一个网络解决方案的多个数据库

假设您还没有开始编写应用程序或数据库，但确实了解数据的范围（即使随着时间的推移会有所改变）：不，您没有想太多。我不会花几个月的时间思考系统设计的这一方面，但完全不考虑它有点愚蠢，因为重构应用程序代码比重构数据库要容易得多（因为数据库包括“状态”）。

我对多租户系统的偏好，尤其是在处理大量数据和/或客户端之间数据大小差异很大的情况下，是走数据库每个客户的路线。任何方法显然都有优点和缺点，但这是我经历过几次并尝试两种方法后看到的：

优点

• 一个客户不会对另一个性能产生不利影响。当客户的数据量差异很大时，这主要是一个问题，因为参数嗅探将为传递到存储过程中的第一个 CustomerID 缓存计划，并且该 CustomerID 可能有 1000 万行，而下一次调用存储过程是为了有 1,000 行的客户。
• 您不需要在每个CustomerID表中都有一个字段（查找表除外）。这使索引编制和性能调整变得复杂。
• 当忘记在所有 JOIN 条件和 WHERE 条件（笛卡尔积或只是客户 A 看到客户 B 的数据）中包含 CustomerID 字段时，您不必担心跨客户数据隐私问题。
• 当客户离开时，您只需关闭他们的数据库并将其存档。无需担心清除过时数据。
• 如果客户需要他们的数据，您可以简单地向他们发送他们的数据库，而不必担心跨客户数据问题。
• 您可以在更靠近每个特定客户的地理位置托管客户数据库，尤其是在使用基于云的系统（如 Azure SQL 数据库、AWS 等）时。

缺点

• 应用程序代码连接需要考虑数据库，而不仅仅是服务器
• 如果您在 ConnectionString 中包含数据库而不是在建立连接后更改数据库上下文，则连接池碎片的可能性更大
• 数据库代码发布变得有点复杂，因为它们需要应用于所有数据库（尽管有一些方法可以最大限度地减少这种复杂性）
• 如果您没有可靠的发布流程（正上方的项目），则客户之间使用不同代码/架构的可能性会增加，这将是一场维护噩梦
• 支持变得有点复杂，因为您现在需要知道去哪个数据库而不是只需要一个 CustomerID
• 如果客户模型发生变化，以至于将来客户 A和客户 B 的“母”公司可以成为真正的客户，那么它们将位于两个独立的数据库中，并且更难作为单个实体进行管理和报告。
• 现在您有 200 多个数据库，备份变得有点复杂（尽管有一些方法可以最大限度地减少这种复杂性）

关于拥有单个 SystemData 数据库的想法以及无法跨数据库 FK 的相关问题：您希望有多少系统查找数据？假设它不是 1 GB 的数据，您可以在每个名为“系统”或“通用”或“查找”或其他名称的客户数据库中创建一个架构，并将数据加载到该架构中的所有客户数据库中。然后你可以 FK 到那些表。通过为每个客户拥有一个数据库，您将已经需要一个发布过程，以完全相同的方式更新每个客户数据库的代码和模式（这样它们始终与通用结构同步），因此更新查找表是正确的进入那个过程。这里的主要缺点是您要为每个客户数据库复制此数据，大概 200 次？但那是多年来的过程。你不是

另外，请记住，表分区不是“分片”（就像您可能会想到的 MongoDB 或 PostgreSQL/GreenPlum 等）。它并不是要神奇地解决多租户或分布式数据的问题。它旨在处理快速有效地处理批量数据加载和卸载的问题。它在预期目的方面做得很好。有时它甚至可以帮助查询非常大的表（10 亿行或更多）。但是索引和统计信息仍然是针对每个表的，而不是针对每个分区的（尽管您可以为每个分区键创建过滤索引/统计信息以帮助弥补这一点）。虽然您可以（在较新的版本中）为每个分区重建索引，但从 SQL Server 2012 开始，索引不再“免费”UPDATE STATISTICS WITH FULL SCAN在进行 REBUILD 时，如果它们已分区！非分区索引仍然可以:-)。

对于它的价值，我在一个多租户系统上工作，该系统确实尝试以这种方式使用表分区（这不是我的主意）。它引起了很多头痛、沮丧、额外的工作来试图修复奇怪的执行计划，并且在几年之后，大多数人一致认为它可能不应该被完成。