本文我们将重点给出动态视图法发现数据库中缺失的索引.对于索引的调整和新建将不在本文阐述范围,后续将陆续分享相关经验. sys.dm_db_missing_index_details 缺失索引明细,包括相等列,不等列以及包含列,执行如下脚本,并查看结果 USE WideWorldImporters;GOSELECT * FROM sys.dm_db_missing_index_details; 从结果可以看出,所有数据库中,缺失索引的表或索引视图都被列出来了.但是否需要把列出来的缺失索引都直接建上

转:http://www.cnblogs.com/kissdodog/archive/2013/06/14/3135412.html 实际上,索引的维护主要包括以下两个方面: 页拆分 碎片 这两个问题都和页密度有关,虽然两者的表现形式在本质上有所区别,但是故障排除工具是一样的,因为处理是相同的. 对于非常小的表(比64KB小得多),一个区中的页面可能属于多余一个的索引或表---这被称为混合区.如果数据库中有太多的小表,混合区帮助SQL Server节约磁盘空间. 随着表(或索引)增长并且请求超过

实际上,索引的维护主要包括以下两个方面: 页拆分 碎片 这两个问题都和页密度有关,虽然两者的表现形式在本质上有所区别,但是故障排除工具是一样的,因为处理是相同的. 对于非常小的表(比64KB小得多),一个区中的页面可能属于多余一个的索引或表---这被称为混合区.如果数据库中有太多的小表,混合区帮助SQL Server节约磁盘空间. 随着表(或索引)增长并且请求超过8个页面,SQL Server创建专用于该表(或索引)的区并且从该区中分配页面.这样一个区被称为统一区,它可以为多达8个相同表或索引的

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,

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

一.非聚集索引维护 非聚集索引的行定位器值保持相同的聚集索引值,即使该聚集索引列物理上重新定位后,也是如此. 为了优化这个维护开销,SQL Server添加一个指向旧数据页的指针,以在页面分割之后指向新的数据页面,而不是更新所有相关非聚集索引的行定位器.这样,虽然降低了非聚集索引的维护开销,但是增加了从非聚集索引行到数据行的导航开销,因为添加了一个旧数据页面和信数据页面之间的连接.因此,将聚集索引作为行定位器降低了非聚集索引相关的开销. 二.定义书签查找 当一个查询请求不是优化器选择的非聚集索引

一.存储结构 在SQL Server中,有许多不同的可用排列规则选项. 二进制:按字符的数字表示形式排序(ASCII码中,用数字32表示空格,用68表示字母"D").因为所有内容都表示为数字,所以处理起来速度最快,遗憾的是,它并不总是如人们所想象,在WHERE子句中进行比较时,使用该选项会造成严重的混乱. 字典顺序:这种排序方式与在字典中看到的排序方式一样,但是少有不同,可以设置大量不同的额外选项来决定是否区分大小写.音调和字符集. 1.平衡树(B-树) 平衡树或B-树仅是提供了一种以

原文:[译]SQL Server索引进阶第八篇:唯一索引     索引设计是数据库设计中比较重要的一个环节,对数据库的性能其中至关重要的作用,但是索引的设计却又不是那么容易的事情,性能也不是那么轻易就获取到的,很多的技术人员因为不恰当的创建索引,最后使得其效果适得其反,可以说"成也索引,败也索引".     本系列文章来自Stairway to SQL Server Indexes,翻译和整理后发布在agilesharp和博客园,希望对广大的技术朋友在如何使用索引上有所帮助.   唯一

一.存储结构 在SQL Server中,有许多不同的可用排列规则选项. 二进制:按字符的数字表示形式排序(ASCII码中,用数字32表示空格,用68表示字母"D").因为所有内容都表示为数字,所以处理起来速度最快,遗憾的是,它并不总是如人们所想象,在WHERE子句中进行比较时,使用该选项会造成严重的混乱. 字典顺序:这种排序方式与在字典中看到的排序方式一样,但是少有不同,可以设置大量不同的额外选项来决定是否区分大小写.音调和字符集. 1.平衡树(B-树) 平衡树或B-树仅是提供了一种以

转载:SQL Server 索引结构及其使用(一) 作者:freedk 一.深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼

一.索引的图形界面操作 SQL Server非常强大的就是图形界面操作.关于索引方面也一样那么强大,很多操作比如说重建索引啊,查看各种统计信息啊,都能够通过图形界面快速查看和操作,下面来看看SQL Server索引方面的GUI操作. 二.索引统计信息的图形界面操作

SQL Server索引的设计主要考虑因素如下: 检查WHERE条件和连接条件列: 使用窄索引: 检查列的选择性: 检查列的数据类型: 考虑列顺序: 考虑索引类型(聚集索引OR非聚集索引): 一.检查WHERE条件列和链接条件列 当一个查询提交到SQL Server时,查询优化器尝试为查询中引用的所有表查找最佳的数据访问机制.下面列出查询优化器针对WHERE和连接的工作方式: 优化器识别WHERE子句和连接条件中包含的列. 接着优化器检查这些列上的索引. 优化器通过从索引上维护的统计确定子句的选

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 10,Index Internal Structure 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在之前的级别中,我们从逻辑的角度介绍索引,集中于它们能为我们做什么.现在,是时候从物理的角度,并且检查一下索引的内部结构,从理解索引的内部结构,引导我们理解索引在上层做的工作.通过索引的结构,它是如何维护的,你可以理解在进行插入,更新,删除的

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 9,Reading Query Plans 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在这个系列中,我们经常会以特定的方式执行特定的查询.我们引用生成的执行计划来支持我们的论调.SQL Server管理器显示的预估的和实际的查询计划,可以帮助我们确定索引的好处,以及其中的缺陷.因此,本文的主要目的是给你一些关于执行计划的充分的理解: 验证

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 8,Unique Indexes 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 本级别我们将测试唯一索引.唯一索引比较特别,不仅提高查询的性能,同时也带来数据完整性的好处.在SQL Server中,唯一索引是强制主键和候选键约束的唯一合理的方法. 唯一索引和约束 唯一索引不同于其他索引,入口不允许有相同的索引键值.因为索引的每个入口都会映射表

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 7,Filtered Indexes 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在之前的级别中,我们已经说过,表中的每一行在索引中会生成一个入口,这条规则有一个例外.一些索引的入口会比对应的表的行数要少.这些索引被称作“过滤的索引”,是SQL Server 2008中的一个特性. 过滤一个索引 创建一个包含where子句的过滤的非聚集索引

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 6,Bookmarks 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在前面的章节中我们看到了,索引就是一些有序入口的集合,每行一个入口.我们更多的强调索引的逻辑方面,而不是物理方面.当目前为止,我们讲述了非聚集索引入口的两个组件:查询键和包含列.在本章中,我们介绍第三个,也是最后一个组件:标签. 什么是标签 标签在之前已经提到过,但只是说S

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 5, Included Columns 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 之前的文章介绍了聚集索引和非聚集索引,包含下面几条很重要的内容: 表中的每一行在索引中总是有一个入口(这条规则有一个意外,在后面的级别中我们会讲到).这些入口总是用索引键排序. 在聚集索引中,索引的入口就是表的实际行. 在非聚集索引中,入口和数据行是分开的,

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 4, Pages and Extents 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在之前的级别中,我们分别在有索引和没有索引的表中执行查询,比较了他们需要做的工作.我们的主要度量标准是“login read逻辑读”.我们总是比较在有索引和没有索引的表执行查询的逻辑读.现在,是时候解释为什么“逻辑读”是一个优秀的度量标准,同时也解释了实际

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 3, Clustered Indexes 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在这个进阶系列的前一级中介绍了索引的大概信息,以及详细介绍了nonclustered indexes非聚集索引.SQL Server的索引包含一些关键的概念. 当一个请求到达数据库的时候,有可能是select,或者insert,或者update,或者del

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 2, Deeper into Nonclustered Indexes 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在第一级中介绍了SQL Server中的非聚集索引.而且在第一个学习的例子中,我们证明了在从表中获取一行数据的情况下,索引带来的潜在的好处.在这一级中,我们继续介绍非聚集索引,看看他们在提升查询性能中做出的贡献. 我们先来介绍