对于提高查询性能非常有效,因此,一般应该考虑应该考虑为分区表建立索引,为分区表建立索引与为普通表建立索引的语法一直,但是,其行为与普通索引有所差异. 默认情况下,分区表中创建的索引使用与分区表相同分区架构和分区列,这样,索引将于表对齐.将表与其索引对齐,可以使管理工作更容易进行,对于滑动窗口方案尤其如此.若要启动分区切换,表的所有索引都必须对齐. 尽管可以从已分区索引的基表中单独实现已分区索引,但通常的做法是 先设计一个已分区表,然后为该表创建索引.执行此操作时,SQL Server 将使用与该

项目问题:有一张日志表,插入和查询为主,每天记录数据为200多万,大小为2G-4G之间.一开始开发人员使用delete语句手动删除,保留7天数据,经常造成阻塞和性能瓶颈.但是如果不删除数据随着表越来越大,查询效率很低,由于应用有超时设置,经常出现timeout. 优化思路:采用分区表来实现日志表的自动随时间窗口滚动,即每天新增明天分区,并将7天前数据归档至日志表.以8月份为例子,当日日期为8号,流程如下图: 具体步骤: 1.建立32个文件组,32个数据库文件,对应于每月31天,每月对31个文件进

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 上篇主要说聚集索引 下篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 由于本人还是SQLSERVER菜鸟一枚,加上一些实验的逻辑严谨性, 单写<SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上)>就用了12个小时,两篇文章加起来最起码写了20个小时, 本人非常非常用心的努力完成这两篇文章,希望各位看官给点意见o(∩_∩)o 为了搞清楚索引内部工作原理和结构,真是千头万绪,这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 有

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 上篇主要说了聚集索引和简单介绍了一下非聚集索引,相信大家一定对聚集索引和非聚集索引开始有一点了解了. 这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 上篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 下篇主要说非聚集索引 先上非聚集索引的结构图 先创建Department8表 --非聚集索引 USE [pratice] GO CREATE TABLE Department8( DepartmentID ,) NOT NULL

什么是分区表 一般情况下,我们建立数据库表时,表数据都存放在一个文件里. 但是如果是分区表的话,表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理.这样文件的大小随着拆分而减小,还得到硬件系统的加强,自然对我们操作数据是大大有利的. 所以大数据量的数据表,对分区的需要还是必要的,因为它可以提高select效率,还可以对历史数据经行区分存档等.但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦,因为表分区会对数据库产生不必要的

背景: MRO表中TimeStamp nvarchar(32),但实际上它存储的内容是日期(2015-09-09 11:20:30). 现在我要执行这样一个sql语句: Select t10.* from Tuning.MRO as T10 inner join Tuning.MRO_LteCell as T11 on T10.OID=T11.MROOID Where T10.ObjectID=@ObjectID and T10.UEID=@UEID and (T10.TimeStamp>@Be

原文地址:https://www.cnblogs.com/libingql/p/4087598.html 1. 分区表简介 分区表在逻辑上是一个表,而物理上是多个表.从用户角度来看,分区表和普通表是一样的.使用分区表的主要目的是为改善大型表以及具有多个访问模式的表的可伸缩性和可管理性. 分区表是把数据按设定的标准划分成区域存储在不同的文件组中,使用分区可以快速而有效管理和访问数据子集. 1.1> 适合做分区表的情况 ◊ 数据库中某个表的数据很多,在查询数据时会明显感觉到速度很慢,这个时候需要考虑

Oracle重新获取统计信息 exec dbms_stats.gather_schema_stats(ownname =>'LCoe739999',options => 'GATHER',estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size, method_opt => 'for all columns size repeat', degree => 4) SQLSERVER重新新建所有表的索引. EXEC SP_MSFOREACHT

背景:对NEWISS数据库创建分区表T_SALES的SQL.按照日期来进行分区步骤:1:创建文件组2:创建数据文件3:创建分区函数4:创建分区方案5:创建表及聚集索引6:导入测试数据(此处略),并查询数据分区情况7:测试交换分区8:测试合并分区9:测试拆分分区 --创建7个文件组 ALTER DATABASE [NEWISS] ADD FILEGROUP [FG_SALES_SYSDATE_1] ALTER DATABASE [NEWISS] ADD FILEGROUP [FG_SALES_SY

查索引使用情况:    https://www.cnblogs.com/sunliyuan/p/6559354.html select db_name(database_id) as N'TOPK_TO_DEV',  --库名         object_name(a.object_id) as N'TopProjectNew',  --表明         b.name N'索引名称',         user_seeks N'用户索引查找次数',         user_scans N

