无论是什么关系型数据库，尤其在OLTP系统中，索引是提升数据访问速度的常用方式之一，但是不同类型的数据库，对索引碎片的处理可能会略有不同。
作者题记：CPU高使用率往往会导致SQL Server服务响应缓慢，查询超时，甚至服务挂起僵死，可以说CPU高使用率是数据库这种后台进程服务的第一大杀手。引发CPU过高的原因有很多，今天主要从索引的角度进行分析。 引发CPU过高的最常见的两类索引问题是索引缺失和索引碎片。首先我们来分析索引缺失。 一、索引缺失 场景分析 关系型数据库（RDBMS）系统中，索引缺失最为常见会导致I/O读取很高，进而导致CPU使用率很高。这是因为当查询优化器在执行计划评估过程中，发现没有合适的索引可以使用时，不得不选择走全表
分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，理解起来也很简单，就是将整体的数据库分开，分布到
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。
前言： 如果碎片程度小于30%，建议使用重组而不是重建。因为重组不会锁住数据页或者数据表，并且降低CPU的资源。 总得来说，重组会清空当前的B-TREE，特别是索引的叶子节点，重组数据页和消除碎片。和重建不同，重组不会添加任何新数据页。 准备工作： 为了了解是否有必要重组索引，需要首先查看碎片程度，如果在10%以下，那一般没必要做什么维护，如果在10%~30%，就建议进行重组。 步骤： 1、 以下各种重组索引的方法： --不指定参数重组索引： ALTER INDEX [idx_refno] ON [or
前言： DBA的日常任务并不仅仅是创建需要的索引在对应的列上，实际上，DBA还要保持索引创建的高标准。 周而复始，DBA必须盯着一些非常重要的信息： 1、 索引的碎片级别 2、 丢失索引 3、 无效索引 查找索引碎片： 如果索引没有正确维护，那么碎片往往会成为性能瓶颈。微软建议当碎片百分比在5~30之间的时候，使用重组索引来代替更加耗资源的重建索引。如果碎片超过30%，可以使用重建索引。但是这仅仅是建议而不是绝对的事情。而且从2000开始，这个建议就没有改变过，但是从2000到2012，索引
B-Tree索引可能会碎片化，这会降低查询的效率。碎片化的索引可能会以很差或者无序的方式存储在磁盘上。 根据设计，B-Tree需要随机磁盘访问才能定位到叶子页，所以随机访问是不可避免的。然而，如果叶子页在 物理分布上是顺序且紧密的，那么查询的性能就会更好。否则，对于范围査询、索引覆盖扫描等操作来说，速度可能会降低很多倍；对于索引覆盖扫描这点更加明显。
前言： 重建一个索引只是在内部删除并重建索引，使得碎片消失、统计信息更新、物理顺序重新排列组织。它会压缩数据页，按照填充因子填充适当的数据。如果有需要，也会添加新的数据页。这些操作有利于提高数据查找的速度，但是这个工作如果发生在大表上面，将是非常耗时耗资源的。 准备工作： 首先先要决定是否达到了重建索引的临界值。否则，重组索引会更好。当碎片超过30%，那么重建索引会比较好。 重建索引有两种方式，在重建之前应该考虑使用哪种会更好： 1、 脱机：脱机重建索引是默认选项。它会锁住整个表，知道重建结束，没有人可以访
本文章转载：http://database.51cto.com/art/201108/282408.htm
在本文中，麦老师将给大家介绍如何调优SQL Server的代理作业JOB，并结合实际生产案例将一个运行时间从长达2天的作业调优缩短至令人欣喜的2小时。
删除一条记录，首先锁住这条记录，数据原有的被废弃，记录头发生变化，主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1，代表数据被删除。但是数据没有被清空，在新一行数据大小小于这一行的时候，可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片。
一般而言，极少需要重建B树索引，基本原因是B树索引很大程度上可以自我管理或自我平衡。认为需要重建索引的最常见理由有：
2021-01-19：mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，其中一个字段是企业类型，企业类型是一般企业和个体户，个体户的数据量差不多占50%，根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作？
存放大数据量的表，其表空间占用也比较大，删除数据后并不会自动释放这些记录占用的表空间，所以，即便表里面数据量很少，查询效率依旧很慢，所以，需要释放表空间。
