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利用解決大數(shù)據(jù)查找死鎖問(wèn)題索引的三種方法
2017-11-19
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利用解決大數(shù)據(jù)查找死鎖問(wèn)題索引的三種方法

一、主題描述

先看看問(wèn)題描述：當(dāng)機(jī)房人數(shù)達(dá)到上限時(shí)，評(píng)教過(guò)程中就遇到了無(wú)法提交的情況。遇到問(wèn)題后大家第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)了是由于死鎖造成的。

再來(lái)看出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題的原因：這次造成死鎖的原因是：使用SqlServer的時(shí)候發(fā)現(xiàn)在高并發(fā)情況下，頻繁更新和頻繁查詢引發(fā)死鎖。

好吧，原文章說(shuō)在被頻繁操作的那張表上的存儲(chǔ)過(guò)程中添加非聚集索引就OK了，到底什么是非聚集索引？為什么添加它就能解決？下面就為大家補(bǔ)充一下。

二、聚集/非聚集索引介紹

既然有非聚集索引，就一定有聚集的，接著我們來(lái)看看它們都是什么。

聚集索引：索引中鍵值的邏輯順序決定了表中相應(yīng)行的物理順序。就像我們寫(xiě)文檔，文檔的目錄決定了具體內(nèi)容的順序。

由于聚集索引規(guī)定數(shù)據(jù)在表中的物理存儲(chǔ)順序，因此一個(gè)表只能包含一個(gè)聚集索引。但該索引可以包含多個(gè)列（組合索引），就像文檔可以按內(nèi)容標(biāo)題和重要性進(jìn)行組織編排一樣。

根據(jù)聚集索引的這個(gè)特點(diǎn)，我們就可以分析出，它在查詢范圍值的時(shí)候效率比較高。例如，我們要查按日期排列的一組數(shù)據(jù)，利用聚集索引就可以迅速找到包含開(kāi)始日期的行，然后檢索表中所有相鄰的行，直到到達(dá)結(jié)束日期。

非聚集索引：索引中鍵值的邏輯順序不同于表中相應(yīng)行的物理順序。

索引是通過(guò)二叉樹(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)描述的，我們可以這么理解聚集索引：索引的葉節(jié)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。而非集索引的葉節(jié)點(diǎn)仍然是索引節(jié)點(diǎn)，只不過(guò)有一個(gè)指針指向?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)塊。稍微接觸過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的同學(xué)應(yīng)該很容易就能理解。 

非聚集索引很像我們按照部首查字典，字典編排是按照拼音順序的，但我們?nèi)钥梢杂貌渴走M(jìn)行定位查詢。

三、問(wèn)題解決與應(yīng)用

下面這幅圖片介紹了我們應(yīng)該什么時(shí)候用什么類型的索引。

在聚集索引被使用時(shí)，每次數(shù)據(jù)的變化,都可能導(dǎo)致表中的數(shù)據(jù)按照聚集索引重新調(diào)整順序。這樣也就合理的解釋了上邊“在大批量數(shù)據(jù)、高并發(fā)的情況下頻繁更新和查詢”引起的死鎖問(wèn)題。 

去掉聚集索引、改成非聚集索引或修改索引填充因子這三種方法理論上都能解決上述問(wèn)題，只是推測(cè)，筆者并沒(méi)有測(cè)試。

四、小結(jié)

類似數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)還有許多不為我們所知，在項(xiàng)目中遇到的新問(wèn)題后要知其然，知其所以然，這樣才能獲得寶貴的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。


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