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索引碎片的检测和整理

时间:2017-09-19 15:28:40      阅读:287      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:tor   lin   很多   target   get   following   存在   加载   瓶颈   

存储数据是为了查找数据,存储结构影响数据查找的性能。对无序数据进行查找,最快的查找算法是哈希查找;对有序数据进行查找,最快的查找算法是平衡树查找。在传统的关系型数据库中,聚集索引和非聚集索引都是平衡树(B-Tree)类型的存储结构,用于顺序存储数据,便于实现数据的快速查找。除了提升数据查找的性能之外,索引还能减少硬盘IO和内存消耗。通常情况下,硬盘IO是查找性能的瓶颈,由于索引是数据表的列的子集,这意味着,索引只存储部分列的数据,占用的硬盘空间比全部列少了很多,因此,数据库引擎只需要消耗相对较少的硬盘IO和内存buffer,就能把索引数据加载到内存中。

索引以B-Tree结构存储在数据文件中,分为叶子节点和非叶子节点,叶子节点用于存储数据,而非叶子节点(中间节点和根节点)用于存储索引键,节点数据按照索引键排序。理论上,一旦数据集确定下来,索引查找的时间消耗就只跟索引结构的层次有关系,层次越多,查找数据所消耗的时间越多。碎片会影响索引的层次结构,但是,碎片并不总是破坏者,碎片有利于数据的更新。

在数据的物理存储上,索引和数据存储在硬盘上的数据文件中,数据文件以页(Page)为最小单位分割,每一个Page是8KB,物理位置上连续的8个Page叫做一个区(Extent),每一个区是64KB。区是空间分配的基本单位,而页是数据存储的基本单位。

从物理存储上来看,索引是由一系列的分段(Fragment)构成的,每个分段是由连续的数据页(Page)构成的。理想情况下,数据存储的物理顺序和索引键定义的逻辑顺序保持一致,这有利于数据的范围查询,因为机械硬盘不需要移动磁头就可以获取到所需数据。数据的更新(Insert,Update或Delete)有时会更新索引键,组成索引键的字段的Size增加,以至于原来的Page不能容纳该行数据,导致页拆分,致使数据的物理顺序和逻辑顺序不再匹配,产生索引外部碎片。因此,预留少量的页内碎片能够容纳数据行Size的有限增加,减少页拆分(page split)发生的次数,提高数据更新的性能。通常情况下,大量的索引碎片总是十分有害的,应该把索引碎片控制在一定百分比以下,微软推荐,30%。

数据更新和数据查找是此消彼长的关系,在索引页中预留空闲空间会增加索引的Size,然而,额外占用的硬盘空间需要额外的硬盘IO加载到内存中,这不利于数据的查找,然而,当发生数据更新时,预留的空间能够容纳数据行Size的增加,减少页拆分发生的次数,这有利于数据的更新,因此,在频繁更新的数据库系统中,为了减少页拆分的次数,需要人为增加索引的内部碎片:

  • FILLFACTOR = fillfactor
  • PAD_INDEX = { ON | OFF }

在创建索引时,需要权衡数据更新和数据查找对系统的影响,在实际产品环境中,需要设置合适的填充因子,预留索引内部碎片;及时整理索引碎片,消除索引外部碎片,以使数据库达到最优状态。

一,索引碎片

索引碎片分为内部碎片(Internal Fragmentation)和外部碎片(External Fragmentation),内部碎片是指索引页内部的碎片,在索引页内部存在没有使用的空间,部分空间被闲置,这意味索引页存在空间的浪费,数据实际占用的空间多于需要的空间,因此,当存储相同的数据集时,如果索引的碎片越多,索引结构占用的硬盘空间越多;在处理数据时,数据库引擎需要读取的索引页越多,加载到内存消耗的缓存页(Buffer)越多。内部碎片会出现在索引结构的叶子节点或中间节点,叶子节点中的碎片会导致数据密度降低,而中间节点中的碎片会导致索引键的密度降低。

外部碎片是指存储数据的页或区(Extent)的逻辑顺序和物理顺序不一致,逻辑顺序(Logical Order)是由索引键定义的,物理顺序(Physical Order)是在硬盘文件中,用于存储数据的页或区的顺序,也就是索引的叶子节点占用的页或区在硬盘上的物理存储的顺序。如果在逻辑上连续的Page或Extent在物理上也是连续的,那么就不存在外部碎片。最有效的顺序是:逻辑顺序上相邻的数据页,在物理顺序上也相邻。

The most efficient order is where the logical order of the pages and extents(as defined by the index keys, following the next-page pointers from the page headers) is the same as the physical order of the pages and extents with the data files. In other words, the index leaf-lelvel page that has the row with the next index key is also the next physical contiguous page int the data file.

