sql server 索引阐述系列四 表的B-Tree组织

一.概述  

  说到B-tree组织,就是指索引,它可以提供了对数据的快速访问。索引使数据以一种特定的方式组织起来,使查询操作具有最佳性能。当数据表量变得越来越大,索引就变得十分明显,可以利用索引查找快速满足条件的数据行。某些情况还可以利用索引帮助对数据进行排序,组合,分组,筛选。

   一个B-tree,根是唯一的遍历的起点。中间页 层次数是根据表的行数以及索引行的大小而变化。索引中的底层节点称为叶节点。叶节点它容纳了一行或多行具有指定键值的记录,对于聚集或非聚集,叶节点都是按照键值的顺序组成,对于复合索引就是若干键值的组合。

  1.聚集索引

  在聚集索引的叶节点里不仅包含了索引键,还包含了数据页。也就是说数据本身也是聚集索引的一部分。聚集索引基于键值联系使表中的数据有序。决定哪个键值作为聚集键是重要因素,当遍历到叶级别时,可以获取数据本身,而不是简单地得到一个指向数据的指针(非聚集索引数据未覆盖)。聚集索引在 sys.partitions区中有一行,其中,索引使用每个分区的 index_id = 1,默认情况下,聚集索引是单个分区。如果聚集索引有四个分区,就有四个 B-tree 结构,每个分区中有一个 B-tree结构,关于分区在sql server 分区(上)中有讲到。由于数据页链只能按一种方式排序,因此表只有一个聚集索引,一般情况查询优化器非常倾向于采用聚集索引,因为可以直接在叶级别找到数据。  查询优化器也只需要在某一段范围的数据页,进行扫描。聚集索引结构按物理顺序存储不是磁盘上的顺序,聚集索引的排序顺序仅是表数据链在逻辑上有序的。

  2.非聚集索引

  非聚集索引与聚集索引有一个相似的 B -tree索引结构。不同的是,非聚集索引不影响数据行的顺序。什么意思呢,就是说非聚集索引,叶级别不包含全部的数据,只包含了键值以及,在每个叶节点中的索引行包含了一个书签(bookmark),书签在聚集索引里就是相应的数据行的聚集索引键,在堆里就是行标识符RID,该书签告诉sql server可以在哪里找到与索引键相应的数据行。
理解了非聚集索引叶节点不包含全部数据时,就知道非聚集索引的存在并不影响数据分页的组织,因此每张表上最多249个非聚集索引。
非聚集索引在 sys.partitions 区中有一行, 非聚集索引标识 index_id >1。默认情况下,一个非聚集索引一个分区。

二. 缺少索引与索引查找的区别

   在简单介绍了索引原理后,我们来直观感觉下索引在查询时的重要性。下面演示一个product表,表中的数据有12236142条,如果用户根据表中的型号(model)来搜索。下面来看看缺少索引(没有使用到索引),以及索引查找(就是应用到了索引功能)。二者的区别

  2.1 缺少索引的演示

--查询型号model 值STI5203 在全表中有三条
SELECT Model FROM dbo.Product WHERE Model='STI5203'

图下告诉我们缺少索引,如果加了索引将提高性能99.94%, 该查询扫描计数5 (扫描了5个区),逻辑读取次数为69951次(一次一页),耗时954毫秒。
执行计划告诉我们是索引扫描也叫缺少索引,索引名是ixUpByMemberID,注意索引扫描不是索引查找,索引扫描是说把索引组织上的页全部扫描了一遍。

  再通过下图我们清楚知道,ixUpByMemberID有5个区。5个区加起来的data_pages总页数是69730。上图逻辑读取是69951。相当于把索引中的页全部扫描了一遍。也可说是把12236142条数据全扫描了一次。

  在锁的介绍中我们知道,锁越多,发生阻塞和死锁的几率就越大。
  通过下图,对于page资源来说,就有IS锁(意向共享锁)上1000个。IS锁与X排它锁又不兼容,此时多用户在修改,删除表中数据时,将会发生阻塞或死锁的影响。

    总结:如果在生产环境,面对大数据表,条件查询很频繁,又缺失索引,系统整体性能将会被拖垮。

   2.2 查询索引查找的演示

  用户根据model查询,缺少了一个索引,在给model建立索引后,再来看

--查询型号model 值STI5203 在全表中有三条
SELECT Model FROM dbo.Product WHERE Model='STI5203'

  下图的执行计划告诉我们是索引查找,也就是索引使用上了,该索引名叫ix_mdoel. 扫描计数1 个区,逻辑读取次数为4次,耗时0毫秒.

  再来看下索引查找的锁状态,下图告诉我们,只有锁往了一个page资源。

  总结:在大表上,合理使用了索引查找后,不但查询响应时间变快了,而且没有了大量的锁,相应的在其它page页上的修改,删除应不会受到影响。

三. B-tree组织存储空间的影响

  我们知道了对于聚集索引,它的叶子层就是数据本身,但当一个表有多个非聚集索引时,就需要对数据库存储空间加倍来支持这些索引的存储,所以从占用存储空间来说,在建非聚集索引时需要好好规划。下面是来自生产环境的一个表,有聚集索引和四个非聚集索引,来看看索引存储空间
在index_id=1的聚集索引中占用的空间total_pages是1448806页,也就是表的数据本身。 而非聚集索引占用空间total_pages是2180034页, 非聚集索引占用空间比表数据本身大了1.5倍。

  

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