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Sql serverインデックスの断片化と再構築の必要性について
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貴仁 大和屋
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Sql serverインデックスの断片化と再構築の必要性について
1.
SQL Server
インデックスの仕組みと 断片化、 再構築の必要性について 2012/02/14 インフラグループ 大和屋貴仁
2.
細かいお話の前に…… データベースのデータは、 FusionIOなどの物理ディスク に書き込んで、保存します。
3.
Chapter. 1 物理ディスクのデータ格納のおさらい
ざっくりとした説明をします。 概念レベルなので、 詳しい人にしたら、間違ってる箇所も。。。
4.
物理ディスクのデータ格納 物理ディスクにデータを格納する時は、 最初に部屋を確保します。 どーんと、広いフロアから人を探すの 大変ですよね?
↓まず、部屋を確保 ● Aさん→ ● ↑Aさん専用の部屋
5.
物理ディスクのデータ格納 どーんと、広いフロアに部屋を たくさん作っていきます。 ●
←こんな感じで、新しいデータを いれる度に部屋を確保します。
6.
物理ディスクのデータ格納 Aさんが太って、 部屋におさまらない場合は? ● ←はみ出しちゃう!!でも、はみ出したら迷惑。
7.
物理ディスクのデータ格納 Aさんの部屋を 大きくしてあげたら良いよね!
● ↑Aさんの部屋を大きくしてあげれば良い。
8.
物理ディスクのデータ格納 部屋を並べ替えたら、 Aさんの部屋も収納できるけど…… ●
←部屋を並べ替えてあげれば、 Aさんの部屋を確保できるけど…… Aさんだけの為に、わざわざ部屋並べ替えるの 手間だよね。
9.
物理ディスクのデータ格納 Aさんを切り刻め!!
10.
物理ディスクのデータ格納 切り刻んだAさんを あっちこっちにあるAさんの部屋に格納。
11.
物理ディスクのデータ格納 え!? Aさんが必要!?まじか……。 Aさん切り刻んでるから、まず集めなきゃ。
あっちこちにちらばっているAさんの部屋から Aさんだった残骸を集めて!
12.
物理ディスクのデータ格納 集めたAさんを くっつけて、Aさん復活!。
●
13.
物理ディスクのデータ格納 ちなみに、 もっとAさんがでっかくなったり、 タイミングによっては……
Aさんの部屋が増えて、 あっちこっちに散らばって、 集めるのが大変!!
14.
物理ディスクのデータ格納 どれぐらい散らばっているかを示すのが 断片化率 と言います。
15.
物理ディスクのデータ格納 デフラグ って聞いたことありません? こんな画面でやったデフラグ→
16.
物理ディスクのデータ格納 デフラグって、 切り刻んだAさんをくっつけて、 1個の部屋を用意してあげること。 ●
そう! 面倒だから、やらなかった 部屋の並べ替えですね。
17.
Chapter. 2 SQL Serverのインデックスの再構築
ざっくりとした説明をします。 概念レベルなので、 詳しい人にしたら、間違ってる箇所も。。。
18.
もう一度言います データベースのデータは、 FusionIOなどの物理ディスク に書き込んで、保存します。
19.
物理ディスクのデータ格納 データはディスクに書き込むんだから、 断片化とは無縁ではありません。
20.
SQL Serverのインデックス
B-Tree式です。 UserID UserID UserID 1~10000 10001~ UserID UserID UserID UserID 1~5000 5001~10000 10001~15000 15001~ UserID UserID UserID 1~1000 1001~2000 2001~3000 UserID UserID UserID 2001~2100 2101~2200 2201~2300
21.
SQL Serverのインデックス
インデックスとディスクが 関係しています。 UserID UserID UserID 1~1000 1001~2000 2001~3000 UserID UserID UserID 2001~2100 2101~2200 2201~2300 インデックスの下に物理ディスクがあります。
22.
SQL Serverのインデックス
で、断片化が進むと……。 ユーザID2001~2100を参照するのに UserID 2001~3000 あっちこちを見ないと、いけなくなる。 UserID UserID UserID 2001~2100 2101~2200 2201~2300
23.
物理ディスクのデータ格納 データベースの中で、 断片化したデータを整理整頓するのが インデックスの再構築です。 物理ディスク上に散らばっているデータを 整理整頓する作業です。
24.
インデックスの再構築は 物理ディスク上に散らばっているデータを 物理的に整理整頓する作業です。 物理的に並べ替えているので、 途中でキャンセルすると、 元に戻します。
掃除をはじめて20分たったときに、 キャンセルすると 掃除をやめるのではなく、 掃除を始める前の状態にもどします。 キャンセルすると20分とは言いませんが、 案外時間かかることもあります。
25.
テーブルが断片化すると? • データを参照するのに、
CPU負荷が増えます。 Disk I/Oが増えます。 参照時間が増えます。 • データを更新するのに Diskスペースを確保し、 データを切り刻むので、 CPU負荷が増えます。 Disk I/Oが増えます。 更新時間が増えます。
26.
データの断片化は…… • データの更新、削除をしていけば
必ず断片化します。 • データ量が増えれば、増えるほど、 断片化によるオーバヘッドが増えます。
27.
インデックスの再構築は • 断片化率が高いほど、再構築に時間が
かかります。 • データ量が多いほど、再構築に時間が かかります。
28.
ご利用は計画的に。 DB性能に問題が無い段階でも、 定期的に、 断片化率の高いテーブルのインデックスを 再構築しておくことで、 トータルでのメンテ時間は短縮できます。
29.
IndexView ツールの準備中。 再構築が必要なインデックスの選定、
再構築時の進捗確認 などが、 しやすいようにツールを作り始めてます。 http://sqlazure.jp/r/sql-server/260/
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