SQL Server之索引解析（二）
、堆表
堆表通過IAM連接一起，查詢時全表掃描。
1、1 非聚集索引
結構
葉子節點數據結構：行數據結構+Rid（8字節）
中間節點數據結構：?
（非聚集非唯一索引）行數據結構+Page（4）+2+ Rid（8字節）
中間2字節有疑問？
（非聚集唯一索引）行數據結構+分割符?+ Page（4）
堆表非聚集索引結構
1、2 聚集索引表
組織結構
1.2.1 聚集索引
聚集索引表由根節點（Root Node）、中間節點（Branch Nodes）、葉子節點組成。
如果葉子節點不夠多時，根節點（Root Node）、中間節點（Branch Nodes）將不存在。
根節點、中間節點行結構
系統頭部信息（2字節）+Key+&+PageId
葉子節點
參見行數據結構
插入操作對BTree影響
刪除操作對索引樹影響
更新操作對索引樹影響
注意事項
1. 聚集索引鍵值不能超過900字節，因為生成keyhashvalue時，如果大于900字節性能會有很大影響。Keyhashvalue用于查詢頁的數據行
2. 聚集索引鍵值盡量保持短，每頁只有8096字節可用。減少中間節點的層數。
3. 聚集索引鍵值采用遞增原則，有利于數據頁連續性，減少BTree調整。
?
1.2.2 非聚集索引
非聚集索引在索引表中數據結構
根節點(root nodes)、中間節點(page nodes)結構：2字節系統信息+非聚集索引鍵值+ChildPage(4字節)+Key
葉子節點leaf nodes數據結構：2字節系統信息+非聚集索引鍵值+ Key（keyhasvalue）
索引覆蓋
避免聚集索引查找
最大鍵列數為 16，最大索引鍵大小為 900 字節
過濾索引
索引tree是否包含部分數據。一部分不需要建立索引，減少索引層數。
2、建立索引規則
建立聚集索引規則
唯一性：如果非唯一性，索引節點會增加一列唯一表示。
靜態的:?如果對聚集索引鍵值進行更新時，中間節點頁會發生變化，葉子節點頁也會發生變化。操作次數增加，頁空間造成浪費。
連續性：非連續性會造成頁分拆，頁空間浪費，碎片增多。
鍵值大小：鍵值長度越長，中間節點的層數越多，讀取層數越多，性能下降。
索引覆蓋
對常用查詢指定列的索引可以適當增加列覆蓋。
非聚集索引
數據密度原則：數據密度是指列值唯一的記錄占總記錄數的百分比，這個比率越高，則說明此列越適合建立索引。
復合索引鍵列順序：在索引中，索引的順序主要由索引中的每一個鍵列確定，因此，對于復合索引，索引中的列順序是很重要的，應該優先把數據密度大，選擇性列，存儲空間小的列放在索引鍵列的前面。
選擇性原則：選擇性是滿足條件的記錄占總記錄數的百分比，這個比率應該盡可能低，這樣才能保證通過索引掃描后，只需要從基礎表提取很少的數據。
3、相關工具
?
