SQL-Server索引漫谈

SQL-Server索引漫谈

一. SQL-Server数据存储基本单位

　   这篇文章讨论的主题是索引，但在正式进入索引的内容前，想简单介绍一下关于SQL-Server数据存储的一些简单认识，这将帮助我们更好地理解索引的结构。在SQL-Server中，数据存储的基本单位是页，一页的大小是8KB(共8192字节)。

 　

1. 页首

　   页首固定占用每个数据页的96字节，保存了页面系统信息。下表列出了部分具体信息:

　　pageID: 数据库中该页的文件编号和页编号

　　nextPage：如果该页位于一个页链中，则该字段表示下一页的文件编号和页编号

　　pervPage：如果该页位于一个页链中，则该字段表示上一页的文件编号和页编号

　　Metadata:ObjectId：该页所在对象的ID

　　indexId：该页的索引ID（0为数据页）

2. 行内数据的数据行

　   数据行是真实数据的存储区域。每一行的大小是不固定的，以Slot为单位，0开始编号，Slot0，Slot1依次类推。

3. 行偏移数组

　   用于记录该数据页中每个Slot的相对位置，便于快速定位Slot的位置。例如：行偏移数组槽0可以指向偏移0X60(96字节)的Slot0。行偏移数组的每个记录占两个字节。行偏移数组表示的是数据页上面的逻辑顺序。例如Slot0可以指向0X80，而Slot1可以指向0X60，实际存储的物理位置不一定按照(聚集索引)排序的。

 二. 什么是索引

　　数据库索引是对表的一列或多列的值进行排序的一种结构，索引与表数据的关系类似于目录与书籍内容的关系。在SQL-Server中存在两种比较重要的索引,分别为聚集索引与非聚集索引，它们是以B+树组织保存的。

　　建立索引也要付出额外代价的: 索引需要占据额外的内存空间 (当创建一张新表table_name后，并插入数据，使用sp_spaceused(table_name)就可以查看当前索引使用了多少内存，但必须注意sp_spaceused是每个数据库都有的一个系统存储过程，在使用的时候必须指明要查询的数据库) ; 插入和修改数据需要涉及索引的改动，将花费更多的时间。

 三. 为什么要使用索引

　　 众所周知，数据查询是数据库一项使用非常频繁的操作，查询的快慢已成为了衡量系统好坏的一个重要标准，而合理地使用索引可以提高数据检索效率，改善数据库性能，加快数据访问速度。

 四. 堆结构

1. 什么是堆结构

　    堆的本义是杂乱无章，无序的意思。对于未建立聚集索引的表，数据是没有遵循特定的某种规则排序的，表中的所有数据页就形成了堆结构。

2. 堆结构实例

--接下来的数据库语句操作都是一些简单的命令
--数据库为Test
USE Test
GO

--创建一张table
CREATE TABLE t1
(
    t1_id INT NOT NULL
)
GO

--查看t1的使用情况
sp_spaceused t1

 

USE Test
GO

--sys.indexes是系统视图,当创建一张新表的时候,就会在sys.indexes中增加一条记录
--可以在http://msdn.microsoft.com/zhcn/library/ms173760(v=sql.100).aspx 中找到相关信息
SELECT * FROM sys.indexes WHERE object_id = OBJECT_ID('t1')
GO

--sys.sysindexes同样是系统视图
--可以在http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms190283(v=sql.100).aspx 中找到相关信息
SELECT * FROM sys.sysindexes WHERE id = OBJECT_ID('t1')
GO

sys.indexes中的记录type_desc明确指出了索引的类型是堆(HEAP)。

sys.sysindexes中的记录与数据页组织有莫大的关系，后面会继续讨论。indid=0表示这是堆。堆只需考虑FirstIAM的变化情况，可以看到这里FirstIAM的指针地址为0。

USE Test

--接下来,插入一条记录
INSERT INTO t1(t1_id) VALUES (1)
GO

--重新查看内存使用情况
sp_spaceused t1
GO

这里可以明显地知道，数据插入的基本单位是数据页，即使插入的是一行数据，也占据一张数据页。后续插入数据的时候，如果当前的数据页还可以继续容纳的话，就插入到当前数据页中，不然就插入到一张新数据页中。但这里还是有一个疑问，为什么会有index_size呢?这里不是只插入了一条记录而已吗？这就要从堆的内部结构说起了。

