索引外部碎片和内部碎片

2024-06-05 13:32
文章标签 索引 内部 外部 碎片

本文主要是介绍索引外部碎片和内部碎片,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

毫无疑问,给表添加索引是有好处的,你要做的大部分工作就是维护索引,在数据更改期间索引可能产生碎片,所以一些维护是必要的。碎片可能是你查询产生性能问题的来源。 

那么到底什么是索引碎片呢?索引碎片实际上有2种形式:外部碎片内部碎片。不管哪种碎片基本上都会影响索引内页的使用。这也许是因为页的逻辑顺序错误(即外部碎片)或每页存储的数据量少于数据页的容量(内部错误)。无论索引产生了哪种类型的碎片,你都会因为它而面临查询的性能问题。 

外部碎片

当索引页不在逻辑顺序上时就会产生外部碎片。索引创建时,索引键按照逻辑顺序放在一组索引页上。当新数据插入索引时,新的键可能放在存在的键之间。为了让新的键按照正确的顺序插入,可能会创建新的索引页来存储需要移动的那些存在的键。这些新的索引页通常物理上不会和那些被移动的键原来所在的页相邻。创建新页的过程会引起索引页偏离逻辑顺序。

例子:就好比我有2间居室,但不在一个屋子里。外部碎片多,则需要进行更多的跨区扫描,从而造成更多的IO操作

内部碎片

当索引页没有用到最大量时就产生了内部碎片。虽然在一个有频繁数据插入的应用程序里这也许有帮助,然而设置一个fill factor(填充因子)会在索引页上留下空间,服务器内部碎片会导致索引尺寸增加,从而在返回需要的数据时要执行额外的读操作。这些额外的读操作会降低查询的性能。

例子:就好比2居室就住了一个人,空余一间居室。行分布在更多的页中,内部碎片会造成数据行分布在更多的页中,从而加重了扫描的页树,也会降低查询性能.

 

碎片解决方法

一旦你确定表或索引有碎片问题,那么你有4个选择去解决那些问题: 

  • 删除并重建索引
  • 使用DROP_EXISTING子句重建索引
  • 执行DBCC DBREINDEX
  • 执行DBCC INDEXDEFRAG

尽管每一个技术都能达到你整理索引碎片的最终目的,但各有各的优缺点。 

删除并重建索引 

用DROP INDEX和CREATE INDEX或ALTER TABLE来删除并重建索引有些缺陷包括在删除重建期间索引会消失。在索引删除重建时,对于查询它不在可用,查询性能也许会受到明显的影响,直到重建索引为止。另一个潜在的缺陷是当都请求索引的时候会引起阻塞,直到重建索引为止。通过其他的处理也能解决阻塞,就是索引被使用的时候不删除索引。另一个主要的缺陷是在用DROP INDEX和CREATE INDEX重建聚集索引时会引起非聚集索引重建两次。删除聚集索引时非聚集索引的行指针会指向数据堆,聚集索引重建时非聚集索引的行指针又会指回聚集索引的行位置。 

删除并重建索引的确有一个好处就是通过重新排序索引页,使索引页紧凑并删除不需要的索引页来完全重建索引。你也许需要考虑那些内部和外部碎片都很高的情况下才使用,以使那些索引回到它们应该在的位置。

使用DROP_EXISTING子句重建索引 

为了避免在重建聚集索引时表上的非聚集索引重建两次,可以使用带DROP_EXISTING子句的CREATE INDEX语句。这个子句会保留聚集索引键值,以避免非聚集索引重建两次。和删除并重建索引一样,该方法也可能会引起阻塞和索引消失的问题。该方法的另一个缺陷是也强迫你去分别发现和修复表上的每一个索引。 

除了和上一个方法一样的好处之外,该方法的好处是不必重建非聚集索引两次。这样可以对那些带约束的索引提供正确的索引定义以符合约束的要求。 

执行DBCC DBREINDEX (推荐)

DBCC DBREINDEX类似于第二种方法,但它物理地重建索引,允许SQLServer给索引分配新页来减少内部和外部碎片。DBCC DBREINDEX也能动态的重建带约束的索引,不象第二种方法。 

DBCC DBREINDEX的缺陷是会遇到或引起阻塞问题。DBCC DBREINDEX是作为一个事务来运行的,所以如果在完成之前中断了,那么你会丢失所有已经执行过的碎片。使用这个语句同样也是重建索引,但是通过动态重建索引而不需要卸载并重建索引.是优于前两种方法的。 

执行DBCC INDEXDEFRAG 

DBCC INDEXDEFRAG(在SQLServer2000中可用)按照索引键的逻辑顺序,通过重新整理索引里存在的叶页来减少外部碎片,通过压缩索引页里的行然后删除那些由此产生的不需要的页来减少内部碎片。它不会遇到阻塞问题但它的结果没有其他几个方法彻底。这是因为DBCC INDEXDEFRAG跳过了锁定的页且不使用任何新页来重新排序索引。如果索引的碎片数量大的话你也许会发现DBCC INDEXDEFRAG比重建索引花费的时间更长。DBCC INDEXDEFRAG比其他方法的确有好处的是在其他过程访问索引时也能进行碎片整理,不会引起其他方法的阻塞问题。 这种方式不会重建索引,也不会生成新的页,仅仅是整理,当遇到加锁的页时跳过,所以不会造成阻塞。但同时,整理效果会差于前三种.

