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我偶然发现了一个日志数据库,该数据库旨在保留过去 60 天的数据并提供索引,从而实现快速数据分析。
该数据库由 26GB 数据空间和 10GB 索引存储组成,在分析了我认为的索引后,大约 50% 从未使用过或效率低下,因此我设置执行以下更改:
旧
IX MODE SIZE
------------------------------------------------------------------------
PK_PerformanceData CLUSTERED 26,09 GB
IX_PerformanceData_Controller NON_CLUSTERED 2,07 GB
IX_PerformanceData_AppName NON_CLUSTERED 1,89 GB
IX_PerformanceData_ControllerMethod NON_CLUSTERED 1,73 GB
IX_PerformanceData_StartTime NON_CLUSTERED 1,35 GB
IX_PerformanceData_AppHost NON_CLUSTERED 1,30 GB
IX_PerformanceData_LogTime NON_CLUSTERED 0,79 GB
IX_PerformanceData_StatusCode NON_CLUSTERED 0,57 GB
IX_PerformanceData_ProcessException NON_CLUSTERED 0,54 GB
新
IX MODE SIZE
---------------------------------------------------------------------
CIX_PerformanceData_AppName_Controller CLUSTERED 26,99 GB
IX_PerformanceData_LogTime NON-CLUSTERED 3,62 GB
IX_PerformanceData_ProvId NON-CLUSTERED 3,61 GB
PK_PerformanceData NON-CLUSTERED 3,57 GB
IX_PerformanceData_ProcessException NON-CLUSTERED 3,34 GB
列:
VARCHAR(n) = Controller, AppName, ControllerMethod, AppHost
DATETIME = StartTime, LogTime
SMALLINT = StatusCode
BIGINT = Id, ProvId
BIT = ProcessException
我将字符串类型的索引更改为单个 CLUSTERED 索引(可能有大约 20 种变化),因为我认为这会产生一个漂亮而漂亮的小型 B-TREE 索引。此外,我删除了一些对期刊没有任何用处的索引。
之前索引存储已经占数据量的 40% 左右,我怀疑它会下降到 10% 以下。不幸的是,它们变得异常大,看起来每个索引都指向聚集的字符串文字,因此跳到了大约 52% 的数据空间。
即使是聚集索引也能更快地工作,现在空间消耗非常垃圾。任何人都可以解释这个观察结果吗?是否有解决我的问题的最佳实践?
最佳答案
当你有一个聚簇索引时,它会成为所有引用该表的索引的叶节点处的指针。这有助于提高性能,因为如果您检索的数据存储在聚簇索引中,则您无需实际访问表即可获取它。
最佳实践取决于您的需求。索引以磁盘空间为代价提高读取性能。当您开始构建包含数据的索引时,例如使用 include 的覆盖索引,存储量会随着读取性能的提高而急剧增加。我相信索引总是写得很慢,虽然我可能是错的。
在我看来,最佳做法是找到适合您的要求和预算的平衡点。
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