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

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

第一:选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快捷的通过该索引来确定某条记录. 2.索引的列为where 后面经常作为条件的字段建立索引 如果某个字段经常作为查询条件,而且又有较少的重复列或者是唯一咧可以考虑作为索隐列 经常作为查询条件的列作为索引会提高速度 3.位经常需要进行排序.分组和联合操作的的字段建立索引. order by  group by  distinct union 这种情况下在查询的时候排序会浪费很多的时间, 如果为其建立索引可以有效的避免排序操作. 4.限制索引的的数

本文引自 DBCC DBREINDEX重建索引提高SQL Server性能 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+

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

Posted by Money Talks on 2012/02/23 | 第一篇 序章第二篇 连接优化第三篇 索引优化第四篇 查询优化第五篇 到实战中去 索引优化 索引优化涉及到几个方面,包括了索引的类型.如何让查询使用索引,查询是索引算法的选择等等操作.(原文链接http://ddbiz.com/?p=961)涉及到数据库的查询时,大多数情况都是要建立索引的,MySQL的索引类型以及创建索引方式,可以参考其文档或者这里. 服务器参数设置 在于索引有关系的数据库参数中,有一些特别重要,如下:

sql语句优化 性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化. 为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好.对复杂的SQL语句,要设法对之进行简化. 常见的简化规则如下: 1)不要有超过5个以上的表连接(JOIN)2)考虑使用临时表或表变量存放中间结果.3)少用子查询4)视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜. 连接的表越多,其编译的时间和连接的开销也越大,性能越不好控制. 最好是把连接拆开成较小的几个部

MySQL存储引擎简介 查看命令 a. 查看所使用的MySQL现在已提供什么存储引擎: mysql> show engines; b. 查看所使用的MySQL当前默认的存储引擎: mysql> show variables like '%storage_engine%'; MyISAM和InnoDB两种存储引擎的区别 对比项 MyISAM InnoDB 主外键 不支持 支持 事务 不支持 支持 行表锁 表锁,即使操纵一条记录也会锁住整个表,不适合高并发的操作 行锁,操作时只锁某一行,不对其他行

理想的索引,高效的索引建立考虑: :查询频繁度(哪几个字段经常查询就加上索引) :区分度要高 :索引长度要小 : 索引尽量能覆盖常用查询字段(如果把所有的列都加上索引,那么索引就会变得很大) : 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 : 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好 : 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度. 所以,

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

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树中,

1.索引 简单的说,索引就像书本的目录,目录可以快速找到所在页数,数据库中索引可以帮助快速找到数据,而不用全表扫描,合适的索引可以大大提高数据库查询的效率.(1). 优点大大加快了数据库检索的速度,包括对单表查询.连表查询.分组查询.排序查询.经常是一到两个数量级的性能提升,且随着数据数量级增长. (2). 缺点索引的创建和维护存在消耗,索引会占用物理空间,且随着数据量的增加而增加.在对数据库进行增删改时需要维护索引,所以会对增删改的性能存在影响. a. 直接创建索引和间接创建索引直接创建: 使

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

请务必看原文 原文:https://ola.hallengren.com/frequently-asked-questions.html 经常问的问题 入门 如何开始使用SQL Server维护解决方案? SQL Server维护解决方案入门很容易.跟着这些步骤. 下载MaintenanceSolution.sql. 在脚本中,找到以下行:SET @BackupDirectory = NULL 并将NULL替换为备份目录的路径. 在脚本中,找到以下行:SET @CleanupTime = NUL

查询优化的过程: 查询优化: 功能:分析语句后最终生成执行计划 分析:获取操作语句参数 索引选择 Join算法选择 创建测试的表: select * into EmployeeOp from AdventureWorks2014.HumanResources.Employee 建立非聚集索引: create nonclustered index nc_employee_vacationhours on employeeop(vacationhours) 执行语句: select LoginID,

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

一.建立适当的索引 说起提高数据库性能,索引是最物美价廉的东西了.不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行个正确的'create index',查询速度就可能提高百倍千倍,这可真有诱惑力.可是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入.更新.删除的速度为代价的,这些写操作, 增加了大量的I/O. 是不是建立一个索引就能解决所有的问题?ename上没有建立索引会怎样? select * from emp where ename='研发部'; ---测试案例命令如下 (最好以 select *

一. 优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候.磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态. 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer