1.聚集索引和非聚集索引

2.索引的結(jié)構(gòu)

3.索引包含列和書簽查找

前言

此文是我之前的筆記整理而來，以索引為入口進行探討相關(guān)數(shù)據(jù)庫知識（又做了修改以讓人更好消化）。SQL Server接觸不久的朋友可以只看以下藍色字體字，簡單有用節(jié)省時間；如果是數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)不錯的朋友，可以全看，歡迎探討。

索引的概念

索引的用途：我們對數(shù)據(jù)查詢及處理速度已成為衡量應(yīng)用系統(tǒng)成敗的標準，而采用索引來加快數(shù)據(jù)處理速度通常是最普遍采用的優(yōu)化方法。

索引是什么：數(shù)據(jù)庫中的索引類似于一本書的目錄，在一本書中使用目錄可以快速找到你想要的信息，而不需要讀完全書。在數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)庫程序使用索引可以重啊到表中的數(shù)據(jù)，而不必掃描整個表。書中的目錄是一個字詞以及各字詞所在的頁碼列表，數(shù)據(jù)庫中的索引是表中的值以及各值存儲位置的列表。

索引的利弊：查詢執(zhí)行的大部分開銷是I/O，使用索引提高性能的一個主要目標是避免全表掃描，因為全表掃描需要從磁盤上讀取表的每一個數(shù)據(jù)頁，如果有索引指向數(shù)據(jù)值，則查詢只需要讀少數(shù)次的磁盤就行啦。所以合理的使用索引能加速數(shù)據(jù)的查詢。但是索引并不總是提高系統(tǒng)的性能，帶索引的表需要在數(shù)據(jù)庫中占用更多的存儲空間，同樣用來增刪數(shù)據(jù)的命令運行時間以及維護索引所需的處理時間會更長。所以我們要合理使用索引，及時更新去除次優(yōu)索引。

1.聚集索引和非聚集索引

索引分為聚集索引和非聚集索引

1.1 聚集索引

表的數(shù)據(jù)是存儲在數(shù)據(jù)頁中（數(shù)據(jù)頁的PageType標記為1），SqlServer一頁是8k，存滿一頁就開辟下一頁存儲。如果表有聚集索引，那么一筆一筆物理數(shù)據(jù)就是按聚集索引字段的大小升/降排序存儲在頁中。當對聚集索引字段更新或中間插入/刪除數(shù)據(jù)時，都會導(dǎo)致表數(shù)據(jù)移動（造成性能一定影響），因為它要保持升/降排序。

注意，主鍵只是默認是聚集索引，它也可以設(shè)置為非聚集索引，也可以在非主鍵字段上設(shè)置為聚集索引，全表只能有一個聚集索引。

一個優(yōu)秀的聚集索引字段一般包含以下4個特性：

(A).自增長

總是在末尾增加記錄，減少分頁和索引碎片。

(B).不被更改

減少數(shù)據(jù)移動。

(C).唯一性

唯一性是任何索引最理想的特性，可以明確索引鍵值在排序中的位置。

更重要的是，索引鍵指唯一的話，它在每條記錄里才可以正確指向源數(shù)據(jù)行RID。如果聚集索引鍵值不唯一，SqlServer就需要內(nèi)部生成uniquifier 列組合當作聚集鍵保證“鍵值”唯一性；如果非聚集索引鍵值不唯一，就會增加RID列（聚集索引鍵或者堆表中的行指針）保證“鍵值”唯一性。

思考（可略過）：索引“鍵值”在非葉子節(jié)點也有保證唯一性，原因應(yīng)該是為了明確索引記錄在非葉子節(jié)點中的位置。比如有個非聚集索引字段Name2，表中有很多Name2=’a’的記錄，導(dǎo)致Name2=’a’在非葉子節(jié)點上有多條索引記錄（節(jié)點），這時候再insert一筆Name2=‘a(chǎn)’的記錄時，就可以根據(jù)非葉子節(jié)點的RID和新增記錄的RID很快確定要insert到哪個索引記錄（節(jié)點）上，如果沒有非葉子節(jié)點的RID，那得遍歷到所有Name2=’a’的葉子節(jié)點才能確定位置。另外，當我們select * from Table1 where Name2<=’a’時，返回的數(shù)據(jù)是按非聚集索引Name2和RID排序的，很好理解返回的數(shù)據(jù)就是按這邊索引存儲的順序排序的。這是這條sql查詢時有用到Name2索引的結(jié)果，如果數(shù)據(jù)庫查詢計劃因“臨界點”問題選擇直接表數(shù)據(jù)掃描，那返回的數(shù)據(jù)默認就是按表數(shù)據(jù)的順序排序的。

