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

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

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

毫无疑问,给表添加索引是有好处的,你要做的大部分工作就是维护索引,在数据更改期间索引可能产生碎片,所以一些维护是必要的.碎片可能是你查询产生性能问题的来源. 那么到底什么是索引碎片呢?索引碎片实际上有2种形式:外部碎片和内部碎片.不管哪种碎片基本上都会影响索引内页的使用.这也许是因为页的逻辑顺序错误(即外部碎片)或每页存储的数据量少于数据页的容量(内部错误).无论索引产生了哪种类型的碎片,你都会因为它而面临查询的性能问题. 外部碎片 当 索引页不在逻辑顺序上时就会产生外部碎片.索引创建时,索引键

1.查看表的索引碎片情况 --改成当前库 use DB_Name --创建变量 指定要查看的表 declare @table_id int set @table_id=object_id('TableName') --执行 dbcc showcontig(@table_id)

索引碎片整理的四种方法: 1)删除索引并重建 2)使用 DROP_EXISTING 语句重建索引 3)使用 ALTER INDEX REBUILD 语句重建索引 4)使用 ALTER INDEX REORGANIZE 重新组织索引 --1.查看碎片 SELECT DB_NAME() AS DatbaseName , SCHEMA_NAME(o.Schema_ID) AS SchemaName , OBJECT_NAME(s.[object_id]) AS TableName , i.name A

一次发现同样的SQL在线上库和复制库执行时间差好多,重新创建相关表索引,性能提升明显,怀疑索引有碎片

SQL Server2005索引碎片分析和解决方法 本文作者(郑贤娴),请您在阅读本文时尊重作者版权. 摘要: SQL Server,为了反应数据的更新,需要维护表上的索引,因而这些索引会形成碎片.根据工作量的特征,这些碎片会影响对应的工作性能.此文帮助决定是否需要整理碎片以改善性能的信息.SQL Serve提供一些命令来实现索引的碎片整理.这里比较其中两个命令:DBCC DBREINDEX 和 DBCC INDEXDEFRAG. 关键词: SQL Server;索引碎片;数据库优化毫无疑问,给

    写在前面:本篇文章需要你对索引和SQL中数据的存储方式有一定了解.标题中高级两个字仅仅是因为本篇文章需要我的T-SQL进阶系列文章的一些内容作为基础. 简介 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树中,只有叶子节点实际存储数据,而其他根节点和中间节点仅仅用于存放查找叶子节点的数据. 每一个叶子节点为一页,每页是不可分割的. 而SQL Serve

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

(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”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母

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

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

在第十级到十二级中,我们看了索引的内部结构,以及改变结构造成的影响.在本文中,继续查看Insert,update,delete和merge造成的影响.首先,我们单独看一下这四个命令. 插入INSERT 当向表中插入一行数据的时候,不管表是堆表还是聚集索引表,肯定会在表的索引中插入一个入口,过滤索引除外.这么做的时候,SQL Server使用索引键的值从根页到叶子层页,到达叶子层页之后,检查页的可用空间,如果有足够的空闲空间,新的入口就会被插入适当的位置. 最终,SQL Server可能会试图向一

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

前言: 在前面一文中,已经提到了三类常见的索引问题,那么问题来了,当系统出现这些问题时,该如何应对? 简单而言,需要分析现有系统的行为,然后针对性地对索引进行处理: 对于索引不足的情况:检查缺少索引的情况,也需要检查现有索引定义是否有问题. 对于索引过多的情况:分析每一个索引的使用情况,判断是否有存在的必要或者可合并.可修改的可能. 对于索引不合理的情况:也要分析每个索引的定义,及其使用情况,确定索引是否有存在必要,如果有,是否能很好地支持查询并且对现有系统的影响也不大. 从上面描述可知,我们的

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”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结

转载自:https://www.cnblogs.com/hyd1213126/p/5828937.html 作者:爱不绝迹 (一)必读: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

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”的拼音是