随着时间的推移,数据库变的越来越大,几百个GB甚至几个TB大小的数据库越来越多。为了检查数据库的完整性,定期运行DBCC CHECKDB/CHECKTABLE是最佳实践。但是随着数据库的增大,如何缩短DBCC CHECKDB/CHECKTABLE的运行时间是DBA常常需要面对的一个挑战。本短
随着时间的推移,变的越来越大,几百个GB甚至几个TB大小的越来越多。为了检查数据库的完整性,定期运行DBCC CHECKDB/CHECKTABLE是最佳实践。但是随着数据库的增大,如何缩短DBCC CHECKDB/CHECKTABLE的运行时间是DBA常常需要面对的一个挑战。本短文介绍一些方法,可以大幅缩短常规CHECKDB/CHECKTALE 的运行时间。
正常情况下,CHECKDB/CHECKTABLE的运行不会对数据库使用排它锁,而是使用内部数据库快照(internal database snapshot)。 这个内部数据库快照实质就是Sparse Filestream, 它使用sparse file,COPY-ON-WRITE技术。详细的工作原理可以参考如下的文档:
数据库快照的工作方式
简单说,对数据库快照的读操作如下图所示:
如果你想观察DBCC CHECKDB/CHECKTABLE运行时的快照,你可以使用streams.exe工具。我使用它观测到如下的结果:
上图中的 “MSSQL_DBCC10:$DATA”就是附加在testdb.mdf后面的Sparse Filestream。后面的那串数字是数据库加上stream的总的大小,这个和下面的语句观察到的size_on_disk_bytes是一致的:
select * from sys.dm_io_virtual_file_stats(5,1)
但是要注意到,因为sparse filestream并不实际占有磁盘大小,上面的大小只是一个空间的保留,并不是磁盘上真的有这么多的数据存在,并不真正占有磁盘的这么大的空间。
言归正传,上面介绍的internal snapshot (也就是sparse filestream)有什么关系呢?
先做个实验,运行CHECKDB几次看看运行时间:
DBCC CHECKDB(TESTDB)
这个运行了大概50秒的时间。然后我使用TABLOCK选项测试几次:
DBCC CHECKDB(TESTDB)
withTABLOCK
天啊,它只需要大概5秒的时间就跑完了,整整快了10倍!读到这里,你知道了第一个大幅缩短CHECKDB/CHECKTABLE的办法,就是使用TABLOCK。这个hint 告诉SQL server 使用锁来进行检查,但也影响了数据库用户的使用。比如在检查某个table 的时候,就可能无法对这个table进行修改。 那么有没有更好的不影响用户的办法呢?有的,就是使用snapshot 数据库。
首先建立一个snapshot 数据库:
createdatabase myTESTDB_snapshot
on
( name =TESTDB_Data ,filename='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.1\MSSQL\DATA\TESTDB_Data.ss')
asSNAPSHOTOF TESTDB
然后对这个snapshot数据库进行CHECKDB:
DBCC CHECKDB(myTESTDB_snapshot)
结果令人惊讶,它也仅仅使用了5秒,和使用TABLOCK一样的性能! 太令人兴奋了,不影响用户的情况下比原来的CHECKDB快了10倍。你发现了什么问题吗?恩,对,我是对myTESTDB_snapshot进行CHECKDB,而不是TESTDB。这样可以么?可以的, 原因自己思考。可以参考snapshot的工作原理来考虑。
那么对CHECKTABLE有什么不一样么? 我测试的结果类似。 就是说, 使用snapshot 数据库来进行CHECKTABLE的性能和使用TABLOCK的性能类似,都能大幅缩短检查的时间。测试的结果如下:
DBCC CHECKDB |
40-50 seconds |
DBCC CHECKDB with TABLOCK |
5 seconds |
DBCC CHECKDB on snapshot database |
5 seconds |
DBCC CHECKTABLE Batch |
8-12 minutes |
DBCC CHECKTABLE Batch with TABLOCK |
18 seconds |
DBCC CHECKTABLE Batch on Snapshot database |
20 seconds |

MySQL使用的是GPL许可证。1)GPL许可证允许自由使用、修改和分发MySQL,但修改后的分发需遵循GPL。2)商业许可证可避免公开修改,适合需要保密的商业应用。

选择InnoDB而不是MyISAM的情况包括:1)需要事务支持,2)高并发环境,3)需要高数据一致性;反之,选择MyISAM的情况包括:1)主要是读操作,2)不需要事务支持。InnoDB适合需要高数据一致性和事务处理的应用,如电商平台,而MyISAM适合读密集型且无需事务的应用,如博客系统。

在MySQL中,外键的作用是建立表与表之间的关系,确保数据的一致性和完整性。外键通过引用完整性检查和级联操作维护数据的有效性,使用时需注意性能优化和避免常见错误。

MySQL中有四种主要的索引类型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空间索引。1.B-Tree索引适用于范围查询、排序和分组,适合在employees表的name列上创建。2.哈希索引适用于等值查询,适合在MEMORY存储引擎的hash_table表的id列上创建。3.全文索引用于文本搜索,适合在articles表的content列上创建。4.空间索引用于地理空间查询,适合在locations表的geom列上创建。

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MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。


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