USE Test
GO

--我们来继续查看sys.sysindexes，看下这条记录发生了什么变化
SELECT * FROM sys.sysindexes WHERE id = OBJECT_ID('t1')
GO

这里的FirstIAM的指针地址发生了变化。

--查看页的基本信息
--前提条件：表中必须插入了数据
--所需参数：（数据库名，表名，-1表示显示全部IAM页,数据页, 索引页）
DBCC IND (Test2,t1,-1)

PageType=1表示这是数据页，PageType=10表示这是IAM页。

什么是IAM页? IAM=Index Allocation Map，索引分配映射。IAM页的结构与数据页的结构基本相同。堆结构中，IAM是SQL-Server查找属于该表单所有范围的唯一方法。

那么FirstIAM的地址指针0X4F0000000100又是如何跟IAM页关联的呢? 首先必须拆分这个地址指针，从右往左读，两数字为一组，得到0X 00 01 00 00 00 4F。前两组表示文件编号（PageFID），即0X0001（1），后四组表示页编号（PagePID），即0X0000004F（79）。这样FirstIAM就与IAM页关联起来了。

USE Test
GO

DECLARE @i INT;
SET @i = 10000;

--插入10000条记录
WHILE @i>0
BEGIN
    INSERT INTO t1 (t1_id) VALUES (@i)
    SET @i = @i - 1
END
GO

--再次查看页的基本信息
DBCC IND(Test,t1,-1)
GO

 

插入了10000条记录后，可以看到数据页增加了17页，而IAM页还是只有1页，这是因为IAM页最多可定位4GB的数据量。在堆结构中，PrevPagePID和NextPagePID都是0，数据页之间不存在链表关系，数据页的关系仅靠IAMPID维持着。

堆结构的查询示意图如下：

 

3. 堆结构全表扫描

　  SQL-Server在接到查询请求后，便会首先分析sys.sysindexes的索引标识符indid，堆结构的indid为0，这时就会查找另一个字段FirstIAM，找到IAM页链，便开始所有数据页的依次遍历查找过程。堆结构的表就像一个存放着乱七八糟的书而且没有排序好的书库，当要查询某一类型的书或某个范围内的书的时候，就只能从第一个书架开始找起，每一本书都要看，如果匹配就拿出来，直到最后一个书架都找完了。当书库的书成千上万的时候，这样的查找方式确实效率低下。

 五. 索引的分类

1.聚集索引(CLUSTERED INDEX)

1) 什么是聚集索引

　　聚集索引定义了数据在表中存储的物理顺序。如果不止在一个列上定义了聚集索引，数据将按照在这些列上所指定的顺序而存储，先按第一列指定的顺序，再按第二列指定的顺序，以此类推。由于数据只能有一种实际存储方式，所以对于一张表来说聚集索引只能有一个。以经典的新华字典例子说起，新华字典中的字是按照拼音字母的先后顺序排序存储的，当我们要查‘安’字的时候，我们首先会在字典的拼音索引中找到‘an’读音所在的页码，并开始按序查找，如果找不到就表示新华字典中没有‘安’字。这就是聚集索引的工作原理。

2) 聚集索引结构

 

接下来将对这张结构图进行全面的分析。

SQL-Server在接到查询请求后，便会首先分析sys.sysindexes的索引标识符indid，可以看到聚集索引结构的indid=1，这时就会查找root的字段，而root指向的是聚集索引根级索引页。这里跟堆结构是有区别的，堆结构使用的字段是FirstIAM。 

那什么是索引页呢？

索引页与文章开头讨论的数据页的结构几乎完全相同，也是8KB固定大小，使用96字节的页首，结尾处使用偏移数组。只是索引页存储的是索引记录，而数据页存储的是数据记录。

  聚集索引

indid=1表示这是一个聚集索引，与堆结构的FirstIAM转换规则一样，0X730000000100可以转化为(1:115),则指向的索引页的文件编号是1，页编号是115。

