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SQL Server索引原理解析

1.聚集索引和非聚集索引

索引分为聚集索引和非聚集索引

1.1 聚集索引

表的数据是存储在数据页中(数据页的PageType标记为1),SqlServer一页是8k,存满一页就开辟下一页存储。如果表有聚集索引,那么一笔一笔物理数据就是按聚集索引字段的大小升/降排序存储在页中。当对聚集索引字段更新或中间插入/删除数据时,都会导致表数据移动(造成性能一定影响),因为它要保持升/降排序。 注意,主键只是默认是聚集索引,它也可以设置为非聚集索引,也可以在非主键字段上设置为聚集索引,全表只能有一个聚集索引。 一个优秀的聚集索引字段一般包含以下4个特性: (A).自增长 总是在末尾增加记录,减少分页和索引碎片。 (B).不被更改 减少数据移动。 (C).唯一性 唯一性是任何索引最理想的特性,可以明确索引键值在排序中的位置。 更重要的是,索引键指唯一的话,它在每条记录里才可以正确指向源数据行RID。如果聚集索引键值不唯一,SqlServer就需要内部生成uniquifier 列组合当作聚集键保证“键值”唯一性;如果非聚集索引键值不唯一,就会增加RID列(聚集索引键或者堆表中的行指针)保证“键值”唯一性。
思考(可略过):索引“键值”在非叶子节点也有保证唯一性,原因应该是为了明确索引记录在非叶子节点中的位置。比如有个非聚集索引字段Name2,表中有很多Name2=’a’的记录,导致Name2=’a’在非叶子节点上有多条索引记录(节点),这时候再insert一笔Name2=‘a’的记录时,就可以根据非叶子节点的RID和新增记录的RID很快确定要insert到哪个索引记录(节点)上,如果没有非叶子节点的RID,那得遍历到所有Name2=’a’的叶子节点才能确定位置。另外,当我们select * from Table1 where Name2<=’a’时,返回的数据是按非聚集索引Name2和RID排序的,很好理解返回的数据就是按这边索引存储的顺序排序的。这是这条sql查询时有用到Name2索引的结果,如果数据库查询计划因“临界点”问题选择直接表数据扫描,那返回的数据默认就是按表数据的顺序排序的。
为了“键值”唯一性,对于聚集索引,uniquifier 列只在索引值重复时增加。对于非聚集索引,如果创建索引时没定义唯一,RID会在所有记录增加,就算索引值是唯一的;如果创建索引时定义唯一,RID只在叶子层增加,用于查找源数据行,即书签查找操作。 (D).字段长度小 聚集索引键长度越小,一页索引页就可以容纳更多索引记录,进而减少索引B树结构的深度。例如,一个百万记录的表有一个int聚集索引,可能只需要3层的B树结构。如果把聚集索引定义在更宽的列(比如uniqueidentifier列需要16 字节),那么索引的深度会增加到4层。任何聚集索引查找需要4个I/O操作(确切的说是4个逻辑读),原先只要3个I/O操作。 同样,非聚集索引里会包含聚集索引键值,聚集索引键长度越小非聚集索引记录也就越小,一页索引页就可以容纳更多索引记录。  

1.2 非聚集索引

也是存储在页中(PageType标记为2的页,叫索引页)。比如表T建立了一个非聚集索引Index_A,那么表T有100条数据的话,那么索引Index_A也就有100条数据(准确的说是100条叶子节点数据,索引是B树结构,如果树的高度大于0,那么就有根节点页或中间节点页数据,这时索引数据就超过100条),如果表T还有非聚集索引Index_B,那么Index_B也是至少100条数据,所以索引建越多开销越大。 更新索引字段、插入一条数据、删除一条数据都会造成索引的维护从而造成性能的一定影响。在不同情况下,性能影响是不同的。比如当你有一个聚集索引,插入的数据又都是在末尾,这样几乎是不会造成数据移动,影响较小;如果插入的数据在中间位置,一般会导致数据移动,而且可能产生分页和页碎片,影响就会稍大一点(如果插入到的中间页有足够的剩余空间容纳插入的数据,而且位置是在页末,也是不会造成数据移动)

2.索引的结构

都说SqlServer的索引是B树结构(这边假定你对B树结构有一定了解),那它到底长什么个模样呢,可以用Sql语句来查看它的逻辑呈现。 新建查询执行语法: DBCC IND(Test,OrderBo,-1) –其中Test库的OrderBo表有1万笔数据,有聚集索引Id主键字段 (不妨自己动手建个表,有聚集索引字段,插入1万表数据,然后执行这个语法看看,会收获很多,百闻不如一见) 执行结果: 

如上图,看到一个IndexLevel=2的索引页2112(这边它就是B树的根节点,IndexLevel最大的就是根节点,往下就是子级、子子级…只有一个根页作为B树结构的访问入口点),说明一定还有IndexLevel=1的索引页和IndexLevel=0的叶子页。由于这边是聚集索引,因此当IndexLevel=0的叶子页就是数据页,存储的是一笔一笔的物理数据。如上图也可以看到,IndexLevel=0的行的PageType等于1,就是代表数据页,上面1.1章节讲到聚集索引时,也有提到PageType=1;而如果是非聚集索引,IndexLevel=0的叶子页,PageType是等于 2,仍然是索引页。

