MSSQL怎么突然就能撑起500G内容存储，真是大进步了吧？

“MSSQL怎么突然就能撑起500G内容存储，真是大进步了吧？”这个问题问得很有意思，因为它触及了很多人对数据库，特别是像Microsoft SQL Server（MSSQL）这类传统关系型数据库的直观感受，感觉上好像是“突然”就能做到了，但实际上，这并不是一夜之间的魔术，而是微软和整个硬件工业在过去十多年里持续努力、一步步积累的结果，说它是“大进步”绝对没错，但这个进步是渐进的，是由多方面因素共同促成的。

最直接、最硬核的进步来自于硬件技术的飞跃，大概在十几年前，服务器的硬件配置和今天完全没法比，那时候，一台企业级服务器可能就配了十几、几十个G的内存，硬盘大多是转速一万或一万五千转的机械硬盘（SCSI或SAS盘），虽然比家用硬盘快，但和现在的固态硬盘（SSD）比起来就是老爷车了，CPU的核心数量也有限，在这样的硬件条件下，一个几百G的数据库确实是个“庞然大物”，进行全表扫描、复杂查询或者大量数据写入时，I/O（输入输出）瓶颈会非常明显，速度慢得像蜗牛，甚至可能把服务器拖垮，但是今天呢？服务器标配几百G内存、上T内存都不稀奇；SSD几乎成了数据库服务器的标准配置，其读写速度是机械硬盘的几十上百倍；CPU的核心数也越来越多，硬件瓶颈的极大缓解，是MSSQL能够轻松管理500G甚至更大数据库的物理基础，这就好比以前是一条小土路跑卡车，当然颠簸缓慢还容易抛锚；现在修成了双向八车道的高速公路，跑同样的卡车自然就顺畅多了。（基于对近十年服务器硬件发展趋势的普遍认知）

MSSQL数据库引擎本身也在不断进化,微软在每个新版本中都加入了对大规模数据处理的优化，从SQL Server 2005开始引入的表分区功能，就是一个对付超大型表的利器，它允许数据库管理员把一张逻辑上的大表，根据某个规则（比如按时间）分割成多个物理上的小文件来存储，当用户查询某个月的数据时，数据库引擎可以聪明地只去扫描对应月份的那个小文件，而不是傻乎乎地扫描整个几百G的大表，这叫做“分区消除”，极大地提高了查询效率，这就好比一本一千页的巨著，如果没有目录和章节划分，你想找某个内容得从头翻到尾；但如果它分成了20章，每章50页，你直接翻到对应章节就行了，快得多。（功能特性参考自微软官方文档对SQL Server表分区的介绍）

再比如,SQL Server 2012版本引入的列存储索引，更是针对数据仓库这类海量数据查询场景的革命性技术，传统的索引是行存储的，它把一行的所有数据都存在一起，适合频繁更新和事务处理，但对于需要统计、分析大量数据的查询（计算全公司过去五年每个季度的销售总额”），行存储就需要把每一行的所有数据都读出来，其中很多字段是用不上的，浪费了宝贵的I/O资源，而列存储索引是把每一列的数据单独存放，这样，进行上述求和查询时，数据库几乎可以只读取“销售金额”和“日期”这两列的数据，需要处理的数据量大大减少，查询速度自然获得成倍的提升，这些引擎层面的优化，让MSSQL处理500G数据时的“智力”水平远远超过了十年前。（技术特性参考自微软官方文档对SQL Server列存储索引的阐述）

人们对数据库设计和管理的理念也成熟了,过去可能更多是“先干了再说”，把所有的数据都往一个数据库实例里塞，而现在，面对大数据量，有经验的架构师会更多地考虑分层、分库、读写分离等策略，可以将实时交易的热数据放在一个性能极高的OLTP数据库中，而将用于报表分析的历史冷数据归档到另一个OLAP数据仓库中，MSSQL本身也提供了像Always On可用性组这样的功能，不仅可以实现高可用，还能将只读查询分流到辅助副本上，减轻主数据库的压力，这种架构上的优化，使得单个MSSQL实例不需要“硬扛”所有的数据和访问压力，500G的数据被合理地组织和分布，管理起来自然就更游刃有余了。（架构理念基于常见的企业级数据库设计实践）

回到最初的问题：“MSSQL怎么突然就能撑起500G内容存储，真是大进步了吧？”答案就是，这不是“突然”的，而是硬件性能的摩尔定律、数据库引擎的持续智能化以及人们架构设计经验的积累，三者共同作用下的一个必然结果，500G在今天看来可能只是一个中等偏上的规模，很多企业的核心系统都远远超过这个量级，这个进步确实是巨大的，它使得过去只有顶级企业才能玩转的海量数据应用，现在更多的中小型企业也能借助MSSQL这样的平台来实现了，这背后是整个信息技术时代滚滚向前的缩影。