PagePID=115的行的PageType=2，表示这是一个索引页。IndexLevel表示索引的等级，数值越大表示离根节点越近。这里因为只插入了4000条数据，数据量较少，所以只需一个索引页。同时观察一下PageType=1的数据页，NextPagePID和PrePagePID将数据页串联成一个数据链表，和堆结构的数据页是有明显的区别的。这是B+树的一个特点所在，在此对B+树的结构就不多加讨论了。

可以看到建立了聚集索引的表也有一个IAM页，个人推测这个IAM页的作用是当删除聚集索引后，表变成了堆结构，这时就按堆结构的工作方式查询数据。

USE Test
GO

--这里可以使用PAGE命令查看页的具体情况
--参数(数据库名,FileID,PageID,3表示查看索引页信息)
DBCC PAGE(Test,1,115,3)

可以看到，索引页共有10行，分别指向了10个页面，t2_id是索引键，ChlidPageId是指向数据页的页编号。

t2表的B+树结构如图:

这里因为插入的每一行数据都占据相同的大小，所以数据页呈规律递增，但实际应用情况下，插入的数据基本是不同的，就不会像这里一样出现规律性的递增了。当要查询t2_id=800的记录的时候，就在索引页中查找，由于405<800<809,所以就在索引键405指向的数据页中顺序查找，如果找得到就返回t2_id=800的记录，这样就避免了堆结构的全表扫描，提高了查询的效率。

2.非聚集索引(NONCLUSTERED INDEX)

1) 什么是非聚集索引

　　非聚集索引与表中的逻辑组织顺序无关，是以分离的结构存在的，所以在一个表中可以同时存在多个非聚集索引。同样以新华字典为例，当我们要查询一个不知道读音的字，比如查询‘张’字，这时可以通过查询偏旁部首找到它，并查到‘张’字所在的页面。具有相同偏旁部首的字是按照笔画的多少排序的，运用了键值对的方法，每个字的右边就跟上具体的页码。非聚集索引也是使用索引键和指向表数据的指针。

2) 非聚集索引结构

     

与聚集索引结构对比，非聚集索引结构同样是以B+树存储的。不同的是，indid字段>1，表示这是一个非聚集索引，非聚集索引中只有索引页，叶节点也是索引页，而聚集索引的叶节点是数据页；非聚集索引的每个索引行都指向具体的数据行。

3) 堆上的非聚集索引

  推上的聚集索引

PageType=2表示这是非聚集索引。IndexLevel=1表示这是根节点页。

--查看根节点页的信息
DBCC PAGE(Test,1,356,3)

这里可以看到ChildPageId指向的是叶节点索引页，t3_c1是非聚集索引键，HEAP RID表示的是指针，指向真实的堆数据行。

--查看叶节点页的信息
DBCC PAGE(Test,1,343,3)

这里可以看到非聚集索引页是按照t3_c1的先后顺序排序的。HEAP RID的指针是有规律可循的，例如0X6301000001003700，前12位表示的是数据页编号和文件编号，后4位表示的是行编号，按照从右往左的顺序，以两位为一组，可以得到(1:355:55)，表示文件编号为1，数据页编号为355，数据行编号为55。

堆上的聚集索引示意图：

4）聚集表中的非聚集索引　

  聚集表上的非聚集索引

我们可以看到IndexID=1，PageType=2，IndexLevel=1的索引页就是根聚集索引页，而IndexID=2，PageType=2，IndexLevel的索引页就是根非聚集索引页。

--查看非聚集索引根节点页的信息
DBCC PAGE(Test,1,367,3)

非聚集索引有聚集索引的键值，这就将非聚集索引与聚集索引联系起来了。这里的UNIQUIFIER(key)，是做为一个唯一标识，因为聚集索引可以设定为不唯一，这个标识就能区分出相同的聚集索引键。

--查看非聚集索引叶节点页的信息
DBCC PAGE(Test,1,363,3)

当需要定位到指定的t4_id的时候，数据库就是用聚集索引查找的方法搜索聚集索引B+树，找到最终的数据。

 

 

分类:  数据库