最近在优化日结存储过程,日结存储过程中大概包含了20多个存储过程. 发现其有一个存储过程代码有问题,进一步发现结存的数据中有一个 日期字段business_date 是有问题的,这个字段对应的类型是varchar,但是存储过程传入参数的类型是char,导致最后结存进去的数据末尾多了几个空格. 比如,应该是'2016-12'的,但现在是'2016-12  '. 为了解决这个问题,要修改这个字段的值,去掉尾部的空格,于是运行如下语句: update TB_CUSTOMER_FROZEN set BU

原文来自:http://www.sqlskills.com/blogs/paul/mixed-pages-removed-index-rebuild/ 在SQL SERVER 中,区是管理空间的基本单位,连续的8个页为一分区,分区可分为混合区和统一区(也叫独占区),混合区内存放一个或多个对象的数据,统一区只存放一个对象的数据.为提高空间的利用率,对于新表或索引,会先从混合区上分配页,当表或索引增长到 8 页时,将变成使用统一区进行后续分配. 让我们来测试下 首先,创建测试数据 --=======

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

在做维护项目的时,我们经常会遇到索引维护的问题,通过语句,我们就可以判断某个表的索引是否需要重建. 执行一下语句:先分析表的索引 分析表的索引建立情况:DBCC showcontig('Table') DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'Table'' 表...表: 'Table'' (53575229):索引 ID: 1,数据库 ID: 14已执行 TABLE 级别的扫描.- 扫描页数................................: 228- 扫描区数........

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

Use [数据库名称]Go DECLARE @DBCCString NVARCHAR(1000)DECLARE @TableName VARCHAR(100)DECLARE Cur_Index CURSORFOR  SELECT Name AS TblName  FROM sysobjects   WHERE xType='U'  ORDER BY TblNameFOR READ ONLYOPEN Cur_IndexFETCH NEXT FROM Cur_IndexINTO @TableName

https://www.cnblogs.com/mingl12/p/5730178.html

http://blog.csdn.net/leshami/article/details/23763963 索引重建是一个争论不休被不断热烈讨论的议题.当然Oracle官方也有自己的观点,我们很多DBA也是遵循这一准则来重建索引,那就是Oracle建议对于索引深度超过4级以及已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20% 这2种情形下需要重建索引.近来Oracle也提出了一些与之相反的观点,就是强烈建议不要定期重建索引.本文是参考了1525787.1并进行相应描述. 1.重建索引的理由 a.O

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:

大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度,如果没有索引,SQL Server 要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据.索引可以分为簇索引和非簇索引,簇索引通过重排表中的数据来提高数据的访问速度,而非簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引. 1. 索引的体系结构 为什么要不断的维护表的索引?首先,简单介绍一下索引的体系结构.SQL Server在硬盘中用8KB页面在数据库文件内存放数据.缺省情况下这些页面及其包含的数据是无组织的.为了使混乱变为有序,就要生成索

大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度,如果没有索引,SQL Server 要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据.索引可以分为簇索引和非簇索引,簇索引通过重排表中的数据来提高数据的访问速度,而非簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引. 1. 索引的体系结构 为什么要不断的维护表的索引?首先,简单介绍一下索引的体系结构.SQL Server在硬盘中用8KB页面在数据库文件内存放数据.缺省情况下这些页面及其包含的数据是无组织的.为了使混乱变为有序,就要生成索

什么时候需要重建索引 1. 删除的空间没有重用,导致 索引出现碎片 2. 删除大量的表数据后,空间没有重用,导致 索引"虚高" 3.索引的 clustering_facto 和表不一致 也有人认为当索引树高度超过4的时候需要进行重建,但是如果表数量级较大,自然就不会有较高的树,而且重建不会改变索引树高度,除非是由于大量引起的索引树“虚高”,重建才会改善性能,当然这又回到了索引碎片的问题上了. 关于索引是否需要重建,Oracle有这么一句话: Generally speaking, th

一.索引的利弊   优点: 1.大大加快数据的检索速度: 2.创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性: 3.加速表和表之间的连接: 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间. 缺点: 1.索引需要占物理空间: 2.当对表中的数据进行增加.删除和修改的时候,索引也要动态的维护,降低了数据的维护速度: 3.索引过多,生成执行计划的时候,也可能导致优化器需要更多的时间去选择一个合适的索引,消耗更多的CPU时间. 二. 索引的优化方法 : 1  索引缺失---

前言 我们使用Elasticsearch索引文档时,最理想的情况是文档JSON结构是确定的,数据源源不断地灌进来即可,但实际情况中,没人能够阻拦需求的变更,在项目的某个版本,可能会对原有的文档结构造成冲击,增加新的字段还好,如果要修改原有的字段,只能重建索引了. 概要 本篇以实战方式讲解如何零停机完成索引重建的三种方案. 外部数据导入方案 整体介绍 系统架构设计中,有关系型数据库用来存储数据,Elasticsearch在系统架构里起到查询加速的作用,如果遇到索引重建的操作,待系统模块发布新版本后

背景 众所周知,Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎,为⽤户提供搜索服务.当我们决定存储某种数据,在创建索引的时候就需要将数据结构,即Mapping确定下来,于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变. 那如果后续业务发生变化,需要改变数据结构或者更换ES更换分词器怎么办呢?为此,Elastic团队提供了很多通过辅助⼯具来帮助开发⼈员进⾏重建索引的方案. 如果对 reindex API 不熟悉,那么在遇到重构的时候,必然事倍功半,效率低下.反之,就可以方便地进行索引重构,省时省力

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

关于索引的概念可以看看宋大牛的博客 T-SQL查询高级—SQL Server索引中的碎片和填充因子 整个数据库的索引很多,索引碎片多了,不可能一个个的去重建,都是重复性的工作,所以索性写了个存储过程,按范围需要重建索引. -- ============================================= -- Author: <Limy> -- Create date: <2015-12-31> -- Description: <批量重建索引> -- EX

如何提高Lucene构建索引的速度 hans(汉斯) 2013-01-27 10:12 对于Lucene>=2.3:IndexWriter可以自行根据内存使用来释放缓存.调用writer.setRAMBufferSizeMB()方法设置缓存尺寸.确保你没有任何的遗留代码调用setMaxBufferedDocs方法,因为写入器可以根据两种情况一起释放缓存(哪个更早发生).使用你可以提供的全部内存.在释放缓存之前使用更多的内存,意味着Lucene写入更大的段,意味着延迟合并的发生.LUCENE-84

SQL> select count(*) from test_idx; COUNT(*) ---------- 19087751 SQL> select segment_name,segment_type,bytes/1024/1024 as MB from user_segments where segment_name='TEST_IDX'; SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE MB ------------------------------ --------------

MSSQL Rebuild(重建)索引 前的项目是做数据库的归档,在每次archive后都需要对原数据库的索引进行rebuild,以减少索引碎片,于是乎就自己写了一段sql: DECLARE @tablename VARCHAR(50)DECLARE @indexname VARCHAR(50)DECLARE @cmdsql NVARCHAR(MAX)DECLARE index_cursor CURSORFOR SELECT  OBJECT_NAME(object_id) AS Table_Na