1、碎片是如何产生的

当生成一个数据库时，它会分成称为表空间(tablespace)的多个逻辑段(segment)，如系统(system)表空间,临时(temporary)表空间等。一个表空间可以包含多个数据范围(extent)和一个或多个自由范围块，即自由空间(free space)。

表空间、段、范围、自由空间的逻辑关系如下:

当表空间中生成一个段时，将从表空间有效自由空间中为这个段的初始范围分配空间。在这些初始范围布满数据时，段会请求增加另一个范围。这样的扩展过程会一直继续下去，直到达到最大的范围值，或者在表空间中已经没有自由空间用于下一个范围。最理想的状态就是一个段的数据可被存在单一的一个范围中。这样，所有的数据存储时靠近段内其它数据，并且寻找数据可少用一些指针。但是一个段包含多个范围的情况是大量存在的，没有任何措施可以保证这些范围是相邻存储的，如图〈1〉。当要满足一个空间要求时，数据库不再合并相邻的自由范围(除非别无选择)， 而是寻找表空间中最大的自由范围来使用。这样将逐渐形成越来越多的离散的、分隔的、较小的自由空间，即碎片。

2、碎片对系统的影响

随着时间推移，基于数据库的应用系统的广泛使用，产生的碎片会越来越多，将对数据库有以下两点主要影响:

(1)导致系统性能减弱

如上所述，当要满足一个空间要求时，数据库将首先查找当前最大的自由范围，而"最大"自由范围逐渐变小，要找到一个足够大的自由范围已变得越来越困难，从而导致表空间中的速度障碍，使数据库的空间分配愈发远离理想状态;

(2)浪费大量的表空间

尽管有一部分自由范围(如表空间的pctincrease为非0)将会被smon(系统监控)后台进程周期性地合并，但始终有一部分自由范围无法得以自动合并，浪费了大量的表空间。

3、自由范围的碎片计算

由于自由空间碎片是由几部分组成，如范围数量、最大范围尺寸等，我们可用fsfi--free space fragmentation index(自由空间碎片索引)值来直观体现:

fsfi=100*sqrt(max(extent)/sum(extents))*1/sqrt(sqrt(count(extents)))

可以看出，fsfi的最大可能值为100(一个理想的单文件表空间)。随着范围的增加，fsfi值缓慢下降，而随着最大范围尺寸的减少，fsfi值会迅速下降。

下面的脚本可以用来计算fsfi值:

rem fsfi value compute

rem fsfi.sql

column fsfi format 999,99

select tablespace_name,sqrt(max(blocks)/sum(blocks))*

(100/sqrt(sqrt(count(blocks)))) fsfi

from dba_free_space

group by tablespace_name order by 1;

spool fsfi.rep;

/

spool off;