转载:http://wenku.baidu.com/view/f64c8a707fd5360cba1adbea.html SQL Server2005索引碎片分析和解决方法   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. 怎样确定索引是否有碎片? SQLServer提供了一个数据库命令:DBCC SHOWCONTIG,来确定一个指定的表或索引是否有碎片.下面举一个例子: 对't_ex

sqlserver2008 如何定时清理索引碎片 查询索引引起的表垃圾碎片sql脚本:  SELECT object_name(a.object_id) [TableName] ,a.index_id ,name [IndexName] ,avg_fragmentation_in_percent From sys.dm_db_index_physical_stats ( DB_ID() , NULL , NULL, NULL, NULL ) As a JOIN sys.indexes AS b 

DECLARE @SchemeName NVARCHAR(MAX)=N''; DECLARE @TableName NVARCHAR(MAX)=N''; DECLARE @IndexName NVARCHAR(MAX)=N''; ; DECLARE @SQL NVARCHAR(MAX)=N''; DECLARE cur_index CURSOR LOCAL FORWARD_ONLY FAST_FORWARD READ_ONLY FOR SELECT '['+s.name+']' AS Schem

索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率. 实际上,ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证. 除了那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫

文章:检测和整理索引碎片 文章:[笔记整理]SQL Server 索引碎片 和 重建索引 文章介绍了检查表的索引碎片百分比 文章:[小问题笔记(八)] 常用SQL(读字段名,改字段名,打印影响行数,添加默认值,查找存储过程等) 文章:SQL SERVER 2012/ 2014 分页,用 OFFSET,FETCH NEXT改写ROW_NUMBER的用法 ------------- 文章:整理索引碎片,提升SQL Server速度 文章链接:https://blog.csdn.net/zhaowen

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

index scan 索引扫描 full table scan是全表扫描 直接explain plan for 还有个set autotrace什么 索引一定能提高执行效率吗? 索引不能提高效率的情况有很多,但归结起来有两点:一是返回数据较多,一般而言查询返回数据小于总数据的5%时,索引的效率最好,反之则不好.二是对索引所在的列进行DML操作,就是增删改时,索引会失效,此时索引也无法提高执行效率 导出awr,找下bad sql

在前一篇文章中,我们已经介绍了索引.索引的优化规则等等 原文链接:Siam博客 mysql索引优化 在其中我们有引申出组合索引,多个单字段索引冲突两个知识点. 本文章主要是与后者有关联. 在原文中,我们使用了下面的例子 现在有这样子的数据量: 100W条数据 user_name='我是用户名' 100条数据 user_phone='110′ 5条数据 user_name='我是用户名' and user_phone='110′ 假设有这样子一条语句: select * from test whe

我们都知道,提高sql server的数据查询速度,最有效的方法,就是为表创建索引,而索引在对数据进行新增,删除,修改的时候,会产生索引碎片,索引碎片多了,就需要重新组织或重新生成索引,以达到索引的最大效率. 那么我们要如何知道索引的碎片大小呢?在sql server中,碎片的大小是使用碎片比来体现的,按msdn上面的说法,如果碎片比小于30%,我们可以重新组织索引,如果碎片比大于等于30%,我们可以选择重新生成索引. 那么我们在那里可以查看到碎片比呢?最简单的就是在microsoft sql 

我们都知道,提高sql server的数据查询速度,最有效的方法,就是为表创建索引,而索引在对数据进行新增,删除,修改的时候,会产生索引碎片,索引碎片多了,就需要重新组织或重新生成索引,以达到索引的最大效率. 那么我们要如何知道索引的碎片大小呢?在sql server中,碎片的大小是使用碎片比来体现的,按msdn上面的说法,如果碎片比小于30%,我们可以重新组织索引,如果碎片比大于等于30%,我们可以选择重新生成索引. 那么我们在那里可以查看到碎片比呢?最简单的就是在microsoft sql

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,

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

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

执行路径:ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用:我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要几十表了.这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询..数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了. 当你向ORACLE提交一个SQL语句,ORACL

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

paip.提高效率---集合的存取括号方式 uapi java python php js 的实现比较 ##java ----------- 在JDK1.7中,摒弃了Java集合接口的实现类,如:ArrayList.HashSet和HashMap.而是直接采用[].{}的形式存入对象,采用[]的形式按照索引.键值来获取集合中的对象,如下: list =["aaa","bb"] list[0] map={"key":1,"key2&quo

数据库表A有十万条记录,查询速度本来还可以,但导入一千条数据后,问题出现了.当选择的数据在原十万条记录之间时,速度还是挺快的:但当选择的数据在这一千条数据之间时,速度变得奇慢. 凭经验,这是索引碎片问题.检查索引碎片DBCC SHOWCONTIG(表),得到如下结果: DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'A' 表...表: 'A'(884198200):索引 ID: 1,数据库 ID: 13已执行 TABLE 级别的扫描.- 扫描页数...........................

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

少用in操作(效率极差),尽量用表关联代替 select要指定列,不要*(*会读入所有数据,而指定列则只提取涉及的列,减少io) 尽量有where(减少读取量),where操作列尽量有索引(加快查询) (mysql索引使用B-Tree数据结构对特定列额外组织存放,加快存储引擎查找记录的速度,不需回表查询数据的就是聚簇索引(索引和数据存放在一起).通常是需要回表再查数据,需要消耗额外的磁盘IO.) 主键是特殊的唯一索引(不含null),唯一索引更好用 复合索引设计合理,比多列索引强.因为多列索引在

原文链接:传送门. 为了讨论碎片产生的原因,以及避免和移除索引碎片的技术,我们必须从本进阶系列后续将介绍的两个章节借用一些知识点:创建/更新索引的知识,以及向一个索引表插入数据行的相关知识. 当我们讲解这些信息的时候,记住本节背景部分提到的内容,仅当你的应用是进行索引扫描时,碎片是不被期望的(不管是索引的完全扫描还是部分扫描).当你的应用程序仅仅返回一个索引键值的少量数目的条目时,碎片其实并不是个问题.如同列表3所示的5行数据的查询. SELECT * FROM Sales.SalesOrder