频繁大数据量删除插入对索引的影响

xibmg 2017-06-17 08:59:43

由于之前系统设计的问题，会对一个表进行频繁的删除和插入操作，导致索引碎片增加很快，而且这个表数据量很大，索引除了聚集索引外还有四五个非聚集索引，检索效率是越来越差。除了定期rebuild index (会花费很长时间，而且对磁盘损耗大)之外，还有没有其他好的优化解决办法？

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xiaoxiangqing 2018-03-27

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经常删除，修改是不适合太多索引

吉普赛的歌 2018-03-27

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如果只是苦恼于碎片整理，那么 #7 版主的建议是对的。原因是，如果分区了，则每个分区的索引其实是相对独立的，在整理碎片时，整理热数据所在的分区索引就可以了。另外，频繁的增、删、改，对大表来说是不适合的，死锁、堵塞的可能性会大许多。必须分一个当天表或当月表出来专用于增、删、改。效率高，整理碎片也快许多。

OwenZeng_DBA 2018-03-27

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引用 5 楼 xibmg 的回复:

[quote=引用 3 楼 z10843087 的回复:] [quote=引用楼主 xibmg 的回复:] 由于之前系统设计的问题，会对一个表进行频繁的删除和插入操作，导致索引碎片增加很快，而且这个表数据量很大，索引除了聚集索引外还有四五个非聚集索引，检索效率是越来越差。除了定期rebuild index (会花费很长时间，而且对磁盘损耗大)之外，还有没有其他好的优化解决办法？

1.重建索引的时候选择填充因子，可以减少重建索引的频率 2.索引碎片特别多，是不是聚集索引选择的不合理。你们的聚集索引是随机的吗，比如GUID。 3.数据归档，把不要的历史数据做好归档[/quote] 聚集索引是一个日期字段。表的数据量级在千万，而且是不断增加。[/quote] 如果是日期字段是聚集索引，可以考虑使用分区表。比如每个月一个分区

xibmg 2018-03-20

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引用 2 楼 AcHerat 的回复:

不知道楼主所说的数据流量大致在多少数量级，参考方案： 1、表数据不做删除，记标志位，记录数据是否使用； 2、当日业务完全空闲时间，将有用的数据放入一张bak表存放，原表备份删除 3、将bak表的表名更改为原表名，创建索引

表的数据量级在千万以上，很大，每天导入新表DROP旧表这个方案不太可行。

xibmg 2018-03-20

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引用 3 楼 z10843087 的回复:

[quote=引用楼主 xibmg 的回复:] 由于之前系统设计的问题，会对一个表进行频繁的删除和插入操作，导致索引碎片增加很快，而且这个表数据量很大，索引除了聚集索引外还有四五个非聚集索引，检索效率是越来越差。除了定期rebuild index (会花费很长时间，而且对磁盘损耗大)之外，还有没有其他好的优化解决办法？

1.重建索引的时候选择填充因子，可以减少重建索引的频率 2.索引碎片特别多，是不是聚集索引选择的不合理。你们的聚集索引是随机的吗，比如GUID。 3.数据归档，把不要的历史数据做好归档[/quote] 聚集索引是一个日期字段。表的数据量级在千万，而且是不断增加。

吉普赛的歌 2017-07-13