SQLServerでインデックスを再構築すると断片化したインデックスが解消され、処理スピードが速くなることがあります。断片化したインデックスを再構築しインデックスるの断片化を解消す … 比較対象のメトリクスは、インデックスの再構成と再構築の挙動の違いを踏まえて、影響を受けそうなメトリクスを選定しました。 こんにちは。開発部基幹SREチームの廣瀬です。 All Rights Reserved. ー), Columnstore indexes and the merge policy for rowgroups, すべてのページ フィードバックを表示, インデックスに存在する断片化の量, amount of fragmentation that exists for an index, ヒープ (クラスター化インデックスなしのテーブル), ページとエクステントのアーキテクチャ ガイド, sys.dm_db_column_store_row_group_physical_stats, ALTER INDEX の例: 列ストア インデックス, ALTER INDEX の例: 行ストア インデックス, ALTER INDEX Examples: Columnstore Indexes, 以前のバージョンのドキュメント. インデックスに、インデックスのキー値に基づくインデックス内での論理的な順序と、インデックス ページの内部での物理的な順序が一致しないページが存在すると、断片化が発生します。Fragmentation exists when indexes have pages in which the logical ordering within the index, based on the key value of the index, does not match the physical ordering insi… インデックスの「断片化」が発生している恐れがありますね。そのまま放置するのは良くないですよ。インデックスの再構築をなるべく早く行いましょう！ 実行環境 ・Microsoft SQL Server 2018 そのため、以下の手順でインデックス再構築を実施していました。, この作業は数カ月に一度の頻度で発生する運用で頻度は高くありませんが、作業者の負担が大きい作業でした。, それでも、再構成より再構築のほうが、性能面で優れた結果をもたらすのであれば、継続して実施すべき作業です。, ですが、もし再構成と再構築とでクエリ性能およびサーバー負荷に差が無いことを確認できれば、今後はこの運用を無くすことができます。, 以上の背景を踏まえて、インデックスの再構成と再構築の性能比較を実施することになりました。, SQL Server 2012 Standard Editionが入った、同一スペックのサーバー2台で比較を実施します。尚、ディスクは「SSD」です。 ブログを報告する, Computed Column(計算列)について調べました。 Computed Column…, ALTER INDEX @index_name On @table_name REBUILD @rebuild_index_option, --DECLARE @avg_fragmentation_in_percent FLOAT, ALTER INDEX @index_name ON @table_name REORGANIZE, SQLServer(T-SQL)にてCONCAT_WS関数は動的SQL作成時に便利, SQL Server(T-SQL)にて、空間データ型(geograhy)で遊んだ備忘録, Computed Columnの計算結果は別のComputed Columnで参照できない. 弊社では、システムの一部にSQL Serverを使用しています。, 本記事では、SQL Serverにおけるインデックスのメンテナンス方法である再構成と再構築について、それぞれを実行した場合のクエリ性能の比較結果をご紹介したいと思います。, 比較を実施するに至った背景の前に、まずはインデックスの再構成と再構築について説明したいと思います。, SQL Serverのインデックスについて簡単にご紹介します。下図は、SQL Serverのデータ構造の概略図です。, テーブルは、1つ以上のインデックスから構成されます。なお、ヒープという別のデータ構造だけからテーブルを構成することもできますが、今回は省略します。, インデックスは複数のページから構成されます。各ページは論理的につながりを持ちB-Treeを形成します。 | 関連するメトリクスを採取して比較し、効果を検証することが大事だと思いました。, 本記事では、インデックスの再構成と再構築の性能差を比較するための評価手法と比較結果をご紹介しました。 