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Index Optor
在开发阶段通过 SQL 分析自动设计 Index，并在测试与运行阶段通过效率分析推荐最佳 Index，短时间内显著全面提升生产 DB/SQL 性能。
The Challenge：Index 运维的三大风险因素
手工 Indexing 局限与性能风险
人工全量分析表的所有 Access Path 不具可行性，不当的 Index 运维和遗漏将引发突发性系统故障。
DML SQL 开销增加
仅侧重查询优化的过量 Index 会严重损耗增/删/改（DML）性能，并造成系统过载。
未使用与重复 Index 浪费
未使用 或高度冗余的复合 Index 蚕食 DB 存储空间，成为无效浪费资源的主要诱因。
Index 自动设计与优化指南核心规格
1
基于验证 DB 的 Index 优化模拟
从生产 DB 中精准采集 SQL 数据，并在测试 DB 中通过虚拟 Index 进行独立优化，对运行中的生产系统实现零负载。
2
执行速度/IO 改善率及复合 DML 影响度分析
精确测算对比优化前后 Elapsed Time 与 Disk I/O（Buffer Gets）改善指标，并全面模拟对 INSERT/UPDATE/DELETE 执行造成的额外开销。
3
清理未使用/重复 Index & 不停机 DDL 迁移自动化
提取占用空间且加重负载的冗余 Index。迁移时采用独立 Tablespace 架构、Parallel Degree 并行度优化及 Online DDL 选项，确保业务零中断。
Special Feature
零生产负载的虚拟 Index 验证
在创建实体物理 Index 前，利用 DB 元存储会话控制临时绑定 Virtual Index，推导准确度达 99.9% 的预运算结果。
Concept：Index 优化实施概念
测试
DB
SQL
集成测试阶段
生产
DB
SQL
采集运行 SQL
最佳 Index 自动设计
Index 优化前后 SQL 性能对比模拟
最佳 Index 推荐（指南）
Procedure：Index 优化实施步骤
INDEX-OPTOR 引擎支持从采集运行 SQL、设计最佳 Index 到基于定量验证提供最终推荐指南的系统化三步流程。
3
推荐最佳 Index
Index 性能模拟
SQL 性能对比分析
现状 Index 环境
Open POP 推荐 Index 环境
最佳 Index 指南
-
Add 23
-
Modify 4
-
Unused 1
2
Index 优化设计
Access Path 分析
-
Table Size
-
NDV
-
Selectivity
-
=,>,<,between
Index 设计
-
Add
Modify
Unused
1
采集运行 SQL
数据库
采集运行 SQL
Evaluation：定量导入价值与技术实力验证
Response & I/O Improvement
DB 资源占用
短期内实现大幅骤降
Index 优化
实现数倍至数十倍性能跃升
-
缩减 DB 资源开销
-
提升 SQL 执行速度
* 基于多个大型新建系统集成项目实测验证标准
支持在开发、测试、验证及运维各阶段重复执行 Index 优化作业
依托最优算法自动化功能，短时间内高效完成 Index 优化
提供清理未使用（Unused）Index 及改进既有 Index 缺陷的契机
通过全量 SQL 分析实施 Index 优化，提升人力运维人效与业务生产力
最佳 DB Index 自动设计与优化解决方案
基于海量数据库性能分析与 Tuning 实战经验打造的 DB Index 优化指南解决方案。采用对生产 DB 零负载的 Agent-less 方式采集 Data，并依托创新的虚拟应用技术进行优化模拟，提供最佳 Index 实施指南。
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