données ont été supprimées d’une table, mais qu’aucune donnée pouvant combler l’espace vide n’a été insérée.
Une raison fréquente à ce type de fragmentation est le fait d’avoir un index ordonné en clusters sur une clé primaire à croissance constante, par exemple une colonne identity. Malheureusement, les clés primaires utilisent par défaut un index ordonné en clusters et de nombreux concepteurs de base de données ont l’habitude d’employer des colonnes identity en tant que clé primaire. Une autre raison courante de la fragmentation des index ordonnés et non ordonnés en clusters tient aux allocations d’extensions au fil du temps. Dans un environnement OLTP (Online Transaction Processing), les nouvelles lignes sont généralement ajoutées par petits groupes et non en blocs volumineux.
Par conséquent, toutes les tables d’un groupe de fichiers alloueront une ou deux extensions à la fois. Cela signifie que les extensions pourraient être dispersées sur tout le fichier. Si de nouvelles lignes sont ajoutées au même rythme pour toutes les tables, la distribution sera relativement homogène. Si une table ajoute plus de lignes que les autres, les extensions de celle-ci peuvent se regrouper, mais il s’agira de simples îlots réduits de continuité dans une mer d’allocations disjointes. SQL Server n’essaie pas de conserver ensemble les extensions d’une table. Par conséquent, la fragmentation des systèmes OLTP ira croissante à mesure que leur taille augmentera. La valeur Fragmentation d’analyse logique (Logical Scan Fragmentation) dans les résultats de DBCC SHOWCONTIG constitue le meilleur indicateur d’index fragmentés.
Cette valeur indique, en pourcentage, dans quelle mesure les pages d’un index ne se suivent pas dans l’ordre. Comme la majorité des données dans un index sont stockées au niveau feuille, toute valeur supérieure à 0 % signifie plus d’E/S disque et une chance plus faible que le gestionnaire de stockage de SQL Server puisse lire une seule extension au lieu de huit pages individuelles. Une autre valeur DBCC SHOWCONTIG à vérifier est Densité de page moy (pleine) (Avg. Page Density), qui indique le taux moyen de remplissage de la page par les données.