ページとは、8KBの物理的に連続した領域のことで、各ページに実際のレコードが格納されています。, なお、インデックスの詳細なアーキテクチャについてはSQL Server のインデックスのアーキテクチャとデザイン ガイドにまとめられています。, SQL Serverのインデックスは、データの更新パターンによっては断片化が発生します。 indexを利用するクエリを投げてみると、問題なく実行された. | 試しにindexの再構築を途中で止めてみる. これは以下の点を踏まえると納得できます。, 今回の検証では性能面での差が無いという結論となりましたが、ワークロードの性質や、ディスク性能次第では顕著に差がでる可能性もあります。 Posted in SQL Database,SQL Server. 参考. SQL Database / SQL Server Enterprise Edition を使用している場合、インデックスの再構築 (REBUILD) をオンラインで実施することができます。 オンラインのインデックス再構築の仕組みについては、オンライン インデックス操作の動作原理 を確認していただければ。 以下のT-SQLを実行してみましょう。, 各レベルにおけるページ数です。断片化が進行していると、本来必要なページ数よりも多くなります。, 各レベルにおける、各ページにどれだけレコードが詰まっているかを示す値です。100％に近いほど読み取り性能が良いことを意味します。, SQL Serverでは、断片化が発生するとデータベースのパフォーマンスは悪くなります。断片化を避けるために行うべきことは、インデックスの再構築もしくは再構成です。, インデックスを再構築する命令にALTER INDEX ～ REBUILDが準備されています。 ョン, オンライン インデックス操作のガイドライン, オンライン インデックス操作の動作原理, 以前のバージョンのドキュメント. 「実際の運用を考慮した場合、再構築や再構成前の断片化の状態よりも、再構築や再構成の実行中の状況や実行後のインデックスの状態の方が重要ではないでしょうか？」という問いかけがなされています。, さらに踏み込むと、個人的には「再構築や再構成を実施した結果、性能がどの程度向上するかが重要ではないか」と考えます。, 弊社では、リードレプリカDBのインデックスメンテナンスとして、毎日インデックスの「再構成」を実施しています。また、セールなどの高トラフィックなイベント前にはインデックスの「再構築」を実施しています。, リードレプリカDBはStandard Editionであるため、インデックスの再構築はオフライン操作でしか実行できません。 正常に中止されたっポイ. SQL Serverにて、断片化したインデックスのみを再構築(Rebuild)や再構成(Reorganize)する必要があり、その時使ったストアドプロシージャの備忘録です。 SQL Serverにて、断片化したインデックスのみを再構築(Rebuild)や再構成(Reorganize)する必要があり、その時使ったストアドプロシージャの備忘録です。, 公式情報には、行ストアインデックスでの断片化を再構築する際の大まかな値として、avg_fragmentation_in_percent が30%より大きい場合を例示しています。, rebuild_index_optionですが、SQL Server 2014より ONLINE = ONが指定可能になっており、その際にはデフォルトで ONLINE = ON ( WAIT_AT_LOW_PRIORITY ( MAX_DURATION = 0 MINUTES, ABORT_AFTER_WAIT = NONE )と解釈されます。 インデックスのメンテナンス方法（再構成/再構築/オンライン再構築）によって、インデックスメンテナンスの処理時間や使用するトランザクションログのサイズが変わってきます。 ここではPK_Table_1を再構築してみます。, あるテーブルのインデックスをまとめて再構築する場合は、ALTER INDEX ALL ～ REBUILDを活用します。インデックスが複数あってもすべて再構築してくれます。, 断片化と聞くとすごく難しい印象を受ける方も多いのではないでしょうか。しかし、ここで紹介したように断片化が発生した際は、インデックスを再構築するだけでシステムのパフォーマンスを向上させることが可能です。 それに伴ってリーフレベルを構成するページ数（page_count）が40％ほど少なくなっています。 断片化が発生すると、本来であれば1000レコードを10ページに格納できるはずが15ページにまばらに格納される、といった状態になります。, 断片化により、データ読み取り時に読み取るべきページ数が増えるため、結果的にCPU負荷増やクエリ実行時間の増加などの性能低下を引き起こす傾向にあります。