sql server索引功能资料

大家好，又见面了，我是全栈君，今天给大家准备了Idea注册码。

无论何时对基础数据执行插入、更新或删除操作，SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引。随着时间的推移，这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中（含有碎片）。当索引包含的页中的逻辑排序（基于键值）与数据文件中的物理排序不匹配时，就存在碎片。碎片非常多的索引可能会降低查询性能，导致应用程序响应缓慢。下面是一些简单的查询索引的sql。MSSQL的 DBA_Huangzj 提供。

判断无用的索引：

__何问起 hovertree.com
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED  
SELECT TOP 30  
        DB_NAME() AS DatabaseName ,  
        '[' + SCHEMA_NAME(o.Schema_ID) + ']' + '.' + '['  
        + OBJECT_NAME(s.[object_id]) + ']' AS TableName ,  
        i.name AS IndexName ,  
        i.type AS IndexType ,  
        s.user_updates ,  
        s.system_seeks + s.system_scans + s.system_lookups AS [System_usage]  
FROM    sys.dm_db_index_usage_stats s  
        INNER JOIN sys.indexes i ON s.[object_id] = i.[object_id]  
                                    AND s.index_id = i.index_id  
        INNER JOIN sys.objects o ON i.object_id = O.object_id  
WHERE   s.database_id = DB_ID()  
        AND OBJECTPROPERTY(s.[object_id], 'IsMsShipped') = 0  
        AND s.user_seeks = 0  
        AND s.user_scans = 0  
        AND s.user_lookups = 0  
        AND i.name IS NOT NULL  
ORDER BY s.user_updates DESC

判断哪些索引缺失：

__何问起 hovertree.com
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED  
SELECT TOP 30  
        ROUND(s.avg_total_user_cost * s.avg_user_impact * ( s.user_seeks  
                                                            + s.user_scans ),  
              0) AS [Total Cost] ,  
        s.avg_total_user_cost * ( s.avg_user_impact / 100.0 ) * ( s.user_seeks  
                                                              + s.user_scans ) AS Improvement_Measure ,  
        DB_NAME() AS DatabaseName ,  
        d.[statement] AS [Table Name] ,  
        equality_columns ,  
        inequality_columns ,  
        included_columns  
FROM    sys.dm_db_missing_index_groups g  
        INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats s ON s.group_handle = g.index_group_handle  
        INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details d ON d.index_handle = g.index_handle  
WHERE   s.avg_total_user_cost * ( s.avg_user_impact / 100.0 ) * ( s.user_seeks  
                                                              + s.user_scans ) > 10  
ORDER BY [Total Cost] DESC ,  
        s.avg_total_user_cost * s.avg_user_impact * ( s.user_seeks  
                                                      + s.user_scans ) DESC

看看那些索引维护成本很高通俗的说就是更新次数大于使用这个索引的次数

__何问起 hovertree.com
SELECT TOP 20  
        DB_NAME() AS DatabaseName ,  
        '[' + SCHEMA_NAME(o.Schema_ID) + ']' + '.' + '['  
        + OBJECT_NAME(s.[object_id]) + ']' AS TableName ,  
        i.name AS IndexName ,  
        i.type AS IndexType ,  
        ( s.user_updates ) AS update_usage ,  
        ( s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups ) AS retrieval_usage ,  
        ( s.user_updates ) - ( s.user_seeks + user_scans + s.user_lookups ) AS maintenance_cost ,  
        s.system_seeks + s.system_scans + s.system_lookups AS system_usage ,  
        s.last_user_seek ,  
        s.last_user_scan ,  
        s.last_user_lookup  
FROM    sys.dm_db_index_usage_stats s  
        INNER JOIN sys.indexes i ON s.[object_id] = i.[object_id]  
                                    AND s.index_id = i.index_id  
        INNER JOIN sys.objects o ON i.object_id = O.object_id  
WHERE   s.database_id = DB_ID('{0}')  
        AND i.name IS NOT NULL  
        AND OBJECTPROPERTY(s.[object_id], 'IsMsShipped') = 0  
        AND ( s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups ) > 0  
ORDER BY maintenance_cost DESC

常常使用的索引查看看看你常用使用的索引是否建立的合理

__何问起 hovertree.com
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED  
SELECT TOP 20  
DB_NAME() AS DatabaseName  
, '['+SCHEMA_NAME(o.Schema_ID)+']'+'.'+'['+OBJECT_NAME(s.[object_id]) +']'AS TableName  
, i.name AS IndexName  
, i.type as IndexType  
, (s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups) AS Usage  
, s.user_updates  
FROM sys.dm_db_index_usage_stats s  
INNER JOIN sys.indexes i ON s.[object_id] = i.[object_id]  
AND s.index_id = i.index_id  
INNER JOIN sys.objects o ON i.object_id = O.object_id  
WHERE s.database_id = DB_ID()  
AND i.name IS NOT NULL  
AND OBJECTPROPERTY(s.[object_id], 'IsMsShipped') = 0  
ORDER BY Usage DESC

