在SQL Server中,你可以通过查询系统视图和系统表来获取数据库中每个表的大小。这可以通过几种不同的方式来实现,下面是一些常用的方法:

方法1:使用sp_spaceused存储过程

sp_spaceused是一个内置的存储过程,可以用来显示数据库中每个表的空间使用情况,包括数据大小和索引大小。

EXEC sp_spaceused;

这将列出数据库中所有用户表的数据和索引大小。

方法2:查询sys.dm_db_partition_stats动态管理视图

这个视图提供了关于数据库中每个表和索引分区的信息,包括数据大小和索引大小。

SELECT t.NAME AS TableName,s.Name AS SchemaName,p.rows AS RowCounts,SUM(a.total_pages) * 8 AS TotalSpaceKB, SUM(a.used_pages) * 8 AS UsedSpaceKB, (SUM(a.total_pages) - SUM(a.used_pages)) * 8 AS UnusedSpaceKB
FROM sys.tables t
INNER JOIN      sys.indexes i ON t.OBJECT_ID = i.object_id
INNER JOIN sys.partitions p   ON i.object_id = p.OBJECT_ID AND i.index_id = p.index_id
INNER JOIN sys.allocation_units a ON p.partition_id = a.container_id
LEFT OUTER JOIN sys.schemas s ON t.schema_id = s.schema_id
WHERE t.is_ms_shipped = 0 AND i.OBJECT_ID > 255  -- 非系统表
GROUP BY t.Name, s.Name, p.Rows
ORDER BY TotalSpaceKB DESC;

方法3:查询sys.tablessys.partitions结合使用

如果你只关心数据大小而不包括索引大小,可以结合使用sys.tablessys.partitions

SELECT t.NAME AS TableName,s.Name AS SchemaName,SUM(a.total_pages) * 8 AS TotalSpaceKB, SUM(a.used_pages) * 8 AS UsedSpaceKB, (SUM(a.total_pages) - SUM(a.used_pages)) * 8 AS UnusedSpaceKB,SUM(p.rows) AS RowCounts
FROM sys.tables t
INNER JOIN sys.indexes i ON t.OBJECT_ID = i.object_id
INNER JOIN sys.partitions p   ON i.object_id = p.OBJECT_ID AND i.index_id = p.index_id
INNER JOIN sys.allocation_units a ON p.partition_id = a.container_id
LEFT OUTER JOIN sys.schemas s ON t.schema_id = s.schema_id
WHERE t.is_ms_shipped = 0 AND i.OBJECT_ID > 255  -- 非系统表且非堆(非索引)数据大小计算用到的索引ID通常是1(堆)或0(堆以外的表)
GROUP BY t.Name, s.Name, p.Rows;
  • 这些查询将返回每个表的总大小、已用空间和未用空间。如果你只想看到数据大小,确保在查询中过滤掉索引大小或只选择堆(没有索引)的行。

  • 对于大型数据库,这些查询可能会花费一些时间来执行,因为它们需要遍历大量的系统视图和表。在生产环境中执行这类查询之前,请确保你有足够的权限,并且了解其对性能的影响。在非高峰时段执行这些操作通常是更好的选择。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/news/919236.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/news/919236.shtml
英文地址,请注明出处:http://en.pswp.cn/news/919236.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系英文站点网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

react 错误边界

注意点: 类组件是可以和函数式组件混合写的!!!getDerivedStateFromError是静态的,避免副作用,如果想将错误上报到服务器,则去componentDidCatch里去处理。getDerivedStateFromError直接返回{ ha…

自定义 VSCode 标题栏以区分不同版本

自定义 VSCode 标题栏以区分不同版本 当您在同一台计算机上使用多个 Visual Studio Code 版本时,自定义窗口标题栏是一个有效的方法,可以帮助您快速区分它们。 为何需要区分多个 VSCode 版本? 在同一台电脑上安装和使用多个 VSCode 实例是很常…

失败存储:查看未成功的内容

作者:来自 Elastic James Baiera 及 Graham Hudgins 了解失败存储,这是 Elastic Stack 的一项新功能,用于捕获和索引之前丢失的事件。 想获得 Elastic 认证吗?看看下一期 Elasticsearch Engineer 培训什么时候开始! E…

基于Spring Boot+Vue的莱元元电商数据分析系统 销售数据分析 天猫电商订单系统

🔥作者:it毕设实战小研🔥 💖简介:java、微信小程序、安卓;定制开发,远程调试 代码讲解,文档指导,ppt制作💖 精彩专栏推荐订阅:在下方专栏&#x1…

Node.js/Python 实战:封装淘宝商品详情 API 客户端库(SDK)

在开发电商相关应用时,我们经常需要与淘宝 API 交互获取商品数据。直接在业务代码中处理 API 调用逻辑会导致代码冗余且难以维护。本文将实战演示如何使用 Node.js 和 Python 封装一个高质量的淘宝商品详情 API 客户端库(SDK),使开…

【Docker】关于hub.docker.com,无法打开,国内使用dockers.xuanyuan.me搜索容器镜像、查看容器镜像的使用文档

🔧 一、国内镜像搜索替代方案 国内镜像源网站 毫秒镜像:支持镜像搜索(如 https://dockers.xuanyuan.me),提供中文文档服务(https://dockerdocs.xuanyuan.me),可直接搜索镜像名称并…

2025盛夏AI热浪:八大技术浪潮重构数字未来

——从大模型革命到物理智能,AI如何重塑产业与人机关系🌟 引言:AI从“技术爆炸”迈向“应用深水区」代码示例:AI商业化闭环验证模型# 验证AI商业化闭环的飞轮效应 def validate_ai_flywheel(compute_invest, app_adoption): re…

从希格斯玻色子到 QPU:C++ 的跨维度征服

一、引言:粒子物理与量子计算的交汇点在当代物理学和计算机科学的前沿领域,希格斯玻色子研究与量子计算技术的交汇正形成一个激动人心的跨学科研究方向。希格斯玻色子作为标准模型中最后被发现的基本粒子,其性质和行为对我们理解物质质量的起…

Elasticsearch:如何使用 Qwen3 来做向量搜索

在这篇文章中,我们将使用 Qwen3 来针对数据进行向量搜索。我们将对数据使用 qwen3 嵌入模型来进行向量化,并使用 Qwen3 来对它进行推理。在阅读这篇文章之前,请阅读之前的文章 “如何使用 Ollama 在本地设置并运行 Qwen3”。 安装 Elasticsea…

Mybatis实现页面增删改查

一、改变路由警告 二、实现新增数据 1.UserMapper.xml 2.Controller层 注意:前端传的是json对象,所以后台也需要使用JSON 3.设置提交的表单 <el-dialog title"信息" v-model"data.formVisible" width"30%" destroy-on-close><el-form…

Rabbitmq+STS+discovery_k8s +localpv部署排坑详解

#作者&#xff1a;朱雷 文章目录一、部署排坑1.1. configmap配置文件1.2. pv文件1.3. sc文件1.4. serviceAccount文件1.5. headless-service文件1.6. sts文件二、RabbitMQ集群部署关键问题总结一、部署排坑 1.1. configmap配置文件 编辑cm.yaml 文件 apiVersion: v1 kind: C…

8.14 模拟

lc658. deque 定长滑窗class Solution { public:vector<int> findClosestElements(vector<int>& arr, int k, int x) {int n arr.size();int l 0, r 0;deque<int> dq;while (r < n) {dq.push_back(arr[r]);if (dq.size() > k) {// 核心&#xf…

JavaScript 核心语法与实战笔记:从基础到面试高频题

一、面试高频:apply 与 call 调用模式的区别 apply 和 call 的核心作用一致——改变函数内 this 的指向并立即执行函数,唯一区别是参数传递方式不同: apply:第二个参数需以数组形式传入,格式为 函数名.apply(this指向, [参数1, 参数2, ...]) 示例:test.apply(param, [1,…

自动驾驶系统“测试”的“要求”与“规范体系”

让数据真正闭环的&#xff0c;L4级自动驾驶仿真工具链-杭州千岑智能科技有限公司&#xff1a;RSim。 自动驾驶系统测试的要求与规范体系 自动驾驶技术作为汽车产业智能化转型的核心领域&#xff0c;其测试验证环节直接关系到技术的安全性和可靠性。随着自动驾驶等级的提高&…

人工智能——CNN基础:卷积和池化

一、CNN入门介绍1、卷积神经网络&#xff08;Convolutional Neural Network&#xff0c;简称 CNN&#xff09;是一种专门为处理具有网格结构数据&#xff08;如图像、音频&#xff09;而设计的深度学习模型。在传统的全连接神经网络&#xff08;FNN&#xff09;中&#xff0c;输…

适用监测农作物长势和病虫害的高光谱/多光谱相机有哪些?

面对农作物长势分析和病虫害监测&#xff0c;光谱技术在农业中得到了有效的应用。本篇文章给大家介绍下适合监测农作物长势和病虫害的高光谱/多光谱相机。农作物在遭受病虫害侵袭时&#xff0c;其叶片的细胞结构、水分含量、色素组成会发生变化&#xff0c;从而导致农作物对不同…

深度学习——03 神经网络(4)-正则化方法价格分类案例

4 正则化 4.1 概述模型拟合的3种状态左边&#xff08;Underfitting 欠拟合&#xff09;&#xff1a;模型太简单&#xff0c;没抓住数据规律。比如用直线硬套弯曲的数据&#xff0c;预测效果差&#xff0c;训练误差和测试误差都大&#xff1b;中间&#xff08;Just right 拟合合…

java16学习笔记

Java16是一个重要的特性发布&#xff0c;它为JAVA带来了许多JVM特定的更改和语言特定的更改。它遵循了自JavaJava10以来引入的Java发布步调&#xff0c;并于2021年3月发布&#xff0c;仅在Java15发布后的六个月内发布。 Java 16是一个非LTS版本。 338:Vector API (Incubator)…

useCallback 的陷阱:当 React Hooks 反而拖了后腿

我有一支技术全面、经验丰富的小型团队&#xff0c;专注高效交付中等规模外包项目&#xff0c;有需要外包项目的可以联系我很多代码库到处都是 useCallback / useMemo。初衷是好的&#xff1a;减少不必要的重新渲染、稳定引用、提速。然而&#xff0c;用错场景或铺天盖地地包一…

【IntelliJ IDEA】如何在pom.xml中去除maven中未使用的依赖

pom.xml中去除maven中未使用的依赖主要解决的问题一、怎么做&#xff1f;二、重点依赖类型解析说明三、什么时候做&#xff1f;四、有什么风险要注意的&#xff1f;五、补充一个快捷方法使用六、IDEA的terminal中如何才能使用命令mvn呢&#xff1f;主要解决的问题 你的项目中p…