SQL Server 索引重建脚本 在数据的使用过程中,由于索引page碎片过多,带来一些不利的性能问题,我们有时候需要对数据库中的索引进行重组或者重建工作.通常这个阈值为30%,大于30%我们建议进行索引重建,小于则进行重组操作.以下脚本可以针对固定的数据库进行自动的索引重建和重组工作: 脚本来源于网络,如侵犯版权请联系删除: set nocount on --使用游标重新组织指定库中的索引,消除索引碎片 --R_T层游标取出当前数据库所有表 declare R_T cursor for se

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7650215.html (保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) 上午(20171011)看到qq群里发了一个云栖大会的链接,点进去看了一下sqlserver的专场,刚好是提问环节有人问了一个问题,原话记不清楚了,大概的意思(他自己认为)就是说:“SQLServer中重建聚集索引之后会影响非聚集索引的碎片情况,也要顺带重建非聚集索引”我想

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........

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

一.索引概念 用途 我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准,而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法. 概念 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询操作时间的最佳途径.索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键. 定义 数据库中的索引类似于一本书的目录,在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息,而不需要读完全书.在数据库中,数据库程序使用索引可以

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

SQLSERVER如何查看索引缺失 当大家发现数据库查询性能很慢的时候,大家都会想到加索引来优化数据库查询性能, 但是面对一个复杂的SQL语句,找到一个优化的索引组合对人脑来讲,真的不是一件很简单的事. 好在SQLSERVER提供了两种“自动”功能,给你建议,该怎么调整索引 第一种是使用DMV 第二种是使用DTA (database engine tuning advisor) 数据库引擎优化顾问 这篇文章主要讲第一种 从SQL2005以后,在SQLSERVER对任何一句语句做编译的时候,都会去

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

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

每周日2点进行”一致性检查“ 每周六1点进行”重建索引“,重建索引会自动完成更新统计信息操作

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 ------------------------------ --------------

该指数是一个有力的武器,以提高数据库的查询性能. 没有索引,喜欢同样的标签库没有书籍,找书,他们想预订比登天还难.中,尤其是在批量的DML的情形下会产生对应的碎片.以及B树高度会发生对应变化.因此能够对这些变化较大的索引进行重构以提高性能.N久曾经Oracle建议我们定期重建那些高度为4.已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20%的这些表上的索引.但Oracle如今强烈建议不要定期重建索引. 详细能够參考文章:Oracle 重建索引的必要性. 虽然如此重建索引还是有必要的.仅仅是不建议定期

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

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

elasticsearch更改mapping(不停服务重建索引)原文 http://donlianli.iteye.com/blog/1924721Elasticsearch的mapping一旦创建,只能增加字段,而不能修改已经mapping的字段.但现实往往并非如此啊,有时增加一个字段,就好像打了一个补丁,一个可以,但是越补越多,最后自己都觉得惨不忍睹了.怎么办??这里有一个方法修改mapping,那就是重新建立一个index,然后创建一个新的mapping.你可能会问,这要是在生产环境,可行

数据库存储本身是无序的,建立了聚集索引,会按照聚集索引物理顺序存入硬盘.既键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序 多数情况下,数据库读取频率远高于写入频率,索引的存在 为了读取速度牺牲写入速度 页 为最小单位 8kb 区 物理连续的页(8页)的集合 内部碎片 数据库页内部产生的碎片,外部反之 碎片的产生: 有一个表里有8条数据,已经将一页填满,这个时候要插入第九条数据,页也就分裂了.这就产生了内部碎片.如下图所示(excel示意一下  懒癌晚期) 注: 不会将9单独分到第二页,索引B+树存储,

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昨晚某现场报一个重建索引失败的问题,远程查看后发现是自动收缩的内部会话引发的锁申请超时,突然想起来自己的加锁实验还没完成索引重建部分,今天有空正好做一下: USE [数据库名] GO ALTER INDEX <索引名> ON dbo.<表名> REBUILD PARTITION = ALL WITH ( MAXDOP = 4, ONLINE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF ) GO 先试了下聚集索引的重建,以下是相关会话的所有加锁情况: 从以上的锁分布情况来

导出数据库备份文件 1. 备份服务器数据,采用并行方式,加快备份速度(文件日期根据具体操作日期修改) expdp jhpt/XXXX directory=databackup dumpfile=dpfile_201511271500_%U.dmp filesize=5G parallel=8 compression=all 导出为多个文件,最大一个文件5g. 4. 执行导入脚本,进行数据库导入,排除索引和主键(文件日期根据导出文件修改) impdp jhpt/XXX directory=data

表已有数据,150万+,执行一个group by 的查询出现超时,一个一个条件减少尝试,前几个where条件不超时,而在加上最后一个条件时就超时了. 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 

https://blog.csdn.net/funnyfu0101/article/details/52961485 所有执行的结果是脚本命令集合,可以用来创建索引: a)在plsql中使用execute  immediate 'alter table J3_nsrxx NOLOGGING'; b)sql窗口中,复制出来可直接执行: 1)查询指定表的索引   --执行过程中,能输入变量:Owner.Table_Name   SELECT T1.TABLE_NAME,   T1.INDEX_NAM