印刻数据库

外观

KingBaseES 索引维护 ​

索引维护是数据库日常运维中的重要组成部分，定期进行索引维护可以确保索引的高效性，提高查询性能。本文将详细介绍 KingBaseES 索引维护的重要性、方法和最佳实践。

索引维护的重要性 ​

1. 保持索引效率 ​

  • 随着数据的插入、更新和删除，索引会产生碎片
  • 索引碎片会导致查询性能下降
  • 定期维护可以重新组织索引结构，提高查询效率

2. 优化存储空间 ​

  • 索引碎片会占用额外的存储空间
  • 维护可以释放不必要的空间
  • 减少存储成本，提高存储利用率

3. 确保统计信息准确性 ​

  • 索引统计信息对查询优化器至关重要
  • 过时的统计信息会导致查询计划选择错误
  • 定期更新统计信息可以确保查询优化器做出正确决策

4. 延长硬件寿命 ​

  • 减少磁盘 I/O 操作
  • 降低系统负载
  • 延长存储设备使用寿命

索引维护内容 ​

1. 索引碎片管理 ​

碎片产生原因 ​

  • 数据更新操作
  • 数据删除操作
  • 索引页分裂

碎片类型 ​

  • 内部碎片：索引页内部的空闲空间
  • 外部碎片：索引页之间的空闲空间

碎片影响 ​

  • 增加 I/O 操作次数
  • 降低缓存命中率
  • 增加查询响应时间

2. 索引统计信息更新 ​

统计信息内容 ​

  • 索引的基数
  • 索引的分布情况
  • 索引的大小

统计信息作用 ​

  • 帮助查询优化器选择最佳执行计划
  • 影响连接顺序和连接方法的选择
  • 影响索引选择

3. 索引重建与重组 ​

索引重建 ​

  • 完全重新创建索引
  • 消除所有碎片
  • 更新统计信息

索引重组 ​

  • 重新组织索引页
  • 消除内部碎片
  • 不更新统计信息

4. 未使用索引清理 ​

未使用索引的影响 ​

  • 占用存储空间
  • 增加 DML 操作成本
  • 影响查询优化器选择

清理策略 ​

  • 定期识别未使用的索引
  • 评估索引的必要性
  • 谨慎删除索引

索引维护方法 ​

1. 使用内置命令 ​

查看索引碎片 ​

sql
-- 查看索引碎片情况
SELECT 
    schemaname,
    relname AS table_name,
    indexrelname AS index_name,
    idx_scan AS scan_count,
    idx_tup_read AS tuples_read,
    idx_tup_fetch AS tuples_fetched,
    pg_size_pretty(pg_relation_size(indexrelid)) AS index_size,
    100 - (pg_stat_get_index_tup_hot_upd(indexrelid) * 100.0 / NULLIF(idx_tup_fetch, 0)) AS bloat_percentage
FROM 
    pg_stat_user_indexes
JOIN 
    pg_index ON indexrelid = indexrelid
WHERE 
    idx_scan > 0
ORDER BY 
    bloat_percentage DESC;

更新统计信息 ​

sql
-- 更新单个表的统计信息
ANALYZE table_name;

-- 更新单个索引的统计信息
ANALYZE VERBOSE table_name (index_column);

-- 更新整个数据库的统计信息
ANALYZE DATABASE database_name;

重建索引 ​

sql
-- 重建单个索引
REINDEX INDEX index_name;

-- 重建表的所有索引
REINDEX TABLE table_name;

-- 重建数据库的所有索引
REINDEX DATABASE database_name;

-- 在线重建索引（不阻塞写操作）
CREATE INDEX CONCURRENTLY new_index_name ON table_name (column1, column2);
DROP INDEX old_index_name;
ALTER INDEX new_index_name RENAME TO old_index_name;

重组索引 ​

sql
-- 使用 VACUUM 命令重组索引
VACUUM (VERBOSE, ANALYZE) table_name;

-- 使用 VACUUM FULL 命令深度重组
VACUUM FULL table_name;