 

填充因子

    用来设置页的使用情况,值:0-100 以避免页拆分。使用填充因子会减少更新或者插入时的分页次数,但由于需要更多的页,则会对应的损失查找性能 ,填充因子的概念(预留一定的空间存放插入和更新新增加的数据,以避免页拆分)重建索引固然可以解决碎片的问题.但是重建索引的代价不仅仅是麻烦,还会造成阻塞。影响使用.而对于数据比较少的情况下,重建索引代价并不大。而当索引本身超过百兆的时候。重建索引的时间将会很让人蛋疼.填充因子的作用正是如此。对于默认值来说,填充因子为0(0和100表示的是一个概念),则表示页面可以100%使用。所以会遇到前面update或insert时,空间不足导致分页.通过设置填充因子,可以设置页面的使用程度:使用填充因子会减少更新或者插入时的分页次数,但由于需要更多的页,则会对应的损失查找性能.

如何设置填充因子的值:

    如何设置填充因子的值并没有一个公式或者理念可以准确的设置。使用填充因子虽然可以减少更新或者插入时的分页,但同时因为需要更多的页,所以降低了查询的性能和占用更多的磁盘空间.如何设置这个值进行trade-off需要根据具体的情况来看.

    具体情况要根据对于表的读写比例来看,我这里给出我认为比较合适的值:

        1.当读写比例大于100:1时,不要设置填充因子,100%填充

        2.当写的次数大于读的次数时,设置50%-70%填充

        3.当读写比例位于两者之间时80%-90%填充

   上面的数据仅仅是我的看法,具体设置的数据还要根据具体情况进行测试才能找到最优.

这篇关于索引外部碎片和内部碎片的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1033190

相关文章

Java捕获ThreadPoolExecutor内部线程异常的四种方法

《Java捕获ThreadPoolExecutor内部线程异常的四种方法》这篇文章主要为大家详细介绍了Java捕获ThreadPoolExecutor内部线程异常的四种方法,文中的示例代码讲解详细,感... 目录方案 1方案 2方案 3方案 4结论方案 1使用 execute + try-catch 记录

Mysql中InnoDB与MyISAM索引差异详解(最新整理)

《Mysql中InnoDB与MyISAM索引差异详解(最新整理)》InnoDB和MyISAM在索引实现和特性上有差异,包括聚集索引、非聚集索引、事务支持、并发控制、覆盖索引、主键约束、外键支持和物理存... 目录1. 索引类型与数据存储方式InnoDBMyISAM2. 事务与并发控制InnoDBMyISAM

StarRocks索引详解(最新整理)

《StarRocks索引详解(最新整理)》StarRocks支持多种索引类型,包括主键索引、前缀索引、Bitmap索引和Bloomfilter索引,这些索引类型适用于不同场景,如唯一性约束、减少索引空... 目录1. 主键索引(Primary Key Index)2. 前缀索引(Prefix Index /

MySQL进阶之路索引失效的11种情况详析

《MySQL进阶之路索引失效的11种情况详析》:本文主要介绍MySQL查询优化中的11种常见情况,包括索引的使用和优化策略,通过这些策略,开发者可以显著提升查询性能,需要的朋友可以参考下... 目录前言图示1. 使用不等式操作符(!=, <, >)2. 使用 OR 连接多个条件3. 对索引字段进行计算操作4

spring-boot-starter-thymeleaf加载外部html文件方式

《spring-boot-starter-thymeleaf加载外部html文件方式》本文介绍了在SpringMVC中使用Thymeleaf模板引擎加载外部HTML文件的方法,以及在SpringBoo... 目录1.Thymeleaf介绍2.springboot使用thymeleaf2.1.引入spring

Java实现Elasticsearch查询当前索引全部数据的完整代码

《Java实现Elasticsearch查询当前索引全部数据的完整代码》:本文主要介绍如何在Java中实现查询Elasticsearch索引中指定条件下的全部数据,通过设置滚动查询参数(scrol... 目录需求背景通常情况Java 实现查询 Elasticsearch 全部数据写在最后需求背景通常情况下

Pandas中多重索引技巧的实现

《Pandas中多重索引技巧的实现》Pandas中的多重索引功能强大,适用于处理多维数据,本文就来介绍一下多重索引技巧,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录1.多重索引概述2.多重索引的基本操作2.1 选择和切片多重索引2.2 交换层级与重设索引3.多重索引的高级操作3.1 多重索引的分组聚

oracle数据库索引失效的问题及解决

《oracle数据库索引失效的问题及解决》本文总结了在Oracle数据库中索引失效的一些常见场景,包括使用isnull、isnotnull、!=、、、函数处理、like前置%查询以及范围索引和等值索引... 目录oracle数据库索引失效问题场景环境索引失效情况及验证结论一结论二结论三结论四结论五总结ora

Python中列表的高级索引技巧分享

《Python中列表的高级索引技巧分享》列表是Python中最常用的数据结构之一,它允许你存储多个元素,并且可以通过索引来访问这些元素,本文将带你深入了解Python列表的高级索引技巧,希望对... 目录1.基本索引2.切片3.负数索引切片4.步长5.多维列表6.列表解析7.切片赋值8.删除元素9.反转列表

MySQL的索引失效的原因实例及解决方案

《MySQL的索引失效的原因实例及解决方案》这篇文章主要讨论了MySQL索引失效的常见原因及其解决方案,它涵盖了数据类型不匹配、隐式转换、函数或表达式、范围查询、LIKE查询、OR条件、全表扫描、索引... 目录1. 数据类型不匹配2. 隐式转换3. 函数或表达式4. 范围查询之后的列5. like 查询6