通过DBCC整理Sqlserver数据库表索引碎片
昨天检查了一张效率极慢的表,两年多没有维护,逻辑扫描 碎片 高达99.81%,于是开始对这个表进行重点跟踪和记录日志。今天用DBCC SHOWCONTIG WITH TABLERESULTS 命令检查了一下所有表的概况,然后参照着MSDN对字段的说明,发现问题比较严重。 ScanDensity(
昨天检查了一张效率极慢的表,两年多没有维护,逻辑扫描碎片高达99.81%,于是开始对这个表进行重点跟踪和记录日志。今天用DBCC SHOWCONTIG WITH TABLERESULTS 命令检查了一下所有表的概况,然后参照着MSDN对字段的说明,发现问题比较严重。ScanDensity(这是“最佳计数”与“实际计数”的比率。如果所有内容都是连续的,则该值为 100;如果该值小于 100,则存在一些碎片)有的甚至在16.6666666666667,其他扫描密度等指标也特别不理想。
- 检查:
随便贴出一个表的扫描结果:
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DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'UserInfo' 表...表: 'UserInfo' (1646628909);索引 ID: 1,数据库 ID: 7
已执行 TABLE 级别的扫描。
- 扫描页数................................: 367
- 扫描区数..............................: 48
- 区切换次数..............................: 355
- 每个区的平均页数........................: 7.6
- 扫描密度 [最佳计数:实际计数].......: 12.92% [46:356]
- 逻辑扫描碎片 ..................: 95.37%
- 区扫描碎片 ..................: 47.92%
- 每页的平均可用字节数.....................: 2996.8
- 平均页密度(满).....................: 62.98%
DBCC 执行完毕。如果 DBCC 输出了错误信息,请与系统管理员联系。
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扫描页数:如果你知道行的近似尺寸和表或索引里的行数,那么你可以估计出索引里的页数。看看扫描页数,如果明显比你估计的页数要高,说明存在内部碎片。
扫描扩展盘区数:用扫描页数除以8,四舍五入到下一个最高值。该值应该和DBCC SHOWCONTIG返回的扫描扩展盘区数一致。如果DBCC SHOWCONTIG返回的数高,说明存在外部碎片。碎片的严重程度依赖于刚才显示的值比估计值高多少。
扩展盘区开关数:该数应该等于扫描扩展盘区数减1。高了则说明有外部碎片。
每个扩展盘区上的平均页数:该数是扫描页数除以扫描扩展盘区数,一般是8。小于8说明有外部碎片。
扫描密度[最佳值:实际值]:DBCC SHOWCONTIG返回最有用的一个百分比。这是扩展盘区的最佳值和实际值的比率。该百分比应该尽可能靠近100%。低了则说明有外部碎片。
逻辑扫描碎片:无序页的百分比。该百分比应该在0%到10%之间,高了则说明有外部碎片。
扩展盘区扫描碎片:无序扩展盘区在扫描索引叶级页中所占的百分比。该百分比应该是0%,高了则说明有外部碎片。
每页上的平均可用字节数:所扫描的页上的平均可用字节数。越高说明有内部碎片,不过在你用这个数字决定是否有内部碎片之前,应该考虑fill factor(填充因子)。
平均页密度(完整):每页上的平均可用字节数的百分比的相反数。低的百分比说明有内部碎片。
- 整理数据库碎片索引
看到如此不对劲,果断去MSDN查找相关资料,找到了MSDN有对数据库索引进行碎片整理的T-SQL,执行了一下,发现效果还不错。
使用 DBCC SHOWCONTIG 和 DBCC INDEXDEFRAG 对数据库中的索引进行碎片整理:(以下示例将展示一种简单的方法,对数据库中碎片数量在声明的阈值之上的所有索引进行碎片整理。)
/*Perform a 'USE <database name>' to select the database in which to run the script.*/ -- Declare variables SET NOCOUNT ON; DECLARE @tablename varchar(255); DECLARE @execstr varchar(400); DECLARE @objectid int; DECLARE @indexid int; DECLARE @frag decimal; DECLARE @maxfrag decimal; -- Decide on the maximum fragmentation to allow for. SELECT @maxfrag = 30.0; -- Declare a cursor. DECLARE tables CURSOR FOR SELECT TABLE_SCHEMA + '.' + TABLE_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'; -- Create the table. CREATE TABLE #fraglist ( ObjectName char(255), ObjectId int, IndexName char(255), IndexId int, Lvl int, CountPages int, CountRows int, MinRecSize int, MaxRecSize int, AvgRecSize int, ForRecCount int, Extents int, ExtentSwitches int, AvgFreeBytes int, AvgPageDensity int, ScanDensity decimal, BestCount int, ActualCount int, LogicalFrag decimal, ExtentFrag decimal); -- Open the cursor. OPEN tables; -- Loop through all the tables in the database. FETCH NEXT FROM tables INTO @tablename; WHILE @@FETCH_STATUS = 0 BEGIN; -- Do the showcontig of all indexes of the table INSERT INTO #fraglist EXEC ('DBCC SHOWCONTIG (''' + @tablename + ''') WITH FAST, TABLERESULTS, ALL_INDEXES, NO_INFOMSGS'); FETCH NEXT FROM tables INTO @tablename; END; -- Close and deallocate the cursor. CLOSE tables; DEALLOCATE tables; -- Declare the cursor for the list of indexes to be defragged. DECLARE indexes CURSOR FOR SELECT ObjectName, ObjectId, IndexId, LogicalFrag FROM #fraglist WHERE LogicalFrag >= @maxfrag AND INDEXPROPERTY (ObjectId, IndexName, 'IndexDepth') > 0; -- Open the cursor. OPEN indexes; -- Loop through the indexes. FETCH NEXT FROM indexes INTO @tablename, @objectid, @indexid, @frag; WHILE @@FETCH_STATUS = 0 BEGIN; PRINT 'Executing DBCC INDEXDEFRAG (0, ' + RTRIM(@tablename) + ', ' + RTRIM(@indexid) + ') - fragmentation currently ' + RTRIM(CONVERT(varchar(15),@frag)) + '%'; SELECT @execstr = 'DBCC INDEXDEFRAG (0, ' + RTRIM(@objectid) + ', ' + RTRIM(@indexid) + ')'; EXEC (@execstr); FETCH NEXT FROM indexes INTO @tablename, @objectid, @indexid, @frag; END; -- Close and deallocate the cursor. CLOSE indexes; DEALLOCATE indexes; -- Delete the temporary table. DROP TABLE #fraglist; GO</database>
执行后会返回索引扫描数、移动数、删除数(Pages Scanned、Pages Moved、Pages Removed)。效果还是很明显的,然后再把扫描结果进行比对:
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DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'UserInfo' 表...
表: 'UserInfo' (1646628909);索引 ID: 1,数据库 ID: 7
已执行 TABLE 级别的扫描。
- 扫描页数................................: 237
- 扫描区数..............................: 31
- 区切换次数..............................: 30
- 每个区的平均页数........................: 7.6
- 扫描密度 [最佳计数:实际计数].......: 96.77% [30:31]
- 逻辑扫描碎片 ..................: 2.95%
- 区扫描碎片 ..................: 29.03%
- 每页的平均可用字节数.....................: 200.3
- 平均页密度(满).....................: 97.52%
DBCC 执行完毕。如果 DBCC 输出了错误信息,请与系统管理员联系
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结果很有对比性,碎片大幅降低,每页的平均可用字节数大幅降低,扫描密度提高,平均页密度达到理想中的近饱和数值。看来DBCC的一些命令和MSDN的联机丛书还是很不错滴。虽然暂时降低了一些碎片指标,但只要有操作肯定也会有碎片产生,通过一段的时间跟踪,才能对整体情况进行主观的判断。
相关链接:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms188796.aspx
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms175008(v=sql.90).aspx

