資料庫很慢時提升伺服器什麼配置
A. 資料庫需要什麼配置可以提高效果
這個需要看你具體的業務情況。一般來說,資料庫伺服器的選擇要滿足以下幾點:
1、高性能
資料庫伺服器需要高性能,高性能的伺服器不僅能滿足當前的業務要求,而且
要滿足一定時期內的數據及業務的擴增。
2、高可靠性
資料庫伺服器需要高可靠性,由於資料庫伺服器是需要不間斷運行的,所以需要
確保資料庫伺服器的系統及硬體都能高效穩定的運行。
這只是建議,具體選型需要結合具體業務。
B. 怎樣提高伺服器的響應速度
一、伺服器周圍環境
伺服器通常放置於機房,所說的周圍環境也正是指機房。伺服器基本是一天24小時不間斷運行,所需要的電量如果沒有得到足夠保證,那麼宕機的可能性就會增加。
其次,一台不停運轉的機器,會產生大量的熱量,如果機房不能給予足夠的散熱與濕度保持,機器便會故障,對運行速度也會有很大影響。
最後,在伺服器配置相同的情況下,機房的帶寬越大,訪問速度相對越快。
二、本身配置
伺服器對非專業人員一直是難以理解的機器,但如果將其轉化為我們熟知的東西就很好理解了。我們可以將伺服器看做一台普通計算機,計算機中的處理器、內存和寬頻都直接影響了其運行速度。
因此,想要提升伺服器速度,可以對這些硬體進行升級,做好維護,如果速度下降,也可以從這些方面進行排查。
三、網站程序
程序代碼對速度影響也很大。代碼越精簡,所佔用空間便會越小,訪問速度便會越快。通常來說,編碼人員都會有一個書寫標准,但因為個人習慣問題而憑空多出許多冗餘代碼,導致速度被拖慢。壹基比觀觀
C. 支持大型資料庫的伺服器需要什麼配置
選擇資料庫伺服器的原則:
1、高性能原則:保證所選購的伺服器,不僅能夠滿足運營系統的運行和業務處理的需要,而且能夠滿足一定時期業務量的增長。一般可以根據經驗公式計算出所需的伺服器TpmC值(Tpmc是衡量計算機系統的事務處理能力的程序)。
後比較各伺服器廠商和TPC組織公布的TpmC值,選擇相應的機型。同時,用伺服器的市場價/報價除去計算出來的TpmC值得出單位TpmC值的價格,進而選擇高性能價格比的伺服器。
2、可靠性原則:可靠性原則是所有選擇設備和系統中首要考慮的,尤其是在大型的、有大量處理要求的、需要長期運行的系統上。考慮伺服器系統的可靠性,不僅要考慮伺服器單個節點的可靠性或穩定性,而且要考慮伺服器與相關輔助系統之間連接的整體可靠性。
(3)資料庫很慢時提升伺服器什麼配置擴展閱讀:
優點:
1、編程量減少
資料庫伺服器提供了用於數據操縱的標准介面API(Application Programming Interface,應用程序編程接 口)。
2、資料庫安全高
資料庫伺服器提供監控性能、並發控制等工具。由DBA(Database Administrator,資料庫管理員)統一負 責授權訪問資料庫及網路管理。
3、數據可靠性管理
資料庫伺服器提供統一的資料庫備份/恢復、啟動/停止資料庫的管理工具。
4、計算機資源利用充分
資料庫伺服器把數據管理及處理工作從客戶機上分離出來,使網路中各計算機資源能靈活分配、各盡其用。
D. 我的程序,查詢資料庫很慢。請問怎麼提高查詢速度
sql提高查詢效率
1.對查詢進行優化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0,確保表中num列沒有null值,然後這樣查詢:
select id from t where num=0
3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢:
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用,否則會導致全表掃描,如:
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值,能用 between 就不要用 in 了:
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查詢也將導致全表掃描:
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率,可以考慮全文檢索。
7.如果在 where 子句中使用參數,也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數,但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時;它必須在編譯時進行選擇。然而,如果在編譯時建立訪問計劃,變數的值還是未知的,因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描:
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引:
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如:
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如:
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--『2005-11-30』生成的id
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算,否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時,如果該索引是復合索引,那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引,否則該索引將不會被使用,並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢,如需要生成一個空表結構:
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集,但是會消耗系統資源的,應改成這樣:
create table #t(...)