, 「どの程度断片化が進んでいるか」を示す値として、「断片化率」という値があります。 出典：インデックス再構築と再構成の違い, プロダクション環境で気にすべきポイントとして、「同時実行性」に特に注意が必要です。再構成は、実行中に取得するロックの範囲、ロックをかけている時間ともに限定的であるためオンライン操作とみなすことができます。 システムの開発現場では、データベースを導入して運用を行うことがほとんどです。開発時に様々なケースを想定してデータベースを設計しても、本稼働後に仕様変更や追加対応で使い方が変わることは十分にあり得ます。データベースの使い方が変わるとパフォーマンスに影響が出る可能性もあります。その対策として今回は、インデックスを再構築する方法を解説します。, 毎日稼働しているシステムは、日々テーブルにデータがため込まれていきます。トランザクションテーブルのように最終行にデータが追加されるテーブルもあれば、マスタテーブルのように行の途中にデータを追加、またはインデックスのキー値を変更するテーブルも存在します。, テーブルによっては、データの物理的な順序や論理的な順序がバラバラになることがあり、このことを「断片化」と呼びます。, 断片化の状況は、断片化率を見ることで確認可能です。 リレーショナルデータベース（SQL Server）のインデックスをいつ再構築する必要がありますか？, 私の答えではあまりにも一般的すぎる危険を冒して、インデックスメンテナンスプロセスを定期的に実行する必要があると言います。ただし、インデックスメンテナンスプロセスでは、特に必要なインデックスのみを再構築/再編成する必要があります。, これは、インデックスをいつ再構築または再編成する必要があるのか​​という疑問を提示します。ローランドはこれにうまく触れました。繰り返しますが、私は非常に広範になるリスクがあります。断片化レベルがパフォーマンスに悪影響を与える場合、インデックスのメンテナンスが必要です。このレベルの断片化は、インデックスのサイズと構成によって異なる場合があります。, SQL Serverと言えば、インデックスのメンテナンスを実行し始めるインデックスサイズとインデックスの断片化レベルを選択する傾向があります。インデックスに含まれるページが100ページ未満の場合、メンテナンスは行いません。, インデックスが10％〜30％断片化されている場合REORGANIZE、インデックスとUPDATE統計情報を作成します。インデックスが30％を超えて断片化されている場合、インデックスはREBUILD-なしUPDATE STATISTICSで処理されますREBUILD。ただし、再構築では、インデックスに直接関連付けられている統計オブジェクトのみが更新されることに注意してください。他の列の統計は個別に維持する必要があります。, この答えは、実際には長い道のりです。はい、定期的なインデックスメンテナンスを行う必要がありますが、それが必要なインデックスに対してのみです。, リレーショナルデータベース（SQL Serverなど）のインデックスをいつ再構築する必要がありますか？, 特別なイベントによって非常に断片化された場合、インデックスを再構築する必要があります。たとえば、インデックス付きテーブルに大量のデータを大量にロードします。, では、定期的なアクティビティのためにインデックスが定期的に断片化されている場合はどうでしょうか？定期的な再構築をスケジュールする必要がありますか？どのくらいの頻度で実行する必要がありますか？, この古典的なAsk TomスレッドのTom Kyteは、次のことを推奨しています。, より良い言い方がわからない-インデックスは大きくて太く、余分なスペースが必要です。更新する列にあります-インデックスエントリをインデックス内の場所から場所へ移動します。ある日、行のコードは「A」、翌日、コードは「G」、「Z」、「H」のようになります。そのため、行のインデックスエントリはインデックス内の場所から場所へ移動します。そのように、スペースが必要です。スペースがなければ、ブロックを2つに分割し、スペースを作ります。今、インデックスは太っています。時間の経過とともに、インデックスは開始時のサイズの2〜3倍になり、「半分以上空」になりますが、行を移動するので問題ありません。行を移動すると、ブロックを分割してスペースを空ける必要がなくなりました-ルームはすでに利用可能です。, 次に、インデックスを再構築またはドロップして再作成します（同じ効果があります-再構築は「より安全」です-インデックスを失う可能性がなく、インデックスを再構築できるため、より高速になりますテーブルをスキャンして新しいインデックスを並べ替えて作成する代わりに、既存のインデックスをスキャンします）。これで、すてきなスペースはすべてなくなりました。ブロックを再び分割するプロセスを開始します。