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MySQLi를 사용하여 PHP에서 데이터베이스 연결을 설정하는 방법: MySQLi 확장 포함(require_once) 연결 함수 생성(functionconnect_to_db) 연결 함수 호출($conn=connect_to_db()) 쿼리 실행($result=$conn->query()) 닫기 연결( $conn->close())

Navicat 데이터베이스 구성 파일이 저장되는 위치는 운영 체제에 따라 다릅니다: Windows: 사용자별 경로는 %APPDATA%\PremiumSoft\Navicat\macOS: 사용자별 경로는 ~/Library/Application Support/Navicat\Linux: 사용자별 경로는 ~/ .config/navicat\입니다. 구성 파일 이름에는 navicat_mysql.ini와 같은 연결 유형이 포함되어 있습니다. 이러한 구성 파일은 데이터베이스 연결 정보, 쿼리 기록 및 SSH 설정을 저장합니다.

PHP에서 데이터베이스 연결 오류를 처리하려면 다음 단계를 사용할 수 있습니다. mysqli_connect_errno()를 사용하여 오류 코드를 얻습니다. 오류 메시지를 얻으려면 mysqli_connect_error()를 사용하십시오. 이러한 오류 메시지를 캡처하고 기록하면 데이터베이스 연결 문제를 쉽게 식별하고 해결할 수 있어 애플리케이션이 원활하게 실행될 수 있습니다.

Navicat 연결 URL의 형식은 다음과 같습니다: 프로토콜://사용자 이름:비밀번호@호스트:포트/데이터베이스 이름? 프로토콜, 사용자 이름, 비밀번호, 호스트 이름, 포트, 데이터베이스 이름 및 선택 사항을 포함하여 연결에 필요한 정보를 포함하는 매개변수입니다. 매개변수.

Golang의 데이터베이스 콜백 기능을 사용하면 다음을 달성할 수 있습니다. 지정된 데이터베이스 작업이 완료된 후 사용자 정의 코드를 실행합니다. 추가 코드를 작성하지 않고도 별도의 함수를 통해 사용자 정의 동작을 추가할 수 있습니다. 삽입, 업데이트, 삭제, 쿼리 작업에 콜백 함수를 사용할 수 있습니다. 콜백 함수를 사용하려면 sql.Exec, sql.QueryRow, sql.Query 함수를 사용해야 합니다.

Go 표준 라이브러리 데이터베이스/sql 패키지를 통해 MySQL, PostgreSQL 또는 SQLite와 같은 원격 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 데이터베이스 연결 정보가 포함된 연결 문자열을 생성합니다. sql.Open() 함수를 사용하여 데이터베이스 연결을 엽니다. SQL 쿼리 및 삽입 작업과 같은 데이터베이스 작업을 수행합니다. 리소스를 해제하기 위해 defer를 사용하여 데이터베이스 연결을 닫습니다.

JSON 데이터는 gjson 라이브러리 또는 json.Unmarshal 함수를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. gjson 라이브러리는 JSON 필드를 구문 분석하는 편리한 방법을 제공하며, json.Unmarshal 함수에는 JSON 데이터를 비정렬화하기 위한 대상 유형 포인터가 필요합니다. 두 방법 모두 SQL 문을 준비하고 삽입 작업을 수행하여 데이터를 데이터베이스에 유지해야 합니다.
