❶ sql2005資料庫放在C盤，結果C盤滿了，怎麼搞到D盤啊
首先，你需要將自己所建立的資料庫從SQL2005中分離出來，然後按照自己的存儲路徑找到自己所建資料庫存儲的位置，把它剪切到D盤就可以了。（mdf,ldf都應該考過去，自己建立路徑存儲就可以，再次打開的時候按照自己新的存儲路徑打開資料庫就好了。）
❷ arcgis中資料庫碎片化整理會少數據么
不會的。因為這只會重新調整地理資料庫在磁碟中的存儲方式。
【拓展】資料庫碎片整理：對個人地理資料庫或文件地理資料庫進行碎片整理。資料庫碎片整理操作會重新調整地理資料庫在磁碟中的存儲方式，因而通常會減小地理資料庫的大小並提高性能。
用法：
當個人地理資料庫大於 250 MB 時，建議對資料庫進行碎片整理。
如果頻繁對某個資料庫執行數據輸入、刪除或常規編輯，則應對該資料庫進行定期碎片整理以確保最佳性能。
如果在 ArcMap 中打開了某個資料庫以供編輯，則無法對其進行碎片整理。要對資料庫進行碎片整理，可從「內容列表」中移除引用了該資料庫中包含的表或要素類的所有圖層。
開始行動：個人和文件地理資料庫以二進制文件形式存儲在磁碟驅動器中。添加、移除或編輯數據時，這些文件會產生碎片，降低資料庫的整體性能。資料庫碎片整理工具通過對這些二進制文件進行碎片整理，可重新整理資料庫在磁碟中的存儲方式，從而減少磁碟中資料庫的大小並改善資料庫性能。
❸ php怎麼顯示mysql資料庫的碎片
MySQL 8.0.16 已經發布，它像往常一樣增強了組復制 Group Replication 功能。
這篇文章介紹了 MySQL 8.0.16 為 Group Replication 帶來的新功能：
Message fragmentation（信息碎片化）。
背景
Group Replication 目前使用 XCom（一種組通信引擎），特點：原子性，組員狀態檢測等。每個成員的組復制插件先將信息轉發到本地 XCom，再由 XCom 最終以相同的順序將信息傳遞給每個組成員的 Group Replication 插件。
XCom 由單線程實現。當一些成員廣播信息過大時，XCom 線程必須花費更多的時間來處理那個大信息。如果成員的 XCom 線程忙於處理大信息的時間過長，它可能會去查看其他成員的 XCom 實例。例如，忙碌的成員失效。如果是這樣，該組可以從該組中驅逐忙碌的成員。
MySQL 8.0.13 新增group_replication_member_expel_timeout系統變數，您可以通過它來調整將成員從組中驅逐的時間。例如，懷疑成員失敗，但成員實際上忙於處理大信息，給成員足夠的時間來完成處理。在這種情況下，是否為成員增加驅逐超時的設置是一種權衡。有可能等了很久，該成員實際真的失效了。
Message fragmentation（信息碎片化）
MySQL 8.0.16 的 Group Replication 插件新增用來處理大信息的功能：信息碎片化。
簡而言之，您可以為成員的廣播信息指定最大值。超過最大值的信息將分段為較小的塊傳播。
您可以使用 group_replication_communication_max_message_size系統變數指定允許的信息最大值（默認值為10 MiB）。
示例
讓我們用一個例子來解釋新功能。圖1顯示了當綠色成員向組廣播信息時，新功能是如何處理的。
圖1 對傳出信息進行分段
1. 如果信息大小超過用戶允許的最大值（group_replication_communication_max_message_size），則該成員會將信息分段為不超過最大值的塊。
2. 該成員將每個塊廣播到該組，即將每個塊單獨轉發到XCom。
XCom 最終將這些塊提供給組成員。下面三張圖展示出了中間綠色成員發送大信息時工作的新特徵。
圖2a 重新組合傳入的信息：第一個片段
3. 成員得出結論，傳入的信息實際上是一個更大信息的片段。
4. 成員緩沖傳入的片段，因為他們認為片段是仍然不完整的信息的一部分。（片段包含必要的元數據以達到這個結論。）
圖2b 重新組合傳入的信息：第二個片段
5. 見上面的第3步。
6. 見上面的第4步。
圖2c 重新組合傳入的信息：最後一個片段
7. 成員得出結論，傳入的信息實際上是一個更大信息的片段。
8. 成員得出結論，傳入的片段是最後一個缺失的塊，重新組合原始信息，然後對其進行處理，傳輸完畢。
結論
MySQL 8.0.16 已經發布後，組復制現在可以確保組內交換的信息大小不超過用戶定義的閾值。這可以防止組內誤判而驅逐成員。
❹ 清理資料庫碎片SQL語句
清除資料庫日誌語句
--清除sqlserver 2000/2005 資料庫日誌
替換下紅字部分資料庫名稱
declare @databasename varchar(15)
select @databasename='hdjjgl_journal'
DUMP TRANSACTION @databasename WITH NO_LOG
BACKUP LOG @databasename WITH NO_LOG
DBCC SHRINKDATABASE(@databasename)
或者
USE 資料庫名
DUMP TRANSACTION 資料庫名 WITH NO_LOG
