索引,可以增加查询速度,若没有索引,每次查询都必须是全表查询.例如,搜索某个记录时(如name="gdpuzxs")时,需要全表扫描一下,因为不知道有多少个name="gdpuzxs"的记录.若在字段name上建立了索引,oracle会构建索引条目(name:rowid),每次查询,可以快速定位到这行记录. (1)位图索引 oracle的索引主要有B树索引以及位图索引.这里主要总结一下B树索引,主要有根节点,分支节点,叶子节点,结构图如下: 每个索引条目都是按照升序

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

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

数据库存储本身是无序的,建立了聚集索引,会按照聚集索引物理顺序存入硬盘.既键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序 多数情况下,数据库读取频率远高于写入频率,索引的存在 为了读取速度牺牲写入速度 页 为最小单位 8kb 区 物理连续的页(8页)的集合 内部碎片 数据库页内部产生的碎片,外部反之 碎片的产生: 有一个表里有8条数据,已经将一页填满,这个时候要插入第九条数据,页也就分裂了.这就产生了内部碎片.如下图所示(excel示意一下  懒癌晚期) 注: 不会将9单独分到第二页,索引B+树存储,

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

索引扫描(Index scan) 我们先通过index查找到数据对应的rowid值(对于非唯一索引可能返回多个rowid值),然后根据rowid直接从表中得到具体的数据,这种查找方式称为索引扫描或索引查找(index lookup).一个rowid唯一的表示一行数据,该行对应的数据块是通过一次i/o得到的,在此情况下该次i/o只会读取一个数据库块.在索引中,除了存储每个索引的值外,索引还存储具有此值的行对应的ROWID值.索引扫描可以由2步组成: (1) 扫描索引得到对应的rowid值. (2)

alter table test enable row movement; alter table test shrink space; execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'&owner',tabname=>'&table_name', estimate_percent=>null,method_opt=>'for all columns' ,degree=>2,cascade=>true);

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

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

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'); -

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理索引碎片和重建索引来解决,本文我们主要就介绍了这部分内容,希望能够对您有所帮助.   SQL Server数据库操作中,当数据库中的记录比较多的时候,我们可以通过索引来实现查询.但是当索引碎片太多的时候,就会很严重地影响到查询的速度.这时候我们可以采取两种方法来解决:一种时整理索引碎片,另一种是重

铺垫知识点: 数据库存储本身是无序的,建立了聚集索引,会按照聚集索引物理顺序存入硬盘.既键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序 多数情况下,数据库读取频率远高于写入频率,索引的存在 为了读取速度牺牲写入速度 页 为最小单位 8kb 区 物理连续的页(8页)的集合 内部碎片 数据库页内部产生的碎片,外部反之 碎片的产生: 有一个表里有8条数据,已经将一页填满,这个时候要插入第九条数据,页也就分裂了.这就产生了内部碎片.如下图所示(excel示意一下  懒癌晚期) 注: 不会将9单独分到第二页,索

1.分析表与索引(analyze 不会重建索引)   analyze table tablename compute statistics 等同于 analyze table tablename compute statistics for table for all indexes for all columns for table 的统计信息存在于视图:user_tables .all_tables.dba_tables for all indexes 的统计信息存在于视图: user_in

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

该指数是一个有力的武器,以提高数据库的查询性能. 没有索引,喜欢同样的标签库没有书籍,找书,他们想预订比登天还难.中,尤其是在批量的DML的情形下会产生对应的碎片.以及B树高度会发生对应变化.因此能够对这些变化较大的索引进行重构以提高性能.N久曾经Oracle建议我们定期重建那些高度为4.已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20%的这些表上的索引.但Oracle如今强烈建议不要定期重建索引. 详细能够參考文章:Oracle 重建索引的必要性. 虽然如此重建索引还是有必要的.仅仅是不建议定期

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

SQL Server 版本是 2008 R2. 查询数据库索引碎片情况的 SQL 语句(来源): SELECT OBJECT_NAME(ind.OBJECT_ID) AS TableName, ind.name AS IndexName, indexstats.index_type_desc AS IndexType, indexstats.avg_fragmentation_in_percent FROM sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(), NULL

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 

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