碎片产生   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  SQL Server向每个页内存储数据的最小单位是表的行(Row)  当叶子节点中新插入的行或更新的行使得叶子节点无法容纳当前更新或者插入的行时,分页就产生了  在分页的过程中,就会产生碎片 碎片分类 外部碎片   理解外部碎片的这个“外”是相对页面来说的,外部碎片指的是由于分页而产生的碎片       在SQL SERVER中,新的页是随着数据的增长不断产生的,而

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

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

    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

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

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

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

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

从CREATE开始 通过显式的CREATE INDEX命令 在创建约束时作为隐含的对象 随约束创建的隐含索引 当向表中添加如下两种约束之一时,就会创建隐含索引. 主键约束(聚集索引) 唯一约束(唯一索引) 一.CREATE INDEX语法 CREATE INDEX语句所做的事情与其听上去一样-用于在指定表或视图上基于声明的列创建索引: CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX <index name> ON <table or vi

文章主要描述的是SQL Server索引密度(Index Densities),当一个查询的SARG 的值直到查询运行时才得以知晓,或是SARG是一个关于索引的多列时,SQL Server才使用为索引中每列存储的密度值. 对于组合键值,SQL Server为第一列的组合键存储了密度值:为第一列和第二列:为第一.二.三列:等等.这些信息可以从Listing34.1的DBCC SHOW_STATISTICS 输出信息的All density区域看到. SQL Server索引密度表示为键的唯一键值的