BACKUP LOG 資料庫名 WITH NO_LOG
DBCC SHRINKFILE(2)
**********************************
--清除sqlserver 2008 資料庫日誌 ,執行兩遍
替換下紅字部分資料庫名稱，建立datalogbak清楚的日誌備份文件夾，注意路徑自定義。
use gdzjg_journal
declare @databasename varchar(100)
declare @databasenamelog varchar(100)
declare @databasenamedir varchar(100)
select @databasename='gdzjg_journal'
select @databasenamelog=@databasename+'_log'
select @databasenamedir='g:\datalogbak\'+@databasename
BACKUP LOG @databasename to disk=@databasenamedir
DBCC SHRINKFILE (@databasenamelog,1)
或者
ALTER DATABASE 資料庫名稱SET RECOVERY SIMPLE
ALTER DATABASE 資料庫名稱SET RECOVERY FULL
DBCC SHRINKDATABASE(資料庫名稱,0)
sqlserver 2000、2008會保存所有的資料庫操作過程，將指令保存在ldf文件中，如果誤刪除數據，想恢復數據的話，可以通過Lumigent Log Explorer For SQLServer 軟體分析ldf文件，可以看到所有執行過的insert、update、delete數據，導出來再逆向執行即可，本人曾經用過一回，確實奏效。
1、sql server 2000清理資料庫日誌
USE 資料庫名
DUMP TRANSACTION 資料庫名 WITH NO_LOG
BACKUP LOG 資料庫名 WITH NO_LOG
DBCC SHRINKFILE(2)
SHRINKFILE(2)，後面的2是file_id，可以在當前資料庫用select * from sysfiles看得到，看資料庫的log文件的fileid是多少，正常情況下log的ldf文件是2，mdf文件的fileid是1。
這個查詢語句可以隨時執行，不影響資料庫的運行。
sql server 2005、2008清理資料庫日誌
USE 資料庫名
ALTER DATABASE 資料庫名 SET RECOVERY SIMPLE
ALTER DATABASE 資料庫名 SET RECOVERY FULL
DBCC SHRINKDATABASE(資料庫名,0)
這個查詢語句可以隨時執行，不影響資料庫的運行。
清理ldf的操作可以使用sql server代理，每天自動執行一次，就不怕文件增長撐爆硬碟了。
2、一般mdf用不著收縮，收縮多了容易產生文件碎片，因為delete數據之後，mdf文件中可用頁面空間會保留在那裡，等下次有新數據進來時，會繼續使用。如果實在要清理，可以參考下面的語句：
sql server 2000、2005、2008 收縮mdf文件
DBCC SHRINKDATABASE(資料庫名)
DBCC SHRINKFILE(1,0)
DBCC UPDATEUSAGE(0)
執行上述操作後，你會發現mdf的文件減少了，ldf的文件增大了，再用上面1的日誌清理操作一次即可。
3、最後再附送一個查看數據表的行數、佔用文件空間、存儲情況的查詢語句
-- drop table #test
create table #test(
name varchar(50),
rows int,
reserved varchar(20),
data varchar(20),
index_size varchar(20),
unused varchar(20)
)
set nocount on
insert into #test
EXEC sp_MSforeachtable @command1="sp_spaceused '?'"
select * from #test order by cast(replace(reserved,'KB','') as int) desc
❺ sql server資料庫文件太大怎麼辦
處理方法：
1、用BACKUP LOG database WITH NO_LOG清除日誌
把資料庫屬性中的故障還原模型改為「簡單」可以大大減慢日誌增長的速度。
用BACKUP LOG database WITH NO_LOG命名後，會截斷不活動日誌，不減小物理日誌文件的大小，但邏輯日誌會減小，收縮資料庫後會把不活動虛擬日誌刪除來釋放空間，不會損壞數據。
如果日誌被截斷並收縮資料庫後，就不能直接用最近的一個全庫備份做時間點還原，建議立即備份資料庫，以防萬一。
2、sql server運行中，刪除主資料庫事務日誌文件，步驟如下：
(1)、分離資料庫管理器－資料庫－右擊要刪除日誌的資料庫－所有任務－分離資料庫
(2)、然後刪除日誌文件
(3)、然後再附加資料庫
企業管理器－資料庫－右擊資料庫－所有任務－附加資料庫時只附加mdf.
