文章标题：探讨数据库服务器与应用服务器的区别及业务拓展对其数量的影响
一、引言
随着信息技术的飞速发展，服务器在企业运营中扮演着至关重要的角色。
其中，数据库服务器和应用服务器是两种常见的服务器类型，它们在数据处理和业务运营中发挥着不可替代的作用。
本文将探讨数据库服务器与应用服务器的区别，以及随着业务的发展和增长，数据库服务器数量可能发生变化的原因和趋势。
二、数据库服务器与应用服务器的区别
1. 功能定位
数据库服务器主要负责存储、管理和维护大量的数据，这些数据包括企业运营过程中的各种业务数据、用户信息等。
其主要功能包括数据的存储、查询、更新和维护等。
而应用服务器则主要负责处理业务逻辑，包括接收客户端的请求，处理这些请求并返回结果，其关键任务是确保应用程序的正常运行。
2. 数据处理方式的差异
数据库服务器处理的是结构化数据，这些数据通常是长期的、静态的，并且需要高度的安全性和稳定性。
而应用服务器处理的数据则更加多样化，包括结构化数据、非结构化数据等，处理的数据往往是短暂的、动态的，并且需要高效的处理速度以满足实时性要求。
三、业务发展与数据库服务器数量的关系
随着业务的不断发展和增长，企业对数据处理的需求也在不断增加。
由于数据库服务器的主要任务是存储和管理数据，因此其数量可能会随着业务的发展而发生变化。
以下几个因素可能导致数据库服务器数量的增加：
1. 数据量的增长：随着业务的扩张，企业产生的数据量也在不断增加。为了应对这种增长，企业可能需要增加数据库服务器的数量以存储更多的数据。
2. 高并发访问需求：随着用户数量的增加，对数据库的并发访问需求也在不断提高。为了满足这种需求，企业需要增强数据库的处理能力，可能需要增加数据库服务器的数量以提高数据的处理速度和效率。
3. 分布式部署需求：为了提高系统的可用性和扩展性，企业可能需要将数据库进行分布式部署。在这种情况下，可能需要增加更多的数据库服务器以支持分布式系统的运行。
四、业务拓展对数据库服务器数量的影响及趋势分析
业务拓展带来的业务增长和多元化可能会导致企业数据库服务器数量的增长。
随着业务范围的扩大，企业需要处理的数据类型和数据量都会有所增加，这会对数据库的性能和容量提出更高的要求。
因此，为了适应这种变化，企业可能需要增加数据库服务器的数量。
随着云计算、大数据等技术的不断发展，企业可能会采用分布式数据库系统来应对大规模数据的处理需求。
在这种情况下，数据库服务器的数量可能会进一步增加以满足系统的分布式部署和数据处理需求。
但是值得注意的是，随着技术的发展和服务器硬件性能的不断提升单个服务器可以处理更多的数据和任务未来企业可能需要增加的不仅仅是数据库服务器的数量也需要关注服务器硬件的性能提升和软件优化等方面的问题以实现更高效的数据处理和更经济的运营成本。
五、结论综上所述数据库服务器和应用服务器在功能定位数据处理方式等方面存在明显的差异随着业务的不断发展和增长企业可能需要增加数据库服务器的数量以应对数据量的增长高并发访问需求和分布式部署需求等挑战同时企业需要关注服务器硬件性能的提升和软件优化等方面的问题以实现更高效的数据处理和更经济的运营成本未来随着技术的不断进步企业可能需要不断探索新的技术解决方案以适应业务的发展和变化。
。
六、建议企业在面对业务拓展和数据库服务器数量增长的问题时可以考虑以下几点建议首先企业需要充分了解自身业务需求和未来发展预期以便制定合理的数据库服务器扩容计划其次企业在选择服务器硬件和软件时需要考虑其性能价格比以降低成本并提升数据处理效率最后企业需要关注技术发展趋势积极采用新技术和新方案以提升数据处理能力和系统性能。
总之企业在业务拓展过程中需要充分考虑数据库服务器的数量和性能问题以保证业务的顺利运行和发展。
SQL存储过程有什么好处
优点：1. 离数据最近，某些情况下可获得更好性能2. 减少应用复杂度及应用服务器压力3. 需要显式调用，不会像触发器那样出现问题难以定位4. 使用方便缺点：1. 增加数据库服务器压力。
相当于将应用压力转嫁到数据库上，而应用服务器更容易扩展，也就是说大部分情况下数据库服务器资源比应用服务器资源更加珍贵。