 二,检测索引碎片

可以通过内置函数: sys.dm_db_index_physical_stats,查看索引的外部碎片,字段 avg_fragmentation_in_percent 用于表示外部碎片的程度,对于索引,以Page为单位统计碎片;对于堆(Heap),以Extent为单位统计碎片,这是因为Heap结构的页(Page)是没有顺序的。在堆(Heap)的 Page Header中,字段 next_page 和 Pre_page pointer是null。字段 avg_page_space_used_in_percent 用于表示内部碎片的程度,百分比越高,说明单个Page的空间利用率越高。

1,扫描模式

检测索引的碎片,需要对索引进行扫描,参数mode指定为了获取碎片数据,数据库引擎必须执行的扫描模式,共有三种模式:LIMITED, SAMPLED, or DETAILED,默认值是LIMITED。

  • Limited 模式是最快的,只扫描最小数据量的Page,Limited模式不会扫描数据页(Data Page),对于索引,扫描叶子节点的直接父节点;对于Heap,扫描堆表对应的IAM 和 PFS系统页。
  • 在Sampled模式下,数据库引擎从索引或堆表中抽取1%的Page作为样本数据,根据样本数据来估计碎片的程度。
  • Detailed 模式扫描所有的数据页,耗时最久,返回的信息最详细。

2,分段和碎片

分段(Fragment),也叫片段,是指在硬盘文件中,数据的物理存储的集中/分散程度。一个片段是由在物理位置上连续的索引页组成的,Fragment的Size 越大,说明页的物理位置越集中,读取相同数量的Page所需的IO越少,范围读取性能越好。

碎片(Fragmentation)用于描述数据更新对索引结构产生的副作用。页内碎片是指Page 内部存在空闲空间,外部碎片是指Page 或 extent 的物理顺序和所以键定义的逻辑顺序不一致。

  • avg_fragmentation_in_percent:碎片百分比,合理的比例是在10左右,比例越大,索引碎片越多,读取性能越差;
  • fragment_count:分段的数量,理论上,分段(Fragment)数量越少越好,间接说明索引的物理顺序和逻辑顺序越匹配;
  • avg_fragment_size_in_pages:每个分段平均包含的Page数量,Fragment的Size 越大,读取相同数量的Pages所需的IO越少,读取性能越好;
  • avg_page_space_used_in_percent:Page空间的平均利用率,值越大,页内碎片越小;

3,检测碎片的脚本

通过执行函数,检测索引的碎片:

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字段avg_fragmentation_in_percent 表示索引碎片的密度,可以接受的百分比是从0到10%,根据碎片的百分比,选择重新组织索引或重新创建索引,以整理碎片。

返回的字段分析:

  • Index_level=0,表示是索引结构的深度,0表示叶子级别;
  • avg_fragmentation_in_percent:碎片的百分比,表示物理顺序不连续的pages所占的百分比;如果基础表是BTree, 碎片的计量单位是Page,avg_fragmentation_in_percent和page_count 的乘积就是物理顺序和逻辑顺序不一致的pages的总数量。
  • fragment_count:片段的数量
  • page_count:page 的数量
  • avg_fragment_size_in_pages:每个Index 片段平均使用的Pages,是Page_Count和Fragment_Count的比值。
  • avg_page_space_used_in_percent:每个Page内空间的平均使用程度

三,碎片整理

碎片整理有两种方式:重新组织索引和重新创建索引,重建索引是指在一个事务中,删除旧的索引,并重建新的索引,这种方式会回收原有索引的硬盘空间,并分配新的存储空间,以创建索引结构。重组索引是指不分配新的存储空间,在原有的空间基础上,重新组织索引结构的叶子节点,使数据页的逻辑顺序和物理顺序保持一致,并释放索引中多余的空间,这就是说,重组索引是为了减少叶子节点的外部碎片。

使用函数 sys.dm_db_index_physical_stats 检测碎片的程度,字段 avg_fragmentation_in_percent   返回的逻辑碎片的百分比,一般情况下,微软推荐以30%为阈值:

  • avg_fragmentation_in_percent >5% and <=30%: 重组索引(ALTER INDEX REORGANIZE);
  • avg_fragmentation_in_percent >30%: 重建索引(ALTER INDEX REBUILD);

以下脚本使用游标(Cusor)逐个整理索引碎片,在重建索引(Rebuild Index)时,使用的索引选项是:FILLFACTOR = 95, ONLINE = OFF, DATA_COMPRESSION = PAGE

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这个阈值,可以根据产品环境数据更新和查找的实际情况,适度调整。

 

参考文档:

Reorganize and Rebuild Indexes

sys.dm_db_index_physical_stats (Transact-SQL)

索引碎片的检测和整理

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原文地址:http://www.cnblogs.com/wangsicongde/p/7551090.html

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