開始した場所に戻ります。, あなたはただそれを再構築するためにあなたの時間を無駄にしているだけで、この悪循環が繰り返されます。, ここのロジックは健全ですが、読み取りが多い負荷プロファイルに対してバイアスがかけられています。, 「ファット」インデックス（つまり、多くのギャップがあるインデックス）は、実際に新しい行と移動した行のために十分なスペースを確保するため、ページ分割を減らし、書き込みを高速に保ちます。ただし、そのファットインデックスから読み取る場合は、同じデータを取得するためにさらにページを読み取る必要があります。これは、より多くの空きスペースをふるいにかけているためです。これにより、読み取りが遅くなります。, そのため、読み取りが多いデータベースでは、インデックスを定期的に再構築または再編成する必要があります。（どのくらいの頻度で、どのような条件下ですか？Matt Mはすでにこの質問に具体的な答えを持っています。）ほぼ同等の読み取りおよび書き込みアクティビティが発生するデータベース、または書き込みが多いデータベースでは、インデックスの再構築によってデータベースのパフォーマンスが低下する可能性があります定期的に。, ほとんどの人は、断片化しないように定期的にそれらを再構築します。再構築する必要があるときは、断片化の速さに基づいています。頻繁に再構築する必要があるインデックスもあれば、基本的に再構築しないインデックスもあります。SQLFoolが作成したスクリプトをチェックしてください。このスクリプトは、こうしたことを多くの人に代わって処理します。, Matt Mからの受け入れられた回答にあるように、一般的な経験則として、30％を超える断片化されたインデックスは再構築する必要があります。, このクエリは、30％を超える断片化されたインデックスの数を見つけるのに役立ちます（一部のインデックスがある場合は、それらを再構築する必要があります）。, そのような場合はありませんが、一般に、週末にインデックスメンテナンスを週に1回行うことは、環境を安定に保つためのベストプラクティスです。, Ola Hallengrenのメンテナンススクリプト（最良のメンテナンススクリプト）を使用し、環境に基づいてスクリプトをカスタマイズし、週末に実行するようにスケジュールすることをお勧めします。, 注：インデックスを再構築しても統計情報は更新されないため、インデックスの再構築後に統計情報を更新することを忘れないでください。, ITのほとんどのものと同様に、状況によって異なります。インデックスの再構築を行うことで修正しようとしている問題は何ですか？それが実際に問題を解決することを示すことができますか？その場合、問題を解決するために必要な最小限のメンテナンスが見つかるまで、数値を微調整します。, それが問題を解決しない場合、またはそれをしている理由がそれが物事を改善するかもしれないのであなたが監視する何らかの指標をなだめるためだけであるなら、あなたがしているすべてはCPUとIOを燃やし、おそらくあなたの問題を悪化させることです。, 断片化を修正してもサーバーに影響はないという議論があるので、定期的に行う価値はありますか？, https://www.brentozar.com/archive/2017/12/index-maintenance-madness/, SQLFoolのスクリプトは5年以上更新されていないため、その機能を実行するときに最新の機能を取り入れていない可能性があるという読者のみなさんの参考にしてください。, 実際、サイトを最後にチェックしたとき（今はアクセスできない（良い兆候ではないかもしれません））、MichelleはSQL Serverで積極的に作業していなかったため、さらにスクリプトを操作する積極的な意図はなかったと思います。それがあなたのために働いているなら、素晴らしい！新規インストールの場合は、, これは答えを提供しません。問題は、「x」圧縮のインデックスをどのように見つけるかでは, @LowlyDBA-それは少し簡潔だったかもしれませんが、質問に答えて、議論に役立つ何かを提供すると思います。方法を説明するために少し拡張しました。アマンダ-私の編集が不正確すぎると思われる場合は、気軽にロールバックしてください！, あなたのメモが間違っていると確信しています。インデックスの再構築は統計を更新します。インデックスの再編成は行いません。すべての統計ではなく、インデックスに関連するオブジェクトの統計のみを更新します。そうは言っても、パラメータのスニッフィングによる速度低下の可能性と、古い統計による不適切なクエリプランを減らすために、統計を頻繁に更新することをお勧めします。. オレンジ色がサーバーA（インデックス再構成）のデータを示し、青色がサーバーB（インデックス再構築）のデータを示します。