一.为什么会产生碎片 简单的说,删除数据必然会在数据文件中造成不连续的空白空间,而当插入数据时,这些空白空间则会被利用起来.于是造成了数据的存储位置不连续,以及物理存储顺序与理论上的排序顺序不同,这种是数据碎片.实际上数据碎片分为两种,一种是单行数据碎片,另一种是多行数据碎片.前者的意思就是一行数据,被分成N个片段,存储在N个位置.后者的就是多行数据并未按照逻辑上的顺序排列.当有大量的删除和插入操作时,必然会产生很多未使用的空白空间,这些空间就是多出来的额外空间.索引也是文件数据,所以也会产生索

MySQL表碎片整理 1. 计算碎片大小 2. 整理碎片 2.1 使用alter table table_name engine = innodb命令进行整理. 2.2 使用pt-online-schema-change工具也能进行在线整理表结构,收集碎片等操作. 2.3 使用optimize table命令,整理碎片. 3. 整理表碎片shell脚本 1. 计算碎片大小 要整理碎片,首先要了解碎片的计算方法. 可以通过show table [from|in db_name] status li

确认表的类型与存储引擎,是否全部是innodb select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,TABLE_TYPE,ENGINE,VERSION,ROW_FORMAT,TABLE_ROWS from information_schema.tables where lower(ENGINE)='innodb' and TABLE_SCHEMA not in ('mysql','information_schema','performance_schema'); #查看库中碎片率超过

整理表碎片通常的方法是move表,当然move是不能在线进行的,而且move后相应的索引也会失效,oracle针对上述不足,在10g时加入了shrink,那这个方法能不能在生产中使用呢?       shrink的一个优点是能在线进行,不影响表上的DML操作,当然,并发的DML操作在shrink结束的时刻会出现短暂的block:shrink的另外一个优点是在碎片整理结束后,表上相关的index仍然enable.对于第二点进一步说明下,shrink在整理表碎片的时候,行源的rowid已经发生改变,

MYSQL优化之碎片整理   在MySQL中,我们经常会使用VARCHAR.TEXT.BLOB等可变长度的文本数据类型.不过,当我们使用这些数据类型之后,我们就不得不做一些额外的工作--MySQL数据表碎片整理. 那么,为什么在使用这些数据类型之后,我们就要对MySQL定期进行碎片整理呢? 条测试数据. --创建DEMO表 CREATE TABLE DEMO( id int unsigned, body text ) engine=myisam charset=utf8;   条测试数据 INS

MySQL大表清理 生产环境data库业务表base_data大小:500G,data_free:31G mysql> SELECT table_schema,table_name,data_free/1024/1024 AS data_free_MB FROM information_schema.tables WHERE engine LIKE 'InnoDB'  AND data_free > 100*1024*1024; mysql> show create table base

小漫画 来,先来看小漫画陶冶一下情操 OK,这里就说了.假设,你有一个表erp,如果你直接进行下面的命令 drop table erp 这个时候所有的mysql的相关进程都会停止,直到drop结束,mysql才会恢复执行.出现这个情况的原因就是因为,在drop table的时候,innodb维护了一个全局锁,drop完毕锁就释放了. 这意味着,如果在白天,访问量非常大的时候,如果你在不做任何处理措施的情况下,执行了删大表的命令,整个mysql就挂在那了,在删表期间,QPS会严重下滑,然后产品经理

转自:http://database.51cto.com/art/201808/582324.htm OK,这里就说了.假设,你有一个表erp,如果你直接进行下面的命令: drop table erp 这个时候所有的mysql的相关进程都会停止,直到drop结束,mysql才会恢复执行.出现这个情况的原因就是因为,在drop table的时候,innodb维护了一个全局锁,drop完毕锁就释放了. 这意味着,如果在白天,访问量非常大的时候,如果你在不做任何处理措施的情况下,执行了删大表的命令,整

MySQL表碎片化(Table Fragmentation)的原因 关于MySQL中表碎片化(Table Fragmentation)产生的原因,简单总结一下,MySQL Engine不同,碎片化的原因可能也有所差别.这里没有深入理解.分析这些差别.此文仅以InnoDB引擎为主.总结如有不足或错误的地方,敬请指出. InnoDB表的数据存储在页(page)中,每个页可以存放多条记录.这些记录以树形结构组织,这颗树称为B+树索引.表中数据和辅助索引都是使用B+树结构.维护表中所有数据的这颗B+树索

