❶ sql2005数据库放在C盘，结果C盘满了，怎么搞到D盘啊
首先，你需要将自己所建立的数据库从SQL2005中分离出来，然后按照自己的存储路径找到自己所建数据库存储的位置，把它剪切到D盘就可以了。（mdf,ldf都应该考过去，自己建立路径存储就可以，再次打开的时候按照自己新的存储路径打开数据库就好了。）
❷ arcgis中数据库碎片化整理会少数据么
不会的。因为这只会重新调整地理数据库在磁盘中的存储方式。
【拓展】数据库碎片整理：对个人地理数据库或文件地理数据库进行碎片整理。数据库碎片整理操作会重新调整地理数据库在磁盘中的存储方式，因而通常会减小地理数据库的大小并提高性能。
用法：
当个人地理数据库大于 250 MB 时，建议对数据库进行碎片整理。
如果频繁对某个数据库执行数据输入、删除或常规编辑，则应对该数据库进行定期碎片整理以确保最佳性能。
如果在 ArcMap 中打开了某个数据库以供编辑，则无法对其进行碎片整理。要对数据库进行碎片整理，可从“内容列表”中移除引用了该数据库中包含的表或要素类的所有图层。
开始行动：个人和文件地理数据库以二进制文件形式存储在磁盘驱动器中。添加、移除或编辑数据时，这些文件会产生碎片，降低数据库的整体性能。数据库碎片整理工具通过对这些二进制文件进行碎片整理，可重新整理数据库在磁盘中的存储方式，从而减少磁盘中数据库的大小并改善数据库性能。
❸ php怎么显示mysql数据库的碎片
MySQL 8.0.16 已经发布，它像往常一样增强了组复制 Group Replication 功能。
这篇文章介绍了 MySQL 8.0.16 为 Group Replication 带来的新功能：
Message fragmentation（信息碎片化）。
背景
Group Replication 目前使用 XCom（一种组通信引擎），特点：原子性，组员状态检测等。每个成员的组复制插件先将信息转发到本地 XCom，再由 XCom 最终以相同的顺序将信息传递给每个组成员的 Group Replication 插件。
XCom 由单线程实现。当一些成员广播信息过大时，XCom 线程必须花费更多的时间来处理那个大信息。如果成员的 XCom 线程忙于处理大信息的时间过长，它可能会去查看其他成员的 XCom 实例。例如，忙碌的成员失效。如果是这样，该组可以从该组中驱逐忙碌的成员。
MySQL 8.0.13 新增group_replication_member_expel_timeout系统变量，您可以通过它来调整将成员从组中驱逐的时间。例如，怀疑成员失败，但成员实际上忙于处理大信息，给成员足够的时间来完成处理。在这种情况下，是否为成员增加驱逐超时的设置是一种权衡。有可能等了很久，该成员实际真的失效了。
Message fragmentation（信息碎片化）
MySQL 8.0.16 的 Group Replication 插件新增用来处理大信息的功能：信息碎片化。
简而言之，您可以为成员的广播信息指定最大值。超过最大值的信息将分段为较小的块传播。
您可以使用 group_replication_communication_max_message_size系统变量指定允许的信息最大值（默认值为10 MiB）。
示例
让我们用一个例子来解释新功能。图1显示了当绿色成员向组广播信息时，新功能是如何处理的。
图1 对传出信息进行分段
1. 如果信息大小超过用户允许的最大值（group_replication_communication_max_message_size），则该成员会将信息分段为不超过最大值的块。
2. 该成员将每个块广播到该组，即将每个块单独转发到XCom。
XCom 最终将这些块提供给组成员。下面三张图展示出了中间绿色成员发送大信息时工作的新特征。
图2a 重新组合传入的信息：第一个片段
3. 成员得出结论，传入的信息实际上是一个更大信息的片段。
4. 成员缓冲传入的片段，因为他们认为片段是仍然不完整的信息的一部分。（片段包含必要的元数据以达到这个结论。）
图2b 重新组合传入的信息：第二个片段
5. 见上面的第3步。
6. 见上面的第4步。
图2c 重新组合传入的信息：最后一个片段
7. 成员得出结论，传入的信息实际上是一个更大信息的片段。
8. 成员得出结论，传入的片段是最后一个缺失的块，重新组合原始信息，然后对其进行处理，传输完毕。
结论
MySQL 8.0.16 已经发布后，组复制现在可以确保组内交换的信息大小不超过用户定义的阈值。这可以防止组内误判而驱逐成员。
❹ 清理数据库碎片SQL语句
清除数据库日志语句
--清除sqlserver 2000/2005 数据库日志
替换下红字部分数据库名称
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 数据库名
DUMP TRANSACTION 数据库名 WITH NO_LOG
BACKUP LOG 数据库名 WITH NO_LOG
DBCC SHRINKFILE(2)
**********************************
--清除sqlserver 2008 数据库日志 ,执行两遍
替换下红字部分数据库名称，建立datalogbak清楚的日志备份文件夹，注意路径自定义。
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 数据库名称SET RECOVERY SIMPLE
ALTER DATABASE 数据库名称SET RECOVERY FULL
DBCC SHRINKDATABASE(数据库名称,0)
sqlserver 2000、2008会保存所有的数据库操作过程，将指令保存在ldf文件中，如果误删除数据，想恢复数据的话，可以通过Lumigent Log Explorer For SQLServer 软件分析ldf文件，可以看到所有执行过的insert、update、delete数据，导出来再逆向执行即可，本人曾经用过一回，确实奏效。
1、sql server 2000清理数据库日志