我们看到两种主要的Elasticsearch索引使用模式 - 全局索引和滚动索引。多年来，Elasticsearch增加了一些功能，可以极大地改善这些模式的工作体验。Elasticsearch 5引入了几项新功能，进一步构建了这些功能，并产生了一个非常好的索引管理故事。
一般现在对于业务要查询的数据量以及要保持的并发量高于一定配置的单实例 MySQL 的极限的情况，都会采取分库分表的方案解决。当然，现在也有很多 new SQL 的分布式数据库的解决方案，如果你用的是 MySQL，那么你可以考虑 TiDB（实现了 MySQL 协议，兼容 MySQL 客户端以及 SQL 语句）。如果你用的是的 PgSQL，那么你可以考虑使用 YugaByteDB（实现了 PgSQL 协议，兼容 PgSQL 客户端以及 SQL 语句），他们目前都有自己的云部署解决方案，你可以试试：
在生产库上经常发现执行计划中索引选择不合适导致查询效率低下的情况，针对这种情况，我们可以采用重新收集统计信息（或设定统计信息）、绑定执行计划、增加hint写法（修改代码或后台增加hint）等技术手段来优化查询，但这些方法往往有一些前提条件，比如说统计信息过大无法及时收集需要配置定时任务，绑定的执行计划也不是很理想，绑定变量的值不同不能使用一种hint写法等，这样的结果倒推必须进行索引整改，以提高更好的查询效率，但如果涉及的是一张很大的分区表，索引整改必须很慎重，不然调整不理想可能会引起严重的性能问题，因此，本文想根据这个问题提供一种分析思路和操作步骤，使分区大表的索引调整的操作可以考虑得更全面些，更有效达到理想的查询效果。
两周没有更新文章了，最近一直在忙”人生大事”，毕竟人这一生，除了工作、上班还有其他几件重要的事情，而且也是每个人都必须要经历的，走完了，也就走完了……
在MySQL中，如果我们对大表频繁进行insert和delete操作，那么时间一长，这个表中会出现很多"空洞"，也就是表碎片。
标题：NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video
这是一种最常见的IO相关的等待。大多数情况下，他指的是单块读，例如索引数据块或通过索引访问的表数据块，也能在读取数据文件头块时看到这种等待事件。在更早的版本中，这种等待事件也会产生于从磁盘的排序段通过多快读的方式读入Buffer Cache的连续("sequential")缓冲。
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例， 一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。
同事在客户现场利用DTS工具，从A实例将数据迁移到B实例过程中，发现几乎稍大点的表在迁移完成后，目标端表空间大小差不多都是源端的3倍，也就是说表空间膨胀了2倍。
好长时间不进行研究了，最近被突发的问题想到了INDEX 的问题，随机想到数据和INDEX 存储在一起会怎样，我们将索引和数据进行分离后，会不会对数据库的性能有优化的可能。
一个顾客可以使用顾客编号列，而订单可以使用订单ID，雇员可以使用雇员ID 或 雇员社会保险号。
熟悉mysql的同学都应该知道，当我们执行delete的时候，数据并没有被真正的删除，只是对应数据的删除标识deleteMark被打开了，这样每次执行查询的时候，如果发现数据存在但是deleteMark是开启的话，那么依然返回空，因为这个细节，所以经常会出现“我明明删除了数据，为什么空间没释放”的现象。
如果您遇到全球少数的MySQL顾问之一，请他审核您的SQL语句和表结构设计，我相信他会告诉您一些有关好的主键设计的重要性。特别是对InnoDB，我相信他已经想您解释了索引合并和页分裂。这两个概念与性能密切相关，在设计任意索引（不仅仅是主键）时都应该考虑这方面因素。
Mysql长期使用会产生碎片，使用 optimize table 可以有效减少碎片
突然发现最近忙里偷闲也回答了一些微信好友的问题。有的在公众号提问，有的私信给我。简单整理了一下。 问题1： 之前使用expdp和impdp导出导入数据库statistics时遇到一个bug，无法impdp导入，后来只能不导入statistics，待导入 数据后自己收集对象统计信息，但问题是收集的统计信息和原来有些差异，特别是直方图信息有差异，导致sql执行计划有变化，不知到杨总有没有遇到过？又该 怎么处理呢？ 答： 报错是因为跨版本了吧，有的时候有这种情况，我们生产是不用直方图的。容易有偏差。 尽管他没有
数据库的运维中，经常会遇到delete drop truncate的操作，那么如何去把握它们的用法和区别呢？
作者 | 邹建，资深数据库专家，精通各项 SQL Server 技术，具有丰富的管理、维护、优化能力以及业务应用经验。他一直热心于技术知识的分享、传播，持续活跃在 CSDN 和 MSDN 社区，曾多年蝉联 CSDN 论坛积分榜首。