為了“鍵值”唯一性，對于聚集索引，uniquifier 列只在索引值重復(fù)時增加。對于非聚集索引，如果創(chuàng)建索引時沒定義唯一，RID會在所有記錄增加，就算索引值是唯一的；如果創(chuàng)建索引時定義唯一，RID只在葉子層增加，用于查找源數(shù)據(jù)行，即書簽查找操作。

(D).字段長度小

聚集索引鍵長度越小，一頁索引頁就可以容納更多索引記錄，進而減少索引B樹結(jié)構(gòu)的深度。例如，一個百萬記錄的表有一個int聚集索引，可能只需要3層的B樹結(jié)構(gòu)。如果把聚集索引定義在更寬的列（比如uniqueidentifier列需要16 字節(jié)），那么索引的深度會增加到4層。任何聚集索引查找需要4個I/O操作（確切的說是4個邏輯讀），原先只要3個I/O操作。
同樣，非聚集索引里會包含聚集索引鍵值，聚集索引鍵長度越小非聚集索引記錄也就越小，一頁索引頁就可以容納更多索引記錄。

1.2 非聚集索引

也是存儲在頁中（PageType標記為2的頁，叫索引頁)。比如表T建立了一個非聚集索引Index_A，那么表T有100條數(shù)據(jù)的話，那么索引Index_A也就有100條數(shù)據(jù)（準確的說是100條葉子節(jié)點數(shù)據(jù)，索引是B樹結(jié)構(gòu)，如果樹的高度大于0，那么就有根節(jié)點頁或中間節(jié)點頁數(shù)據(jù)，這時索引數(shù)據(jù)就超過100條），如果表T還有非聚集索引Index_B，那么Index_B也是至少100條數(shù)據(jù)，所以索引建越多開銷越大。

更新索引字段、插入一條數(shù)據(jù)、刪除一條數(shù)據(jù)都會造成索引的維護從而造成性能的一定影響。在不同情況下，性能影響是不同的。比如當你有一個聚集索引，插入的數(shù)據(jù)又都是在末尾，這樣幾乎是不會造成數(shù)據(jù)移動，影響較小；如果插入的數(shù)據(jù)在中間位置，一般會導(dǎo)致數(shù)據(jù)移動，而且可能產(chǎn)生分頁和頁碎片，影響就會稍大一點（如果插入到的中間頁有足夠的剩余空間容納插入的數(shù)據(jù)，而且位置是在頁末，也是不會造成數(shù)據(jù)移動）

2.索引的結(jié)構(gòu)

都說SqlServer的索引是B樹結(jié)構(gòu)（這邊假定你對B樹結(jié)構(gòu)有一定了解），那它到底長什么個模樣呢，可以用Sql語句來查看它的邏輯呈現(xiàn)。

新建查詢執(zhí)行語法： DBCC IND(Test,OrderBo,-1) –其中Test庫的OrderBo表有1萬筆數(shù)據(jù)，有聚集索引Id主鍵字段
（不妨自己動手建個表，有聚集索引字段，插入1萬表數(shù)據(jù)，然后執(zhí)行這個語法看看，會收獲很多，百聞不如一見）

執(zhí)行結(jié)果：

如上圖，看到一個IndexLevel=2的索引頁2112（這邊它就是B樹的根節(jié)點，IndexLevel最大的就是根節(jié)點，往下就是子級、子子級…只有一個根頁作為B樹結(jié)構(gòu)的訪問入口點），說明一定還有IndexLevel=1的索引頁和IndexLevel=0的葉子頁。由于這邊是聚集索引，因此當IndexLevel=0的葉子頁就是數(shù)據(jù)頁，存儲的是一筆一筆的物理數(shù)據(jù)。如上圖也可以看到，IndexLevel=0的行的PageType等于1，就是代表數(shù)據(jù)頁，上面1.1章節(jié)講到聚集索引時，也有提到PageType=1；而如果是非聚集索引，IndexLevel=0的葉子頁，PageType是等于 2，仍然是索引頁。

同樣，我們用Sql命令DBCC PAGE看一看

— DBCC TRACEON(3604,-1)
DBCC PAGE(Test,1,2112,3)
–根節(jié)點2112，可以查出它的兩個子節(jié)點2280和2448，然后對這兩個子節(jié)點再作DBCC PAGE查詢
DBCC PAGE(Test,1,2280,3)
DBCC PAGE(Test,1,2448,3)