同样,我们用Sql命令DBCC PAGE看一看

-- DBCC TRACEON(3604,-1)
DBCC PAGE(Test,1,2112,3)
 --根节点2112,可以查出它的两个子节点2280和2448,然后对这两个子节点再作DBCC PAGE查询
DBCC PAGE(Test,1,2280,3)
DBCC PAGE(Test,1,2448,3)

如上图,IndexLevel=2的2112页有两个IndexLevel=1的子节点2280和2448,子节点下又有子节点,每个节点负责不同的索引键值的区间(即上图的“Id(key)”栏位,第一行值是Null,表示最小值或倒序时的最大值)。
这样的层级关系是不是就是一棵B树结构,其中IndexLevel其实就是B树结构中的高度Height。 SqlServer在索引中查找某一笔记录时,是从根节点往下找到叶子节点,因为所有数据地址都有存在叶子节点,这其实是B+树的特点之一(B树特点是如果查找的值在非叶子节点就找到,则就能直接返回,显然SqlServer不是这么做,要验证这一点你可以set statistics io on把统计开起来,然后select看下逻辑读的次数)。 既然一定会找到叶子节点,那么索引包含列只要在叶子节点记录就可以了,即非叶子节点没有记录包含列,“索引包含列”见下文第3章节。 B+树这个特点(所有数据地址都有存在叶子节点)也利于between value1 and value2 区间查询,只要找到value1和value2(在叶子节点),然后把中间串起来就是要的结果了。   SqlServer索引结构更像是B+树,最终是B树和B+树的混合版,数据结构都是人定的,不一定就是纯粹的B树或者单纯的B+树。

3.索引包含列和书签查找

谈到索引,这边再讲一个SqlServer2005开始增加的“索引包含列”功能,很实用。 比如,在大报表查询数据时,where条件用到索引字段Name2,但是要select的字段是Name1,这时候可以使用“索引包含列”把Name1包含在索引字段Name2中,大大提高查询性能。 语法: Create [UNIQUE]  Nonclustered/Clustered Index IndexName On dbo.Table1(Name2) Include(Name1);   接下来分析为什么索引包含列可以大大提高性能。仍然使用DBCC PAGE命令,查看一个非聚集索引并有包含列的索引数据情况:
由上图可知,包含列Name1也存储在索引数据中。因此,当数据库用索引字段Name2定位到要查找的某一行时,就可以直接把Name1的值返回了,而不用再根据RID(上图是【HEAP RID(Key)】列)定位到数据页中去取值,即减少了书签查找。当查询只返回一条数据,只有一次书签查找时当然没什么,如果查询返回的数据很大,每一笔都要去数据页找数据取出来,1000笔就是1000次书签查找,可想而知性能消耗很大,这时候“索引包含列”价值就大大体现出来了。 关于一次书签查找,表有聚集索引(比如Id)时就是类似执行了一次 select Name1 from Table1 where Id=1 ,利用聚集索引键Id查找(查找方式就是索引Id的B树结构查找),而如果表没有聚集索引,则是根据数据行指针(由“文件号2byte:页号4byte:槽号2byte”组成)查找。聚集索引键和行指针一般统称为RID(Row ID)指针。从这里我们可以想到,如果你的表没有很好的聚集索引字段,建议自增长的Id字段做聚集索引主键(冗余出Id字段也行),它符合自增长、不被更改、唯一性、长度小的特性,是聚集索引的很好选择。
自增长Id绝大部分情况下是适用的,特殊的情况看具体需求而定吧。还有自增长Id要考虑一个缺陷,当对表大数据量的并发insert记录时,可以想象每个线程都是要insert到末尾那个页,就会发生竞争和等待。解决这种情况你可以用uniqueidentifier类型字段(16字节,我是不建议使用)或者哈希分区(就是一个表分成多个表,大数据处理中分库分表是正常的)等。但是我建议先优化你的insert效率(insert性能本身是很快的),测试每秒并发insert数是否满足生产环境,以保留简单稳定高效的自增长Id作法。 自增长Id不一定就是用数据库提供的自增长,你也可以自己写算法生成一个并发情况下也能唯一的Id(这时候一般长度是bitint,8字节整形),这种情况适合场景是分布式数据库中主从复制时Id栏位是要求一定不能出错的情况(主从复制的一般模式下,主库的Id是按主库增长,从库Id也是按从库自己的增长,如果遇到死锁等原因导致主从复制不同步时,那从库的Id就和主库的Id自增长就对不上号了)。如果自增长Id是冗余出的主键,那主从库Id对不上号也就无影响。   另外,上图最后一列【Row Size】还告诉我们,索引列或索引包含列的size不要太长,否则一页容不了几笔记录,这样大大增加了索引页数量,而且索引数据所占的空间也大大增加了。

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