13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇:
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換:
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.並不是所有索引對查詢都有效,SQL是根據表中數據來進行查詢優化的,當索引列有大量數據重復時,SQL查詢可能不會去利用索引,如一表中有欄位sex,male、female幾乎各一半,那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好,索引固然可以提高相應的 select 的效率,但同時也降低了 insert 及 update 的效率,因為 insert 或 update 時有可能會重建索引,所以怎樣建索引需要慎重考慮,視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個,若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列,因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序,一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整,會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列,那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17.盡量使用數字型欄位,若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型,這會降低查詢和連接的性能,並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元,而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因為首先變長欄位存儲空間小,可以節省存儲空間,其次對於查詢來說,在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ,用具體的欄位列表代替「*」,不要返回用不到的任何欄位。
20.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據,請注意索引非常有限(只有主鍵索引)。
21.避免頻繁創建和刪除臨時表,以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用,適當地使用它們可以使某些常式更有效,例如,當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是,對於一次性事件,最好使用導出表。
23.在新建臨時表時,如果一次性插入數據量很大,那麼可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果數據量不大,為了緩和系統表的資源,應先create table,然後insert。
24.如果使用到了臨時表,在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除,先 truncate table ,然後 drop table ,這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用游標,因為游標的效率較差,如果游標操作的數據超過1萬行,那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前,應先尋找基於集的解決方案來解決問題,基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣,游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法,尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許,基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下,看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ,在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免大事務操作,提高系統並發能力。
30.盡量避免向客戶端返回大數據量,若數據量過大,應該考慮相應需求是否合理
1、避免將欄位設為「允許為空」
2、數據表設計要規范
3、深入分析數據操作所要對資料庫進行的操作
4、盡量不要使用臨時表
5、多多使用事務
6、盡量不要使用游標
7、避免死鎖
8、要注意讀寫鎖的使用
9、不要打開大的數據集
10、不要使用伺服器端游標
11、在程序編碼時使用大數據量的資料庫
12、不要給「性別」列創建索引
13、注意超時問題
14、不要使用Select *
15、在細節表中插入紀錄時,不要在主表執行Select MAX(ID)
16、盡量不要使用TEXT數據類型
17、使用參數查詢
18、不要使用Insert導入大批的數據
19、學會分析查詢
20、使用參照完整性
21、用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where
提高SQL查詢效率(要點與技巧):
· 技巧一:
問題類型:ACCESS資料庫欄位中含有日文片假名或其它不明字元時查詢會提示內存溢出。
解決方法:修改查詢語句
sql="select * from tablename where column like '%"&word&"%'"
