压缩键索引

1. 如何检查sql数据库索引填充因子是否产生碎片以及如何处理

这是收藏的一些资料：

SQLServer提供了一个数据库命令――DBCC SHOWCONTIG――来确定一个指定的表或索引是否有碎片。
示例：
显示数据库里所有索引的碎片信息
DBCC SHOWCONTIG WITH ALL_INDEXES

显示指定表的所有索引的碎片信息
DBCC SHOWCONTIG (authors) WITH ALL_INDEXES

显示指定索引的碎片信息
DBCC SHOWCONTIG (authors,aunmind)

DBCC 执行结果：
扫描页数：如果你知道行的近似尺寸和表或索引里的行数，那么你可以估计出索引里的页数。看看扫描页数，如果明显比你估计的页数要高，说明存在内部碎片。

扫描扩展盘区数：用扫描页数除以8,四舍五入到下一个最高值。该值应该和DBCC SHOWCONTIG返回的扫描扩展盘区数一致。如果DBCC SHOWCONTIG返回的数高，说明存在外部碎片。碎片的严重程度依赖于刚才显示的值比估计值高多少。

扩展盘区开关数：该数应该等于扫描扩展盘区数减1。高了则说明有外部碎片。

每个扩展盘区上的平均页数：该数是扫描页数除以扫描扩展盘区数，一般是8。小于8说明有外部碎片。

扫描密度［最佳值:实际值］：DBCC SHOWCONTIG返回最有用的一个百分比。这是扩展盘区的最佳值和实际值的比率。该百分比应该尽可能靠近100％。低了则说明有外部碎片。

逻辑扫描碎片：无序页的百分比。该百分比应该在0％到10％之间，高了则说明有外部碎片。

扩展盘区扫描碎片：无序扩展盘区在扫描索引叶级页中所占的百分比。该百分比应该是0％，高了则说明有外部碎片。

每页上的平均可用字节数：所扫描的页上的平均可用字节数。越高说明有内部碎片，不过在你用这个数字决定是否有内部碎片之前，应该考虑fill factor（填充因子）。

平均页密度（完整）：每页上的平均可用字节数的百分比的相反数。低的百分比说明有内部碎片。

解决碎片问题 ：
1. 删除并重建索引
2. 使用DROP_EXISTING子句重建索引
3. 执行DBCC DBREINDEX
4. 执行DBCC INDEXDEFRAG

删除并重建索引 ：

用DROP INDEX和CREATE INDEX或ALTER TABLE来删除并重建索引有些缺陷包括在删除重建期间索引会消失。在索引删除重建时，对于查询它不在可用，查询性能也许会受到明显的影响，直到重建索引为止。另一个潜在的缺陷是当都请求索引的时候会引起阻塞，直到重建索引为止。通过其他的处理也能解决阻塞，就是索引被使用的时候不删除索引。另一个主要的缺陷是在用DROP INDEX和CREATE INDEX重建聚集索引时会引起非聚集索引重建两次。删除聚集索引时非聚集索引的行指针会指向数据堆，聚集索引重建时非聚集索引的行指针又会指回聚集索引的行位置。

删除并重建索引的确有一个好处就是通过重新排序索引页，使索引页紧凑并删除不需要的索引页来完全重建索引。你也许需要考虑那些内部和外部碎片都很高的情况下才使用，以使那些索引回到它们应该在的位置。

使用DROP_EXISTING子句重建索引 ：

为了避免在重建聚集索引时表上的非聚集索引重建两次，可以使用带DROP_EXISTING子句的CREATE INDEX语句。这个子句会保留聚集索引键值，以避免非聚集索引重建两次。和删除并重建索引一样，该方法也可能会引起阻塞和索引消失的问题。该方法的另一个缺陷是也强迫你去分别发现和修复表上的每一个索引。

除了和上一个方法一样的好处之外，该方法的好处是不必重建非聚集索引两次。这样可以对那些带约束的索引提供正确的索引定义以符合约束的要求。

执行DBCC DBREINDEX ：

DBCC DBREINDEX类似于第二种方法，但它物理地重建索引，允许SQLServer给索引分配新页来减少内部和外部碎片。DBCC DBREINDEX也能动态的重建带约束的索引，不象第二种方法。

DBCC DBREINDEX的缺陷是会遇到或引起阻塞问题。DBCC DBREINDEX是作为一个事务来运行的，所以如果在完成之前中断了，那么你会丢失所有已经执行过的碎片。

