insert 不会提高,insert 用不到索引,只会增加维护索引的时间. update ,更新索引列不会提高,少量更新非索引列,会有提高 : 更新索引列,索引要重新维护,更新非索引列,倒是没什么影响 . delete ,这个要看删除的条件的是怎么写的,如果条件用到索引了,会提高,没有用到,会全表扫描. 也不会提高. insert 不会提高,insert 用不到索引,只会增加维护索引的时间. update ,更新索引列不会提高,少量更新非索引列,会有提高 : 更新索引列,索引要重新维护,更新非索

一.查询思路 1.想要判断数据库查询缓慢的问题,可以使用如下语句,可以列出查询语句的平均时间,总时间,所用的CPU时间等信息 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 SELECT creation_time N'语句编译时间' ,last_execution_time N'上次执行时间' ,total_physical_reads N'物理读取总次数' ,total_logical_reads/execution

在SQL Server中重建索引(Rebuild Index)与重组索引(Reorganize Index)会触发统计信息更新吗? 那么我们先来测试.验证一下: 我们以AdventureWorks2014为测试环境,如下所示: Person.Person表的统计信息最后一次更新为2014-07-17 16:11:31,如下截图所示:   DECLARE @table_name NVARCHAR(32); SET @table_name='Person.Person' SELECT sch.nam

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

关于索引的概念可以看看宋大牛的博客 T-SQL查询高级—SQL Server索引中的碎片和填充因子 整个数据库的索引很多,索引碎片多了,不可能一个个的去重建,都是重复性的工作,所以索性写了个存储过程,按范围需要重建索引. -- ============================================= -- Author: <Limy> -- Create date: <2015-12-31> -- Description: <批量重建索引> -- EX

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

转自http://blog.csdn.net/single_wolf_wolf/article/details/52915862 一.理解索引的结构 索引在数据库中的作用类似于目录在书籍中的作用,用来提高查找信息的速度.使用索引查找数据,无需对整表进行扫描,可以快速找到所需数据.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). SQL Server 中数据

1.索引碎片的产生? 由于在表里大量的插入.修改.删除操作而使索引页分裂.如果索引有了高的碎片,有两种情况,一种情况是扫描索引需要花费很多的时间,另一种情况是在查询的时候索引根本不使用索引,都会导致性能降低. 2.碎片类型分为: 2.1 内部破碎 由于索引页里的数据插入或修改操作而发生,以数据作为稀疏矩阵的形式的分布而结束,这将导致数据页的增加,从而增加查询时间. 2.2外部破碎 由于索引/数据页的数据插入或修改而发生,以页码分离和在文件系统里不连贯的新的索引页的分配而结束,数据库服务器不能利用

大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度,如果没有索引,SQL Server 要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据.索引可以分为簇索引和非簇索引,簇索引通过重排表中的数据来提高数据的访问速度,而非簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引. 1. 索引的体系结构 为什么要不断的维护表的索引?首先,简单介绍一下索引的体系结构.SQL Server在硬盘中用8KB页面在数据库文件内存放数据.缺省情况下这些页面及其包含的数据是无组织的.为了使混乱变为有序,就要生成索

大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度,如果没有索引,SQL Server 要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据.索引可以分为簇索引和非簇索引,簇索引通过重排表中的数据来提高数据的访问速度,而非簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引. 1. 索引的体系结构 为什么要不断的维护表的索引?首先,简单介绍一下索引的体系结构.SQL Server在硬盘中用8KB页面在数据库文件内存放数据.缺省情况下这些页面及其包含的数据是无组织的.为了使混乱变为有序,就要生成索

第一步:查看是否需要维护,查看扫描密度/Scan Density是否为100% declare @table_id int set @table_id=object_id('表名') dbcc showcontig(@table_id) 第二步:重构SQL Server数据库表索引 dbcc dbreindex('表名',pk_索引名,100) 重做第一步,如发现扫描密度/Scan Density还是小于100%则重构表的所有索引,并不一定能达100%. dbcc dbreindex('表名',

第一步:查看是否需要维护,查看扫描密度/Scan Density是否为100% declare @table_id int set @table_id=object_id('表名') dbcc showcontig(@table_id) 第二步:重构SQL Server数据库表索引 dbcc dbreindex('表名',pk_索引名,100) 重做第一步,如发现扫描密度/Scan Density还是小于100%则重构表的所有索引,并不一定能达100%. dbcc dbreindex('表名',

数据库:Mysql 在使用mybatis的过程中对执行sql的返回值产生疑问,顺手记录一下. 结论: insert:   插入n条记录,返回影响行数n.(n>=1,n为0时实际为插入失败) update:更新n条记录,返回影响行数n.(n>=0) delete: 删除n条记录,返回影响行数n.(n>=0) 验证: 插入多条数据,mysql中可以使用如下sql: insert into bill (TX_TYP,REMARK,NO) VALUES (?,?,?) , (?,?,?) , (

insert into tableName values(........) insert tableName (字段名1,字段名2,...)values(......)看语句结构就知道区别了 .insert into 是直接对应表所有字段,values里必须包含所有字段.insert是指定字段对应,values里只要对应指定的字段. 你是指的INSERT INTO TABLE VALUES('','',...) 和INSERT TABLE (栏位1,栏位2...)VALUES ('','',.

最近在优化日结存储过程,日结存储过程中大概包含了20多个存储过程. 发现其有一个存储过程代码有问题,进一步发现结存的数据中有一个 日期字段business_date 是有问题的,这个字段对应的类型是varchar,但是存储过程传入参数的类型是char,导致最后结存进去的数据末尾多了几个空格. 比如,应该是'2016-12'的,但现在是'2016-12  '. 为了解决这个问题,要修改这个字段的值,去掉尾部的空格,于是运行如下语句: update TB_CUSTOMER_FROZEN set BU

SQL server触发器中 update insert delete 分别给写个例子以及解释下例子的作用和意思被, 万分感谢!!!! 主要想知道下各个语句的书写规范. INSERT: 表1 (ID,NAME) 表2 (ID,NAME) 当用户插入表1数据后,表2也被插入相同的数据 CREATE TRIGGER TRI1 ON 表1 FOR INSERT AS BEGIN  INSERT INTO 表2 SELECT * FROM INSERTED END GO DELETE: 表1 (ID,N

  查看碎片情况使用  dbcc showcontig 函数来进行 代码: --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) 返回结果: 上边实例的表比较大..一张表占用的实际物理空间就有24个G(数据20G+  索引2G+ ).. 以下是名词解释: DBCC SHOWCONTIG是显示指定的表的

Mysql高级操作 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的

每周日2点进行”一致性检查“ 每周六1点进行”重建索引“,重建索引会自动完成更新统计信息操作

昨晚某现场报一个重建索引失败的问题,远程查看后发现是自动收缩的内部会话引发的锁申请超时,突然想起来自己的加锁实验还没完成索引重建部分,今天有空正好做一下: USE [数据库名] GO ALTER INDEX <索引名> ON dbo.<表名> REBUILD PARTITION = ALL WITH ( MAXDOP = 4, ONLINE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF ) GO 先试了下聚集索引的重建,以下是相关会话的所有加锁情况: 从以上的锁分布情况来