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我们正在执行物理量的测量并使用数据库 (MSSQLSERVER2014) 来分析数据。数据从文件（二进制/文本）中读取到我们的数据库中。

我们目前有以下数据表的数据结构：

  • 数据ID（PK，Bigint）
  • 文件 ID (FK, int)
  • 参数 ID (FK, int)
  • UnitID (FK, smallint)
  • 时间（日期时间）
  • 价值（真实）

该表变大（> 1.000.000.000 行），但大多数 SELECT 语句在可接受的时间内执行。

当一个文件或一组文件的分析完成后，我们删除数据以防止数据库堵塞。由于我们保留了原始文件，因此我们始终可以取回数据。使用“DELETE FROM [Data] WHERE [FileID] IN (...)”删除这些行需要很长时间（> 1 天并不罕见）。我还没有尝试过将我们想要保留的数据复制到临时表、截断 [Data] 表并从临时表中恢复数据的性能，因为感觉不对。

为了提高 DELETE 和 SELECT 语句的性能，我正在考虑为每个文件创建一个表，而不是将所有数据转储到一个大表中。这套新表的设计可能如下：

  • 数据ID（PK，Bigint）
  • 参数 ID (FK, int)
  • UnitID (FK, smallint)
  • 时间（日期时间）
  • 价值（真实）

TableName 可以存储在我们的表中，该表跟踪所有文件。要删除文件的数据，我们可以 DROP 表。

这是这种情况的好习惯还是有其他（更好的）技术？

由于我们还使用 EntityFramework 将数据库映射到对象，这些“动态”表会使事情复杂化，但让它工作并非不可能。

其他选项可能是完全放弃 SQL 并使用（noSQL）替代方案？

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