3、壓縮SQL資料庫及日誌的詳細方法
可以在資料庫屬性選項中選擇「Auto shrink」選項，讓系統自動壓縮資料庫，也可以用人工的方法來壓縮。
❻ 如何清理mysql資料庫緩存數據
1、打開mysql的客戶端 這里使用navicat，連接資料庫，等到navicat主頁面，雙擊需要操作的資料庫連接。
❼ 什麼是內部碎片什麼是外部碎片各種存儲管理中都可能產生何種碎片
1.內部碎片：
當一個進程裝入到固定大小的分區塊（比如頁）時，假如進程所需空間小於分區塊，則分區塊的剩餘的空間將無法被系統使用，稱為內部碎片。
2.外部碎片：
指的是還沒有被分配出去（不屬於任何進程），但由於太小了無法分配給申請內存空間的新進程的內存空閑區域。
3.存儲管理中都可能產生的碎片：
除了內部碎片和外部碎片，在「分頁存儲」中，可能產生「頁內碎片」，頁內碎片是由於進程的最後一頁經常裝不滿一塊而形成了不可利用的碎片。
(7)sql資料庫碎片化擴展閱讀
在數據存儲領域中，碎片(fragmentation）是指存儲空間使用效率低下，結果導致功能、運行效率變低或二者兼而有之的現象。碎片化所造成的影響取決於具體的存儲系統以及碎片化的種類。
大部分情況下，碎片化都會導致都會導致存儲空間的浪費，此時「碎片」一詞亦可指代閑置的空間本身。對於其他的一些系統來說（比如FAT文件系統），數據量一定的前提下，用於存儲數據所佔的存儲空間是一定的，和碎片化的程度無關。
❽ 麗江電腦培訓學校告訴你SQL資料庫優化的方法有哪些
在進行軟體開發過程中，資料庫的使用是非常重要的，但是資料庫有很多種，不同資料庫的使用方法是不同的。進行軟體開發過程中，至少需要掌握一種資料庫的使用方法。SQL資料庫語法簡單、操作方便和高效，是很多人最優的選擇，但是SQL語句會受到不同資料庫功能的影響，在計算時間和語言的效率上面需要進行優化，根據實際情況進行調整。下面電腦培訓為大家介紹SQL資料庫的優化方法。
一、適當的索引
索引基本上是一種數據結構，有助於加速整個數據檢索過程。唯一索引是創建不重疊的數據列的索引。正確的索引可以更快地訪問資料庫，但是索引太多或沒有索引會導致錯誤的結果。IT培訓認為如果沒有索引，處理速度會變得非常慢。
二、僅索引相關數據
指定需要檢索數據的精度。使用命令*和LIMIT代替SELECT*。調整資料庫時，必須使用所需的數據集而不是整個數據集，尤其是當數據源非常大時，指定所需的數據集，能夠節省大部分時間。
三、根據需求使用或避免臨時表
如果代碼可以用簡單的方式編寫，那麼永遠不要使臨時表變得復雜。當然，如果數據具有需要多個查詢的特定程序，北大青鳥建議在這種情況下，使用臨時表。臨時表通常由子查詢交替。
四、避免編碼循環
避免編碼循環是非常重要的，因為它會減慢整個序列的速度。通過使用具有單行的唯一UPDATE或INSERT命令來避免編碼循環，並且麗江北大青鳥發現WHERE命令能夠確保存儲的數據不被更新，這樣能夠方便在找到匹配和預先存在的數據時被找到。
❾ 在指定的oracle資料庫中，查找碎片化程度排名前10的表名稱
4、檢查碎片化嚴重的表 8K數據塊
col owner format a20
col table_name format a40
col "act/block %" format 9999999
select owner,table_name,act_size,block_size,round(act_size/block_size*100,3) "act/block %"
from (
select owner,table_name,round((blocks*8/1024),3) block_size,round((avg_row_len*num_rows/1024/1024),3) act_size
from dba_tables
where owner not in ('SYS','SYSTEM') AND blocks>0
)
where block_size>20 and round(act_size/block_size,3)*100<30;