分析索引的碎片

oracle 10g

先建立个统计表

create table T_ANALYZ_MONITOR_INDEX
(
  F_INDEX_NAME  VARCHAR2(50),
  F_DEL_LF_ROWS NUMBER,
  F_LF_ROWS     NUMBER,
  F_RATE        NUMBER(4,2),
  F_MONITOR_DATE DATE default sysdate not null
);

 

再建个历史表

create table t_analyz_index_stats as select * from index_stats

 

做个分析过程  查出表并且 分析 插入历史表 统计删除比率到 统计表

create or replace procedure P_ANALYZ_DAY_INDEX_SATAS is
    v_sql varchar2(100);
Begin

  for a in (Select INDEX_NAME   From User_Indexes  Where index_type<>'LOB') loop
    v_sql := ' analyze index ' || a.index_name || ' validate structure';
    execute immediate v_sql;
   
    Insert Into T_ANALYZ_INDEX_STATS
     Select * From Index_Stats;
       
    insert into T_ANALYZ_MONITOR_INDEX(F_INDEX_NAME, F_DEL_LF_ROWS, F_LF_ROWS, F_RATE)
     select name,del_lf_rows,lf_rows, round(del_lf_rows * 100 / decode((lf_rows + del_lf_rows),0,1), 2)
     from index_stats;               
         
  End loop;
   
end;

注意所查到的索引是在同个用户名下的

在 PostgreSQL 中,索引碎片(index fragmentation)是影响数据库性能的一个重要因素,尤其是在频繁更新和删除操作后。要查询索引碎片情况,可以使用内置的扩展 `pgstattuple` 来分析索引的空间使用状况。 ### 使用 `pgstattuple` 查询索引碎片 `pgstattuple` 提供了多个函数用于分析表和索引的物理存储信息,其中 `idx_stat` 函数可用于查看索引碎片化程度。以下是具体查询语句: ```sql SELECT * FROM idx_stat('your_index_name'); ``` 该函数返回的结果包括以下字段: - **version**:索引版本; - **tree_level**:B-tree 的层级; - **index_size**:索引的总大小; - **root_blocks**:根节点占用的块数; - **internal_pages**:内部页的数量; - **leaf_pages**:叶子页的数量; - **empty_pages**:空页数量; - **avg_leaf_density**:平均叶子页填充率; - **leaf_fragmentation**:叶子页的碎片率。 叶子页的碎片率越高,说明索引的逻辑顺序与物理存储顺序越不一致,可能会影响查询性能[^1]。 ### 分析索引碎片的影响 若发现某个索引的 `leaf_fragmentation` 值较高,且 `empty_pages` 占比较高,则说明该索引可能存在较多的空闲空间和非连续存储,这会导致 I/O 效率下降并增加内存缓存的压力。此时可考虑对索引进行重建或重组操作以优化性能。 例如,重建索引的命令如下: ```sql REINDEX INDEX your_index_name; ``` ### 结合 `pg_relation_size` 分析索引大小 除了碎片率外,还可以通过 `pg_relation_size` 函数获取索引的物理存储大小,结合 `pgstattuple` 的结果,有助于更全面地评估索引的状态: ```sql SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('your_index_name')); ``` 此查询将返回索引的可读性大小,便于判断是否因碎片导致索引膨胀严重[^1]。 ---
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