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優(yōu)化③：分布式數(shù)據(jù)庫設計

分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是在集中式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎上發(fā)展起來的，理解起來也很簡單，就是將整體的數(shù)據(jù)庫分開，分布到各個地方，就其本質(zhì)而言，分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分為兩種：1.數(shù)據(jù)在邏輯上是統(tǒng)一的，而在物理上卻是分散的，一個分布式數(shù)據(jù)庫在邏輯上是一個統(tǒng)一的整體，在物理上則是分別存儲在不同的物理節(jié)點上，我們通常說的分布式數(shù)據(jù)庫都是這種2.邏輯是分布的，物理上也是分布的，這種也成聯(lián)邦式分布數(shù)據(jù)庫，由于組成聯(lián)邦的各個子數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是相對“自治” 的，這種系統(tǒng)可以容納多種不同用途的、差異較大的數(shù)據(jù)庫，比較適宜于大范圍內(nèi)數(shù)據(jù)庫的集成。

分布式數(shù)據(jù)庫較為復雜，在此不作詳細的使用和說明，只是舉例說明一下，現(xiàn)在分布式數(shù)據(jù)庫多用于用戶分區(qū)性較強的系統(tǒng)中，如果一個全國連鎖店，一般設計為每個分店都有自己的銷售和庫存等信息，總部則需要有員工，供應商，分店信息等數(shù)據(jù)庫，這類型的分店數(shù)據(jù)庫可以完全一致，很多系統(tǒng)也可能導致不一致，這樣，各個連鎖店數(shù)據(jù)存儲在本地，從而提高了影響速度，降低了通信費用，而且數(shù)據(jù)分布在不同場地，且存有多個副本，即使個別場地發(fā)生故障，不致引起整個系統(tǒng)的癱瘓。 但是他也帶來很多問題，如：數(shù)據(jù)一致性問題、數(shù)據(jù)遠程傳遞的實現(xiàn)、通信開銷的降低等，這使得分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的開發(fā)變得較為復雜，只是讓大家明白其原理，具體的使用方式就不做詳細的介紹了。 

優(yōu)化④：整理數(shù)據(jù)庫碎片

如果你的表已經(jīng)創(chuàng)建好了索引，但性能卻仍然不好，那很可能是產(chǎn)生了索引碎片，你需要進行索引碎片整理。

什么是索引碎片?

由于表上有過度地插入、修改和刪除操作，索引頁被分成多塊就形成了索引碎片，如果索引碎片嚴重，那掃描索引的時間就會變長，甚至導致索引不可用，因此數(shù)據(jù)檢索操作就慢下來了。

如何知道是否發(fā)生了索引碎片?

在SQLServer數(shù)據(jù)庫，通過DBCC ShowContig或DBCC ShowContig(表名)檢查索引碎片情況，指導我們對其進行定時重建整理。 

通過對掃描密度（過低），掃描碎片（過高）的結(jié)果分析，判定是否需要索引重建，主要看如下兩個：
Scan Density [Best Count:Actual Count]-掃描密度［最佳值:實際值］：DBCC SHOWCONTIG返回最有用的一個百分比。這是擴展盤區(qū)的最佳值和實際值的比率。該百分比應該盡可能靠近100％。低了則說明有外部碎片。

Logical Scan Fragmentation-邏輯掃描碎片：無序頁的百分比。該百分比應該在0％到10％之間，高了則說明有外部碎片。 

解決方式：

一是利用DBCC INDEXDEFRAG整理索引碎片

二是利用DBCC DBREINDEX重建索引。

兩者區(qū)別調(diào)用微軟的原話如下：

DBCC INDEXDEFRAG 命令是聯(lián)機操作，所以索引只有在該命令正在運行時才可用，而且可以在不丟失已完成工作的情況下中斷該操作。這種方法的缺點是在重新組織數(shù)據(jù)方面沒有聚集索引的除去/重新創(chuàng)建操作有效。

重新創(chuàng)建聚集索引將對數(shù)據(jù)進行重新組織，其結(jié)果是使數(shù)據(jù)頁填滿。填滿程度可以使用 FILLFACTOR 選項進行配置。這種方法的缺點是索引在除去/重新創(chuàng)建周期內(nèi)為脫機狀態(tài)，并且操作屬原子級。如果中斷索引創(chuàng)建，則不會重新創(chuàng)建該索引。也就是說，要想獲得好的效果，還是得用重建索引，所以決定重建索引。