2. 使用 KingBaseES 工具 ​

KingBaseES Manager (KEM) ​

  • 提供可视化的索引维护界面
  • 支持索引碎片分析
  • 支持索引重建和重组
  • 提供索引使用统计

sys_repack 工具 ​

  • 在线重组表和索引
  • 减少锁持有时间
  • 适用于大型表

3. 自动化脚本 ​

索引维护脚本示例 ​

bash
#!/bin/bash
# KingBaseES 索引维护脚本

# 数据库连接信息
DB_HOST="localhost"
DB_PORT="54321"
DB_NAME="testdb"
DB_USER="system"
DB_PASSWORD="password"

# 碎片阈值
BLOAT_THRESHOLD=30

# 查询需要维护的索引
QUERY="SELECT \
    schemaname, \
    relname AS table_name, \
    indexrelname AS index_name \
FROM \
    pg_stat_user_indexes \
WHERE \
    100 - (pg_stat_get_index_tup_hot_upd(indexrelid) * 100.0 / NULLIF(idx_tup_fetch, 0)) > $BLOAT_THRESHOLD \
    AND idx_scan > 0;"

# 执行查询
RESULT=$(ksql -h $DB_HOST -p $DB_PORT -d $DB_NAME -U $DB_USER -c "$QUERY" -t)

# 重建索引
while read -r line; do
    SCHEMA=$(echo $line | awk '{print $1}')
    TABLE=$(echo $line | awk '{print $2}')
    INDEX=$(echo $line | awk '{print $3}')
    echo "Reindexing $SCHEMA.$INDEX on $SCHEMA.$TABLE..."
    ksql -h $DB_HOST -p $DB_PORT -d $DB_NAME -U $DB_USER -c "REINDEX INDEX $SCHEMA.$INDEX;"
done <<< "$RESULT"

# 更新统计信息
echo "Updating statistics..."
ksql -h $DB_HOST -p $DB_PORT -d $DB_NAME -U $DB_USER -c "ANALYZE DATABASE $DB_NAME;"

echo "Index maintenance completed successfully!"

版本差异 ​

V8 R6 索引维护特性 ​

  • 支持基本的索引重建和重组
  • 统计信息更新功能有限
  • 在线索引重建支持有限
  • 缺乏高级的索引碎片分析工具

V8 R7 增强功能 ​

  • 完善的在线索引重建支持
  • 增强的统计信息收集机制
  • 提供更多的索引监控视图
  • 支持更精细的统计信息更新控制
  • 增强的索引碎片分析功能

版本兼容性考虑 ​

  • V8 R6 环境中，索引重建可能需要更长的停机时间
  • V8 R7 环境中，可以使用在线索引重建减少影响
  • 跨版本迁移时，需重新评估索引维护策略

实际生产场景案例 ​

场景 1：电商平台订单表索引维护 ​

背景：

  • 订单表包含大量数据
  • 频繁的插入、更新操作
  • 索引碎片严重影响查询性能

解决方案：

  1. 定期重建索引：每周日凌晨执行索引重建
  2. 在线重建策略：对于核心表使用 CREATE INDEX CONCURRENTLY 在线重建
  3. 自动化脚本：编写脚本自动识别高碎片索引并重建
  4. 监控机制：监控索引碎片情况，及时发现问题

实施效果：

  • 查询响应时间降低 40%
  • 系统负载降低 25%
  • 存储使用率降低 15%

场景 2：日志表索引维护 ​

背景：

  • 日志表每日增长数百万条记录
  • 只进行插入和查询操作，很少更新
  • 索引统计信息过时导致查询计划错误

解决方案：

  1. 定期更新统计信息：每日执行 ANALYZE 命令
  2. 使用 BRIN 索引：对于超大型日志表使用 BRIN 索引减少维护成本
  3. 分区表设计：按日期分区，减少单个表的索引维护成本