改為
sql="select * from tablename"
rs.filter = " column like '%"&word&"%'"
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技巧二:
問題類型:如何用簡易的辦法實現類似網路的多關鍵詞查詢(多關鍵詞用空格或其它符號間隔)。
解決方法:
'//用空格分割查詢字元串
ck=split(word," ")
'//得到分割後的數量
sck=UBound(ck)
sql="select * tablename where"
在一個欄位中查詢
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
在二個欄位中同時查詢
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%' or " & _
"column1 like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
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技巧三:大大提高查詢效率的幾種技巧
1. 盡量不要使用 or,使用or會引起全表掃描,將大大降低查詢效率。
2. 經過實踐驗證,charindex()並不比前面加%的like更能提高查詢效率,並且charindex()會使索引失去作用(指sqlserver資料庫)
3. column like '%"&word&"%' 會使索引不起作用
column like '"&word&"%' 會使索引起作用(去掉前面的%符號)
(指sqlserver資料庫)
4. '%"&word&"%' 與'"&word&"%' 在查詢時的區別:
比如你的欄位內容為 一個容易受傷的女人
'%"&word&"%' :會通配所有字元串,不論查「受傷」還是查「一個」,都會顯示結果。
'"&word&"%' :只通配前面的字元串,例如查「受傷」是沒有結果的,只有查「一個」,才會顯示結果。
5. 欄位提取要按照「需多少、提多少」的原則,避免「select *」,盡量使用「select 欄位1,欄位2,欄位3........」。實踐證明:每少提取一個欄位,數據的提取速度就會有相應的提升。提升的速度還要看您舍棄的欄位的大小來判斷。
6. order by按聚集索引列排序效率最高。一個sqlserver數據表只能建立一個聚集索引,一般默認為ID,也可以改為其它的欄位。
7. 為你的表建立適當的索引,建立索引可以使你的查詢速度提高幾十幾百倍。(指sqlserver資料庫)
· 以下是建立索引與不建立索引的一個查詢效率分析:
Sqlserver索引與查詢效率分析。
表 News
欄位
Id:自動編號
Title:文章標題
Author:作者
Content:內容
Star:優先順序
Addtime:時間
記錄:100萬條
測試機器:P4 2.8/1G內存/IDE硬碟
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方案1:
主鍵Id,默認為聚集索引,不建立其它非聚集索引
select * from News where Title like '%"&word&"%' or Author like '%"&word&"%' order by Id desc
從欄位Title和Author中模糊檢索,按Id排序
查詢時間:50秒
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方案2:
主鍵Id,默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Id desc
從欄位Title和Author中模糊檢索,按Id排序
查詢時間:2 - 2.5秒
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方案3:
主鍵Id,默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Star desc
從欄位Title和Author中模糊檢索,按Star排序
查詢時間:2 秒
=======================================================
方案4:
主鍵Id,默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%'
從欄位Title和Author中模糊檢索,不排序
查詢時間:1.8 - 2 秒
=======================================================
方案5:
主鍵Id,默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%'
或
select * from News where Author like '"&word&"%'
從欄位Title 或 Author中檢索,不排序
查詢時間:1秒
· 如何提高SQL語言的查詢效率?
問:請問我如何才能提高SQL語言的查詢效率呢?
答:這得從頭說起:
由於SQL是面向結果而不是面向過程的查詢語言,所以一般支持SQL語言的大型關系型資料庫都使用一個基於查詢成本的優化器,為即時查詢提供一個最佳的執行策略。對於優化器,輸入是一條查詢語句,輸出是一個執行策略。
一條SQL查詢語句可以有多種執行策略,優化器將估計出全部執行方法中所需時間最少的所謂成本最低的那一種方法。所有優化都是基於用記所使用的查詢語句中的where子句,優化器對where子句中的優化主要用搜索參數(Serach Argument)。
搜索參數的核心思想就是資料庫使用表中欄位的索引來查詢數據,而不必直接查詢記錄中的數據。