决定使用哪种碎片整理方法的第一步是分析索引以确定碎片程度 DBCC SHOWCONTIG(表名) WITH ALL_INDEXES 先查碎片信息。

重新组织：

若要重新组织一个或多个索引，可以使用带 REORGANIZE 子句的 ALTER INDEX 语句。此语句可以替代 DBCC INDEXDEFRAG 语句。若要重新组织已分区索引的单个分区，可以使用 ALTER INDEX 的 PARTITION 子句。

重新组织索引是通过对叶页进行物理重新排序，使其与叶节点的逻辑顺序（从左到右）相匹配，从而对表或视图的聚集索引和非聚集索引的叶级别进行碎片整理。使页有序可以提高索引扫描的性能。索引在分配给它的现有页内重新组织，而不会分配新页。如果索引跨多个文件，将一次重新组织一个文件，不会在文件之间迁移页。

重新组织还会压缩索引页。如果还有可用的磁盘空间，将删除此压缩过程中生成的所有空页。压缩基于 sys.indexes 目录视图中的填充因子值。

重新组织进程使用最少的系统资源。而且，重新组织是自动联机执行的。该进程不持有长期阻塞锁，所以不会阻止运行查询或更新。

索引碎片不太多时，可以重新组织索引。请参阅上面的表，了解有关碎片的指导原则。不过，如果索引碎片非常多，重新生成索引则可以获得更好的结果。

重新组织索引时，除了重新组织一个或多个索引外，默认情况下还将压缩聚集索引或基础表中包含的大型对象数据类型 (LOB)。数据类型 image、text、ntext、varchar(max)、nvarchar(max)、varbinary(max) 和 xml 都是大型对象数据类型。压缩此数据可以改善磁盘空间使用情况：

重新组织指定的聚集索引将压缩该聚集索引的叶级别（数据行）包含的所有 LOB 列。
重新组织非聚集索引将压缩该索引中属于非键（包含性）列的所有 LOB 列。
如果指定 ALL，将重新组织与指定的表或视图相关联的所有索引，并压缩与聚集索引、基础表或带有包含列的非聚集索引相关联的所有 LOB 列。
如果 LOB 列不存在，则忽略 LOB_COMPACTION 子句。

http://www.cnblogs.com/roucheng/p/3541165.html

重新生成：

重新生成索引将删除该索引并创建一个新索引。此过程中将删除碎片，通过使用指定的或现有的填充因子设置压缩页来回收磁盘空间，并在连续页中对索引行重新排序（根据需要分配新页）。这样可以减少获取所请求数据所需的页读取数，从而提高磁盘性能。

可以使用下列方法重新生成聚集索引和非聚集索引：

带 REBUILD 子句的 ALTER INDEX。此语句将替换 DBCC DBREINDEX 语句。
带 DROP_EXISTING 子句的 CREATE INDEX。

重新组织或重新生成索引

在“对象资源管理器”中，展开包含您要重新组织索引的表的数据库。
“表”文件夹。
展开要为其重新组织索引的表。
“索引”文件夹。
“重新组织”。
“重新组织索引”对话框中，确认正确的索引位于“要重新组织的索引”网格中，然后单击“确定”。
“压缩大型对象列数据”复选框，以指定也压缩所有包含大型对象 (LOB) 数据的页。
“确定”。

重新组织表中的所有索引

在“对象资源管理器”中，展开包含您要重新组织索引的表的数据库。
“表”文件夹。
展开要为其重新组织索引的表。
“索引”文件夹，然后选择“全部重新组织”。
“重新组织索引”对话框中，确认正确的索引位于“要重新组织的索引”中。 “要重新组织的索引”网格中删除索引，请选择该索引，再按 Delete 键。
“压缩大型对象列数据”复选框，以指定也压缩所有包含大型对象 (LOB) 数据的页。
“确定”。

重新生成索引

在“对象资源管理器”中，展开包含您要重新组织索引的表的数据库。
“表”文件夹。
展开要为其重新组织索引的表。
“索引”文件夹。
“重新组织”。
“重新生成索引”对话框中，确认正确的索引位于“要重新生成的索引”网格中，然后单击“确定”。
“压缩大型对象列数据”复选框，以指定也压缩所有包含大型对象 (LOB) 数据的页。
“确定”。

发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/120563.html原文链接：https://javaforall.net

重新组织或重新生成索引

重新组织表中的所有索引

重新生成索引

相关推荐

Gson将map转换成JsonObject出现null值

Allure报告开发自定义插件

谷歌清楚缓存快捷键_清除浏览器缓存的快捷键是什么

win32 SetCapture 和 ReleaseCapture的使用

ansible 学习笔记

Python中字符串String去除出换行符(\n,\r)和空格的问题

发表回复