策略 策略是使用一个简单的存储过程。我从所有服务器和数据库上收集索引碎片信息,并将它们存入我所创建的DBA_DB数据库上的常量表中: 点击此处下载以上脚本 存储过程是这样的: 点击此处下载完整的存储程序 存储过程结果 碎片数据将被收集到t_FragmentedTables表中。这些收集的数据有什么用呢?下面是一些应用例子: 1. Send an email with the fragmented indexes information. 2. Open tickets regarding the fragmentation — assuming ……
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策略
策略是使用一个简单的存储过程。我从所有服务器和数据库上收集索引碎片信息,并将它们存入我所创建的DBA_DB数据库上的常量表中:
存储过程是这样的:
存储过程结果
碎片数据将被收集到t_FragmentedTables表中。这些收集的数据有什么用呢?下面是一些应用例子:
1. Send an email with the fragmented indexes information.
2. Open tickets regarding the fragmentation -- assuming you have a ticketing system and you can interact with it.
3. 发送包含碎片索引信息的邮件
4. 根据碎片创建标签——假设已有一个标签系统并且可以交互。
例如(发送包含碎片表的邮件——消息体中最多可有8,000个字符):
性能
为了说明性能表现,我在当数据库上的活动频率较低时在一个测试环境中运行了我的存储过程:
• Windows 2003 Standard Edition SP1
• 2* Dual Core CPU 3.06 GHz
• 4 GB RAM, maximum of 2 GB configured for SQL Server
• SQL Server 2000 SP3
• Total size of user databases = 46 GB
• Total of 2,170 user tables
• Total of 8,154 indexes
• Total of 5,864 fragmented indexes
执行在大概三个小时之后才成功结束。
总结:
如果我们用下面的对象创建一个环境包含SQL Server实例:
• 一个特殊的“DBA”数据库(例如:DBA_DB),它包含:
o 如本文中所描述的,服务器清单(t_ServerList)表
o 如本文中所描述的,捕捉碎片数据表
• 为清单表(t_ServerList)每台“活跃的”服务器配置的链接服务器
接着,我们只需要复制和粘贴存储过程代码并执行它。然后,我们就可以根据碎片详细信息分析本地表中的结果,并根据我们的需要来执行警报/报告/发送邮件。我们也可以通过使用Microsoft Books Online上所描述的方法之一来自动整理索引碎片。
注意:我例子中的存储过程应该在数据库活动频率低的时候(比如,每个月的周末)候运行。
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