索引是提高数据库查询性能的有力武器。没有索引，就好比图书馆没有图书标签一样，找一本书自己想要的书比登天还难。然而索引在使用的过程中，尤其是在批量的DML的情形下会产生相应的碎片，以及B树高度会发生相应变化，因此可以对这些变化较大的索引进行重构以提高性能。N久以前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现在强烈建议不要定期重建索引。具体可以参考文章：Oracle 重建索引的必要性。尽管如此重建索引还是有必要的，只是不建议定期。本文给出了重建索引的脚本供大家参考。 1、重建索引shell脚本
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。
在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准，不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
转自:http://www.cnblogs.com/anding/p/5281558.html
在 mysql 中，使用 delete 命令删除数据后，会发现这张表的数据文件和索引文件却奇怪的没有变小。这是因为 delete 操作并不会真的把数据删除，mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记，标记为删除，因此你使用 delete 删除表中的数据，表文件在磁盘上所占空间不会变小，我们这里暂且称之为假删除。
本文内容涉及到基本SQL语法，数据的基本存储原理，数据库一些概念、数据优化等。抱砖引玉，权当一个综合复习！
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MySQL提供了许多修改分区表的方式。添加、删除、重新定义、合并或拆分已经存在的分区是可能的。
) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 DELAY_KEY_WRITE = 1
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景。数据库中的数据储存在磁盘上，而MySQL使用数据页来组织和存储数据。数据页是MySQL中的关键概念，直接影响着数据库的性能和存储效率。本文将深入探讨MySQL数据页的构造和数据的组织方式，揭示数据页中数据的奥秘。
查看的模板 GET 127.0.0.1:9200/_template/模板名 使用通配符 GET /_template/temp*
聚簇索引是将表的数据按照索引顺序存储在磁盘上，聚簇索引的叶子节点直接存储了实际的数据行，而不是指向数据的指针。所以在查询的时候减少了磁盘的随机读取，无需进行多次磁盘I/O效率很高。
如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
执行SQL查询时，主要的几个瓶颈在于：CPU运算速度、内存缓存区大小、磁盘IO速度。而对于大数据量数据的查询，其瓶颈则一般集中于磁盘IO，以及内存缓存。那么为了提高SQL查询的效率，一方面我们需要考虑尽量减少查询设计的数据条目数——建立索引，设立分区；另一方面，我们也可以考虑切实减少数据表物理大小，从而减少IO大小。在SQL Server 2008中，最新提供了一项功能“压缩（Compression）”，就是用于减少数据表、索引物理大小。 设置压缩 在企业管理器中，在需要压缩的表或索引上右键选择S
最近在学习MySQL优化方面的知识。本文就数据类型和schema方面的优化进行介绍。
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
「引言」 为帮助用户解决何时optimize table的烦恼，CDB开发了InnoDB索引物理空间使用率统计功能。 「第一部分 背景」 InnoDB是一种数据按照行存储的引擎。当记录删除时，InnoDB只进行删除标记，后续再异步回收相应空间。InnoDB页面通常为16K大小，示意图如下： 当标记删除记录较多（>40%），页面物理空间使用率较低时，数据文件将因此膨胀，IO分散，数据访问效率降低。用户为了重新获得较好的数据访问体验和节省存储空间，只能进行耗时的表重建操作（optimize table）。
首先需要说明的是关闭autovacuum 这个想法并不是 DB 的想法，而是开发的想法，想法的来源与，AUTOVACUUM 在工作时时间很长，他们认为影响了数据库的正常运行，如果针对PG 的数据库本身不能正常的维护，突然对一些大表进行 AUTOVACUUM 的确是对CPU有明显的性能消耗。
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