帶有 =、<、<=、>、>= 等操作符的條件語句可以直接使用索引,如下列是搜索參數:
emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7
而下列則不是搜索參數:
salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7
應當盡可能提供一些冗餘的搜索參數,使優化器有更多的選擇餘地。請看以下3種方法:
第一種方法:
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01") and (employee.dep_code="01");
它的搜索分析結果如下:
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第二種方法:
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01");
它的搜索分析結果如下:
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第一種方法與第二種運行效率相同,但第一種方法最好,因為它為優化器提供了更多的選擇機會。
第三種方法:
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code="01");
這種方法最不好,因為它無法使用索引,也就是無法優化……
使用SQL語句時應注意以下幾點:
1、避免使用不兼容的數據類型。例如,Float和Integer,Char和Varchar,Binary和Long Binary不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本可以進行的優化操作。例如:
select emp_name form employee where salary > 3000;
在此語句中若salary是Float類型的,則優化器很難對其進行優化,因為3000是個整數,我們應在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進行轉化。
2、盡量不要使用表達式,因它在編繹時是無法得到的,所以SQL只能使用其平均密度來估計將要命中的記錄數。
3、避免對搜索參數使用其他的數學操作符。如:
select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;
應改為:
select emp_name from employee where salary > 250;
4、避免使用 != 或 <> 等這樣的操作符,因為它會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。
· ORACAL中的應用
一個1600萬數據表--簡訊上行表TBL_SMS_MO
結構:
CREATE TABLE TBL_SMS_MO
(
SMS_ID NUMBER,
MO_ID VARCHAR2(50),
MOBILE VARCHAR2(11),
SPNUMBER VARCHAR2(20),
MESSAGE VARCHAR2(150),
TRADE_CODE VARCHAR2(20),
LINK_ID VARCHAR2(50),
GATEWAY_ID NUMBER,
GATEWAY_PORT NUMBER,
MO_TIME DATE DEFAULT SYSDATE
);
CREATE INDEX IDX_MO_DATE ON TBL_SMS_MO (MO_TIME)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 1M
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
CREATE INDEX IDX_MO_MOBILE ON TBL_SMS_MO (MOBILE)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 64K
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
問題:從表中查詢某時間段內某手機發送的短消息,如下SQL語句:
SELECT MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
返回結果大約需要10分鍾,應用於網頁查詢,簡直難以忍受。
分析:
在PL/SQL Developer,點擊「Explain Plan」按鈕(或F5鍵),對SQL進行分析,發現預設使用的索引是IDX_MO_DATE。問題可能出在這里,因為相對於總數量1600萬數據來說,都mobile的數據是很少的,如果使用IDX_MO_MOBILE比較容易鎖定數據。
如下優化:
SELECT /*+ index(TBL_SMS_MO IDX_MO_MOBILE) */ MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
測試:
按F8運行這個SQL,哇~... ... 2.360s,這就是差別。
http://www.cnblogs.com/ShaYeBlog/archive/2013/07/31/3227244.html
E. 如何選擇資料庫伺服器硬體配置!急
這個....你有沒有錢?
按你這么說性能需要提升30倍啊!
需要目前<英特爾>45nm四核至強CPU
不少於2GB的DDR2-1066 ECQ內存(最好能買到低周期的CL 4-4-4-12)
主板買<技嘉>的,這個牌子的伺服器主板還是做的不錯的!
顯卡,用上面主板集成的就行了
硬碟你需要買個上萬轉的!推薦<西部數據>的!性能不錯!
買機箱一定要注意!牢固!結實!
電源買<航嘉>的節能靜音的型號,這牌子穩定!省電!
