如何重建数据库所有索引

当对数据的更改影响到索引时，索引中的信息可能会在数据库中分散开来。重建索引可以重新组织索引数据（对于聚集索引还包括表数据)的存储，清除碎片。这可通过减少获得请求数据所需的页读取数来提高磁盘性能。

下面是关于数据库索引的相关知识：

简单来说，数据库索引就是数据库的数据结构！进一步说则是该数据结构中存储了一张表中某一列的所有值，也就是说索引是基于数据表中的某一列创建的。总而言之：一个索引是由表中某一列上的数据组成，并且这些数据存储在某个数据结构中。

2索引的作用。举个例子，假设有一张数据表Emplyee，该表有三列：

表中有几万条记录。现在要执行下面这条查询语句，查找出所有名字叫“Jesus”的员工的详细信息

3如果没有数据库索引功能，数据库系统会逐行的遍历整张表，对于每一行都要检查其Employee_Name字段是否等于“Jesus”。因为我们要查找所有名字为“Jesus”的员工，所以当我们发现了一条名字是“Jesus”的记录后，并不能停止继续查找，因为可能有其他员工也叫“Jesus”。这就意味着，对于表中的几万条记录，数据库每一条都要检查。这就是所谓的“全表扫描”（ full table scan）

4而数据库索引功能索引的最大作用就是加快查询速度，它能从根本上减少需要扫表的记录/行的数量。

5如何创建数据库索引。可以基于Employee表的两列创建索引即可：

：

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。

2索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。

3索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓名 (name) 列）的值进行排序的结构。

4例如这样一个查询：select from table1 where id=10000。如果没有索引，必须遍历整个表，直到ID等于10000的这一行被找到为止；有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引)，即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。可见，索引是用来定位的。

5从数据搜索实现的角度来看，索引也是另外一类文件/记录，它包含着可以指示出相关数据记录的各种记录。其中，每一索引都有一个相对应的搜索码，字符段的任意一个子集都能够形成一个搜索码。这样，索引就相当于所有数据目录项的一个集合，它能为既定的搜索码值的所有数据目录项提供定位所需的各种有效支持

参考资料：

数据库索引-百度百科

数据库中索引的优缺点

为什么要创建索引呢这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

也许会有人要问:增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢这种想法固然有其合理性，然而也有其片面性。虽然，索引有许多优点，但是，为表中的每一个列都增加索引，是非常不明智的。这是因为，增加索引也有许多不利的一个方面。

第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引，

例如:在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点:第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。第三，对于那些定义为text,

image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。按照索引列的个数，可以将索引划分为单列索引和符合索引；

按照索引列值的唯一性，可以将索引分为唯一索引和非唯一索引。

Create [unique] index 索引名 on 表名(一个或多个索引列名并用“，”隔开)

优点：查询大量数据时，可以提高查询效率。

缺点：不维护空值，占用一定的资源，插入和更新数据时，影响效率。

优点：数据库系统是用来管理数据的，建立的数理逻辑和集合 *** 作基础上的。

具有高效、可靠、完整、自同步等特性，是业务系统进行数据控制的最佳选择。

数据库系统一般提供高效的数据控制和数据检索功能，采用SQL语言来进行数据 *** 作。

目前市面上流行的数据库系统很多：较小型的数据库系统有：mysql,MSSQL_SERVER等等，适用于企业级的大型数据库有：ORACEL,DB2(IBM)，INFORMIX（IBM）等等

缺点：安全性不够，加了用户级密码容易破解

C/S 结构下对服务器要求很高，否则容易造成 MDB 损坏并发数255。

但是对高强度 *** 作适应性差，如果服务器不够好，网络不够好，编程的方法不够好，6-7个人同时访问就能导致 MDB 损坏或者并死不能将 VBA 代码开发的软件系统直接编译成 EXE 可执行文件。

不能脱离 ACCESS 或者 ACCESS RUNTIME 环境，该环境相对其他软件体积较大（50M左右）

可以考虑使用在线建索引的工具，或者中间表方式进行更改，下面就两种方法分别做一下说明。

一 pt-online-schema-change在线建索引

下载安装pt-toolkit工具包，里面包含此工具。

安装完成后使用命令在线加索引

pt-online-schema-change -h127001  -P 3307 -uroot -p123 --charset=utf8 --alter='ADD INDEX `idxname` (`a`, `b`, `c`) USING BTREE' --execute D=dbname,t=tablename

