回收索引页上分配而未用的空间,删除前推行,或者根据所建聚簇索引(如果存在)重新将表中所有数据行写入新的页,使索引页的物理存放尽可能的连续,提高其访问效率。
例如,长期的表数据更新操作,使得包含索引数据的索引页的物理存放空间出现碎片,如同表的数据页空间碎片整理一样,可以通过该命令重建表上的索引,整理碎片,提高空间的存放和访问效率。
基本语法:
reorg rebuild table_name [index_name]
例一,重建表tb1及其之上的所有索引:
1> reorg rebuild tb1
2> go
Beginning REORG REBUILD of 'tb1'.
There are approximately 1 pages to be processed.
Non-clustered index (index id = 2) is being rebuilt.
REORG REBUILD of 'tb1' completed.
例二,重建表tb1上的索引tb1_ind:
1> reorg rebuild tb1 tb1_ind
2> go
There are approximately 1 pages to be processed.
注意:
重建索引的表的加锁模式只能是数据页锁(datapages)或数据行锁(datarows),不能是全部页锁(allpages),否则报错:
1> reorg rebuild tb1
2> go
Msg 11903, Level 16, State 3:
Line 1:
You cannot run REORG on a table which uses allpages locking.
重建表上的所有索引,包括可能有的聚簇索引和所有非聚簇索引,或指定某一个具体名字的索引。
重建索引之前,必须将表对应数据库的选项设置为“select into/bulkcopy/pllsort”。
重建索引需要额外的磁盘空间,大小等于表和索引空间之和,可以通过系统存储过程 sp_spaceused table_name[index_name] 查看实际占用空间。
重建索引以后,在转储数据库事务日志之前,应该转储数据库。
不能在事务内运行reorg命令。
不能在文本索引中运行reorg命令,因为在sysindexes中的名字与文本链关联。
Reorg build的应用前提:
查询并没有象通常一样选择使用大I/O池,而且optdiag显示出数据页、数据行或索引页的聚簇比很低。
使用sp_chgattribute改变了exp_row_size、reserverpagegap或fillfactor空间管理设置中的一项或多项,并想让所有的改变不仅应用于未来数据,还要应用于已有的行和页。
Sybase数据库的碎片整理
对于像Sybase这样的大型DBMS系统而言,作为OLTP(联机事务处理)应用的基石,它需要能每天24小时,每年365天不间断运行。由于其应用程
序每天对数据库进行大量的插入、更新、删除等操作,在数据库的物理存储介质上产生了大量存储碎片,从而影响了存储的效率以及数据库应用运行的速度。是否可
以像Windows操作系统的“碎片整理”程序一样,整理这些碎片,从而优化数据库存储,提高数据库的运行速度呢?答案是肯定的。本文将介绍Sybase
数据库的碎片类型以及碎片整理方法。
碎片类型
由于Sybase是通过OAM页、分配单元和扩展页来管理数据的,所以对OLTP应用的Database Server会十分频繁地进行数据删除、插入和更新等操作,时间一长就会出现以下几种情况:
1. 页碎片
即本来可以存放在一个页上的数据却分散地存储在多个页上。如果这些页存储在不同的扩展单元上,Database Server就要访问多个扩展单元,因此降低了系统性能。
2. 扩展单元碎片
在堆表中,当删除数据链中间的记录行时,会出现空页。随着空页的累积,扩展单元的利用率也会下降,从而出现扩展单元碎片。带cluster index的table也有可能出现扩展单元碎片。
当有扩展单元碎片存在,会出现以下问题:
● 对表进行处理时,常常出现死锁;
● 利用较大的I/O操作或增加I/O缓冲区的大小也无法改变较慢的I/O速度;
● 行操作的争用。
3. 扩展单元遍历
带有cluster
index的table会由于插入记录而导致页分裂,但当删除记录后,页会获得释放,从而形成跨几个扩展单元和分配单元的数据,而要访问该数据就必须遍历
几个扩展单元和分配单元。这将导致访问/查询记录的时间大大延长,开始时数据库的性能虽然较高,但使用一段时间后性能就会下降等问题。
实际上,数据在存储空间上排列得越紧密有序,Database Server访问的速度就越快,消除碎片有助于提高系统的性能和更有效地利用数据存储空间。
碎片优化方法
处理碎片有多种方法,如重新定义table的填充因子,根据table的定义删除并重新创建索引、重建表等。