3.1 組織分析命令
DBCC IND
用于分析表組織和索引組織查詢命令。
命令行
DBCC IND ( { 'dbname' | dbid }, { 'objname' | objid }, { nonclustered indid | 1 | 0 | -1 | -2 } [, partition_number] )
參數
Dbname:數據庫名
Dbid：數據庫Id
Objname：表名
Objid：表ID
nonclustered indid:非聚集索引ID，-2 根節點 -1 中間節點 Branch Nodes 0 葉子節點、1 所有節點
下列查詢語句等同于 DBCC IND
Select * from sys.dm_db_database_page_allocations(DB_ID(), object_id('TestData8000'),NULL,NULL,'DETAILED')
sys.dm_db_database_page_allocations(@DatabaseId , @TableId , @IndexId , @PartionID , @Mode)
@DatabaseId：數據庫Id
@TableId:表名
@indexId：
@PartionId：分區Id
堆表
聚集索引表
查詢結果集，字段說明
列 | 說明 |
PageFID | 索引所在文件Id |
PagePid | 索引所在頁Id |
IAMFID | 索引所在IAM文件Id |
IAMPID | 索引所在IAM的頁Id |
objectId | 對象ID,表對象ID |
IndexId | 索引類型 0堆、1聚集索引、2-250非聚集索引 |
PartitionNumber | 索引所在分區編號 |
PartitionId | 索引所在的分區Id |
Iam_Chain_Type | 該頁存放的數據類型、in-row data 數據頁或索引頁、Row-overflow-data 溢出數據行頁 Blob data 大文件類型頁 |
PageType | 數據類型見頁類型 |
IndexLevel | 索引級別 null 根級，0 葉子級，其他索引級 |
NextPageFID | 雙鏈表前級文件Id |
NextPagePID | 雙鏈表前級頁Id |
PrevPageFID | 雙鏈表后級文件Id |
PrevPagePID | 雙鏈表后級頁Id |
DBCC Page
用于查看頁數據信息。??
DBCC PAGE
(
['database name'|database id], -- can be the actual name or id of the database
file number, -- the file number where the page is found
page number, -- the page number within the file?
print option = [0|1|2|3] -- display option; each option provides differing levels of information
)
database name：數據庫名
file Number:頁所在文件Id
Page Number:頁id
Print 0、1、2、3：不同的級別，3為最高級??
--DBCC IND('DataPageTestDb','TestData8000',-1) 先查看表在數據里頁數據信息
--DBCC PAGE(DataPageTestDb,1,8,3) 以文本信息查看
--DBCC PAGE(DataPageTestDb,1,8,3) with tableresults，以表格信息查看
3.2 查詢計劃
查看索引情況
--dbcc show_statistics ([tablename], [indexname])
--dbcc show_statistics (TestDataUnIndex, PK_TestDataUnIndex)
命令詳細見
https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sql-server-2008-r2/ms174384(v=sql.105)
-- 打開IO開銷統計 set STATISTICS io ON
-- 打開執行時間統計 set STATISTICS TIME ON
-- Select * from Table
或
3.3 跟蹤代碼生成的SQL語句
Sql Profiler 用于跟蹤程序生成的語句。
參考文章
https://www.cnblogs.com/yx007/p/7268310.html
下圖用于跟蹤Net sqlclient data provider 產生的語句,net體系應用。
以下語句用于跟蹤，在線運行時，SQL操作用時比較長的語句
以下語句用于查詢數據庫死鎖
?
4、其他
?
4.1 數據庫字段類型及長度
?
類型 | 字節數 | 定長 | 變長 | blob類型 |
uniqueidentifier | 16 | 1 | ||
date | 3 | 1 | ||
time | 5 | 1 | ||
datetime2 | 8 | 1 | ||
datetimeoffset | 10 | 1 | ||
tinyint | 1 | 1 | ||
smallint | 2 | 1 | ||
int | 4 | 1 | ||
smalldatetime | 4 | 1 | ||
real | 4 | 1 | ||
money | 8 | 1 | ||
datetime | 8 | 1 | ||
float | 8 | 1 | ||
sql_variant | 8016 | 1 | ||
bit | 1 | 1 | ||
decimal(18.2) | 9 | 1 | ||
numeric(18.2) | 9 | 1 | ||
varchar(max) | 1 | |||
nvarchar(max) | 1 | |||
varbinary(max) | 1 | |||
XML | 1 | |||
Image | 1 | |||
text | ||||
ntext | ||||
varchar() | 1 | |||
nvarchar() | 1 | |||
varbinary() | 1 | |||
char | 1 | |||
nchar | 1 |
總結
以上是生活随笔為你收集整理的SQL Server之索引解析（二）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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