一.什么情况下需要重建索引 1.碎片过多(参考值:>20%) 索引碎片如何产生,请移步至< T-SQL查询高级—SQL Server索引中的碎片和填充因子> 2.填充度过低(参考值:<75%) 导致填充度过低的可能原因:①.有删除 ②.有分区表 ③.聚集索引不是数字 ④.数据百万以内,比较少 二.重建索引 ) ONLINE:在线执行,减少重建过程中的锁 (执行时间延长) MAXDOP :手动配置用于运行索引语句的最大处理器数 值 说明 0 指定服务器根据当前系统工作负荷确定所使用的…

http://blog.csdn.net/leshami/article/details/23763963 索引重建是一个争论不休被不断热烈讨论的议题.当然Oracle官方也有自己的观点,我们很多DBA也是遵循这一准则来重建索引,那就是Oracle建议对于索引深度超过4级以及已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20% 这2种情形下需要重建索引.近来Oracle也提出了一些与之相反的观点,就是强烈建议不要定期重建索引.本文是参考了1525787.1并进行相应描述. 1.重建索引的理由 a.O…

每周日2点进行”一致性检查“ 每周六1点进行”重建索引“,重建索引会自动完成更新统计信息操作…

SQL> select count(*) from test_idx; COUNT(*) ---------- 19087751 SQL> select segment_name,segment_type,bytes/1024/1024 as MB from user_segments where segment_name='TEST_IDX'; SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE MB ------------------------------ --------------…

MSSQL Rebuild(重建)索引 前的项目是做数据库的归档,在每次archive后都需要对原数据库的索引进行rebuild,以减少索引碎片,于是乎就自己写了一段sql: DECLARE @tablename VARCHAR(50)DECLARE @indexname VARCHAR(50)DECLARE @cmdsql NVARCHAR(MAX)DECLARE index_cursor CURSORFOR SELECT  OBJECT_NAME(object_id) AS Table_Na…

表已有数据,150万+,执行一个group by 的查询出现超时,一个一个条件减少尝试,前几个where条件不超时,而在加上最后一个条件时就超时了. 分析表的索引建立情况:DBCC showcontig('Table') DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'Table'' 表... 表: 'Table'' (53575229):索引 ID: 1,数据库 ID: 14 已执行 TABLE 级别的扫描. - 扫描页数................................: 228 …

原文来自:http://www.sqlskills.com/blogs/paul/mixed-pages-removed-index-rebuild/ 在SQL SERVER 中,区是管理空间的基本单位,连续的8个页为一分区,分区可分为混合区和统一区(也叫独占区),混合区内存放一个或多个对象的数据,统一区只存放一个对象的数据.为提高空间的利用率,对于新表或索引,会先从混合区上分配页,当表或索引增长到 8 页时,将变成使用统一区进行后续分配. 让我们来测试下 首先,创建测试数据 --=======…

重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签.重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签. 可以通过索引来实现多个操作 - 重新排序现有数据以匹配一组新的标签. 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记. 示例 import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'), 'x': np.lin…

重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签. 可以通过索引来实现多个操作: 重新排序现有数据以匹配一组新的标签. 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记. import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'), 'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N), 'y': n…

背景 众所周知,Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎,为⽤户提供搜索服务.当我们决定存储某种数据,在创建索引的时候就需要将数据结构,即Mapping确定下来,于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变. 那如果后续业务发生变化,需要改变数据结构或者更换ES更换分词器怎么办呢?为此,Elastic团队提供了很多通过辅助⼯具来帮助开发⼈员进⾏重建索引的方案. 如果对 reindex API 不熟悉,那么在遇到重构的时候,必然事倍功半,效率低下.反之,就可以方便地进行索引重构,省时省力…