上面命令主要做了以下工作：

基于原表表结构创建一个临时表

原表创建3个触发器，分别对应insert、update、delete *** 作

将原表数据拷贝到临时表，如期间有数据更新，通过第二步创建的触发器对临时表也进行更新，保证数据一致。

rename原表tablename为tablename_old；然后将临时表rename成tablename

完成在线加索引 *** 作。

注意事项：如表中有外键关联，则命令必须加上--alter-foreign-keys-method参数，否则命令不能执行；执行命令前，原表不能有触发器。

比较熟悉的到这里应该可以看出来了，此工具使用的其实是中间表的方式，如果不想装工具，或者没有安装工具的条件，那么也可以用手动建中间表方式实现软件功能。

二 中间表方式

假设现在要对表tb1增加索引：

创建tb1的中间表tb1_new

create table tb1_new like tb1;

将原表数据导入中间表

insert into tb1_new select from tb1;

注意，这里如果表非常大的话，如问题里提到的上亿数据，会非常耗时，很消耗服务器资源，如果服务器配置不高的话，有可能导致系统hang住，这时可考虑使用多次执行分段导入的方式缓解压力：

insert into tb1_new select from tb1 where id between 0 and 100000;

insert into tb1_new select from tb1 where id between 100001 and 200000;

insert into tb1_new select from tb1 where id between 99900001 and 100000000;

rename原表和中间表

rename tb1 tb1_old; rename tb1_new tb1;

总结：以上无论是使用在线更改工具还是中间表方式，在修改上亿级大表时都有可能对服务器造成较大压力，导致系统运行缓慢甚至hang住的情况，所以要尽量放在业务非繁忙期窗口进行分段式 *** 作。

数据库索引的实现原理

一、概述数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。其实说穿了，索引问题就是一个查找问题。二、索引的原理当我们的业务产生了大量的数据时，查找数据的效率问题也就随之而来，所以我们可以通过为表设置索引，而为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

上图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。创建索引可以大大提高系统的性能第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显着减少查询中分组和排序的时间。第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢因为，增加索引也有许多不利的方面。创建索引的弊端第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。三、索引的类型根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。唯一索引唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。主键索引数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。聚集索引在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。四、局部性原理与磁盘预读由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中着名的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间，只需很少的旋转时间)，因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率。预读的长度一般为页(page)的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及 *** 作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页(在许多 *** 作系统中，页得大小通常为4k)，主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。五、B树和B+树数据结构1、B树B树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针，所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索，成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。在B树中查找给定关键字的方法是：首先把根结点取来，在根结点所包含的关键字K1,…,kj查找给定的关键字(可用顺序查找或二分查找法)，若找到等于给定值的关键字，则查找成功;否则，一定可以确定要查的关键字在某个Ki或Ki+1之间，于是取Pi所指的下一层索引节点块继续查找，直到找到，或指针Pi为空时查找失败。2、B+树B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针，非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上，包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针，且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话，叶节点的索引必须是稠密索引，若实际数据存储按关键码次序存放的话，叶节点索引时稀疏索引。B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。所以 B+树有两种搜索方法：一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。一种是从根节点开始搜索，和B树类似，不过如果非叶节点的关键码等于给定值，搜索并不停止，而是继续沿右指针，一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功，都将走完树的所有层。B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。这两种处理索引的数据结构的不同之处：1、B树中同一键值不会出现多次，并且它有可能出现在叶结点，也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中，并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现，以维持B+树的平衡。2、因为B树键位置不定，且在整个树结构中只出现一次，虽然可以节省存储空间，但使得在插入、删除 *** 作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。3、B树的查询效率与键在树中的位置有关，最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候)，最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。六、B/+Tree索引的性能分析到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存)，渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小(通常不超过3)。而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。

在SQL Server中 为了查询性能的优化 有时我们就需要对数据表通过建立索引的方式 目的主要是根据查询要求 迅速缩小查询范围 避免全表扫描

索引有两种类型 分别是聚集索引(clustered index 也称聚类索引 簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index 也称非聚类索引 非簇集索引)

聚集索引在一个表中只能有一个 默认情况下在主键建立的时候创建 它是规定数据在表中的物理存储顺序 我们也可以取消主键的聚集索引 所以必须考虑数据库可能用到的查询类型以及使用的最为频繁的查询类型 对其最常用的一个字段或者多个字段建立聚集索引或者组合的聚集索引 它就是SQL Server会在物理上按升序(默认)或者降序重排数据列 这样就可以迅速的找到被查询的数据

