数据库很慢时提升服务器什么配置

A. 数据库需要什么配置可以提高效果

这个需要看你具体的业务情况。一般来说，数据库服务器的选择要满足以下几点：
1、高性能
数据库服务器需要高性能，高性能的服务器不仅能满足当前的业务要求，而且
要满足一定时期内的数据及业务的扩增。
2、高可靠性
数据库服务器需要高可靠性，由于数据库服务器是需要不间断运行的，所以需要
确保数据库服务器的系统及硬件都能高效稳定的运行。
这只是建议，具体选型需要结合具体业务。

B. 怎样提高服务器的响应速度

一、服务器周围环境
服务器通常放置于机房，所说的周围环境也正是指机房。服务器基本是一天24小时不间断运行，所需要的电量如果没有得到足够保证，那么宕机的可能性就会增加。
其次，一台不停运转的机器，会产生大量的热量，如果机房不能给予足够的散热与湿度保持，机器便会故障，对运行速度也会有很大影响。
最后，在服务器配置相同的情况下，机房的带宽越大，访问速度相对越快。
二、本身配置
服务器对非专业人员一直是难以理解的机器，但如果将其转化为我们熟知的东西就很好理解了。我们可以将服务器看做一台普通计算机，计算机中的处理器、内存和宽带都直接影响了其运行速度。
因此，想要提升服务器速度，可以对这些硬件进行升级，做好维护，如果速度下降，也可以从这些方面进行排查。
三、网站程序
程序代码对速度影响也很大。代码越精简，所占用空间便会越小，访问速度便会越快。通常来说，编码人员都会有一个书写标准，但因为个人习惯问题而凭空多出许多冗余代码，导致速度被拖慢。壹基比观观

C. 支持大型数据库的服务器需要什么配置

选择数据库服务器的原则：

1、高性能原则：保证所选购的服务器，不仅能够满足运营系统的运行和业务处理的需要，而且能够满足一定时期业务量的增长。一般可以根据经验公式计算出所需的服务器TpmC值(Tpmc是衡量计算机系统的事务处理能力的程序)。

后比较各服务器厂商和TPC组织公布的TpmC值，选择相应的机型。同时，用服务器的市场价/报价除去计算出来的TpmC值得出单位TpmC值的价格，进而选择高性能价格比的服务器。

2、可靠性原则：可靠性原则是所有选择设备和系统中首要考虑的，尤其是在大型的、有大量处理要求的、需要长期运行的系统上。考虑服务器系统的可靠性，不仅要考虑服务器单个节点的可靠性或稳定性，而且要考虑服务器与相关辅助系统之间连接的整体可靠性。

(3)数据库很慢时提升服务器什么配置扩展阅读：

优点：

1、编程量减少

数据库服务器提供了用于数据操纵的标准接口API（Application Programming Interface，应用程序编程接 口）。

2、数据库安全高

数据库服务器提供监控性能、并发控制等工具。由DBA（Database Administrator，数据库管理员）统一负 责授权访问数据库及网络管理。

3、数据可靠性管理

数据库服务器提供统一的数据库备份/恢复、启动/停止数据库的管理工具。

4、计算机资源利用充分

数据库服务器把数据管理及处理工作从客户机上分离出来，使网络中各计算机资源能灵活分配、各尽其用。

D. 我的程序，查询数据库很慢。请问怎么提高查询速度

sql提高查询效率

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0

3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
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，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
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“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理

1、避免将字段设为“允许为空”
2、数据表设计要规范
3、深入分析数据操作所要对数据库进行的操作
4、尽量不要使用临时表
5、多多使用事务
6、尽量不要使用游标
7、避免死锁
8、要注意读写锁的使用
9、不要打开大的数据集
10、不要使用服务器端游标
11、在程序编码时使用大数据量的数据库
12、不要给“性别”列创建索引
13、注意超时问题
14、不要使用Select *
15、在细节表中插入纪录时，不要在主表执行Select MAX(ID)
16、尽量不要使用TEXT数据类型
17、使用参数查询
18、不要使用Insert导入大批的数据
19、学会分析查询
20、使用参照完整性
21、用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where

提高SQL查询效率（要点与技巧）：
· 技巧一：
问题类型：ACCESS数据库字段中含有日文片假名或其它不明字符时查询会提示内存溢出。
解决方法：修改查询语句
sql="select * from tablename where column like '%"&word&"%'"
改为
sql="select * from tablename"
rs.filter = " column like '%"&word&"%'"
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技巧二：
问题类型：如何用简易的办法实现类似网络的多关键词查询（多关键词用空格或其它符号间隔）。
解决方法：
'//用空格分割查询字符串
ck=split(word," ")
'//得到分割后的数量
sck=UBound(ck)
sql="select * tablename where"
在一个字段中查询
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
在二个字段中同时查询
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%' or " & _
"column1 like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
===========================================================
技巧三：大大提高查询效率的几种技巧