, ディスク負荷が高い場合に高い値を示すメトリクスです。横軸は時間、縦軸はディスクキューの数を示します。サーバーAとBで顕著な変化はみられませんでした。, データの読み取り量を示すメトリクスです。横軸は時間、縦軸は秒間のディスク読み取り数（単位：Byte）を示します。 しかし該当サーバーはStandard Editionのため、再構築が不要と判断できたことで運用作業を1つ削減できました。, 今回は性能面を重視して確認を行いましたが、冒頭で紹介したインデックスの再構築と再構成の処理の違いの表にも記載があるように、性能面以外の違いを気にする場面もあると思います。 SQL Serverのインデックスについて簡単にご紹介します。下図は、SQL Serverのデータ構造の概略図です。 テーブルは、1つ以上のインデックスから構成されます。なお、ヒープという別のデータ構造だけからテーブルを構成することもできますが、今回は省略します。 インデックスは複数のページから構 … 本記事で紹介した比較方法を使って、他の環境でも性能の優劣を比較していただけると思います。, 今回の検証結果では、インデックスの再構成と再構築とで性能およびサーバー負荷の差異はみられませんでした。 SQL Serverのインデックスを再構築するSQL Serverはインデックスの断片化によりパフォーマンスが悪化することがあります。その場合、インデックスを再構築するとパフォーマンス向上する場合があります。SQL Serverのインデック Tagged with SQL Database, SQL Server. Azure SQL DatabaseとSQL Serverを比較。両者の相違点とは. SQL Server 2005 Standard Edition を使っています。インデックスが断片化しているので、再構築を実行するのですが、実行直後に断片化率を見ても、0％にならない場合があります。これは何故なのでしょうか。サーバのメモリは1GBですが、 データの読み取り量が増えるとCPU負荷も増加する傾向にありますが、読み取りデータ量が変わらなかったことから、CPU負荷にも差はみられませんでした。, 今回検証した環境については、インデックス再構成と再構築で、性能観点/サーバー負荷の観点での差はほぼ無いという結果になりました。 一方、再構築でもEnterprise Editionではオンライン操作が可能ですが、それ以外のエディションの場合オフライン操作となってしまいます。, ここで、オフライン操作とは「その操作を実行中に、他プロセスが同一テーブルに読み書きできなくなる」操作のことを言います。したがってオフライン操作のインデックス再構築に5分間かかる場合、同一テーブルへのSELECTが5分間ブロックされ続けることになります。オンライン操作はその逆で、並行して他プロセスが読み書きできます。, リーフレベルの断片化率（avg_fragmentation_in_percent）が約70％から約0％へと変化しています。 ブログを報告する, ZOZOUSEDがMySQLからSQL Serverに移行して得られた検討から構築・運用のTIPS, ZOZOTOWNの冬セール負荷対策で実施したDBサーバーのCPUボトルネック調査手法, 再構成による「リーフページの断片化のみ解消」でも、大きく断片化が解消できているという点, インデックス階層においてページ数が多いのは圧倒的にリーフページが存在する階層であった点.

.

Ť学 Áっ Á ť ǐ系 6, Processbuilder Powershell Java 7, Ů年 Ȳ金 Ź均 7, ŋ画 ɟ声復元 Âプリ 9, Autocad Lt 2020 ľ格 10, Pubg Ãタン配置 Pc 12, 3ds Âノピオ隊長 Ãータ削除 15, α9 ɇ鳥 Ȩ定 9, Ff14 ń遇ワールド Áすすめ 43, ō Ǜ Ť圧器 22, ɀ絡 ŏれない Ů Ɖ紙 6, Switch Ps4 Ɂ延 7, The Gate Hotel ĺ都高瀬川 By Hulic 12, Âノーピーク Âパレル Ãサい 27, Ps4 Âントローラー Ņ電中 Ľえない 5, Âュラシックパーク Âリフ ȋ語 5, Ãィット ž部 Ǖ音 6, ĺ大病院 Ť来 Âロナ 5, ǜい時 ŋ強 Ť 4, ƨ浜 Ãュース ǁ事 8, ȿ Ơ Iphone 7, Ãイクラ Clone Move 5, Ãゴ Âンデレラ城 41055 Ľり方 9, ɇ蘭会 ĸ学バレー Ãンバー 2019 7, Âイフェイス ɀ明 Ťし方 16, Youtube ĸ括 Ãウンロード Ɯ料 4, ȗ岡弘 ŭ供 4人 14, Ť野智 Ȫ生日 Ãイブ 5, ɕ澤まさみ Ⱥ長 Ľ重 4, Maxell Music Cd R80 ņ生 Áきない 7, Ãラクエ10 Ãタルーキー 2020 5月 Âケジュール 7,