我们在 SQL 表中有数百万条记录，我们对这些数据运行非常复杂的分析以生成报告。
随着表格的增长和额外记录的添加，计算时间也在增加，用户必须等待很长时间才能加载网页。
我们正在考虑使用像 AppFabric 这样的分布式缓存在应用程序加载时将数据加载到内存中，然后从内存中的数据运行我们的报告。这应该会稍微改善响应时间，因为现在数据在内存中而不是磁盘中。
在我们采取行动并实施之前，我想检查并了解其他人在做什么，以及在内存中加载数据、缓存等的一些最佳技术和实践是什么。当然，你不只是用 100 来加载整个表内存中的数百万条记录...？？
我也在研究 OLAP / 数据仓库，这可能会给我们带来更好的性能而不是缓存。
复杂报告的解决方案是预先计算，因此如果您正在查看 OLAP，您就走在了正确的道路上。
您是否考虑过对数据库进行分区？我们为我们最大的数据库执行此操作。
话虽如此，正确使用应用结构缓存将大大提高大多数 IO 繁重的应用程序的性能。
我们在一个 SQL 表中有数百万条记录，
糟糕的政策。平面文件更好。
我们对这些数据进行非常复杂的分析以生成报告。
在某些情况下，您会更乐意将相关子集加载到 SQL 中。
随着表的增长和更多记录的添加，计算时间也在增加
这就是过度使用数据库的后果。少用它。
我们正在考虑使用像 AppFabric 这样的分布式缓存......
也许。然而，平面文件比 RDBMS 更快且更具可扩展性。
也在研究 OLAP / 数据仓库
好计划。立即购买 Kimball 的书。你不需要更多的技术。您只需要更好地使用平面文件作为主要文件，并将 SQL 作为用户临时查询（针对子集）的地方。