原文链接:传送门. 第十章节我们分析了索引的内部结构.有了这些关于索引结构的知识,我们便可以分析索引碎片了:其产生的原因,如何防止,以及何时可以不去关注它们. 一些背景知识 / 复习 以下知识对于理解索引碎片来说是至关重要的,有些知识在之前的章节中都已经出现过,比如使用索引来返回数据的场景.在本节,我们的场景是索引的维护,因此,一些旧的知识在此会重复出现,而同时会增加一些新的知识. 每张表要么是个堆要么是个聚集索引. 如果表是个堆,那么其非聚集索引的书签部分便是一个行标识符(RID),如果表是一

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

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

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

原文链接:传送门. 通用碎片模式 如果一个表具有多个索引,那么这些索引便具有多个索引键,因而也具有不同的顺序.通常情况下,这些索引中的一两个展示了之前描述过的升序插入模式,而其他的通常展示了随机插入模式. 升序插入模式的候选索引包括那些最左边的索引列具有如下特征的列: 按年月的列,比如TransactionDate. 具有身份标识属性的列 一个带有NewSequentialId() 默认约束的唯一性标识列 当把插入和删除考虑进来时,五种通用的碎片模式复现了出来,它们中的四种会从索引维护中受益.本

1 SQL Server中的索引 索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度.索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键.这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行. 聚集索引和费聚集索引的区别: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某作者的,不知道书名怎么办?图书管理员在写一个目录

http://www.blogjava.net/wangdetian168/archive/2011/03/07/347192.html 1 SQL Server中的索引 索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度.索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键.这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行. 表或视图可以包含以下类型的索引: 聚集索引 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行.索引定义中包含聚集索

想了好久索引的重要性应该怎么写?讲原理结构?我估计大部分人不愿意看,也不愿意花那么多时间仔细研究.光写应用?感觉不明白原理一样不会用.举例说明?情况太多也写不全....到底该怎么写呢? 随便写吧,想到哪写到哪!  前面很多篇不管CPU.内存.磁盘.语句等等等都提到了索引的重要,我想刚刚开始学数据库的在校学生都知道索引对语句性能的重要性.但他们可能不知道,对语句的重要性就是对系统的重要性! 抛出一个问题 :你相信一条语句就能让你的大系统挂掉么? 带着问题,首先还是贴出我的座驾 最近不太喜欢红色换了

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引体系结构/非聚集索引 概述 非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,它们之间的显著差别在于以下两点: 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储. 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成. 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引.非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符.此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行. 非聚集索引行中的行定位器或是指向行的指针,或是行的

1 索引概念 索引用于快速查找在某个列中某个特定值的行,不使用索引,数据库必须从第1条记录开始读完整个表,知道找出需要的行.表越大,查询数据所花费的时间越多.如果表中查询的列有索引,数据库能快速到达一个位置去查找数据,而不必遍历所有数据. 索引是一个单独的.存储在磁盘上的数据库结构,包含对数据表里所有记录的引用指针.使用索引用于快速找出一个或多个列中有特定值的行,对相关列使用索引是降低查询操作时间的最佳途径.索引包含由表或试图中的一列或多列生成的键. 索引的优点: ◊ 通过创建唯一索引,可以保证

 索引用于快速找出在某个列中有某一特定值的行,不使用索引,数据库必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行.表越大,查询数据所花费的时间越多,如果表中查询的列有一个索引,数据库能快速到达一个位置去搜索数据,本篇主要介绍与索引相关的内容,包括索引的含义和特点,索引的分类,索引的设计原则以及如何创建和删除索引. 一:索引的含义和特点  索引是一个单独的,存储在磁盘上的数据结构,它们包含则对数据表里所有记录的引用指针,使用索引用于快速找出在某个或多个列中有某一特定值的行,对相关列使用索引是降低查

SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归

什么是索引 拿汉语字典的目录页(索引)打比方:正如汉语字典中的汉字按页存放一样,SQL Server中的数据记录也是按页存放的,每页容量一般为4K .为了加快查找的速度,汉语字(词)典一般都有按拼音.笔画.偏旁部首等排序的目录(索引),我们可以选择按拼音或笔画查找方式,快速查找到需要的字(词). 同理,SQL Server允许用户在表中创建索引,指定按某列预先排序,从而大大提高查询速度. •          SQL Server中的数据也是按页( 4KB )存放 •          索引:是

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引体系结构/非聚集索引 概述 非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,它们之间的显著差别在于以下两点: 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储. 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成. 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引.非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符.此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行. 非聚集索引行中的行定位器或是指向行的指针,或是行的

本文是转载,原文地址 http://tech.it168.com/a2011/1228/1295/000001295176.shtml 在SQL SERVER中,非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表.但相比实际的表而言.非聚集索引中所存储的表的列数要窄很多,因为非聚集索引仅仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针. 并且,对于非聚集索引表来说,其中所存放的列是按照聚集索引来进行存放的.所以查找速度要快了很多.但是对于性能的榨取来说,SQL SERVER总是竭尽所能,假如仅仅是通过

  写在前面:这是第一篇T-SQL查询高级系列文章.但是T-SQL查询进阶系列还远远没有写完.这个主题放到高级我想是因为这个主题需要一些进阶的知识作为基础..如果文章中有错误的地方请不吝指正.本篇文章的内容需要索引的知识作为基础. 简介 在SQL SERVER中,非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表.但相比实际的表而言.非聚集索引中所存储的表的列数要窄很多,因为非聚集索引仅仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针. 并且,对于非聚集索引表来说,其中所存放的列是按照聚集索引来进行存

1.索引碎片的产生? 由于在表里大量的插入.修改.删除操作而使索引页分裂.如果索引有了高的碎片,有两种情况,一种情况是扫描索引需要花费很多的时间,另一种情况是在查询的时候索引根本不使用索引,都会导致性能降低. 2.碎片类型分为: 2.1 内部破碎 由于索引页里的数据插入或修改操作而发生,以数据作为稀疏矩阵的形式的分布而结束,这将导致数据页的增加,从而增加查询时间. 2.2外部破碎 由于索引/数据页的数据插入或修改而发生,以页码分离和在文件系统里不连贯的新的索引页的分配而结束,数据库服务器不能利用

环境: Sql Server2012 SP3企业版,Windows Server2008 标准版 问题由来: 最近在做DB优化的时候,发现一个存储过程有非常严重的性能问题, 由于整个SP整体逻辑是一个多表关联的复杂的查询,整体结构比较复杂的,通过的分析和尝试, 最后发现问题出在其中一个大表的查询上实现方式上, 因为这个大表上的意外的执行方式,导致其他表无法被驱动,其他表也是表扫描的方式参与join 导致后面整个表之间join以及查询编译出来一系列极其低效的执行效果(不合理的执行计划) 这里单独将

说实话我从没有在实际项目中使用过索引,仅知道索引是一个相当重要的技术点,因此我也看了不少文章知道了索引的区别.分类.优缺点以及如何使用索引.但关于索引它最本质的是什么笔者一直没明白,本文是笔者带着这些问题研究msdn的一点小结以及一大堆疑惑. 1.表结构 当开发者在数据库中创建一个表时,此时默认为这个表创建了一个分区,注意是一个分区.分区是一种数据组织单元,在这个分区中可存在2种结构,分别是堆结构或B树结构(索引结构),也就是说一个分区里要么是堆结构要么是B树结构.为了在某些方面提高性能以及便于

简单介绍 在SQL Server中,数据是按页进行存放的.而为表加上聚集索引后,SQL Server对于数据的查找就是依照聚集索引的列作为keyword进行了. 因此对于聚集索引的选择对性能的影响就变得十分重要了.本文从旨在从性能的角度来谈聚集索引的选择,但这不过从性能方面考虑.对于有特殊业务要求的表,则须要按实际情况进行选择. 聚集索引所在的列或列的组合最好是唯一的 这个原因须要从数据的存放原理来谈. 在SQL Server中,数据的存放方式并非以行(Row)为单位.而是以页为单位.因此.在查