2. 增加网络开销。
如存储过程存取数据量较大，会造成较大网络开销。
3. 可移植性差。
如系统有多中数据库，或从某种数据库迁移到另一种数据库，则很有可能遇到兼容性问题。
4. 导致多处存在业务逻辑。
存储过程某种程度就是将本应放在应用侧处理的业务逻辑放到数据库处理，这会导致业务逻辑存在于多个地方，增加调试维护困难。
5. 在高并发系统中很可能会导致数据库压力瞬间增大。
6. 存储过程中的复杂运算会大量消耗数据库服务器资源。
总结：一般情况下尽量少用或不用存储过程，特别是在一个并发较高架构复杂的大型系统中，更是要减少存储过程的使用，业务逻辑的工作就应该由应用服务器处理，而不是交给数据库。
很多时候存储过程确实可以快速解决问题，但它的维护性、扩展性、移植性等都不好。
如果你的系统很小，架构比较简单，并且开发人员对存储过程熟悉，那么可以考虑使用存储过程减少工作量；但随着系统增加，架构变复杂，开发人员越来越多，这时存储过程的存在可能会导致更多的问题。
当然，定时ETL或报表统计之类的任务，还是可以考虑使用存储过程来做的。
sql server 的最大负载能力是多大？能支持多大的数据库？
主要考虑到数据均衡的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..
性能监视器 参数的含义，常用的关键参数是什么
SQL Server 性能监视器参数信息解释SQL Server 性能计数器：Access Methods（访问方法） 用于监视访问数据库中的逻辑页的方法。
Full Scans/sec（全表扫描/秒） 每秒不受限的完全扫描数。
可以是基本表扫描或全索引扫描。
如果这个计数器显示的值比1或2高，应该分析你的查询以确定是否确实需要全表扫描，以及SQL查询是否可以被优化。
Page splits/sec（页分割/秒）由于数据更新操作引起的每秒页分割的数量。
Buffer Manager（缓冲器管理器）：监视 Microsoft® SQL Server？ 如何使用：内存存储数据页、内部数据结构和过程高速缓存；计数器在 SQL Server 从磁盘读取数据库页和将数据库页写入磁盘时监视物理 I/O。
监视 SQL Server 所使用的内存和计数器有助于确定：是否由于缺少可用物理内存存储高速缓存中经常访问的数据而导致瓶颈存在。
如果是这样，SQL Server 必须从磁盘检索数据。
是否可通过添加更多内存或使更多内存可用于数据高速缓存或 SQL Server 内部结构来提高查询性能。
SQL Server 需要从磁盘读取数据的频率。
与其它操作相比，例如内存访问，物理 I/O 会耗费大量时间。
尽可能减少物理 I/O 可以提高查询性能。
Reads/sec：每秒发出的物理数据库页读取数。
这一统计信息显示的是在所有数据库间的物理页读取总数。
由于物理 I/O 的开销大，可以通过使用更大的数据高速缓存、智能索引、更高效的查询或者改变数据库设计等方法，使开销减到最小。
Writes/sec （.写的页/秒） 每秒执行的物理数据库写的页数。
Cache Hit Ratio. 在“缓冲池”（Buffer Cache/Buffer Pool）中没有被读过的页占整个缓冲池中所有页的比率。
可在高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比。
这一比率是高速缓存命中总数除以自 SQL Server 实例启动后对高速缓存的查找总数。
经过很长时间后，这一比率的变化很小。
由于从高速缓存中读数据比从磁盘中读数据的开销要小得多，一般希望这一数值高一些。
通常，可以通过增加 SQL Server 可用的内存数量来提高高速缓存命中率。
计数器值依应用程序而定，但比率最好为90%或更高。
增加内存直到这一数值持续高于90%，表示90%以上的数据请求可以从数据缓冲区中获得所需数据。
Lazy Writes/sec（惰性写/秒）惰性写进程每秒写的缓冲区的数量。
值最好为0。