本文给出的方法是通过BCP实用程序将用户数据库的数据以文本形式导出,然后将用户数据库彻底清空、截断,再将文本数据导入到数据库,从而达到消除碎片的目的,具有通用性。
下面以Sun Solaris 7操作系统下的Sybase Adaptive Server Enterprise 11.5为例,说明整理数据库数据的具体方法。
1. 备份数据库
为防止在数据库碎片整理过程中出现不可预见的问题,有必要先备份数据库。
2. 创建bcp out脚本并导出数据
● 创建包含下列SQL语句的文件:
cre_bcp_out.sql
select “bcp” + name + “out ./” + name + “_out.txt -Udboname -Pdbopwd -Ssys_name -c”
from sysobjects where type = ‘U’
order by name
go
● isql -Udboname -Pdbopwd -Ssystemname < cre_bcp_out. sql > b_out
● 编辑输出文件,去掉文件第一行和最后两行无关的字符:vi b_out
● 执行脚本,将数据库的数据导出到文本文件:sh b_out
3. 创建truncate table脚本并截断数据库
● 创建包含下列SQL语句的文件:
cre_trunc_out.sql
select “truncate table” + name from sysobjects where type = ‘U’
order by name
go
● isql -Udboname -Pdbopwd -Ssystemname < cre_ trunc_out. sql > trunc_out. sql
● 编辑输出文件,去掉文件第一行和最后两行无关的字符,并在最后一行加入 go构成完整的SQL语句:vi trunc_out
● 执行以下语句,清空数据库的数据:
isql -Udboname -Pdbopwd < trunc_out. sql
4. 创建bcp in脚本并导入数据
● 创建包含下列SQL语句的文件:
cre_bcp_in. sql
select “bcp” + name + “in ./” + name + “_out.txt
-Udboname -Pdbopwd -Ssys_name -c”from sysobjects where
type = ‘U’
order by name
go
● isql -Udboname -Pdbopwd -Ssystemname < cre_ bcp_in. sql > b_in
● 编辑输出文件,去掉文件第一行和最后两行无关的字符:vi b_in
● 从文本中导入数据:sh b_in
5. 更新数据库状态
Sybase不自动维护索引的统计信息,当用truncate table截断数据库时,索引并没有改变,所以必须用update statistics来确保索引的统计信息对应当前表数据的统计。
● 创建包含下列SQL语句的文件:
cre_upd_st. sql
select “update statistics” + name from sysobjects where type = “U” order by name
go
● isql -Udboname -Pdbopasswd -Ssystemname < cre_upd_st. sql > upd_st. sql
● 编辑输出文件,去掉文件第一行和最后两行无关的字符,在最后一行加入 go构成完整的SQL语句:
vi upd_st. sql
● 更新数据库状态:
isql -Udboname -Pdbopasswd -Ssystemname < upd_st. sql
至此,基本上完成了数据库用户表的碎片整理工作。
小 结
在整理过程中,有以下两点需要注意:
1. Tempdb的大小
当Sybase执行bcp
in脚本时,会占用导入数据2倍的tempdb空间,因此在执行前要仔细估计最大的table的大小,保证有足够的tempdb空间。当空间不够时,要考
虑用分割table或删除陈旧数据的方法缩小table的大小,或者考虑增加tempdb的大小。
2. 数据库配置选项的设置
当数据库执行bcp in脚本时会产生大量的log,为保证bcp in进程不致因为log溢出而中断,应该设置database的选项“truncate log on chkpt”为“true”。
虽然Sybase数据库是自优化的,但只要数据库是动态的,数据库碎片现象就会存在。在OLTP应用的场合,随着数据的不断增大,系统变得越来越缓慢,并且经常出现死锁时,应该检查数据库的碎片,并且采用以上方法进行优化。
实际上,应该定期做数据库的碎片整理,保证数据库的物理存储经常处于
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