执行DBCC INDEXDEFRAG ：

DBCC INDEXDEFRAG（在SQLServer2000中可用）按照索引键的逻辑顺序，通过重新整理索引里存在的叶页来减少外部碎片，通过压缩索引页里的行然后删除那些由此产生的不需要的页来减少内部碎片。它不会遇到阻塞问题但它的结果没有其他几个方法彻底。这是因为DBCC INDEXDEFRAG跳过了锁定的页且不使用任何新页来重新排序索引。如果索引的碎片数量大的话你也许会发现DBCC INDEXDEFRAG比重建索引花费的时间更长。DBCC INDEXDEFRAG比其他方法的确有好处的是在其他过程访问索引时也能进行碎片整理，不会引起其他方法的阻塞问题。

2. mySQL的索引功能

索引是一种特殊的文件（InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分），它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。索引不是万能的，索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程度上弥补这一缺陷，许多 SQL 命令都有一个 DELAY_KEY_WRITE 项。这个选项的作用是暂时制止 MySQL 在该命令每插入一条新记录和每修改一条现有之后立刻对索引进行刷新，对索引的刷新将等到全部记录插入/修改完毕之后再进行。在需要把许多新记录插入某个数据表的场合，DELAY_KEY_WRITE 选项的作用将非常明显。另外，索引还会在硬盘上占用相当大的空间。因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
从理论上讲，完全可以为数据表里的每个字段分别建一个索引，但 MySQL 把同一个数据表里的索引总数限制为16个。
1．InnoDB 数据表的索引
与 InnoDB数据表相比，在 InnoDB 数据表上，索引对 InnoDB 数据表的重要性要大得多。在 InnoDB 数据表上，索引不仅会在搜索数据记录时发挥作用，还是数据行级锁定机制的苊、基础。“数据行级锁定”的意思是指在事务操作的执行过程中锁定正在被处理的个别记录，不让其他用户进行访问。这种锁定将影响到（但不限于）SELECT、LOCKINSHAREMODE、SELECT、FORUPDATE 命令以及 INSERT、UPDATE 和 DELETE 命令。出于效率方面的考虑，InnoDB 数据表的数据行级锁定实际发生在它们的索引上，而不是数据表自身上。显然，数据行级锁定机制只有在有关的数据表有一个合适的索引可供锁定的时候才能发挥效力。
2．限制
如果 WHERE 子句的查询条件里有不等号（WHERE coloum !=），MySQL 将无法使用索引。类似地，如果 WHERE 子句的查询条件里使用了函数（WHERE DAY（column）=），MySQL 也将无法使用索引。在 JOIN 操作中（需要从多个数据表提取数据时），MySQL 只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引。
如果 WHERE 子句的查询条件里使用比较操作符 LIKE 和 REGEXP，MySQL 只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。比如说，如果查询条件是 LIKE 'abc%‘，MySQL 将使用索引；如果查询条件是 LIKE '%abc’，MySQL 将不使用索引。
在 ORDER BY 操作中，MySQL 只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。（虽然如此，在涉及多个数据表查询里，即使有索引可用，那些索引在加快 ORDER BY 方面也没什么作用）。如果某个数据列里包含许多重复的值，就算为它建立了索引也不会有很好的效果。比如说，如果某个数据列里包含的净是些诸如 “0/1” 或 “Y/N” 等值，就没有必要为它创建一个索引。 1．普通索引
普通索引（由关键字 KEY 或 INDEX 定义的索引）的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件（WHERE column =）或排序条件（ORDER BY column）中的数据列创建索引。只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列（如一个整数类型的数据列）来创建索引。
2．唯一索引
普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。比如说，因为人有可能同名，所以同一个姓名在同一个“员工个人资料”数据表里可能出现两次或更多次。
如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE 把它定义为一个唯一索引。这么做的好处：一是简化了 MySQL 对这个索引的管理工作，这个索引也因此而变得更有效率；二是 MySQL 会在有新记录插入数据表时，自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了；如果是，MySQL 将拒绝插入那条新记录。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。事实上，在许多场合，人们创建唯一索引的目的往往不是为了提高访问速度，而只是为了避免数据出现重复。
3．主索引
在前面已经反复多次强调过：必须为主键字段创建一个索引，这个索引就是所谓的“主索引”。主索引与唯一索引的唯一区别是：前者在定义时使用的关键字是 PRIMARY 而不是 UNIQUE。
4．外键索引
如果为某个外键字段定义了一个外键约束条件，MySQL 就会定义一个内部索引来帮助自己以最有效率的方式去管理和使用外键约束条件。