为了更好地理解覆盖索引,在正式介绍覆盖索引之前,首先稍微来谈一谈有关索引的一些基础知识. 数据页和索引页 在SQLServer中,数据存储的基本单位是页,一页的大小为8KB,分别由页首,数据行和行偏移量组成,如下图结构: 页首固定占用96个字节,用来存储相关的页面系统信息,例如所属的数据库表对象Id等.数据行是真实数据的存储区域,每一行的大小是不固定的.行偏移量是一个数组,数组的每个位置占2个字节,用来存储数据行距离开头的位置偏移量,主要是用来做快速定位,例如想要查找第N行,只要访问行偏移量数组

随着系统数据的增多,一些查询逐渐变慢,这时候我们可以根据sqlserver的执行计划,查看sql的开销,然后根据开销创建索引. 索引有聚集索引与非聚集索引. 聚集索引:聚集索引在存储上是按照顺序存储的,就像字典里的汉字. 非聚集索引:物理存储不连续,但逻辑上是连续的,因为单独维护着数据的存储位置与数据的关系. 首先写入100000数据 DECLARE @i INT, @num int WHILE @i<=@num BEGIN IF NOT EXISTS(SELECT * FROM dbo.met

SELECT   索引名称=a.name ,表名=c.name ,索引字段名=d.name ,索引字段位置=d.colid ? 1 2 3 4 5 6 7 8 FROM  sysindexes  a JOIN  sysindexkeys  b  ON  a.id=b.id  AND  a.indid=b.indid JOIN  sysobjects  c  ON  b.id=c.id JOIN  syscolumns  d  ON  b.id=d.id  AND  b.colid=d.colid

sqlserver 的筛选索引(filter index)与常规的非筛选索引,加了一定的filter条件,可以按照某些条件对表中的字段进行索引,但是filter 索引在查询 使用上,并不等同于常规的索引,如果忽略了这些差异,可能会造成潜在的问题,因此在使用filter索引的时候,一定要结合具体的查询,做充分的测试. 测试case if object_id('test_filter_index') is not null drop table test_filter_index GO create

聚集索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一列或者多列值排序.像我们用到的汉语字典,就是一个聚集索引.换句话说就是聚集索引会改变数据库表中数据的存放顺序.非聚集索引不会重新组织表中的数据,而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面.(一个值指向多行等于该值的数据).sqlserver默认情况下建立的索引是非聚集索引.非聚集索引在排序时会对所有的取值进行排序,然后快速找到该值对应的所有数据,达到减少排序时间的效果,不需要全表扫描. 聚集索引是直接将所有数据排序后存入表中,所以se

首先祝大家新年快乐,身体健康,万事如意. 一般来说一个系统最先出现瓶颈的点很可能是数据库.比如我们的生产系统并发量很高在跑一段时间后,数据库中某些表的数据量会越来越大.海量的数据会严重影响数据库的读写性能. 这个时候我们会开始优化系统,一般会经过这么几个过程: 找出SQL慢查询,针对该SQL进行优化,比如改进SQL的写法,查看执行计划对全表扫描的字段建立索引 引入缓存,把一部分读压力加载到内存中 读写分离 引入队列,把并发的请求使其串行化,来减轻系统瞬时压力 分表/分库 对于第五点优化方案我们来

1.始终包含聚集索引 当表中不包含聚集索引时,表中的数据是无序的,这会降低数据检索效率.即使通过索引缩小了数据检索的范围,但由于数据本身是无序的,当从表中提取实际数据时,会产生频繁的定位问题,这也使得SQL Server基本上不会使用无聚集索引表中的索引来检索数据. 2.保证聚集索引唯一 由于聚集索引是非聚集索引的行定位器,如果它不唯一,则会使行定位器中包含辅助数据,同时也导致从表中提取数据时,需要借助行定位器中的辅助数据来定位,这会降低处理效率. 3.保证聚集索引最小 每个聚集键值都是所有非聚

我们知道很多事情都存在一个分治的思想,同样的道理我们也可以用到数据表上,当一个表很大很大的时候,我们就会想到将表拆 分成很多小表,查询的时候就到各个小表去查,最后进行汇总返回给调用方来加速我们的查询速度,当然切分可以使用横向切分,纵向 切分,比如我们最熟悉的订单表,通常会将三个月以外的订单放到历史订单表中,这里的三个月就是将订单表进行切分的依据. 好了,分区表的好处我想大家都很清楚了,下面我们看看如何实现. 一:分区表 这里我们做个例子,创建一个test数据库,表名为shop,以createti

--查看表的索引使用情况SELECT TOP 1000o.name AS 表名, i.name AS 索引名, i.index_id AS 索引id, dm_ius.user_seeks AS 搜索次数, dm_ius.user_scans AS 扫描次数, dm_ius.user_lookups AS 查找次数, dm_ius.user_updates AS 更新次数, p.TableRows as 表行数, 'DROP INDEX ' + QUOTENAME(i.name)+ ' ON '

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100GO /*实例*/  CREATE NONCLUSTERED INDEX Index_NotePage_ShareState --创建一个非聚集索引ON NDB.dbo.NotePage(ShareState) --为TEST表的TNAME字段创建索引WITH FILLFACTOR = 30 --填充因子为30%GO