз перед переключенням на читання лише без серйозних проблем з фрагментацією, щоб видалити простір в кінці файлу за вашим бажанням.

З іншого боку, просто перевіряйте, чи використовуєте ви останні дані типу для своїх LOBS. тобто nvarchar (max) або varchar (max) замість ntext або text, varbinary (max) замість зображення?

Я зіткнувся з подібною проблемою з стороннім інструментом, який також використовував тип даних зображення для зберігання неструктурованих даних, і я вирішив це шляхом перетворення стовпця для використання потоку файлів . Вам потрібно буде зробити тестування, щоб переконатися, що додаток все ще функціонує так, як ви очікували, але це дасть вам можливість написати власний процес архівації, який ефективно переміщує ваші дані до архіву DB.