重建索引是为了减少数据碎片。数据碎片会导致 SQL Server 进行不必要的数据读,降低 SQL Server 的性能。重建索引也会同时更新列统计,而如果查询所使用的列缺少或遗漏统计信息,这可能导致 SQL Server 内部的优化器选择比预期效率低的查询计划。 如果您重建
重建索引是为了减少数据碎片。数据碎片会导致SQL Server进行不必要的数据读,降低SQL Server的性能。重建索引也会同时更新列统计,而如果查询所使用的列缺少或遗漏统计信息,这可能导致SQL Server内部的优化器选择比预期效率低的查询计划。
如果您重建了某张表上的聚集索引,该表上的非聚集索引也同时会被更新。
要更新索引,您可以使用Maintenance Wizard(相关内容您可以参考http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms180074.aspx),或在SQL Server代理(Agent)中运行如下的自定义代码来更新某个数据库中所有表上的索引:
您可以根据您的需求修改DBREINDEX的参数。
需要注意的是,重建非聚集索引时该表会暂时加上共享锁,对用户不可进行SELECT以外的操作;重建聚集索引时该表会暂时加上排外锁,不允许任何用户访问。因此需要制定好计划来预防可能的访问问题。
REBUILD有一个fill factor参数,如果fill factor设置为100%,这意味着每一个索引页都是完全满的,如果fill factor设置为50%意味着每个索引页都是半满的。对于fill factor 100%,每次新插入或更新一个记录,由于当前页没有空间可用,可能有分页情况产生。过多的分页会降低SQL Server的性能。下面具体举个例子:
假设您在一张表上建立了一个使用默认fill factor的新索引。当SQL Server创建索引时,它会把索引放置在连续的物理页上,以使数据顺序地被读,I/O访问最优化。但当表因INSERT,UPDATE,DELETE等操作增长改变时,分页发生,SQL Server在磁盘的其他地方分配新的页,导致新的页与原物理页不连续,增加了随机I/O,访问索引页变慢。
那么fill factor的合适值应该为多少?这取决于表的读/写比:
低更新表(读/写比:100比1):100% fill factor
高更新表(写超过读):50%-70% fill factor
居中:80%-90% fill factor
过低的fill factor会增加页的数量,也会导致更多的页需要被移至缓存,缓存中有用的数据减少。默认的fill factor为0(即100% fill factor),通常这不是个好的选择,特别是对于聚集索引。
如果您无法判断设置什么fill factor,您首先需要确定磁盘的读/写比.方法就是使用如下两个计数器:
Physical Disk Object: % Disk Read Time 和 Physical Disk Object: % Write Time。另外一个可能有用的计数器就是:SQL Server Access Methods: Pages Splits/Sec。这个计数器测量SQL Server内每秒分页的次数。如果该数值过高,您需要降低fill factor防止新的分页。
如果您想确认您的索引因分页产生的碎片程度,您可以运行DBCC SHOWCONTIG命令。如果看特定表和特定索引,您可以运行如下代码:
结果集中最重要的参数是Scan Density,越接近100%越好。如果Scan Density小于75%,那么您可能需要重建表中的索引。
对于小于100数据页,重建索引并不会有明显的性能改善。这是因为物理硬件缓存,SQL Server缓存和SQL Server预读机制隐藏了碎片的负面作用。但对于非常大的表,重建索引会使它受益匪浅,因为涉及大量磁盘I/O操作。
ALTER INDEX Idx_name ON tblCompany REBUILD
USE databasename --Enter the name of the database you want to reindex DECLARE @TableName VARCHAR(255) DECLARE tablecursor CURSOR FOR SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_type = 'base table' OPEN tablecursor FETCH next FROM tablecursor INTO @TableName WHILE @@FETCH_STATUS = 0 BEGIN DBCC dbreindex(@TableName, '', 90) FETCH next FROM tablecursor INTO @TableName END CLOSE tablecursor DEALLOCATE tablecursor
--Script to identify table fragmentation --Declare variables DECLARE @ID INT, @IndexID INT, @IndexName VARCHAR(128) --Set the table and index to be examined SELECT @IndexName = 'index_name' --enter name of index SET @ID = Object_id('table_name') --enter name of table --Get the Index Values SELECT @IndexID = indid FROM sysindexes WHERE id = @ID AND name = @IndexName --Display the fragmentation DBCC showcontig (@id, @IndexID)
--方法一: USE adventureworks go EXEC Sp_msforeachtable @command1="print '?' DBCC DBREINDEX ('?', '', 90)" go EXEC Sp_updatestats go --方法二: USE adventureworks go CREATE PROCEDURE Usp_reindex_updatestats AS DECLARE @MyTable VARCHAR(255) DECLARE mycursor CURSOR FOR SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_type = 'base table' AND table_name NOT LIKE 'sys%' OPEN mycursor FETCH next FROM mycursor INTO @MyTable WHILE @@FETCH_STATUS = 0 BEGIN PRINT 'Reindexing Table: ' + @MyTable DBCC dbreindex(@MyTable, '', 90) FETCH next FROM mycursor INTO @MyTable END CLOSE mycursor DEALLOCATE mycursor EXEC Sp_updatestats go

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.

Sebab -sebab utama prestasi pertanyaan MySQL yang lemah termasuk tidak menggunakan indeks, pemilihan pelan pelaksanaan yang salah oleh pengoptimasi pertanyaan, reka bentuk jadual yang tidak munasabah, jumlah data yang berlebihan dan persaingan kunci. 1. Tiada indeks menyebabkan pertanyaan perlahan, dan menambah indeks dapat meningkatkan prestasi dengan ketara. 2. Gunakan perintah Jelaskan untuk menganalisis pelan pertanyaan dan cari ralat pengoptimuman. 3. Membina semula struktur meja dan mengoptimumkan keadaan gabungan dapat meningkatkan masalah reka bentuk jadual. 4. Apabila jumlah data adalah besar, pembahagian dan strategi bahagian meja diterima pakai. 5. Dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, mengoptimumkan urus niaga dan strategi mengunci dapat mengurangkan persaingan kunci.

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini