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隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，各種大小型企業(yè)數(shù)據(jù)庫已成為每個企業(yè)中不可或缺的一部分。數(shù)據(jù)庫的安全和穩(wěn)定性對于企業(yè)而言至關(guān)重要，這意味著數(shù)據(jù)庫測試的重要性在企業(yè)中變得越來越重要。作為數(shù)據(jù)庫測試中的一個關(guān)鍵因素，索引檢查對于確保數(shù)據(jù)庫安全和穩(wěn)定性非常重要。
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在實際應(yīng)用中，許多企業(yè)都會面臨數(shù)據(jù)庫運行緩慢甚至崩潰的問題，其中最常見的原因之一就是索引失效。因此，索引檢查不僅能保證數(shù)據(jù)庫運行效率，還能幫助企業(yè)提高關(guān)鍵任務(wù)的響應(yīng)速度。 在日常數(shù)據(jù)庫管理中，索引檢查應(yīng)該是一個必須定期進行的工作。下面我們將從以下幾個方面來探討索引檢查對于數(shù)據(jù)庫測試的重要性。
一、什么是索引？
在數(shù)據(jù)庫中，索引是一種能夠加快數(shù)據(jù)查詢和排序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 索引中存儲的數(shù)據(jù)根據(jù)特定的屬性排序，并允許快速訪問特定數(shù)據(jù)行。 安裝索引可在訪問數(shù)據(jù)時減少對磁盤的訪問次數(shù)，提高查詢效率，是關(guān)鍵字段的必備加速器。
二、索引的有效性
不正確的索引實現(xiàn)將會嚴重影響數(shù)據(jù)庫性能，并導(dǎo)致企業(yè)環(huán)境的不穩(wěn)定性。當數(shù)據(jù)表中的索引發(fā)生失效時，查詢將變得緩慢甚至無法被執(zhí)行，從而嚴重威脅到企業(yè)的效率和可靠性。索引的失效通常是由于數(shù)據(jù)表中的大量刪除、插入或更新操作所造成的，如果數(shù)據(jù)庫管理員忘了重建索引，便會導(dǎo)致索引的失效。
三、索引檢查的作用
由于索引的失效會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫查詢的延遲和崩潰，因此企業(yè)需要經(jīng)常檢查數(shù)據(jù)庫中的所有索引，以確保所有索引都是有效的，并能夠為數(shù)據(jù)庫查詢提供高效的輔助工具。因此，索引檢查對于保證公司數(shù)據(jù)庫的高效運行是必須的，從而減少了數(shù)據(jù)庫的運行中斷時間和生產(chǎn)力損失等不必要的成本。
四、索引檢查的實踐操作
在索引檢查中，首先應(yīng)該檢查磁盤空間的使用情況是否達到極限。若此處有問題，則必須立即清理掉一些不必要的數(shù)據(jù)以騰出磁盤空間。 接下來，檢查數(shù)據(jù)表中所有索引的完整性和有效性，您可以利用DBCC命令來檢查索引的有效性。在SQL Server中，您可以使用以下命令來檢查索引的有效性和完整性：
DBCC CHECKTABLE (‘表明’) WITH ALLINDEXES, NOINDEX
其中表明是目標表的名稱，ALLINDEXES將檢查表中的所有索引，NOINDEX將檢查表中的所有非聚集索引（clustered index）。此命令的結(jié)果將告訴您哪個索引失效或被修改，以便您可以及時修復(fù)損壞的索引。如果有多個聚集索引，則不應(yīng)使用 ALLINDEXES。
還有一種常用的DBCC命令是DBCC CHECKDB。該命令是用于檢查整個數(shù)據(jù)庫中所有表的索引和完整性。在使用這個命令的過程中，如果存在錯誤，您將獲得關(guān)于問題的信息，以及指定修復(fù)問題的方法。
五、結(jié)語
在數(shù)據(jù)庫管理中，索引檢查是一個關(guān)鍵的步驟。 在索引檢查期間，您應(yīng)該定期檢查磁盤空間和數(shù)據(jù)表中的所有索引，以確保它們始終保持在有效和完整的狀態(tài)。 如果您忽略了它們的故障，您的數(shù)據(jù)庫將很快出現(xiàn)問題，這將對公司造成商業(yè)連鎖反應(yīng)，從而影響到企業(yè)的整體運營。
索引檢查對于數(shù)據(jù)庫測試的重要性在于減少數(shù)據(jù)庫運行的故障，并保證數(shù)據(jù)庫的高效運行。因此，企業(yè)管理員一定要經(jīng)常檢查公司中的數(shù)據(jù)庫，并確保所有索引都有效，以提高公司的生產(chǎn)效率和數(shù)據(jù)安全。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 數(shù)據(jù)庫索引有什么作用和好處？
數(shù)據(jù)庫索引有什么作用和好處？
容易查詢, 速度快快, 容量大.以mysql為例子。 表結(jié)構(gòu):
mysql> desc demo;
+++——+—–+++
| Field | Type| Null | Key | Default | Extra |
+++——+—–+++
| id | int(11) | NO | PRI |||
| name | varchar(10) | YES | MUL | NULL ||
+++——+—–+++
索引狀況:
show index in demo;
++++++++++——+++
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
++++++++++——+++
| demo || PRIMARY || id| A|| NULL | NULL | | REE ||
++++++++++——+++
查詢計劃:
explain select * from demo where name like ‘李%’;
+—-+++——+-+——++——+—–++
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref |rows | Extra|
+—-+++——+-+——++——+—–++
| 1 | SIMPLE | demo | ALL | NULL| NULL | NULL | NULL | 4 | Using where |
+—-+++——+-+——++——+—–++
注意到?jīng)]有使用任何索引.
添加索引:
create index name_index_demo on demo;
現(xiàn)在的索引狀況:
show index in demo;
+++—+++++++——+++
| Table | Non_unique | Key_name| Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+++—+++++++——+++
| demo || PRIMARY|| id| A|| NULL | NULL | | REE ||
| demo || name_index_demo || name| A|NULL | NULL | NULL | YES | REE ||
+++—+++++++——+++
新的查詢的查詢計劃:
explain select * from demo where name like ‘李%’;
+—-++++—+—++——+——++
| id | select_type | table | type | possible_keys | key| key_len | ref | rows | Extra|
+—-++++—+—++——+——++
| 1 | SIMPLE | demo | range | name_index_demo | name_index_demo || NULL | 1 | Using where |
+—-++++—+—++——+——++
1 row in set (0.03 sec)
注意到查詢已經(jīng)使用了我們創(chuàng)建的索引.
數(shù)據(jù)庫索引是為了增加查詢速度而對表字段附加的一種標識。見過很多人機械的理解索引的概念，認為增加索引只有好處沒有壞處。這里想把之前的索引學習筆記總結(jié)一下： 首先明白為什么索引會增加速度，DB在執(zhí)行一條Sql語句的時候，默認的方式是根據(jù)搜索條件進行全表掃描，遇到匹配條件的就加入搜索結(jié)果。如果我們對某一字段增加索引，查詢時就會先去索引列表中一次定位到特定值的行數(shù)，大大減少遍歷匹配的行數(shù)，所以能明顯增加查詢的速度。那么在任何時候都應(yīng)該加索引么？這里有幾個反例：1、如果每次都需要取到所有表記錄，無論如何都必須進行全表掃描了，那么是否加索引也沒有意義了。2、對非唯一的字段，例如“性別”這種大量重復(fù)值的字段，增加索引也沒有什么意義。3、對于記錄比較少的表，增加索引不會帶來速度的優(yōu)化反而浪費了存儲空間，因為索引是需要存儲空間的，而且有個致命缺點是對于update/insert/搏坦芹delete的每次執(zhí)行，字段的索引都必須重新計算更新。 那么在什么時候適合加上索引呢？我們看一個Mysql手冊中舉的例子，這里有一條sql語句： SELECT c.companyID, c.companyName FROM Companies c, User u WHERE c.companyID = u.fk_companyID AND c.numEmployees >= 0 AND c.companyName LIKE ‘%i%’ AND u.groupID IN (SELECT g.groupID FROM Groups g WHERE g.groupLabel = ‘Executive’) 這條語句涉及3個表的聯(lián)接，并且包括了許多搜索條件比如大小比較，Like匹配等。在沒有索引的情況下Mysql需要執(zhí)行的掃描行數(shù)是行。而我們通過在companyID和groupLabel兩個字段上加上索引之后，掃描的行數(shù)只需要134行。在Mysql中可以通過Explain Select來查看掃描次數(shù)?？梢钥闯鰜碓谶@種聯(lián)表和復(fù)雜搜索條件的情況下，索引帶來的性能提升遠比它所占據(jù)的磁盤空間要重要得多。 那么索引是如何實現(xiàn)的呢？大多數(shù)DB廠商實現(xiàn)索引都是基于一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——B樹。因為B樹的特點就是適合在磁盤等直接存儲設(shè)備上組織動態(tài)查找表。B樹的定義是這樣的：一棵m(m>=3)階的B樹是滿足下列條件的m叉樹： 1、每個結(jié)點包括如下作用域(j, p0, k1, p1, k2, p2, … ki, pi) 其中j是關(guān)鍵字個數(shù)，p是孩子指針 2、所有葉子結(jié)點在同一層上，層數(shù)等于樹高h 3、每個非根結(jié)點包含的關(guān)鍵字個數(shù)滿足的下標上，這樣u中的關(guān)鍵字為變量，以h為函數(shù)運算結(jié)果即為相應(yīng)結(jié)點的存儲地址。從而達到可以在o(1)的時間內(nèi)完成查找。
然而散列表有一個缺陷，那就是散列沖突，即兩個關(guān)鍵字通過散列函數(shù)計算出了相同的結(jié)果。設(shè)m和n分別表示散列表的長度和填滿的結(jié)點數(shù)，n/m為散列表的填裝因子，因子越大，表示散列沖突的機會越大。
因為有這樣的缺陷，所以數(shù)據(jù)庫不會使用散列表來做為索引的默認實現(xiàn)，Mysql宣稱會根據(jù)執(zhí)行查詢格式嘗試將基于磁盤的B樹索引轉(zhuǎn)變?yōu)楹秃线m的散列索引以追求進一步提高信含搜索速度。我想其它數(shù)據(jù)庫廠商也會有類似的策略，畢竟在數(shù)據(jù)庫戰(zhàn)場上，搜索速度和管理安全一樣是非常重要的競爭點。
數(shù)據(jù)庫小的話體亂滾散現(xiàn)不出來，數(shù)據(jù)庫大的話就體現(xiàn)的很優(yōu)越了我有一個測試軟件，可以讓你看看索引的好處。不加索引的嘩氏查找時備激間是100ms，加了之后是50ms。
數(shù)據(jù)庫測試索引有效的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于數(shù)據(jù)庫測試索引有效,數(shù)據(jù)庫測試的重要性：索引的有效性檢驗,數(shù)據(jù)庫索引有什么作用和好處？的信息別忘了在本站進行查找喔。
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