USE 数据库名
DUMP TRANSACTION 数据库名 WITH NO_LOG
BACKUP LOG 数据库名 WITH NO_LOG
DBCC SHRINKFILE(2)
SHRINKFILE(2)，后面的2是file_id，可以在当前数据库用select * from sysfiles看得到，看数据库的log文件的fileid是多少，正常情况下log的ldf文件是2，mdf文件的fileid是1。
这个查询语句可以随时执行，不影响数据库的运行。
sql server 2005、2008清理数据库日志
USE 数据库名
ALTER DATABASE 数据库名 SET RECOVERY SIMPLE
ALTER DATABASE 数据库名 SET RECOVERY FULL
DBCC SHRINKDATABASE(数据库名,0)
这个查询语句可以随时执行，不影响数据库的运行。
清理ldf的操作可以使用sql server代理，每天自动执行一次，就不怕文件增长撑爆硬盘了。
2、一般mdf用不着收缩，收缩多了容易产生文件碎片，因为delete数据之后，mdf文件中可用页面空间会保留在那里，等下次有新数据进来时，会继续使用。如果实在要清理，可以参考下面的语句：
sql server 2000、2005、2008 收缩mdf文件
DBCC SHRINKDATABASE(数据库名)
DBCC SHRINKFILE(1,0)
DBCC UPDATEUSAGE(0)
执行上述操作后，你会发现mdf的文件减少了，ldf的文件增大了，再用上面1的日志清理操作一次即可。
3、最后再附送一个查看数据表的行数、占用文件空间、存储情况的查询语句
-- 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数据库文件太大怎么办
处理方法：
1、用BACKUP LOG database WITH NO_LOG清除日志
把数据库属性中的故障还原模型改为“简单”可以大大减慢日志增长的速度。
用BACKUP LOG database WITH NO_LOG命名后，会截断不活动日志，不减小物理日志文件的大小，但逻辑日志会减小，收缩数据库后会把不活动虚拟日志删除来释放空间，不会损坏数据。
如果日志被截断并收缩数据库后，就不能直接用最近的一个全库备份做时间点还原，建议立即备份数据库，以防万一。
2、sql server运行中，删除主数据库事务日志文件，步骤如下：
(1)、分离数据库管理器－数据库－右击要删除日志的数据库－所有任务－分离数据库
(2)、然后删除日志文件
(3)、然后再附加数据库
企业管理器－数据库－右击数据库－所有任务－附加数据库时只附加mdf.
3、压缩SQL数据库及日志的详细方法
可以在数据库属性选项中选择“Auto shrink”选项，让系统自动压缩数据库，也可以用人工的方法来压缩。
❻ 如何清理mysql数据库缓存数据
1、打开mysql的客户端 这里使用navicat，连接数据库，等到navicat主页面，双击需要操作的数据库连接。
❼ 什么是内部碎片什么是外部碎片各种存储管理中都可能产生何种碎片
1.内部碎片：
当一个进程装入到固定大小的分区块（比如页）时，假如进程所需空间小于分区块，则分区块的剩余的空间将无法被系统使用，称为内部碎片。
2.外部碎片：
指的是还没有被分配出去（不属于任何进程），但由于太小了无法分配给申请内存空间的新进程的内存空闲区域。
3.存储管理中都可能产生的碎片：
除了内部碎片和外部碎片，在“分页存储”中，可能产生“页内碎片”，页内碎片是由于进程的最后一页经常装不满一块而形成了不可利用的碎片。
(7)sql数据库碎片化扩展阅读
在数据存储领域中，碎片(fragmentation）是指存储空间使用效率低下，结果导致功能、运行效率变低或二者兼而有之的现象。碎片化所造成的影响取决于具体的存储系统以及碎片化的种类。
大部分情况下，碎片化都会导致都会导致存储空间的浪费，此时“碎片”一词亦可指代闲置的空间本身。对于其他的一些系统来说（比如FAT文件系统），数据量一定的前提下，用于存储数据所占的存储空间是一定的，和碎片化的程度无关。
❽ 丽江电脑培训学校告诉你SQL数据库优化的方法有哪些
在进行软件开发过程中，数据库的使用是非常重要的，但是数据库有很多种，不同数据库的使用方法是不同的。进行软件开发过程中，至少需要掌握一种数据库的使用方法。SQL数据库语法简单、操作方便和高效，是很多人最优的选择，但是SQL语句会受到不同数据库功能的影响，在计算时间和语言的效率上面需要进行优化，根据实际情况进行调整。下面电脑培训为大家介绍SQL数据库的优化方法。
一、适当的索引
索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。正确的索引可以更快地访问数据库，但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。IT培训认为如果没有索引，处理速度会变得非常慢。
二、仅索引相关数据
指定需要检索数据的精度。使用命令*和LIMIT代替SELECT*。调整数据库时，必须使用所需的数据集而不是整个数据集，尤其是当数据源非常大时，指定所需的数据集，能够节省大部分时间。
三、根据需求使用或避免临时表
如果代码可以用简单的方式编写，那么永远不要使临时表变得复杂。当然，如果数据具有需要多个查询的特定程序，北大青鸟建议在这种情况下，使用临时表。临时表通常由子查询交替。
四、避免编码循环
避免编码循环是非常重要的，因为它会减慢整个序列的速度。通过使用具有单行的唯一UPDATE或INSERT命令来避免编码循环，并且丽江北大青鸟发现WHERE命令能够确保存储的数据不被更新，这样能够方便在找到匹配和预先存在的数据时被找到。
❾ 在指定的oracle数据库中，查找碎片化程度排名前10的表名称
4、检查碎片化严重的表 8K数据块
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;