F. 怎麼提高網站從伺服器讀取數據的速度
現在伺服器的配置層出不窮,讀取速度成為了重中之重,那我們改怎麼樣來提高伺服器的讀取速度呢?下面壹基比小喻來教你們幾個方法。
1.使用內存資料庫,、
內存資料庫,其實就是將數據放在內存中直接操作的資料庫。相對於磁碟,內存的數據讀寫速度要高出幾個數量級,將數據保存在內存中相比從磁碟上訪問能夠極大地提高應用的性能。內存資料庫拋棄了磁碟數據管理的傳統方式,基於全部數據都在內存中重新設計了體系結構,並且在數據緩存、快速演算法、並行操作方面也進行了相應的改進,所以數據處理速度比傳統資料庫的數據處理速度要快很多。
但是安全性的問題可以說是內存資料庫最大的硬傷。因為內存本身有掉電丟失的天然缺陷,因此我們在使用內存資料庫的時候,通常需要,提前對內存上的數據採取一些保護機制,比如備份,記錄日誌,熱備或集群,與磁碟資料庫同步等方式。對於一些重要性不高但是又想要快速響應用戶請求的部分數據可以考慮內存資料庫來存儲,同時可以定期把數據固化到磁碟。
2.使用RDD
在大數據雲計算相關領域的一些應用中,Spark可以用來加快數據處理速度。Spark的核心是RDD,RDD最早來源與Berkeley實驗室的一篇論文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。現有的數據流系統對兩種應用的處理並不高效:一是迭代式演算法,這在圖應用和機器學習領域很常見;二是互動式數據挖掘工具。這兩種情況下,將數據保存在內存中能夠極大地提高性能。% n( i. u5 O! m;
3.增加緩存
很多web應用是有大量的靜態內容,這些靜態內容主要都是一些小文件,並且會被頻繁的讀,採用Apache以及nginx作為web伺服器。在web訪問量不大的時候,這兩個http伺服器可以說是非常的迅速和高效,如果負載量很大的時候,我們可以採用在前端搭建cache伺服器,將伺服器中的靜態資源文件緩存到操作系統內存中直接進行讀操作,因為直接從內存讀取數據的速度要遠大於從硬碟讀取。這個其實也是增加內存的成本來降低訪問磁碟帶來的時間消耗。
4.使用SSD
除了對內存方面的優化,還可以對磁碟這邊進行優化。跟傳統機械硬碟相比,固態硬碟具有快速讀寫、質量輕、能耗低以及體積小等特點。但是ssd的價格相比傳統機械硬碟要貴,有條件的可以使用ssd來代替機械硬碟。/
5.優化資料庫)
大部分的伺服器請求最終都是要落到資料庫中,隨著數據量的增加,資料庫的訪問速度也會越來越慢。想要提升請求處理速度,必須要對原來的單表進行動刀了。目前主流的Linux伺服器使用的資料庫要屬mysql了,如果我們使用mysql存儲的數據單個表的記錄達到千萬級別的話,查詢速度會很慢的。根據業務上合適的規則對資料庫進行分區分表,可以有效提高資料庫的訪問速度,提升伺服器的整體性能。另外對於業務上查詢請求,在建表的時候可以根據相關需求設置索引等,以提高查詢速度。
G. 這樣的資料庫要求,要多大伺服器支撐,要多少的硬體配置
最佳方案是用應用伺服器和資料庫伺服器分離開。
應用伺服器跑中間件程序,存儲視頻數據,中等性能,大容量
資料庫伺服器跑資料庫軟體,超強計算性能和磁碟性能
應用伺服器
產品型號:I2476132S-E
產品類型:雙路四核機架式伺服器
處 理 器:Xeon E5506(活動升級)
內 存:2G DDR3 REG ECC
硬 盤:SATA2 500G
機 構:1U機架式
價 格:¥6999
銀牌服務
重慶五年免費上門服務,全國三年免費上門服務,關鍵部件三年以上免費質保。
資料庫伺服器
標配一顆至強X5650六核12線程處理器,4G DDR3 REG ECC內存,SAS 300G 15000rpm硬碟,2U機架式設計,性能非常不錯。如果是3萬預算,建議你升級到2顆六核處理器,達成12顆物理核心,24條處理線程(在任務管理中可以看到24個cpu格子- -~),內存升級到12GB DDR3 REG ECC,總價也就在3萬元不到。
產品型號:I2696286S-H
產品類型:雙路六核機架式伺服器
處 理 器:Xeon X5650
內 存:4G DDR3 REG ECC
硬 盤:SAS 300G
機 構:2U機架式
價 格:¥19800
銀牌服務
重慶五年免費上門服務,全國三年免費上門服務,關鍵部件三年以上免費質保。
給你推薦的是國產品牌正睿的伺服器產品,他們的產品性價比很高,售後也很完善,3年免費質保,3年免費上門服務,在業界口碑很不錯