一.索引压缩 数据和索引压缩在SQL Server2008被引入.压缩一个索引意味着将在一个页面中获得更多的关键字信息.这可以造成重大的性能改进,因为存储索引需要的页面和索引级别更少.因为索引中的键值被压缩和解压缩,也将造成CPU和内存的开销,所以这并不是适合所有索引的方案. 默认情况下,索引将不会被压缩.必须明确地在创建索引时要求索引被压缩.有两种压缩类型:行级压缩和页面级压缩.索引中的非叶子页面不接受页面类型压缩. 创建压缩索引的语法如下: CREATE NONCLUSTERED INDEX

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

摘要:今天为什么提到这个话题,出于一个偶然,一个同事在优化新开发的系统时向我请教如何添加复合压缩索引的问题.我总结了一下,问题有三. 第一:需不需要压缩 第二:对第几列压缩 第三:性能对比,选出最优 好,问题提出我们一一来解答一下 1.场景 在我的文章中经常会看到这个词,当然也可以不谈场景说技术,但我觉的那只是隔空建楼,毫无目的,没有根据性.我们在深入研究的时候要避免这样的盲目讨论,效果也不会好太多.注重技术的应用场景,才是研究技术.应用技术之根本,不管多么高科技的东东,或者说多牛的技术,最终还

转自:http://github.tiankonguse.com/blog/2014/12/03/sphinx-token-inverted-sort.html 外部排序 现在我们的背景是有16个已经排序的数据存在磁盘上.由于数据量很大,我们不能一次性全部读进来. 我们的目标是依次挑出最小的hit,然后交给索引引擎处理. sphinx 使用了 CSphHitQueue 这个数据结构. CSphHitQueue 你猜是什么? 队列? 恭喜你,猜错了.CSphHitQueue 是一个最小堆.且堆的最

背景: MRO表中TimeStamp nvarchar(32),但实际上它存储的内容是日期(2015-09-09 11:20:30). 现在我要执行这样一个sql语句: Select t10.* from Tuning.MRO as T10 inner join Tuning.MRO_LteCell as T11 on T10.OID=T11.MROOID Where T10.ObjectID=@ObjectID and T10.UEID=@UEID and (T10.TimeStamp>@Be

索引设计基础知识 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 可以快速高效地找到与键值关联的行. 为数据库及其工作负荷选择正确的索引是一项需要在查询速度与更新所需开销之间取得平衡的复杂任务. 如果索引较窄,或者说索引关键字中只有很少的几列,则需要的磁盘空间和维护开销都较少. 而另一方面,宽索引可覆盖更多的查询. 您可能需要试验若干不同的设计,才能找到最有效的索引. 可

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

查索引使用情况:    https://www.cnblogs.com/sunliyuan/p/6559354.html select db_name(database_id) as N'TOPK_TO_DEV',  --库名         object_name(a.object_id) as N'TopProjectNew',  --表明         b.name N'索引名称',         user_seeks N'用户索引查找次数',         user_scans N

为了更好地理解覆盖索引,在正式介绍覆盖索引之前,首先稍微来谈一谈有关索引的一些基础知识. 数据页和索引页 在SQLServer中,数据存储的基本单位是页,一页的大小为8KB,分别由页首,数据行和行偏移量组成,如下图结构: 页首固定占用96个字节,用来存储相关的页面系统信息,例如所属的数据库表对象Id等.数据行是真实数据的存储区域,每一行的大小是不固定的.行偏移量是一个数组,数组的每个位置占2个字节,用来存储数据行距离开头的位置偏移量,主要是用来做快速定位,例如想要查找第N行,只要访问行偏移量数组