实施效果：

  • 查询计划选择准确率提高 90%
  • 索引维护时间从小时级降低到分钟级
  • 存储成本降低 60%

索引维护最佳实践 ​

1. 制定维护计划 ​

维护频率 ​

  • 每日：更新统计信息
  • 每周：检查索引碎片
  • 每月：重建高碎片索引
  • 每季度：全面索引评估

维护窗口 ​

  • 选择业务低峰期
  • 避免与其他系统维护冲突
  • 预留足够的维护时间
  • 制定回滚计划

2. 优先维护重要索引 ​

索引优先级评估 ​

  • 高访问频率的索引
  • 核心业务表的索引
  • 查询性能敏感的索引

维护顺序 ​

  • 先维护核心业务表索引
  • 再维护非核心表索引
  • 最后维护历史表索引

3. 使用在线维护方法 ​

在线维护优势 ​

  • 减少业务中断
  • 降低维护风险
  • 提高系统可用性

在线维护注意事项 ​

  • 监控系统负载
  • 避免长时间锁持有
  • 准备应急回滚方案

4. 监控维护效果 ​

监控指标 ​

  • 查询响应时间变化
  • 索引扫描次数
  • 索引大小变化
  • 系统负载变化

效果评估 ​

  • 比较维护前后的性能指标
  • 分析查询计划变化
  • 评估维护成本与收益

5. 定期评估索引必要性 ​

索引评估内容 ​

  • 索引使用频率
  • 索引维护成本
  • 索引对查询性能的提升

评估方法 ​

  • 使用 pg_stat_user_indexes 查看索引使用情况
  • 使用 EXPLAIN ANALYZE 分析查询计划
  • 考虑业务需求变化

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何判断索引是否需要重建？ ​

A1: 可以通过以下指标判断索引是否需要重建：

  • 索引碎片率超过 30%
  • 查询性能明显下降
  • 索引扫描次数减少
  • 索引大小异常增长

Q2: 在线索引重建和离线索引重建有什么区别？ ​

A2: 在线索引重建和离线索引重建的主要区别：

  • 在线重建：使用 CREATE INDEX CONCURRENTLY，不阻塞写操作，但执行时间长
  • 离线重建：使用 REINDEX，会阻塞写操作，但执行时间短
  • 在线重建更适合生产环境，离线重建适合维护窗口充足的情况

Q3: 更新统计信息会影响数据库性能吗？ ​

A3: 更新统计信息会对数据库性能产生一定影响：

  • 会占用系统资源
  • 可能导致锁竞争
  • 建议在业务低峰期执行
  • 可以使用 ANALYZE VERBOSE 查看详细进度

Q4: 为什么有些索引明明存在，但查询优化器不使用？ ​

A4: 查询优化器不使用索引的常见原因：

  • 统计信息过时
  • 索引选择性低
  • 查询条件不满足索引的最左前缀原则
  • 查询需要扫描表的大部分数据
  • 查询优化器认为全表扫描更高效

Q5: 如何安全地删除未使用的索引？ ​

A5: 安全删除未使用索引的步骤：

  1. 确认索引长期未使用（至少观察 1-3 个月）
  2. 评估索引的必要性
  3. 通知相关业务团队
  4. 在维护窗口删除索引
  5. 监控删除后的系统性能
  6. 准备回滚方案（如果有必要）

Q6: 索引维护对系统负载有什么影响？ ​

A6: 索引维护对系统负载的影响：

  • 增加 CPU 使用率
  • 增加磁盘 I/O 操作
  • 可能导致锁竞争
  • 影响其他查询性能
  • 建议在业务低峰期执行

总结 ​

索引维护是数据库运维中的重要环节，定期进行索引维护可以确保索引的高效性，提高查询性能，优化存储空间。KingBaseES V8 R7 在索引维护方面提供了更多的功能和工具，特别是在线索引重建和增强的统计信息收集机制。

在实际生产环境中，建议 DBA：

  • 制定合理的索引维护计划
  • 使用在线维护方法减少业务影响
  • 优先维护重要索引
  • 监控维护效果
  • 定期评估索引必要性

通过科学的索引维护，可以显著提高 KingBaseES 数据库的性能和可用性，为业务系统提供更好的支持。