5．复合索引
索引可以覆盖多个数据列，如像 INDEX (columnA, columnB) 索引。这种索引的特点是 MySQL 可以有选择地使用一个这样的索引。如果查询操作只需要用到 columnA 数据列上的一个索引，就可以使用复合索引 INDEX(columnA, columnB)。不过，这种用法仅适用于在复合索引中排列在前的数据列组合。比如说，INDEX (A，B，C) 可以当做 A 或 (A,B) 的索引来使用，但不能当做 B、C 或 (B,C) 的索引来使用。 在为 CHAR 和 VARCHAR 类型的数据列定义索引时，可以把索引的长度限制为一个给定的字符个数（这个数字必须小于这个字段所允许的最大字符个数）。这么做的好处是可以生成一个尺寸比较小、检索速度却比较快的索引文件。在绝大多数应用里，数据库中的字符串数据大都以各种各样的名字为主，把索引的长度设置为10~15 个字符已经足以把搜索范围缩小到很少的几条数据记录了。在为 BLOB 和 TEXT 类型的数据列创建索引时，必须对索引的长度做出限制；MySQL 所允许的最大索引全文索引文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串（也就是字段内容开头的字符）进行检索操作。如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单词构成的较大段文字，普通索引就没什么作用了。这种检索往往以的形式出现，这对 MySQL 来说很复杂，如果需要处理的数据量很大，响应时间就会很长。
这类场合正是全文索引（full-textindex）可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时，MySQL 将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单，查询操作将根据这份清单去检索有关的数据记录。全文索引即可以随数据表一同创建，也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加：
ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT（column1，column2）有了全文索引，就可以用 SELECT 查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。下面是这类查询命令的基本语法：
SELECT * FROM tablename
WHERE MATCH (column1,column2) AGAINST('word1','word2','word3')
上面这条命令将把 column1 和 column2 字段里有 word1、word2 和 word3 的数据记录全部查询出来。
注解：InnoDB 数据表不支持全文索引。 只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时，它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录，它们往往在执行完第一条查询命令之后就被全部加载到内存里，这将使后续的查询命令都执行得非常快--不管有没有使用索引。只有当数据库里的记录超过了 1000 条、数据总量也超过了 MySQL 服务器上的内存总量时，数据库的性能测试结果才有意义。
在不确定应该在哪些数据列上创建索引的时候，人们从 EXPLAIN SELECT 命令那里往往可以获得一些帮助。这其实只是简单地给一条普通的 SELECT 命令加一个 EXPLAIN 关键字作为前缀而已。有了这个关键字，MySQL 将不是去执行那条 SELECT 命令，而是去对它进行分析。MySQL 将以表格的形式把查询的执行过程和用到的索引等信息列出来。
在 EXPLAIN 命令的输出结果里，第1列是从数据库读取的数据表的名字，它们按被读取的先后顺序排列。type列指定了本数据表与其它数据表之间的关联关系（JOIN）。在各种类型的关联关系当中，效率最高的是 system，然后依次是 const、eq_ref、ref、range、index 和 All（All 的意思是：对应于上一级数据表里的每一条记录，这个数据表里的所有记录都必须被读取一遍——这种情况往往可以用一索引来避免）。
possible_keys 数据列给出了 MySQL 在搜索数据记录时可选用的各个索引。key 数据列是 MySQL 实际选用的索引，这个索引按字节计算的长度在 key_len 数据列里给出。比如说，对于一个 INTEGER 数据列的索引，这个字节长度将是4。如果用到了复合索引，在 key_len 数据列里还可以看到 MySQL 具体使用了它的哪些部分。作为一般规律，key_len 数据列里的值越小越好。
ref 数据列给出了关联关系中另一个数据表里的数据列的名字。row 数据列是 MySQL 在执行这个查询时预计会从这个数据表里读出的数据行的个数。row 数据列里的所有数字的乘积可以大致了解这个查询需要处理多少组合。
最后，extra 数据列提供了与 JOIN 操作有关的更多信息，比如说，如果 MySQL 在执行这个查询时必须创建一个临时数据表，就会在 extra 列看到 usingtemporary 字样。

3. oracle 索引使用键压缩的问题

就是压缩两列的意思，你那个例子就是压缩ename,esex这两例

使用Oracle索引压缩技术,减少空间占用,并提高大数据量访问情况下的速度.
索引压缩仅用于复合索引,即多个字段建立一个索引的情况,通过compress参数指定压缩哪些字段.
虽然压缩后的索引,相对来说需要花费更多的CPU时间来处理,
但是,这样做后,可以在高速缓冲区中缓存更多的索引块,当大范围的扫描时,能够减少物理IO的数量.