1. 尽量不要使用 or，使用or会引起全表扫描，将大大降低查询效率。
2. 经过实践验证，charindex()并不比前面加%的like更能提高查询效率，并且charindex()会使索引失去作用（指sqlserver数据库）
3. column like '%"&word&"%' 会使索引不起作用
column like '"&word&"%' 会使索引起作用（去掉前面的%符号）
（指sqlserver数据库）
4. '%"&word&"%' 与'"&word&"%' 在查询时的区别：
比如你的字段内容为 一个容易受伤的女人
'%"&word&"%' ：会通配所有字符串，不论查“受伤”还是查“一个”，都会显示结果。
'"&word&"%' ：只通配前面的字符串，例如查“受伤”是没有结果的，只有查“一个”，才会显示结果。
5. 字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”，尽量使用“select 字段1,字段2,字段3........”。实践证明：每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。
6. order by按聚集索引列排序效率最高。一个sqlserver数据表只能建立一个聚集索引，一般默认为ID，也可以改为其它的字段。
7. 为你的表建立适当的索引，建立索引可以使你的查询速度提高几十几百倍。（指sqlserver数据库）
· 以下是建立索引与不建立索引的一个查询效率分析：
Sqlserver索引与查询效率分析。
表 News
字段
Id：自动编号
Title：文章标题
Author：作者
Content：内容
Star：优先级
Addtime：时间
记录：100万条
测试机器：P4 2.8/1G内存/IDE硬盘
=======================================================
方案1：
主键Id，默认为聚集索引，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
从字段Title和Author中模糊检索，按Id排序
查询时间：50秒
=======================================================
方案2：
主键Id，默认为聚集索引
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
从字段Title和Author中模糊检索，按Id排序
查询时间：2 - 2.5秒
=======================================================
方案3：
主键Id，默认为聚集索引
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
从字段Title和Author中模糊检索，按Star排序
查询时间：2 秒
=======================================================
方案4：
主键Id，默认为聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%'
从字段Title和Author中模糊检索，不排序
查询时间：1.8 - 2 秒
=======================================================
方案5：
主键Id，默认为聚集索引
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&"%'
从字段Title 或 Author中检索，不排序
查询时间：1秒
· 如何提高SQL语言的查询效率?
问：请问我如何才能提高SQL语言的查询效率呢？
答：这得从头说起：
由于SQL是面向结果而不是面向过程的查询语言，所以一般支持SQL语言的大型关系型数据库都使用一个基于查询成本的优化器，为即时查询提供一个最佳的执行策略。对于优化器，输入是一条查询语句，输出是一个执行策略。
一条SQL查询语句可以有多种执行策略，优化器将估计出全部执行方法中所需时间最少的所谓成本最低的那一种方法。所有优化都是基于用记所使用的查询语句中的where子句，优化器对where子句中的优化主要用搜索参数(Serach Argument)。
搜索参数的核心思想就是数据库使用表中字段的索引来查询数据，而不必直接查询记录中的数据。
带有 =、<、<=、>、>= 等操作符的条件语句可以直接使用索引，如下列是搜索参数：
emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7
而下列则不是搜索参数：
salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7
应当尽可能提供一些冗余的搜索参数，使优化器有更多的选择余地。请看以下3种方法：
第一种方法：
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");
它的搜索分析结果如下：
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
第二种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01");
它的搜索分析结果如下：
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
第一种方法与第二种运行效率相同，但第一种方法最好，因为它为优化器提供了更多的选择机会。
第三种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code="01");
这种方法最不好，因为它无法使用索引，也就是无法优化……
使用SQL语句时应注意以下几点：
1、避免使用不兼容的数据类型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本可以进行的优化操作。例如：
select emp_name form employee where salary > 3000;
在此语句中若salary是Float类型的，则优化器很难对其进行优化，因为3000是个整数，我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。
2、尽量不要使用表达式，因它在编绎时是无法得到的，所以SQL只能使用其平均密度来估计将要命中的记录数。
3、避免对搜索参数使用其他的数学操作符。如：
select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;
应改为：
select emp_name from employee where salary > 250;
4、避免使用 != 或 <> 等这样的操作符，因为它会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。
· ORACAL中的应用
一个1600万数据表－－短信上行表TBL_SMS_MO
结构：
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
);
问题：从表中查询某时间段内某手机发送的短消息，如下SQL语句：
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
返回结果大约需要10分钟，应用于网页查询，简直难以忍受。
分析：
在PL/SQL Developer，点击“Explain Plan”按钮（或F5键），对SQL进行分析，发现缺省使用的索引是IDX_MO_DATE。问题可能出在这里，因为相对于总数量1600万数据来说，都mobile的数据是很少的，如果使用IDX_MO_MOBILE比较容易锁定数据。
如下优化：
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
测试：
按F8运行这个SQL，哇～... ... 2.360s，这就是差别。
http://www.cnblogs.com/ShaYeBlog/archive/2013/07/31/3227244.html

