最近一個項目中需要監測SQLServer數據庫中某些表的數據更新情況,于是做了一番POC測試和簡單性能的評估.這里使用的是 SQLServer2008的更改跟蹤.因為需求原因,沒有考慮使用進一步的變更數據捕獲.
POC過程如下:
這里我們建立一個測試環境，模擬數據在 Insert ， Update 和 Delete 情況下的跟蹤效果。
1 、測試腳本的準備，下面腳本建立一個新的數據庫環境，并作相應的跟蹤配置后向表中添加刪除更改數據。
Use master
go
/***
1 、建立測試環境：生成一個帶主鍵的測試表 T_Trace
*/
if ( DB_ID ( 'db_Trace_test' ) is not null ) drop database db_Trace_test
go
Create DataBase db_Trace_test
go
use db_Trace_test
go
Create Table T_Trace ( id int not null , name varchar ( 100 )
CONSTRAINT [ PK_T_Trace ] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [ id ] ASC )
)
go
/***
2 、配置數據庫和表的更改跟蹤參數
*/
ALTER DATABASE db_Trace_test SET
CHANGE_TRACKING = ON (
AUTO_CLEANUP = ON , -- 打開自動清理選項
CHANGE_RETENTION = 1 HOURS -- 數據保存期為時
);
ALTER TABLE dbo . T_Trace ENABLE CHANGE_TRACKING
go
/***
3 、向表中增加修改刪除數據
*/
insert into T_Trace values ( 1 , ' 上海 ' ),( 2 , ' 北京 ' ),( 3 , ' 廣州 ' )
delete from T_Trace where id = 3
update T_Trace set name = ' 天津 ' where id = 1
2 、跟蹤分析，測試腳本和效果如下
/***
4 、獲取更改過的數據
*/
SELECT
CHG . Sys_Change_Version as 序 列 , id as 主鍵 , Sys_change_Operation as 操 作
FROM CHANGETABLE ( CHANGES dbo . T_Trace , 0 ) CHG
order by CHG . Sys_Change_Version
/*
其中，測試腳本中函數 CHANGETABLE 的第二個參數 0 代表查詢開始的事物操作序列，這三條數據分別表示兩個插入（ I ）和一個刪除（ D ）操作并且用主鍵 ID 標識出來。
* 這里主鍵為 1 的數據標志為插入，是因為 Insert 和 Update 是在同一個跟蹤事務中查詢出來的。
3 、調整跟蹤范圍參數，我們從序列為 2 的操作開始跟蹤，這樣可以跟蹤到測試數據的 Update 語句：
SELECT
CHG . Sys_Change_Version as 序列 , id as 主鍵 , Sys_change_Operation as 操作
FROM CHANGETABLE ( CHANGES dbo . T_Trace , 2) CHG
order by CHG . Sys_Change_Version 這個結果則表示，主鍵為 1 的數據數據執行過更新操作 (U)
1、硬件測試環境：
2 、軟件測試環境：
Windows 2008Server ， SQLServer2008
3 、樣本數據：
/--**--/
4 、測試結果：其中判斷和提取更新表示查詢時間，包含了返回到 SQLServer 客戶端的傳輸時間。
| 序列 | 源表數據 | 操作 | 判斷更新 | 提取更新 |
| 1 | 1000 條 | Delete 語句刪除 1000 條 | 0 秒 | 無 |
| 2 | 0 條 | Insert 語句插入 100 條 | 0 秒 | 0 秒 |
| 3 | 100 條 | Insert 語句插入 1000 條 | 0 秒 | 0 秒 |
| 4 | 1100 條 | Insert 語句插入 10000 條 | 0 秒 | 0 秒 |
| 5 | 11100 條 | Insert 語句插入 100000 條 | 3 秒 | 4 秒 |
| 6 | 111100 條 | Insert 語句插入 100000 條 | 6 秒 | 7 秒 |
| 7 | 211100 條 | Insert 語句插入 100000 條 | 7 秒 | 11 秒 |
| 8 | 311100 條 | Delete 語句刪除 100 條 | 0 秒 | 無 |
| 9 | 311100 條 | Update 語句更新 100 條 | 0 秒 | 0 秒 |
| 10 | 311100 條 | Update 語句更新 1000 條 | 0 秒 | 0 秒 |
| 11 | 311100 條 | Update 語句更新 10000 條 | 0 秒 | 0 秒 |
5 、測試評估：
在變更數據量萬級的情況下，可以很快地響應跟蹤結果并提取出所需要的數據。