SQL Server 索引维护常用方法总结

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摘要： 索引维护是数据库日常维护中一项重要的任务，SQL Server的索引维护其实主要围绕下面三个问题进行展开。 索引过多 索引不足 索引碎片率 本文同样从这3个角度出发，介绍一些实用的日常维护方法和工具。

索引维护是数据库日常维护中一项重要的任务，SQL Server的索引维护其实主要围绕下面三个问题进行展开。
索引过多
索引不足
索引碎片率

本文同样从这3个角度出发，介绍一些实用的日常维护方法和工具。
索引过多
索引过多是指每个表上面的非聚集索引很多，并且有些非聚集索引很少用到。 过多的索引，会导致增删数据的效率降低，数据库体积变大，索引以及统计信息的维护成本增加等负面影响，建议定期检查类似的索引，每个表上面的索引最好不要超过10个。

通过下面两个DMV，定期检查索引使用率，通过使用率决定是否需要该索引。sys.dm_db_index_operational_stats这个函数可以给出某个索引上面的insert，update和delete的操作情况。sys.dm_db_index_usage_stats这个视图可以给出访问索引的所有方法的操作概览。
--sys.dm_db_index_operational_stats
SELECT OBJECT_NAME(A.[OBJECT_ID]) AS [OBJECT NAME],
       I.[NAME] AS [INDEX NAME],
       A.LEAF_INSERT_COUNT,
       A.LEAF_UPDATE_COUNT,
       A.LEAF_DELETE_COUNT
FROM   SYS.DM_DB_INDEX_OPERATIONAL_STATS (NULL,NULL,NULL,NULL ) A
       INNER JOIN SYS.INDEXES AS I
         ON I.[OBJECT_ID] = A.[OBJECT_ID]
            AND I.INDEX_ID = A.INDEX_ID
WHERE  OBJECTPROPERTY(A.[OBJECT_ID],'IsUserTable') = 1
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--sys.dm_db_index_usage_stats
SELECT   OBJECT_NAME(S.[OBJECT_ID]) AS [OBJECT NAME],
         I.[NAME] AS [INDEX NAME],
         USER_SEEKS,
         USER_SCANS,
         USER_LOOKUPS,
         USER_UPDATES
FROM     SYS.DM_DB_INDEX_USAGE_STATS AS S
         INNER JOIN SYS.INDEXES AS I
           ON I.[OBJECT_ID] = S.[OBJECT_ID]
              AND I.INDEX_ID = S.INDEX_ID
WHERE    OBJECTPROPERTY(S.[OBJECT_ID],'IsUserTable') = 1
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上述结果中，可以看到，CountryRegionCurrency和AddressType表中，有两个索引，没有使用过。 如果多次检查，这两个索引都还是没有使用过的话，建议将其删除。
索引不足
索引不足是指，要么缺少索引，要么有索引，但是没有覆盖所需的列，查询效果不好。 后者其实也可以归纳到索引不合适中。那么我们来看下，如何才能找到缺失的索引。

SQL Server提供下面4个DMV以供查询missing index的情况。SQL Server重启后，系统视图中的内容就会更新，需要定期的将该信息保存下来。
sys.dm_db_missing_index_details 返回缺失的索引的详细信息。
sys.dm_db_missing_index_group_stats 返回缺失索引组的概要信息。
sys.dm_db_missing_index_groups 返回缺失索引组中有哪些缺失的索引。
sys.dm_db_missing_index_columns 返回表中缺失索引的列。
如何通过检测出来的缺失索引去新建索引，方法参考Using Missing Index Information to Write CREATE INDEX Statements 。

下面语句，在每个库上面执行下面的查询，查看推荐建立的索引，包括创建语句。不过在创建索引前，需要综合考量表中已有的索引，是否有可以合并的情况。
Use DB
SELECT
dm_mid.database_id AS DatabaseID,
dm_migs.avg_user_impact*(dm_migs.user_seeks+dm_migs.user_scans) Avg_Estimated_Impact,
dm_migs.last_user_seek AS Last_User_Seek,
OBJECT_NAME(dm_mid.OBJECT_ID,dm_mid.database_id) AS [TableName],
'CREATE INDEX [IX_' + OBJECT_NAME(dm_mid.OBJECT_ID,dm_mid.database_id) + '_'
+ REPLACE(REPLACE(REPLACE(ISNULL(dm_mid.equality_columns,''),', ','_'),'[',''),']','') +
CASE
WHEN dm_mid.equality_columns IS NOT NULL AND dm_mid.inequality_columns IS NOT NULL THEN '_'
ELSE ''
END
+ REPLACE(REPLACE(REPLACE(ISNULL(dm_mid.inequality_columns,''),', ','_'),'[',''),']','')
+ ']'
+ ' ON ' + dm_mid.statement
+ ' (' + ISNULL (dm_mid.equality_columns,'')
+ CASE WHEN dm_mid.equality_columns IS NOT NULL AND dm_mid.inequality_columns IS NOT NULL THEN ',' ELSE
'' END
+ ISNULL (dm_mid.inequality_columns, '')
+ ')'
+ ISNULL (' INCLUDE (' + dm_mid.included_columns + ')', '') AS Create_Statement
FROM sys.dm_db_missing_index_groups dm_mig
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats dm_migs
ON dm_migs.group_handle = dm_mig.index_group_handle
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details dm_mid
ON dm_mig.index_handle = dm_mid.index_handle
WHERE dm_mid.database_ID = DB_ID()
ORDER BY Avg_Estimated_Impact DESC
GO
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创建index时，推荐按照下述顺序进行。

将相等数据行列在最前
将不相等的数据行列在相等的数据行后
将include数据行列在create index语句的include子句中
若要决定相等数据行的顺序，依据选择性排列这些数据行，将选择性最高的数据行排在最前
索引碎片率
新增、删除和修改数据时，数据库会自动维护索引。但时间长了之后，这些操作会造成数据不连续。这会对查找性能产生影响。

首先，观察索引碎片的严重程度。

内部不连续（Internal Fragmentation）：数据页中有很多空闲空间；

外部不连续（External Fragmentation）：

硬盘中摆放的分页或区不连续，也就是数据表或索引散落在多个范围中，以及存放数据表或者索引的页不是按照实例连续存放的。
逻辑数据顺序和实例在硬盘中的顺序不同。
1. 用DBCC SHOWCONTIG观察数据不连续
create index idCreditCard on CreditCard(CreditCardID)  with drop_existing
DBCC showcontig(CreditCard,idCreditCard)
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