E. 如何选择数据库服务器硬件配置！急

这个....你有没有钱?
按你这么说性能需要提升30倍啊!
需要目前<英特尔>45nm四核至强CPU
不少于2GB的DDR2-1066 ECQ内存(最好能买到低周期的CL 4-4-4-12)
主板买<技嘉>的,这个牌子的服务器主板还是做的不错的!
显卡,用上面主板集成的就行了
硬盘你需要买个上万转的!推荐<西部数据>的!性能不错!
买机箱一定要注意!牢固!结实!
电源买<航嘉>的节能静音的型号,这牌子稳定!省电!

F. 怎么提高网站从服务器读取数据的速度

现在服务器的配置层出不穷，读取速度成为了重中之重，那我们改怎么样来提高服务器的读取速度呢？下面壹基比小喻来教你们几个方法。

1.使用内存数据库,、

内存数据库，其实就是将数据放在内存中直接操作的数据库。相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多。

但是安全性的问题可以说是内存数据库最大的硬伤。因为内存本身有掉电丢失的天然缺陷，因此我们在使用内存数据库的时候，通常需要，提前对内存上的数据采取一些保护机制，比如备份，记录日志，热备或集群，与磁盘数据库同步等方式。对于一些重要性不高但是又想要快速响应用户请求的部分数据可以考虑内存数据库来存储，同时可以定期把数据固化到磁盘。

2.使用RDD

在大数据云计算相关领域的一些应用中，Spark可以用来加快数据处理速度。Spark的核心是RDD，RDD最早来源与Berkeley实验室的一篇论文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效：一是迭代式算法，这在图应用和机器学习领域很常见；二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下，将数据保存在内存中能够极大地提高性能。% n( i. u5 O! m;

3.增加缓存

很多web应用是有大量的静态内容，这些静态内容主要都是一些小文件，并且会被频繁的读，采用Apache以及nginx作为web服务器。在web访问量不大的时候，这两个http服务器可以说是非常的迅速和高效，如果负载量很大的时候，我们可以采用在前端搭建cache服务器，将服务器中的静态资源文件缓存到操作系统内存中直接进行读操作，因为直接从内存读取数据的速度要远大于从硬盘读取。这个其实也是增加内存的成本来降低访问磁盘带来的时间消耗。

4.使用SSD

除了对内存方面的优化，还可以对磁盘这边进行优化。跟传统机械硬盘相比，固态硬盘具有快速读写、质量轻、能耗低以及体积小等特点。但是ssd的价格相比传统机械硬盘要贵，有条件的可以使用ssd来代替机械硬盘。/

5.优化数据库)

大部分的服务器请求最终都是要落到数据库中，随着数据量的增加，数据库的访问速度也会越来越慢。想要提升请求处理速度，必须要对原来的单表进行动刀了。目前主流的Linux服务器使用的数据库要属mysql了，如果我们使用mysql存储的数据单个表的记录达到千万级别的话，查询速度会很慢的。根据业务上合适的规则对数据库进行分区分表，可以有效提高数据库的访问速度，提升服务器的整体性能。另外对于业务上查询请求，在建表的时候可以根据相关需求设置索引等，以提高查询速度。

G. 这样的数据库要求，要多大服务器支撑，要多少的硬件配置

最佳方案是用应用服务器和数据库服务器分离开。
应用服务器跑中间件程序，存储视频数据，中等性能，大容量
数据库服务器跑数据库软件，超强计算性能和磁盘性能

应用服务器
产品型号：I2476132S-E
产品类型：双路四核机架式服务器
处 理 器：Xeon E5506(活动升级)
内 存：2G DDR3 REG ECC
硬 盘：SATA2 500G
机 构：1U机架式
价 格：￥6999
银牌服务
重庆五年免费上门服务，全国三年免费上门服务，关键部件三年以上免费质保。

数据库服务器

标配一颗至强X5650六核12线程处理器，4G DDR3 REG ECC内存，SAS 300G 15000rpm硬盘，2U机架式设计，性能非常不错。如果是3万预算，建议你升级到2颗六核处理器，达成12颗物理核心，24条处理线程（在任务管理中可以看到24个cpu格子- -~），内存升级到12GB DDR3 REG ECC，总价也就在3万元不到。

产品型号：I2696286S-H
产品类型：双路六核机架式服务器
处 理 器：Xeon X5650
内 存：4G DDR3 REG ECC
硬 盘：SAS 300G
机 构：2U机架式
价 格：￥19800
银牌服务
重庆五年免费上门服务，全国三年免费上门服务，关键部件三年以上免费质保。

给你推荐的是国产品牌正睿的服务器产品，他们的产品性价比很高，售后也很完善，3年免费质保，3年免费上门服务，在业界口碑很不错