Oracle 数据库整理表碎片 转载:http://kyle.xlau.org/posts/table-fragmentation.html 表碎片的来源 当针对一个表的删除操作很多时,表会产生大量碎片.删除操作释放的空间不会被插入操作立即重用,甚至永远也不会被重用. 怎样确定是否有表碎片 -- 收集表统计信息 SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SCHEMA_NAME',tabname=> 'TABLE_NAME'); -

Oracle表碎片查询以及整理(高水位线) 1.表碎片的来源 当针对一个表的删除操作很多时,表会产生大量碎片.删除操作释放的空间不会被插入操作立即重用,甚至永远也不会被重用. 2.怎样确定是否有表碎片 收集表统计信息SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SCHEMA_NAME',tabname=> 'TABLE_NAME'); -- 确定碎片程度 /* Formatted on 2017/9/21 14:14:37 (QP5

操作环境:ubuntu 14.10   mysql 5.6.25 对含有BLOB或TEXT字段的表,若经常做修改或删除类的操作,需要定期执行OPTIMIZE TABLE命令来整理碎片. 1.create table t1(id varchar(64), content text)engine=myisam, default charset=utf8; 存储引擎使用myisam 2.插入数据 insert into t1 values(1, repeat('tony', 100));       

本次测试环境是 mysql 5.7.23,表空间为每个表单独表空间 mysql> sHOW VARIABLES LIKE 'innodb_file_per_tabl%'; +-----------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-----------------------+-------+ | innodb_file_per_table | ON | +-----------------------+-------+ 1 row

官方建议: InnoDB Tables If you are deleting many rows from a large table, you may exceed the lock table size for an InnoDB table. To avoid this problem, or simply to minimize the time that the table remains locked, the following strategy (which does not

先来说一下什么是碎片,怎么知道碎片有多大! 简单的说,删除数据必然会在数据文件中造成不连续的空白空间,而当插入数据时,这些空白空间则会被利用起来.于是造成了数据的存储位置不连续,以及物理存储顺序与理论上的排序顺序不同,这种是数据碎片.实际上数据碎片分为两种,一种是单行数据碎片,另一种是多行数据碎片.前者的意思就是一行数据,被分成N个片段,存储在N个位置.后者的就是多行数据并未按照逻辑上的顺序排列.当有大量的删除和插入操作时,必然会产生很多未使用的空白空间,这些空间就是多出来的额外空间.索引也是文

MYSQL之磁盘碎片整理 清澈,细流涓涓的爱 数据库引擎以InnoDB为主 1.磁盘碎片是什么 ​ InnoDB表的数据存储在页中,每个页可以存放多条记录,这些记录以树形结构组织,这棵树称为B+树. ​ 聚簇索引的叶子结点包含行中所有字段的值,辅助索引的叶子结点包含索引列和主键列. ​ 在InnoDB中,删除一些行,这些行只是被标记已删除,而不会立即删除,个人认为和电脑的清除磁盘相同,之后可以通过覆盖旧数据实现删除,InnDB的Purge线程会异步的清理这些没用的索引键和行.但是依然不会把这些释

本文讲述了SQL SERVER中碎片产生的原理,内部碎片和外部碎片的概念.以及解决碎片的办法和填充因子.在数据库中,往往每一个对于某一方面性能增加的功能也会伴随着另一方面性能的减弱.系统的学习数据库知识,从而根据具体情况进行权衡,是dba和开发人员的必修课   本文需要你对索引和SQL中数据的存储方式有一定了解 在SQL Server中,存储数据的最小单位是页,每一页所能容纳的数据为8060字节.而页的组织方式是通过B树结构(表上没有聚集索引则为堆结构,不在本文讨论之列)如下图: 在聚集索引B树

SQLServer提供了一个数据库命令——DBCC SHOWCONTIG——来确定一个指定的表或索引是否有碎片.  示例: DBCC SHOWCONTIG语法: 显示指定的表的数据和索引的碎片信息. DBCC SHOWCONTIG  [ ( { 'table_name' | table_id | 'view_name' | view_id } [ , 'index_name' | index_id ] )]  [ WITH { [ , [ ALL_INDEXES ] ] [ , [ TABLER

转自: 1.http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d2675450101ks6i.html 2.http://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2012/01/06/2313897.html#!comments       一.概述 SQLServer提供了一个数据库命令——DBCC SHOWCONTIG——来确定一个指定的表或索引是否有碎片.  示例: 显示数据库里所有索引的碎片信息 DBCC SHOWCONTIG WITH ALL_I

概述 索引分为B树索引和位图索引.我们主要研究B树索引,B树索引如下图(图片源自网络):