纯粹自己的理解,哪位大佬看到了还请指正. 首先贴一张<高性能MySQL>中的一段话: 这句话的意思是说,MyISAM使用b+树组织索引.也就是说无论索引压缩与否,组织方式一定是B+树. 下面再贴一张图片: 这句话是说,因为索引块中的索引都被压缩成前面索引的压缩形式了,所以在[某一个节点]中,不能再使用二分查找法查找到对应的索引或者子节点的引用,只能在[这个节点]中逐个遍历. 在找到适合的位置的时候,则通过B+树继续向下寻找,由于B+树的是[ ... )的形式,如下图所示: 所以,子节点中的第一

随着系统数据的增多,一些查询逐渐变慢,这时候我们可以根据sqlserver的执行计划,查看sql的开销,然后根据开销创建索引. 索引有聚集索引与非聚集索引. 聚集索引:聚集索引在存储上是按照顺序存储的,就像字典里的汉字. 非聚集索引:物理存储不连续,但逻辑上是连续的,因为单独维护着数据的存储位置与数据的关系. 首先写入100000数据 DECLARE @i INT, @num int WHILE @i<=@num BEGIN IF NOT EXISTS(SELECT * FROM dbo.met

SELECT   索引名称=a.name ,表名=c.name ,索引字段名=d.name ,索引字段位置=d.colid ? 1 2 3 4 5 6 7 8 FROM  sysindexes  a JOIN  sysindexkeys  b  ON  a.id=b.id  AND  a.indid=b.indid JOIN  sysobjects  c  ON  b.id=c.id JOIN  syscolumns  d  ON  b.id=d.id  AND  b.colid=d.colid

sqlserver 的筛选索引(filter index)与常规的非筛选索引,加了一定的filter条件,可以按照某些条件对表中的字段进行索引,但是filter 索引在查询 使用上,并不等同于常规的索引,如果忽略了这些差异,可能会造成潜在的问题,因此在使用filter索引的时候,一定要结合具体的查询,做充分的测试. 测试case if object_id('test_filter_index') is not null drop table test_filter_index GO create

聚集索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一列或者多列值排序.像我们用到的汉语字典,就是一个聚集索引.换句话说就是聚集索引会改变数据库表中数据的存放顺序.非聚集索引不会重新组织表中的数据,而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面.(一个值指向多行等于该值的数据).sqlserver默认情况下建立的索引是非聚集索引.非聚集索引在排序时会对所有的取值进行排序,然后快速找到该值对应的所有数据,达到减少排序时间的效果,不需要全表扫描. 聚集索引是直接将所有数据排序后存入表中,所以se

1.始终包含聚集索引 当表中不包含聚集索引时,表中的数据是无序的,这会降低数据检索效率.即使通过索引缩小了数据检索的范围,但由于数据本身是无序的,当从表中提取实际数据时,会产生频繁的定位问题,这也使得SQL Server基本上不会使用无聚集索引表中的索引来检索数据. 2.保证聚集索引唯一 由于聚集索引是非聚集索引的行定位器,如果它不唯一,则会使行定位器中包含辅助数据,同时也导致从表中提取数据时,需要借助行定位器中的辅助数据来定位,这会降低处理效率. 3.保证聚集索引最小 每个聚集键值都是所有非聚

--查看表的索引使用情况SELECT TOP 1000o.name AS 表名, i.name AS 索引名, i.index_id AS 索引id, dm_ius.user_seeks AS 搜索次数, dm_ius.user_scans AS 扫描次数, dm_ius.user_lookups AS 查找次数, dm_ius.user_updates AS 更新次数, p.TableRows as 表行数, 'DROP INDEX ' + QUOTENAME(i.name)+ ' ON '

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100GO /*实例*/  CREATE NONCLUSTERED INDEX Index_NotePage_ShareState --创建一个非聚集索引ON NDB.dbo.NotePage(ShareState) --为TEST表的TNAME字段创建索引WITH FILLFACTOR = 30 --填充因子为30%GO

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........

1. 什么是聚合索引(clustered index) / 什么是非聚合索引(nonclustered index)? 可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查"安"字,就会很自然地翻开字典的

--判断无用的索引: 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.s