Cache Manager（高速缓存管理器） 对象提供计数器，用于监视 Microsoft® SQL Server？ 如何使用内存存储对象，如存储过程、特殊和准备好的 Transact-SQL 语句以及触发器。
Cache Hit Ratio（高速缓存命中率，所有Cache”的命中率。
在SQL Server中，Cache可以包括Log Cache，Buffer Cache以及Procedure Cache，是一个总体的比率。
） 高速缓存命中次数和查找次数的比率。
对于查看SQL Server高速缓存对于你的系统如何有效，这是一个非常好的计数器。
如果这个值很低，持续低于80%，就需要增加更多的内存。
Latches（闩） 用于监视称为闩锁的内部 SQL Server 资源锁。
监视闩锁以明确用户活动和资源使用情况，有助于查明性能瓶颈。
Average Latch Wait Ti m e （ m s ） （平均闩等待时间（毫秒）） 一个SQL Server线程必须等待一个闩的平均时间，以毫秒为单位。
如果这个值很高，你可能正经历严重的竞争问题。
Latch Waits/sec （闩等待/秒） 在闩上每秒的等待数量。
如果这个值很高，表明你正经历对资源的大量竞争。
Locks（锁） 提供有关个别资源类型上的 SQL Server 锁的信息。
锁加在 SQL Server 资源上（如在一个事务中进行的行读取或修改），以防止多个事务并发使用资源。
例如，如果一个排它 （X） 锁被一个事务加在某一表的某一行上，在这个锁被释放前，其它事务都不可以修改这一行。
尽可能少使用锁可提高并发性，从而改善性能。
可以同时监视 Locks 对象的多个实例，每个实例代表一个资源类型上的一个锁。
Number of Deadlocks/sec（死锁的数量/秒） 导致死锁的锁请求的数量。
Average Wait Time（ms） （平均等待时间（毫秒）） 线程等待某种类型的锁的平均等待时间。
Lock Requests/sec（锁请求/秒） 每秒钟某种类型的锁请求的数量。
Memory manager：用于监视总体的服务器内存使用情况，以估计用户活动和资源使用，有助于查明性能瓶颈。
监视 SQL Server 实例所使用的内存有助于确定：是否由于缺少可用物理内存存储高速缓存中经常访问的数据而导致瓶颈存在。
如果是这样，SQL Server 必须从磁盘检索数据。
是否可以通过添加更多内存或使更多内存可用于数据高速缓存或 SQL Server 内部结构来提高查询性能。
Lock blocks：服务器上锁定块的数量，锁是在页、行或者表这样的资源上。
不希望看到一个增长的值。
Total server memory：sql server服务器当前正在使用的动态内存总量。
监视IIS需要的一些计数器：Internet Information Services Global：File Cache Hits %、File CacheFlushes、File Cache HitsFile Cache Hits %是全部缓存请求中缓存命中次数所占的比例，反映了IIS 的文件缓存设置的工作情况。
对于一个大部分是静态网页组成的网站，该值应该保持在80%左右。
而File Cache Hits是文件缓存命中的具体值，File CacheFlushes 是自服务器启动之后文件缓存刷新次数，如果刷新太慢，会浪费内存；如果刷新太快，缓存中的对象会太频繁的丢弃生成，起不到缓存的作用。
通过比较File Cache Hits 和File Cache Flushes 可得出缓存命中率对缓存清空率的比率。
通过观察它两个的值，可以得到一个适当的刷新值（参考IIS 的设置ObjectTTL 、MemCacheSize 、MaxCacheFileSize）Web Service：Bytes Total/sec：显示Web服务器发送和接受的总字节数。
低数值表明该IIS正在以较低的速度进行数据传输。
Connection Refused：数值越低越好。
高数值表明网络适配器或处理器存在瓶颈。
Not Found Errors：显示由于被请求文件无法找到而无法由服务器满足的请求数（HTTP状态代码404）
