重建索引

 use DATABASE_NAME;

 DECLARE @TableName VARCHAR(255)
DECLARE @sql NVARCHAR(500)
DECLARE @fillfactor INT
SET @fillfactor = 80
DECLARE TableCursor CURSOR FOR
SELECT OBJECT_SCHEMA_NAME([object_id])+'.['+name+']' AS TableName
FROM sys.tables w
OPEN TableCursor
FETCH NEXT FROM TableCursor INTO @TableName
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN
SET @sql = 'ALTER INDEX ALL ON ' + @TableName + ' REBUILD WITH (ONLINE=off,FILLFACTOR=80);' --' REBUILD WITH (FILLFACTOR = ' + CONVERT(VARCHAR(3),@fillfactor) + ')'
exec (@sql)
FETCH NEXT FROM TableCursor INTO @TableName
END
CLOSE TableCursor
DEALLOCATE TableCursor
GO

查询索引碎片

use DATABASE_NAME;
SELECT dbschemas.[name] as 'Schema',
dbtables.[name] as 'Table',
dbindexes.[name] as 'Index',
indexstats.alloc_unit_type_desc,
indexstats.avg_fragmentation_in_percent,
indexstats.page_count
FROM sys.dm_db_index_physical_stats (DB_ID(), NULL, NULL, NULL, NULL) AS indexstats
INNER JOIN sys.tables dbtables on dbtables.[object_id] = indexstats.[object_id]
INNER JOIN sys.schemas dbschemas on dbtables.[schema_id] = dbschemas.[schema_id]
INNER JOIN sys.indexes AS dbindexes ON dbindexes.[object_id] = indexstats.[object_id]
AND indexstats.index_id = dbindexes.index_id
WHERE indexstats.database_id = DB_ID() and dbindexes.[name] not like 'pk_%'
ORDER BY indexstats.avg_fragmentation_in_percent * page_count desc

SQL SERVER 查询与整理索引碎片的更多相关文章

  1. SQL Server通过整理索引碎片和重建索引提高速度

    本文章转载:http://database.51cto.com/art/201108/282408.htm SQL Server数据库中,当索引碎片太多时,就会拖慢数据库查询的速度.这时我们可以通过整 ...

  2. SQL Server 查询性能优化 相关文章

    来自: SQL Server 查询性能优化——堆表.碎片与索引(一) SQL Server 查询性能优化——堆表.碎片与索引(二) SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一) SQL Ser ...

  3. 提升SQL Server速度整理索引碎片

    转载:http://wenku.baidu.com/view/f64c8a707fd5360cba1adbea.html SQL Server2005索引碎片分析和解决方法   毫无疑问,给表添加索引 ...

  4. [转]SQL SERVER整理索引碎片测试

    SQL SERVER整理索引碎片测试 SQL SERVER整理索引的方法也就这么几种,而且老是自作聪明的加入智能判断很不爽,还是比DBMS_ADVISOR差远了: 1SQL SERVER 2000/2 ...

  5. SQL Server查询性能优化——堆表、碎片与索引(一)

    SQL Server在堆表中查询数据时,是不知道到底有多少数据行符合你所指定的查找条件,它将根据指定的查询条件把数据表的全部数据都查找 一遍.如果有可采用的索引,SQL Server只需要在索引层级查 ...

  6. SQL Server查询性能优化——堆表、碎片与索引(二)

    本文是对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)的一些总结.  第一:先对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)中的例一的SET STATISTICS IO之 ...

  7. [转]整理索引碎片,提升SQL Server速度

    数据库表A有十万条记录,查询速度本来还可以,但导入一千条数据后,问题出现了.当选择的数据在原十万条记录之间时,速度还是挺快的:但当选择的数据在这一千条数据之间时,速度变得奇慢. 凭经验,这是索引碎片问 ...

  8. SQL Server查询性能优化——覆盖索引(二)

    在SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一)中讲了覆盖索引的一些理论. 本文将具体讲一下使用不同索引对查询性能的影响. 下面通过实例,来查看不同的索引结构,如聚集索引.非聚集索引.组合索引等 ...

  9. 数据库表设计时一对一关系存在的必要性 数据库一对一、一对多、多对多设计 面试逻辑题3.31 sql server 查询某个表被哪些存储过程调用 DataTable根据字段去重 .Net Core Cors中间件解析 分析MySQL中哪些情况下数据库索引会失效

    数据库表设计时一对一关系存在的必要性 2017年07月24日 10:01:07 阅读数:694 在表设计过程中,我无意中觉得一对一关系觉得好没道理,直接放到一张表中不就可以了吗?真是说,网上信息什么都 ...

随机推荐

  1. LeetCode算法扫题系列19

    原创作品,可以转载,但是请标注出处地址:https://www.cnblogs.com/V1haoge/p/9104677.html LeetCode算法第19题(难度:中等) 题目:给定一个链表,删 ...

  2. Java——代码块

    前言 在程序编写之中可以直接使用{...}定义的一段语句就是代码块.根据代码块的位置以及关键字的不同可以分为4种:普通代码块.构造块.静态块以及同步代码块(多线程相关).下面将先介绍前3种以及Java ...

  3. SHELL脚本--read命令

    bash&shell系列文章:http://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/7048359.html 1.1 shell read简介 要与Linux交互,脚本获取 ...

  4. MySQL中间件之ProxySQL(10):读写分离方法论

    返回ProxySQL系列文章:http://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/7586194.html 1.不同类型的读写分离 数据库中间件最基本的功能就是实现读写分离,Pr ...

  5. Sklearn中二分类问题的交叉熵计算

    二分类问题的交叉熵   在二分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数.对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在二分类问题中,其取值只可能为集 ...

  6. Python图像处理之验证码识别

      在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract ...

  7. WCF、WebAPI、WCFREST、WebService之间的区别【转载】

    在.net平台下,有大量的技术让你创建一个HTTP服务,像Web Service,WCF,现在又出了Web API.在.net平台下,你有很多的选择来构建一个HTTP Services.我分享一下我对 ...

  8. [转]Mysql FROM_UNIXTIME as UTC

    本文转自:https://stackoverflow.com/questions/18276768/mysql-from-unixtime-as-utc You would be better off ...

  9. eclipse项目导入之后,项目内无报错,项目头有红色叉号。

    解决方法:右击项目之后选择properties,先看buildpath是不是有不一样的地方需要改成自己用的jdk与tomcat 之后看是否是项目之前用的tomcat与自己的不一样,如图 再更改过之后问 ...

  10. T-SQL:qualify和window 使用(十七)

    1.qualify 是一个潜在的额外筛选器 主要用于对开窗函数的数据筛选 SELECT orderid, orderdate, val, RANK() OVER(ORDER BY val DESC) ...