最近一个项目中需要监测SQLServer数据库中某些表的数据更新情况,于是做了一番POC测试和简单性能的评估.这里使用的是 SQLServer2008的更改跟踪.因为需求原因,没有考虑使用进一步的变更数据捕获.
POC过程如下:
这里我们建立一个测试环境，模拟数据在 Insert ， Update 和 Delete 情况下的跟踪效果。
1 、测试脚本的准备，下面脚本建立一个新的数据库环境，并作相应的跟踪配置后向表中添加删除更改数据。
Use master
go
/***
1 、建立测试环境：生成一个带主键的测试表 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 、配置数据库和表的更改跟踪参数
*/
ALTER DATABASE db_Trace_test SET
CHANGE_TRACKING = ON (
AUTO_CLEANUP = ON , -- 打开自动清理选项
CHANGE_RETENTION = 1 HOURS -- 数据保存期为时
);
ALTER TABLE dbo . T_Trace ENABLE CHANGE_TRACKING
go
/***
3 、向表中增加修改删除数据
*/
insert into T_Trace values ( 1 , ' 上海 ' ),( 2 , ' 北京 ' ),( 3 , ' 广州 ' )
delete from T_Trace where id = 3
update T_Trace set name = ' 天津 ' where id = 1
2 、跟踪分析，测试脚本和效果如下
/***
4 、获取更改过的数据
*/
SELECT
CHG . Sys_Change_Version as 序 列 , id as 主键 , Sys_change_Operation as 操 作
FROM CHANGETABLE ( CHANGES dbo . T_Trace , 0 ) CHG
order by CHG . Sys_Change_Version
/*
其中，测试脚本中函数 CHANGETABLE 的第二个参数 0 代表查询开始的事物操作序列，这三条数据分别表示两个插入（ I ）和一个删除（ D ）操作并且用主键 ID 标识出来。
* 这里主键为 1 的数据标志为插入，是因为 Insert 和 Update 是在同一个跟踪事务中查询出来的。
3 、调整跟踪范围参数，我们从序列为 2 的操作开始跟踪，这样可以跟踪到测试数据的 Update 语句：
SELECT
CHG . Sys_Change_Version as 序列 , id as 主键 , Sys_change_Operation as 操作
FROM CHANGETABLE ( CHANGES dbo . T_Trace , 2) CHG
order by CHG . Sys_Change_Version 这个结果则表示，主键为 1 的数据数据执行过更新操作 (U)
1、硬件测试环境：
2 、软件测试环境：
Windows 2008Server ， SQLServer2008
3 、样本数据：
/--**--/
4 、测试结果：其中判断和提取更新表示查询时间，包含了返回到 SQLServer 客户端的传输时间。
| 序列 | 源表数据 | 操作 | 判断更新 | 提取更新 |
| 1 | 1000 条 | Delete 语句删除 1000 条 | 0 秒 | 无 |
| 2 | 0 条 | Insert 语句插入 100 条 | 0 秒 | 0 秒 |
| 3 | 100 条 | Insert 语句插入 1000 条 | 0 秒 | 0 秒 |
| 4 | 1100 条 | Insert 语句插入 10000 条 | 0 秒 | 0 秒 |
| 5 | 11100 条 | Insert 语句插入 100000 条 | 3 秒 | 4 秒 |
| 6 | 111100 条 | Insert 语句插入 100000 条 | 6 秒 | 7 秒 |
| 7 | 211100 条 | Insert 语句插入 100000 条 | 7 秒 | 11 秒 |
| 8 | 311100 条 | Delete 语句删除 100 条 | 0 秒 | 无 |
| 9 | 311100 条 | Update 语句更新 100 条 | 0 秒 | 0 秒 |
| 10 | 311100 条 | Update 语句更新 1000 条 | 0 秒 | 0 秒 |
| 11 | 311100 条 | Update 语句更新 10000 条 | 0 秒 | 0 秒 |
5 、测试评估：
在变更数据量万级的情况下，可以很快地响应跟踪结果并提取出所需要的数据。