[发明专利]在SQL Server中由应用系统的响应时间确定的聚集索引分区存储阈值的估算算法

说明书

本发明涉及数据库管理系统技术领域，尤其涉及一种在SQL Server中由应用系统的响应时间确定的聚集索引存储阈值的估算算法。该估算算法包括以下步骤：S1：计算每页能存储的数据行数，S2：计算每页能存储的索引行数，S3：计算聚集索引非叶级的最大级别数，S4：设定聚集索引的最大记录条数，S5：估算存储叶级数据页所需的页数，S6：估算非叶级索引页的级别数，S7：计算B树的深度。本发明的算法可应用于数据库设计阶段，根据应用程序的时间需求确定存储聚集索引的B树深度，即以时间确定空间，有效的平衡了计算机中传统的时空效率之间的关系。

（一）技术领域

本发明涉及数据库管理系统技术领域，尤其涉及一种在SQLServer中由应用系统的响应时间确定的聚集索引分区存储阈值的估算算法。

（二）背景技术

SQL Server 是微软公司推出的关系型数据库管理系统，具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。

传统的关系数据库管理系统（SQL Server）占有市场份额大，但是众多以SQLServer作为后台数据库的应用程序面临的一个突出问题是系统运行越来越慢，经过一段时间的使用后,随着主表记录条数的不断增加，系统响应时间明显变长甚至死机，对数据库系统进行优化又需要专业人员的技术支持，而对于用户来说这些都复杂而且不便。

在数据库中最重要的一类表就是带有聚集索引的表。现有的对聚集索引存储空间的估算方法，第一步是先计算存储聚集索引叶级数据所用的空间，第二步计算存储聚集索引的索引信息所用的空间，最后对第一步和第二步计算出的值求和。这种估算方法无法找出应用系统响应时间与最大记录条数（阈值）之间的关系，因此在数据库设计阶段起不到指导设计的作用，这样设计出来的数据库在运行一段时间后，随着记录数的不断增加，必然造成响应时间变慢，聚集索引维护（重索引）成本升高。本发明致力于在数据库设计阶段解决这类问题，提供一种平衡时间效率和空间效率的算法。

（三）发明内容

本发明为了弥补现有技术的不足，提供了一种在SQL Server中由应用系统的响应时间确定的聚集索引分区存储阈值的估算算法。

本发明是通过如下技术方案实现的：

一种在SQL Server中由应用系统的响应时间确定的聚集索引分区存储阈值的估算算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：计算每页能存储的数据行数Rows_Per_Page；

S2：计算每页能存储的索引行数Index_Rows_Per_Page；

S3：计算聚集索引非叶级的最大级别数MAX_Non_Leaf_Levels；

S4：设定聚集索引的最大记录条数Max_Num_Rows；

S5：估算存储叶级数据页所需的页数Num_Leaf_Pages；

S6：估算非叶级索引页的级别数Non-leaf_Levels；

S7：计算B树的深度= Non-leaf_Levels + 1。

其中步骤S1包括：

S11：指定聚集索引表中固定长度和可变长度列的数量，并计算存储所需的空间；

Num_Cols = 总列数（包括固定长度和可变长度列）

Fixed_Data_Size = 所有固定长度列的总字节大小

Num_Variable_Cols = 可变长度列的数量