非聚集索主要是数据存储在一个地方 索引存储在另一个地方 索引带有指针指向数据的存储位置 索引中的项目按索引键值的顺序存储 而表中的信息按另一种顺序存储 可以在一个表格中使用高达 个非聚集的索引 在查询的过程中先对非聚集索引进行搜索 找到数据值在表中的位置 然后从该位置直接检索数据 这使非聚集索引成为精确匹配查询的最佳方法 因为索引包含描述查询所搜索的数据值在表中的精确位置的条目

所以我们在选择创建聚集索引的时候要注意以下几个方面

) 对表建立主键时 就会为主键自动添加了聚集索引 如自动编号字段 而我们没有必要把聚集索引浪费在主键上 除非你只按主键查询 所以会把聚集索引设置在按条件查询频率最高的那个字段或者组合的字段

) 索引的建立要根据实际应用的需求来进行 并非是在任何字段上建立索引就能提高查询速度 聚集索引建立遵循下面几个原则

包含大量非重复值的列

使用下列运算符返回一个范围值的查询 BEEEN > >= < 和 <=

被连续访问的列

返回大型结果集的查询

经常被使用联接或 GROUP BY 子句的查询访问的列;一般来说 这些是外键列 对ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列进行索引 可以使 SQL Server 不必对数据进行排序 因为这些行已经排序 这样可以提高查询性能

OLTP 类型的应用程序 这些程序要求进行非常快速的单行查找(一般通过主键) 应在主键上创建聚集索引

举例来说 银行交易日志中对交易日期建立聚合索引 数据物理上按顺序存于数据页上 重复值也排列在一起 因而在范围查找时 可以先找到这个范围的起末点 且只在这个范围内扫描数据页 避免了大范围扫描 提高了查询速度 而如果我们对员工的基本信息表中性别的字段列上建立聚集索引 就完全没有必要 因为内容里只涉及到 男 与 女 两个不同值

) 在聚集索引中按常用的组合字段建立索引 形成复合索引 一般在为表建立多个主键的时候就会产生 如果一个表中的数据在查询时有多个字段总是同时出现则这些字段就可以作为复合索引 这样能形成索引覆盖 提高where语句的查询效率

)索引对查询有一这的优化 但由于改变一个表的内容 将会引起索引的变化 频繁的对数据 *** 作如insert update delete语句将导致系统花费较大的代价进行索引更新 引起整体性能的下降 一般来讲 在对查询性能的要求高于对数据维护性能要求时 应该尽量使用索引 有时在这种 *** 作数据库比较频繁的某些极端情况下 可先删除索引 再对数据库表更新大量数据 最后再重建索引 新建立的索引总是比较好用

索引在使用了长久的时候 就会产生很多的碎片 查询的性能就会受到影响 这时候有两种方法解决 一是利用DBCC INDEXDEFRAG整理索引碎片 还有就是利用DBCC DBREINDEX重建索引

DBCC INDEXDEFRAG 命令是联机 *** 作 所以索引只有在该命令正在运行时才可用 而且可以在不丢失已完成工作的情况下中断该 *** 作 这种方法的缺点是在重新组织数据方面没有聚集索引的除去/重新创建 *** 作有效

重新创建聚集索引将对数据进行重新组织 其结果是使数据页填满 填满程度可以使用 FILLFACTOR 选项进行配置 这种方法的缺点是索引在除去/重新创建周期内为脱机状态 并且 *** 作属原子级 如果中断索引创建 则不会重新创建该索引

我们来看看索引重建使用的方法

语法 DBCC DBREINDEX ( [ TableName [ index_name [ fillfactor ] ] ] )

参数 TableName

是要重建其指定的索引的表名 数据库 所有者和表名必须符合标识符的规则 有关更多信息 请参见使用标识符 如果提供 database 或 owner 部分 则必须使用单引号 ( )

将整个 database owner table_name 括起来 如果只指定 table_name 则不需要单引号

index_name 是要重建的索引名 索引名必须符合标识符的规则 如果未指定 index_name 或指定为 就要对表的所有索引进行重建

fillfactor 是创建索引时每个索引页上要用于存储数据的空间百分比 fillfactor替换起始填充因子以作为索引或任何其它重建的非聚集索引(因为已重建聚集索引)的新默认值 如果 fillfactor 为 DBCC DBREINDEX 在创建索引时将使用指定的起始fillfactor

我们在查询分析器中输入如下的命令

DBCC DBREINDEX ( MyTable )

lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22210

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